形性关联的复杂零件多变量均衡求解算法的精度测试数据集

本数据集来源于新一代人工智能国家科技重大专项“复杂型面智能设计算法及求解器开发”课题，由浙江大学于2024年采集完成，旨在支撑形性关联的复杂零件多变量均衡求解算法的精度测试、参数优化与工程适配。数据产生方法如下：针对压气机叶片、燃气涡轮及高端模具三类零件，分别采用ANSYS CFX TurboSystem与TurboTides软件平台，通过拉丁超立方随机采样在几何与工况参数空间内均匀抽取样本（压气机叶片3000组、燃气涡轮1000组、高端模具1000组），经流场数值计算获取等熵效率、功率、压比等性能参数，与几何参数一一对应。数据集主要内容包括三类零件的形性关联数据及相关技术报告、论文专利等成果，总容量约1.1 GB，面向复杂零件智能设计及多变量均衡求解算法验证等研究，完全共享。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向形性关联的复杂零件多变量均衡求解算法的精度测试与参数优化，由浙江大学针对压气机叶片、燃气涡轮及高端模具三类零件，采用拉丁超立方采样方法在几何与工况参数空间均匀抽取5000组样本，并结合流场数值计算获取等熵效率、功率、压比等性能参数，形成形性关联数据及相关技术报告、论文专利等成果，总容量约1.1 GB。