小服AI 
主要功能一览：
1、仿真模型所用物理模型（湍流、燃烧等）精度评估与控制模块，针对特定仿真问题选择最高精度物理模型。
2、计算结果收敛误差精度评估与控制模块
3、离散误差精度评估与控制模块：对由网格间距和网格分布设置导致的计算结果误差精度进行评估。
1、参数映射，网格批量生成
2、算例文件自动生成，批量计算
3、离散误差精度评估结果：网格无关性结果与网格收敛性分析结果
1、代理模型对函数关系未知的输入/输出参数，通过参数关联的方法，生成高精度的数学模型，描述输入/输出数据之间的关系，快速计算输出参数，用以支撑快速预测与设计。
2、代理模型应用流程
UQ不确定度量化可采用多种方法评估由于输入参数的概率分布导致的仿真结果概率分布形式和置信区间范围，对仿真结果可靠性评估；
以标准数据为基准，基于多种数据对比分析方法，实现计算结果与标准数据定量对比，给出量化误差结果，评估仿真精度。
1、根据NASA、NACA等权威机构试验数据或用户已有试验数据，对仿真模型精度进行自动校准（Calibration）。
2、根据试验数据概率分布形式，基于贝叶斯方法（Bayesian）对仿真模型输入参数概率分布形式进行修正，得到更准确的仿真输入参数概率分布形式。
3、基于已经过试验确认的仿真结果，利用差值和回归分析等方法对缺乏试验确认的仿真模型误差与精度进行预测（Prediction），指导产品设计。
仿真预测结果误差与精度分析
