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+ - 243
976
+ - 244
977
+ - 245
978
+ - 246
979
+ - 247
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+ - 248
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+ - 249
982
+ - 250
983
+ - 251
984
+ - 252
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+ - 255
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+ - 256
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+ - 257
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+ - 258
991
+ - 259
992
+ - 260
993
+ - 261
994
+ - 262
995
+ - 263
996
+ - 264
997
+ - 265
998
+ - 266
999
+ - 267
1000
+ - 268
1001
+ - 269
1002
+ - 270
1003
+ - 271
1004
+ - 272
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+ - 273
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+ - 275
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+ - 276
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+ - 277
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+ - 278
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+ - 279
1012
+ - 280
1013
+ - 281
1014
+ - 282
1015
+ - 283
1016
+ - 284
1017
+ - 285
1018
+ - 286
1019
+ - 287
1020
+ - 288
1021
+ - 289
1022
+ - 290
1023
+ - 291
1024
+ - 292
1025
+ - 293
1026
+ - 294
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+ - 295
1028
+ - 296
1029
+ - 297
1030
+ - 298
1031
+ - 299
1032
+ - 300
1033
+ - 301
1034
+ - 302
1035
+ - 303
1036
+ - 304
1037
+ - 305
1038
+ - 306
1039
+ - 307
1040
+ - 308
1041
+ - 309
1042
+ - 310
1043
+ - 311
1044
+ - 312
1045
+ - 313
1046
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1047
+ - 315
1048
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1049
+ - 317
1050
+ - 318
1051
+ - 319
1052
+ - 320
1053
+ - 321
1054
+ - 322
1055
+ - 323
1056
+ - 324
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+ - 325
1058
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1059
+ - 327
1060
+ - 328
1061
+ - 329
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+ - 330
1063
+ - 331
1064
+ - 332
1065
+ - 333
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+ - 334
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+ - 335
1068
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1069
+ - 337
1070
+ - 338
1071
+ - 339
1072
+ - 340
1073
+ - 341
1074
+ - 342
1075
+ - 343
1076
+ - 344
1077
+ - 345
1078
+ - 346
1079
+ - 347
1080
+ - 348
1081
+ - 349
1082
+ - 350
1083
+ - 351
1084
+ - 352
1085
+ - 353
1086
+ - 354
1087
+ - 355
1088
+ - 356
1089
+ - 357
1090
+ - 358
1091
+ - 359
1092
+ - 360
1093
+ - 361
1094
+ - 362
1095
+ - 363
1096
+ - 364
1097
+ - 365
1098
+ - 366
1099
+ - 367
1100
+ - 368
1101
+ - 369
1102
+ - 370
1103
+ - 371
1104
+ - 372
1105
+ - 373
1106
+ - 374
1107
+ - 375
1108
+ - 376
1109
+ - 377
1110
+ - 378
1111
+ - 379
1112
+ - 380
1113
+ - 381
1114
+ - 382
1115
+ - 383
1116
+ - 384
1117
+ - 385
1118
+ - 386
1119
+ - 387
1120
+ - 388
1121
+ - 389
1122
+ - 390
1123
+ - 391
1124
+ - 392
1125
+ - 393
1126
+ - 394
1127
+ - 395
1128
+ - 396
1129
+ - 397
1130
+ - 398
1131
+ - 399
1132
+ - 400
1133
+ - 401
1134
+ - 402
1135
+ - 403
1136
+ - 404
1137
+ - 405
1138
+ - 406
1139
+ - 407
1140
+ - 408
1141
+ - 409
1142
+ - 410
1143
+ - 411
1144
+ - 412
1145
+ - 413
1146
+ - 414
1147
+ - 415
1148
+ - 416
1149
+ - 417
1150
+ - 418
1151
+ - 419
1152
+ - 420
1153
+ - 421
1154
+ - 422
1155
+ - 423
1156
+ - 424
1157
+ - 425
1158
+ - 426
1159
+ - 427
1160
+ - 428
1161
+ - 429
1162
+ - 430
1163
+ - 431
1164
+ - 432
1165
+ - 433
1166
+ - 434
1167
+ - 435
1168
+ - 436
1169
+ - 437
1170
+ - 438
1171
+ - 439
1172
+ - 440
1173
+ - 441
1174
+ - 442
1175
+ - 443
1176
+ - 444
1177
+ - 445
1178
+ - 446
1179
+ - 447
1180
+ - 448
1181
+ - 449
1182
+ - 450
1183
+ - 451
1184
+ - 452
1185
+ - 453
1186
+ - 454
1187
+ - 455
1188
+ - 456
1189
+ - 457
1190
+ - 458
1191
+ - 459
1192
+ - 460
1193
+ - 461
1194
+ - 462
1195
+ - 463
1196
+ - 464
1197
+ - 465
1198
+ - 466
1199
+ - 467
1200
+ - 468
1201
+ - 469
1202
+ - 470
1203
+ - 471
1204
+ - 472
1205
+ - 473
1206
+ - 474
1207
+ - 475
1208
+ - 476
1209
+ - 477
1210
+ - 478
1211
+ - 479
1212
+ - 480
1213
+ - 481
1214
+ - 482
1215
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1216
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1217
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1218
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1219
+ - 487
1220
+ - 488
1221
+ - 489
1222
+ - 490
1223
+ - 491
1224
+ - 492
1225
+ - 493
1226
+ - 494
1227
+ - 495
1228
+ - 496
1229
+ - 497
1230
+ - 498
1231
+ - 499
1232
+ task: regression
1233
+ in_scalars_names:
1234
+ - P
1235
+ - p1
1236
+ - p2
1237
+ - p3
1238
+ - p4
1239
+ - p5
1240
+ out_scalars_names:
1241
+ - max_von_mises
1242
+ - max_q
1243
+ - max_U2_top
1244
+ - max_sig22_top
1245
+ in_timeseries_names: []
1246
+ out_timeseries_names: []
1247
+ in_fields_names: []
1248
+ out_fields_names:
1249
+ - U1
1250
+ - U2
1251
+ - q
1252
+ - sig11
1253
+ - sig22
1254
+ - sig12
1255
+ in_meshes_names:
1256
+ - /Base_2_2/Zone
1257
+ out_meshes_names: []
1258
  features:
1259
  - name: sample
1260
  dtype: binary
 
