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---
license: CC-BY-4.0
#用户自定义标签
tags:
  - 2D Steady-State Laminar Flow
  - Flow Field Prediction
language:
  - en
  - zh
---
<p align="center">
  <strong>
    <span style="font-size: 30px;">DeepCFD</span>
  </strong>
</p>

## 数据集介绍
DeepCFD 数据集是由德国人工智能研究中心(DFKI)相关研究团队构建并公开的二维稳态层流计算流体力学数据集。该数据集采用 OpenFOAM 的 simpleFoam 求解器生成约 1,000 组通道内随机障碍物绕流样本,适用于 CFD 求解器加速、不同障碍物构型下的流场泛化评估、预测结果误差分析及流场可视化。


## 数据集支持的任务

本标准化数据集仓库整理了 DeepCFD 的输入几何与符号距离场 `dataX.pkl`、对应 CFD 真实解 `dataY.pkl`,每个样本包含计算网格坐标、水平速度 (U_x)、垂直速度 (U_y) 和压力 (p) 等稳态流场变量,并提供符号距离函数(SDF)及流动区域类别标记,用于表征障碍物几何、计算区域和边界条件,可作为 `OneScience/DeepCFD` 模型的训练、推理、评测和可视化数据输入。



## 数据格式

| 文件 | shape | dtype | 通道说明 |
|---|---:|---|---|
| `data/dataX.pkl` | `[981, 3, 172, 79]` | `float32` | 通道 0:障碍物表面符号距离;通道 1:流体区域标签;通道 2:顶部/底部表面符号距离 |
| `data/dataY.pkl` | `[981, 3, 172, 79]` | `float32` | 通道 0:水平速度 `Ux`;通道 1:垂直速度 `Uy`;通道 2:压力 `pressure` |

本数据集中的每个样本采用 `172 × 79` 的规则网格表示。输入数据由障碍物表面符号距离、流体区域标签和顶部/底部表面符号距离组成,输出数据为对应的水平速度 `Ux`、垂直速度 `Uy` 和压力 `pressure`

## 数据集使用方式

本数据集适配 `OneScience-Sugon/DeepCFD` 模型。DeepCFD运行时可通过模型包脚本把本仓库的数据组织到模型运行目录。

下载数据集:

```bash
hf download --dataset OneScience-Sugon/deepcfd --local-dir ./data
```

## 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

- DeepCFD 原始论文:[DeepCFD: Efficient Steady-State Laminar Flow Approximation with Deep Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/abs/2004.08826)
- 本数据集基于DeepCFD原始数据集进行转换,许可证同 CC-BY-4.0,使用、修改或再分发时,须保留原始版权声明和许可证文本。