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| license: CC-BY-4.0 |
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| tags: |
| - ShapeNetCar |
| - 3D Aerodynamic Flow Field Prediction |
| language: |
| - en |
| - zh |
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| <p align="center"> |
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| <span style="font-size: 30px;">ShapeNetCar</span> |
| </strong> |
| </p> |
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| ## 数据集描述 |
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| ShapeNetCar 数据集来源于 Umetani 和 Bickel 发表于 ACM Transactions on Graphics（SIGGRAPH 2018）的论文 [《Learning Three-dimensional Flow for Interactive Aerodynamic Design》](https://doi.org/10.1145/3197517.3201325)。该数据集以 ShapeNet 中的汽车三维几何为基础，通过 CFD 仿真获得车辆周围的速度场、表面压力和阻力系数，用于研究由三维几何快速预测空气动力学物理场及气动力的方法。 |
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| ## 数据集支持的任务 |
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| 本标准化数据仓库面向 ShapeNetCar 汽车外流场预测任务整理，仓库包含原始训练数据、预处理图数据、归一化统计量、线性回归辅助代码、论文图表数据及结果对比图，可用于 OneScience/Transolver-Car-Design 模型的训练、推理、评估和可视化。本仓库收录 889 个汽车几何样本，按 `param0` 至 `param8` 分组，既保留原始 CFD 数组、网格和 VTK 文件，也提供面向图神经网络模型的预处理样本。每个预处理样本由节点特征、目标物理场、三维坐标、表面掩码和图边索引组成。 |
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| ## 数据集的格式和结构 |
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| 预处理图数据中，每个 `preprocessed_data/param*/<sample_id>/` 目录包含： |
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| | 文件 | shape | dtype | 说明 | |
| |---|---:|---|---| |
| | `x.npy` | `[num_nodes, 7]` | `float64` | 节点输入特征，包含位置、符号距离函数（SDF）和法向量等特征 | |
| | `y.npy` | `[num_nodes, 4]` | `float64` | 目标物理场，前三个通道为速度分量，最后一个通道为压力 | |
| | `pos.npy` | `[num_nodes, 3]` | `float32` | 节点三维坐标 | |
| | `surf.npy` | `[num_nodes]` | `float64` | 表面节点掩码 | |
| | `edge_index.npy` | `[2, num_edges]` | `int64` | 图结构的边索引 | |
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| 归一化统计文件位于 `stats/`： |
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| | 文件 | shape | dtype | 说明 | |
| |---|---:|---|---| |
| | `mean_in.npy` | `[7]` | `float32` | 输入特征均值 | |
| | `std_in.npy` | `[7]` | `float32` | 输入特征标准差 | |
| | `mean_out.npy` | `[4]` | `float32` | 输出物理量均值 | |
| | `std_out.npy` | `[4]` | `float32` | 输出物理量标准差 | |
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| ## 数据集使用方式 |
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| 本数据集适配 `OneScience-Sugon/Transolver-Car-Design` 模型。模型运行时可通过模型包脚本将本仓库的数据组织到 `data/`下。 |
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| - 文件与下载： |
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| ```bash |
| hf download --dataset OneScience-Sugon/ShapeNetCar --local-dir ./data |
| ``` |
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| ## OneScience 官方信息 |
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| | 平台 | OneScience 主仓库 | Skills 仓库 | |
| |---|---|---| |
| | Gitee | https://gitee.com/onescience-ai/onescience | https://gitee.com/onescience-ai/oneskills | |
| | GitHub | https://github.com/onescience-ai/OneScience | https://github.com/onescience-ai/oneskills | |
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| ## 引用与许可证 |
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| - 本数据集基于 Nobuyuki Umetani 和 Bernd Bickel 发布的 ShapeNetCar 三维气动流场数据进行整理或转换，使用时请引用 ShapeNetCar 原始论文：[Learning Three-dimensional Flow for Interactive Aerodynamic Design](https://doi.org/10.1145/3197517.3201325) |
| - 若本数据集用于复现 Transolver 的汽车气动设计实验，请同时引用 Transolver 原始论文：[Transolver: A Fast Transformer Solver for PDEs on General Geometries](https://arxiv.org/abs/2402.02366) |
| - 本仓库保留来源说明，并面向 OneScience ModelScope 自动运行场景进行整理；公开分发前请根据上游项目确认许可证要求。 |
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