1264
  num_examples: 702
1265
  download_size: 383476260
1266
  dataset_size: 645151556
 
 
 
 
 
1267
  ---
1268
+
1269
+ # Dataset Card
1270
+ ![image/png](https://i.ibb.co/Js062hF/preview.png)
1271
+
1272
+ This dataset contains a single huggingface split, named 'all_samples'.
1273
+
1274
+ The samples contains a single huggingface feature, named called "sample".
1275
+
1276
+ Samples are instances of [plaid.containers.sample.Sample](https://plaid-lib.readthedocs.io/en/latest/autoapi/plaid/containers/sample/index.html#plaid.containers.sample.Sample).
1277
+ Mesh objects included in samples follow the [CGNS](https://cgns.github.io/) standard, and can be converted in
1278
+ [Muscat.Containers.Mesh.Mesh](https://muscat.readthedocs.io/en/latest/_source/Muscat.Containers.Mesh.html#Muscat.Containers.Mesh.Mesh).
1279
+
1280
+
1281
+ Example of commands:
1282
+ ```python
1283
+ import pickle
1284
+ from datasets import load_dataset
1285
+ from plaid.containers.sample import Sample
1286
+
1287
+ # Load the dataset
1288
+ dataset = load_dataset("chanel/dataset", split="all_samples")
1289
+
1290
+ # Get the first sample of the first split
1291
+ split_names = list(dataset.description["split"].keys())
1292
+ ids_split_0 = dataset.description["split"][split_names[0]]
1293
+ sample_0_split_0 = dataset[ids_split_0[0]]["sample"]
1294
+ plaid_sample = Sample.model_validate(pickle.loads(sample_0_split_0))
1295
+ print("type(plaid_sample) =", type(plaid_sample))
1296
+
1297
+ print("plaid_sample =", plaid_sample)
1298
+
1299
+ # Get a field from the sample
1300
+ field_names = plaid_sample.get_field_names()
1301
+ field = plaid_sample.get_field(field_names[0])
1302
+ print("field_names[0] =", field_names[0])
1303
+
1304
+ print("field.shape =", field.shape)
1305
+
1306
+ # Get the mesh and convert it to Muscat
1307
+ from Muscat.Bridges import CGNSBridge
1308
+ CGNS_tree = plaid_sample.get_mesh()
1309
+ mesh = CGNSBridge.CGNSToMesh(CGNS_tree)
1310
+ print(mesh)
1311
+ ```
1312
+
1313
+ ## Dataset Details
1314
+
1315
+ ### Dataset Description
1316
+
1317
+
1318
+ This dataset contains 2D quasistatic non-linear structural mechanics solutions, under geometrical variations.
1319
+
1320
+ A description is provided in the [MMGP paper ](https://arxiv.org/pdf/2305.12871) Sections 4.1 and A.2.
1321
+
1322
+ The variablity in the samples are 6 input scalars and the geometry (mesh). Outputs of interest are 4 scalars and 6 fields.
1323
+
1324
+ Seven nested training sets of sizes 8 to 500 are provided, with complete input-output data. A testing set of size 200, as well as two out-of-distribution samples, are provided, for which outputs are not provided.
1325
+
1326
+ Dataset created using the [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/) library and datamodel.
1327
+
1328
+ - **Language:** [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/)
1329
+ - **License:** cc-by-sa-4.0
1330
+ - **Owner:** Safran
1331
+
1332
+ ### Dataset Sources
1333
+
1334
+ - **Repository:** [Zenodo](https://zenodo.org/records/14840177)
1335
+ - **Paper:** [arxiv](https://arxiv.org/pdf/2305.12871)