发布navier-stokes-cylinder数据集,应用在计算流体动力学、机器学习领域

本次发布的数据集navier-stokes-cylinder,该数据集包含不可压缩流体在圆柱体周围流动的计算流体动力学模拟数据，具有变化的粘度参数。Navier-Stokes圆柱体数据集提供了粘性流体在圆柱体周围流动的数值模拟。数据集包括速度场（x和y分量）和压力场，非常适合流体动力学研究、降阶建模和CFD中的机器学习应用。数据集结构分为三个配置：geometry（网格信息，包括节点和连接性）、snapshots（流场解，包括速度和压力）和parameters（每个模拟的粘度值）。数据字段详细描述了每个配置的具体内容，如节点坐标、速度场分量和压力场。数据集是通过有限元模拟Navier-Stokes方程生成的，预处理后的数据以1D数组形式存储，对应于网格上的节点值。

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