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但是，實際上，我們不希望將計算時間浪費在對設計沒有太大影響的參數上。因此，建議將參數篩選的實驗設計（DOE）作為優化的第一步。一旦通過參數篩選減少了問題規模，根據問題，我們可以繼續使用元模型。在元模型中，創建擬合以替換實際仿真分析或減少數據中的噪聲。然后我們可以在擬合或精確模型上進行優化。 對于優化階段，我們可以選擇進行確定性研究或概率研究。

關于齒輪箱有一個特別的說明，一般情況下會對每個粒子施加不可壓縮性，意味著如果其中一個粒子太靠近流體的其它部分，就會受到排斥的壓力。同樣如果它靠近邊界，也會受到求解器計算的讓它遠離結構的排斥力。然而齒輪之間的間隙一般非常小，遠遠小于粒子尺寸，從而可能導致隨著流體進入這些區域，粒子的一部分會被捕獲，幾乎完全被擠壓到齒輪的中間。若不采取操作，求解器會不斷迭代以試圖找到最終可以從這里逃脫的適當壓力。