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+ - 92
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+ - 200
1570
+ - 201
1571
+ - 202
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+ - 203
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+ - 204
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+ - 205
1575
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1590
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1596
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1599
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+ - 236
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+ - 237
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+ - 240
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+ - 241
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+ - 257
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+ - 258
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+ - 259
1629
+ - 260
1630
+ - 261
1631
+ - 262
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+ - 263
1633
+ - 264
1634
+ - 265
1635
+ - 266
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+ - 267
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+ - 270
1640
+ - 271
1641
+ - 272
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1643
+ - 274
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+ - 275
1645
+ - 276
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+ - 277
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1648
+ - 279
1649
+ - 280
1650
+ - 281
1651
+ - 282
1652
+ - 283
1653
+ - 284
1654
+ - 285
1655
+ - 286
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1657
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1658
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1660
+ - 291
1661
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1665
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+ - 299
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+ - 300
1670
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+ - 304
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+ - 305
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+ - 306
1676
+ - 307
1677
+ - 308
1678
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+ - 310
1680
+ - 311
1681
+ - 312
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1697
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1698
+ - 329
1699
+ - 330
1700
+ - 331
1701
+ - 332
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1703
+ - 334
1704
+ - 335
1705
+ - 336
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+ - 337
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+ - 338
1708
+ - 339
1709
+ - 340
1710
+ - 341
1711
+ - 342
1712
+ - 343
1713
+ - 344
1714
+ - 345
1715
+ - 346
1716
+ - 347
1717
+ - 348
1718
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1719
+ - 350
1720
+ - 351
1721
+ - 352
1722
+ - 353
1723
+ - 354
1724
+ - 355
1725
+ - 356
1726
+ - 357
1727
+ - 358
1728
+ - 359
1729
+ - 360
1730
+ - 361
1731
+ - 362
1732
+ - 363
1733
+ - 364
1734
+ - 365
1735
+ - 366
1736
+ - 367
1737
+ - 368
1738
+ - 369
1739
+ - 370
1740
+ - 371
1741
+ - 372
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+ - 373
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+ - 374
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+ - 375
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+ - 376
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+ - 377
1747
+ - 378
1748
+ - 379
1749
+ - 380
1750
+ - 381
1751
+ - 382
1752
+ - 383
1753
+ - 384
1754
+ - 385
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+ - 386
1756
+ - 387
1757
+ - 388
1758
+ - 389
1759
+ - 390
1760
+ - 391
1761
+ - 392
1762
+ - 393
1763
+ - 394
1764
+ - 395
1765
+ - 396
1766
+ - 397
1767
+ - 398
1768
+ - 399
1769
+ - 400
1770
+ - 401
1771
+ - 402
1772
+ - 403
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+ - 404
1774
+ - 405
1775
+ - 406
1776
+ - 407
1777
+ - 408
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+ - 409
1779
+ - 410
1780
+ - 411
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+ - 412
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+ - 413
1783
+ - 414
1784
+ - 415
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+ - 416
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+ - 417
1787
+ - 418
1788
+ - 419
1789
+ - 420
1790
+ - 421
1791
+ - 422
1792
+ - 423
1793
+ - 424
1794
+ - 425
1795
+ - 426
1796
+ - 427
1797
+ - 428
1798
+ - 429
1799
+ - 430
1800
+ - 431
1801
+ - 432
1802
+ - 433
1803
+ - 434
1804
+ - 435
1805
+ - 436
1806
+ - 437
1807
+ - 438
1808
+ - 439
1809
+ - 440
1810
+ - 441
1811
+ - 442
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+ - 449
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1820
+ - 451
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+ - 453
1823
+ - 454
1824
+ - 455
1825
+ - 456
1826
+ - 457
1827
+ - 458
1828
+ - 459
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+ - 460
1830
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+ - 462
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+ - 463
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+ - 464
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+ - 465
1835
+ - 466
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+ - 469
1839
+ - 470
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+ - 471
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+ - 473
1843
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+ - 481
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+ - 485
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+ - 488
1858
+ - 489
1859
+ - 490
1860
+ - 491
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+ - 492
1862
+ - 493
1863
+ - 494
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+ - 495
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+ - 496
1866
+ - 497
1867
+ - 498
1868
+ - 499
1869
+ task: regression
1870
+ in_scalars_names:
1871
+ - angle_in
1872
+ - mach_out
1873
+ out_scalars_names:
1874
+ - Q
1875
+ - power
1876
+ - Pr
1877
+ - Tr
1878
+ - eth_is
1879
+ - angle_out
1880
+ in_timeseries_names: []
1881
+ out_timeseries_names: []
1882
+ in_fields_names:
1883
+ - sdf
1884
+ out_fields_names:
1885
+ - ro
1886
+ - rou
1887
+ - rov
1888
+ - roe
1889
+ - nut
1890
+ - mach
1891
+ - M_iso
1892
+ in_meshes_names:
1893
+ - /Base_2_2/Zone
1894
+ out_meshes_names: []
1895
  features:
1896
  - name: sample
1897
  dtype: binary
 
1901
  num_examples: 839
1902
  download_size: 2258283577
1903
  dataset_size: 2889656766
 
 
 
 
 
1904
  ---
1905
+
1906
+ # Dataset Card
1907
+ ![image/png](https://i.ibb.co/cX1C6JM5/image001.png)
1908
+
1909
+ This dataset contains a single huggingface split, named 'all_samples'.
1910
+
1911
+ The samples contains a single huggingface feature, named called "sample".
1912
+
1913
+ 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).
1914
+ Mesh objects included in samples follow the [CGNS](https://cgns.github.io/) standard, and can be converted in
1915
+ [Muscat.Containers.Mesh.Mesh](https://muscat.readthedocs.io/en/latest/_source/Muscat.Containers.Mesh.html#Muscat.Containers.Mesh.Mesh).
1916
+
1917
+
1918
+ Example of commands:
1919
+ ```python
1920
+ import pickle
1921
+ from datasets import load_dataset
1922
+ from plaid.containers.sample import Sample
1923
+
1924
+ # Load the dataset
1925
+ dataset = load_dataset("chanel/dataset", split="all_samples")
1926
+
1927
+ # Get the first sample of the first split
1928
+ split_names = list(dataset.description["split"].keys())
1929
+ ids_split_0 = dataset.description["split"][split_names[0]]
1930
+ sample_0_split_0 = dataset[ids_split_0[0]]["sample"]
1931
+ plaid_sample = Sample.model_validate(pickle.loads(sample_0_split_0))
1932
+ print("type(plaid_sample) =", type(plaid_sample))
1933
+
1934
+ print("plaid_sample =", plaid_sample)
1935
+
1936
+ # Get a field from the sample
1937
+ field_names = plaid_sample.get_field_names()
1938
+ field = plaid_sample.get_field(field_names[0])
1939
+ print("field_names[0] =", field_names[0])
1940
+
1941
+ print("field.shape =", field.shape)
1942
+
1943
+ # Get the mesh and convert it to Muscat
1944
+ from Muscat.Bridges import CGNSBridge
1945
+ CGNS_tree = plaid_sample.get_mesh()
1946
+ mesh = CGNSBridge.CGNSToMesh(CGNS_tree)
1947
+ print(mesh)
1948
+ ```
1949
+
1950
+ ## Dataset Details
1951
+
1952
+ ### Dataset Description
1953
+
1954
+
1955
+ This dataset contains 2D internal aero CFD RANS solutions, under geometrical variations, based on the VKI-LS59 blade.
1956
+
1957
+ The variablity in the samples are 2 input scalars and the geometry (mesh) - the signed distance function is also provided and can be used as an input field. Outputs of interest are 7 fields (6 2D-fields and 1 1D-field) and 6 scalars.
1958
+
1959
+ Eight nested training sets of sizes 8 to 671 are provided, with complete input-output data. A testing set of size 168 is provided, for which outputs are not provided.
1960
+
1961
+ Dataset created using the [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/) library and datamodel.
1962
+
1963
+ - **Language:** [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/)
1964
+ - **License:** cc-by-sa-4.0
1965
+ - **Owner:** Safran
1966
+
1967
+ ### Dataset Sources
1968
+
1969
+ - **Repository:** [Zenodo](https://zenodo.org/records/14840512)