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。