1. Pagiging kumplikado ng pagbuo ng modelo: Ang simulation sa parametric na disenyo ay nangangailangan ng paglikha ng isang kumplikadong digital na modelo na tumpak na kumakatawan sa nais na sistema o proseso. Ang pagbuo ng mga naturang modelo ay maaaring magtagal at mapaghamong, lalo na para sa mga problema sa disenyo na may maraming bahagi, pakikipag-ugnayan, o dynamic na pag-uugali.
2. Katumpakan ng data ng pag-input: Ang mga modelo ng simulation ay kadalasang nakadepende sa iba't ibang mga parameter ng pag-input, tulad ng mga katangian ng materyal, kundisyon sa kapaligiran, o mga panimulang estado. Maaaring maging mahirap ang pagkuha ng tumpak at maaasahang data para sa mga parameter na ito, na humahantong sa mga potensyal na error at kamalian sa mga resulta ng simulation.
3. Pagpapatunay at pagpapatunay: Ang pagpapatunay at pag-verify ng katumpakan ng mga modelo ng simulation ay maaaring maging mahirap. Mahalagang ihambing ang mga resulta ng simulation sa mga real-world na obserbasyon o pang-eksperimentong data upang matiyak ang pagiging maaasahan ng modelo. Gayunpaman, ang prosesong ito ay maaaring maging resource-intensive o maaaring hindi palaging posible, na nakakasira ng kumpiyansa sa mga resulta ng simulation.
4. Mga pagpapalagay at pagpapasimple: Ang mga modelo ng simulation ay kadalasang kinabibilangan ng pagpapasimple ng mga pagpapalagay o pagtatantya upang gawing posible ang problema sa computation. Ang mga pagpapasimpleng ito ay maaaring magpakilala ng mga bias o kamalian, na naglilimita sa pagiging maaasahan o pagiging angkop ng modelo sa mga totoong sitwasyon.
5. Mga kinakailangan sa computational: Ang mga parametric simulation ay kadalasang nangangailangan ng malaking mapagkukunan ng computational, tulad ng mga kakayahan sa pag-compute na may mataas na pagganap o mga advanced na tool sa software. Ang mga kinakailangang computational na ito ay maaaring paghigpitan ang accessibility at pagiging praktikal ng simulation-based na parametric na disenyo para sa ilang mga designer o organisasyon.
6. Pagkasensitibo sa mga parameter ng input: Ang mga simulation ay maaaring maging lubhang sensitibo sa mga pagkakaiba-iba sa mga parameter ng input. Ang maliliit na pagbabago sa mga paunang kundisyon o mga halaga ng input ay maaaring humantong sa mga makabuluhang pagkakaiba sa mga resulta ng simulation. Maaaring gawing mahirap ng sensitivity na ito ang tumpak na hulaan ang pag-uugali o pagganap ng isang system sa ilalim ng iba't ibang kundisyon.
7. Mga hadlang sa oras at mapagkukunan: Ang mga parametric simulation ay maaaring magastos sa computation, lalo na kapag nakikitungo sa mga kumplikado o malakihang modelo. Ang pagpapatakbo ng maramihang simulation o paggalugad ng iba't ibang mga opsyon sa disenyo sa loob ng limitadong oras at mga mapagkukunan ng computational ay maaaring maging isang malaking hadlang para sa paggawa ng desisyon sa disenyo.
8. Kakulangan ng transparency at interpretability: Ang mga modelo ng simulation ay kadalasang nagsasangkot ng mga kumplikadong algorithm at kalkulasyon na maaaring hindi madaling maunawaan o bigyang-kahulugan ng mga hindi eksperto. Ang kakulangan ng transparency ay maaaring limitahan ang potensyal para sa collaborative na paggawa ng desisyon o hadlangan ang epektibong komunikasyon ng mga resulta ng simulation sa pagitan ng iba't ibang stakeholder.
9. Kawalang-katiyakan at panganib: Ang lahat ng simulation ay nagsasangkot ng ilang antas ng kawalan ng katiyakan, dahil man sa mga pagpapalagay ng modelo, pagkakaiba-iba ng parameter ng input, o likas na randomness sa system na ginagaya. Mahalagang isaalang-alang at ipaalam ang mga kawalan ng katiyakan at mga potensyal na panganib na nauugnay sa mga resulta ng simulation upang makagawa ng matalinong mga desisyon sa disenyo.
Petsa ng publikasyon: