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  - CylinderFlow
  - computational fluid dynamics
  - incompressible flow
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  <strong>
    <span style="font-size: 30px;">Cylinder Flow</span>
  </strong>
</p>

## 数据集描述

Cylinder Flow 数据集来源于 DeepMind 的 MeshGraphNets 基准，用于描述二维非结构化三角网格上的圆柱绕流（vortex shedding）。数据由 COMSOL 仿真生成，每条轨迹包含 600 个时间步，时间步长为 `dt=0.01`，记录流体速度场和压力场。

论文：[Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks](https://arxiv.org/abs/2010.03409)

## 数据集支持的任务

| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 流场时序预测 | 根据历史网格状态预测后续速度和压力场。 |
| 涡脱落模拟 | 学习圆柱绕流中的瞬态流动演化。 |
| 图神经网络仿真 | 为 MeshGraphNet 等网格模型提供训练和评测数据。 |
| 网格物理建模 | 在非结构化三角网格上学习节点和边的物理关系。 |

## 数据集的格式和结构

数据采用 TFRecord 格式，按训练、验证和测试划分：

```text
data/cylinder_flow/
  train.tfrecord
  valid.tfrecord
  test.tfrecord
  meta.json
  stats/
```

每条记录对应一条非结构化网格轨迹，主要字段如下：

| 字段 | shape | dtype | 说明 |
|---|---|---|---|
| `cells` | `[1, -1, 3]` | `int32` | 三角形单元的节点索引。 |
| `mesh_pos` | `[1, -1, 2]` | `float32` | 网格节点的二维坐标。 |
| `node_type` | `[1, -1, 1]` | `int32` | 节点类型，如内部、边界、入口和出口。 |
| `velocity` | `[600, -1, 2]` | `float32` | 600 个时间步的二维速度场。 |
| `pressure` | `[600, -1, 1]` | `float32` | 600 个时间步的压力场。 |

`stats/` 中保存边特征、节点速度、速度差分和压力的归一化统计量。

## 数据集使用方式

本数据集适配 `OneScience-Sugon/MeshGraphNet` 模型。下载数据集和模型：

```bash
hf download --dataset OneScience-Sugon/cylinder_flow --local-dir ./cylinder_flow
hf download --model OneScience-Sugon/MeshGraphNet --local-dir ./MeshGraphNet
```

可使用数据集内的校验脚本检查目录结构、元信息和 TFRecord 首条样本：

```bash
cd cylinder_flow
python scripts/validate_cylinder_flow_dataset.py
```

完整 SHA256 校验可附加 `--verify-sha256` 参数。

## OneScience 官方信息

| 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 |

## 引用与许可证

- Cylinder Flow 原始论文：[Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks](https://arxiv.org/abs/2010.03409)
- 本仓库保留数据来源说明，并面向 OneScience ModelScope 自动运行场景进行整理；公开分发或二次发布前，请根据上游项目确认许可证要求。