torch_geometric.datasets.AirfRANS

class AirfRANS(root: str, task: str, train: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, pre_transform: Optional[Callable] = None, pre_filter: Optional[Callable] = None, force_reload: bool = False)[source]

Bases: InMemoryDataset

来自“AirfRANS: 高保真计算流体动力学数据集用于近似雷诺平均纳维-斯托克斯解”论文的AirfRANS数据集，包含1,000次在亚音速飞行状态下对二维翼型的稳态空气动力学模拟。不同的任务（"full", "scarce", "reynolds", "aoa"）定义了所使用的训练和测试分割。

每次模拟都作为一个点云给出，点云定义为模拟网格的节点。点云的每个点通过5个特征描述：入口速度（每秒米数的两个分量）、到翼型的距离（米的一个分量）和法线（米的两个分量，如果点不在翼型上则设置为0）。 每个点都有一个4个分量的目标用于基础回归任务：速度（每秒米数的两个分量）、压力除以比质量（每秒平方米的平方的一个分量）、湍流动粘度（每秒平方米的一个分量）。 最后，每个点附加一个布尔值，用于指示该点是否位于翼型上。

一个用于操作数据集模拟的库可在此处获取 here.

该数据集是根据ODbL v1.0许可证发布的。

注意

数据对象不包含边缘索引，以便与模拟网格无关。您可以自由地通过torch_geometric.transforms.RadiusGraph转换构建图。

Parameters:

  • root (str) – Root directory where the dataset should be saved.

  • 任务 (str) – 要研究的任务 ("full", "scarce", "reynolds", "aoa") 定义了使用的训练和测试分割。

  • train (bool, 默认: True) – 如果 True, 加载训练数据集，否则加载测试数据集。

  • transform (Optional[Callable], default: None) – A function/transform that takes in an torch_geometric.data.Data object and returns a transformed version. The data object will be transformed before every access.

  • pre_transform (Optional[Callable], default: None) – A function/transform that takes in an torch_geometric.data.Data object and returns a transformed version. The data object will be transformed before being saved to disk.

  • pre_filter (Optional[Callable], 默认值: None) – 一个函数，接收一个 torch_geometric.data.Data 对象并返回一个布尔值，表示该数据对象是否应包含在最终数据集中。

  • force_reload (bool, default: False) – Whether to re-process the dataset.

统计:

#图表

#节点

#edges

#特性

#任务

1,000

约180,000

0

5

4