该数据为CFDBench: A Comprehensive Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics中给出的方腔流数据集。
在数据集中，基准工况为$$\rho=1kg/m^3, \mu=10^{-5}Pa.s, l=d=0.01m, u_{top}=10m/s$$，其中$$\rho$$和$$\mu$$是流体的密度和粘度，$$l$$和$$d$$是空腔的长度和宽度， $$u_{top}$$是顶壁运动速度。 通过以恒定步长将 $$u_{top}$$从 $$1m/s$$变化到 $$50m/s$$生成 50 种不同的情况。 生成 84 种不同工作流体物理性质的情况，其中有 12 个不同的密度值和 7 个不同的粘度值。 对于不同几何形状的情况，我们从 {0.01,0.02,0.03,0.04,0.05} 中选择不同的长度和宽度组合。 为了使帧之间的差异具有适当的比例，我们将时间步长设置为 $$\Delta t=0.1s$$。
数据集包含三个子文件夹，对应于不断变化的BC、域几何形状(geo)和物理特性(prop)，目录如下：
▼ cavity/
▼ bc/
▼ case0000/
▼ u.npy
▼ v.npy
► case0001/
► geo/
► prop/
速度场数据存储在u.npy 和 v.npy 中。
数据集大小：786.4 MB
数据集格式：npy格式
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@article{CFDBench,
title={CFDBench: A Comprehensive Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics},
author={Yining, Luo and Yingfa, Chen and Zhen, Zhang},
year={2023}
}
论文地址：http://Preprints.org：CFDBench: A Comprehensive Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics
数据及相关代码地址：https://github.com/luo-yining/CFDBench
