Tensile2d

该数据集包含2D准静态非线性结构力学解决方案，考虑了几何变化。数据集包含七个嵌套的训练集，大小从8到500不等，提供完整的输入输出数据。还提供了一个大小为200的测试集和两个分布外的样本，这些样本的输出未提供。数据集使用PLAID库和数据模型创建，遵循cc-by-sa-4.0许可证。

原始信息汇总

数据集概述

数据集描述

• 名称: 2D quasistatic non-linear structural mechanics solutions
• 标签: physics learning, geometry learning
• 任务类别: graph-ml
• 大小类别: n<1K
• 许可证: cc-by-sa-4.0
• 所有者: Safran

数据集详情

• 数据生产类型: 模拟

• 物理模型: 2D quasistatic non-linear structural mechanics, small deformations, plane strain

• 数据分割:

  • 测试集: 500-699
  • OOD: 700-701
  • 训练集:
    • train_8: 35, 95, 188, 210, 312, 322, 401, 408
    • train_16: 17, 35, 64, 95, 170, 174, 184, 188, 210, 267, 290, 312, 322, 401, 408, 496
    • train_32: 12, 17, 19, 35, 64, 92, 95, 99, 144, 148, 159, 170, 171, 174, 184, 188, 206, 210, 267, 290, 312, 322, 364, 371, 395, 400, 401, 403, 408, 436, 481, 496
    • train_64: 4, 12, 17, 19, 22, 24, 35, 40, 53, 64, 78, 86, 92, 95, 99, 109, 114, 138, 144, 148, 156, 157, 159, 168, 170, 171, 172, 174, 179, 184, 188, 195, 206, 207, 210, 226, 233, 256, 267, 279, 287, 290, 299, 302, 312, 322, 327, 343, 351, 364, 371, 395, 400, 401, 403, 405, 408, 409, 436, 446, 465, 469, 481, 496
    • train_125: 0, 4, 8, 12, 16, 17, 19, 22, 24, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 46, 49, 51, 53, 63, 64, 74, 78, 86, 89, 92, 94, 95, 99, 100, 109, 114, 138, 139, 144, 148, 151, 156, 157, 159, 163, 168, 170, 171, 172, 174, 179, 183, 184, 188, 189, 195, 201, 206, 207, 210, 212, 216, 220, 225, 226, 228, 230, 233, 241, 255, 256, 262, 267, 268, 275, 277, 279, 287, 289, 290, 296, 299, 300, 301, 302, 311, 312, 314, 318, 322, 327, 329, 341, 343, 347, 348, 351, 364, 371, 379, 385, 387, 390, 392, 394, 395, 400, 401, 403, 405, 407, 408, 409, 421, 422, 431, 436, 440, 444, 446, 456, 465, 466, 469, 470, 471, 481, 496
    • train_250: 0, 4, 5, 8, 9, 11, 12, 16, 17, 19, 21, 22, 24, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 45, 46, 47, 49, 51, 53, 58, 59, 63, 64, 67, 68, 74, 76, 78, 81, 83, 86, 87, 88, 89, 90, 92, 94, 95, 96, 99, 100, 101, 103, 105, 106, 109, 110, 111, 112, 114, 116, 122, 125, 126, 127, 128, 130, 131, 136, 137, 138, 139, 144, 146, 147, 148, 151, 152, 156, 157, 159, 162, 163, 166, 168, 170, 171, 172, 173, 174, 179, 180, 183, 184, 188, 189, 195, 199, 201, 204, 205, 206, 207, 208, 210, 211, 212, 213, 214, 216, 218, 220, 222, 223, 225, 226, 227, 228, 230, 231, 233, 236, 241, 242, 245, 248, 251, 252, 255, 256, 257, 258, 259, 261, 262, 264, 267, 268, 272, 275, 277, 279, 280, 282, 283, 285, 286, 287, 289, 290, 291, 294, 295, 296, 299, 300, 301, 302, 307, 309, 311, 312, 313, 314, 315, 316, 318, 322, 324, 327, 329, 331, 332, 340, 341, 343, 344, 347, 348, 350, 351, 355, 358, 364, 366, 367, 371, 372, 374, 375, 376, 377, 379, 385, 387, 388, 390, 392, 394, 395, 396, 397, 399, 400, 401, 402, 403, 404, 405, 407, 408, 409, 411, 412, 413, 418, 419, 421, 422, 424, 426, 431, 436, 438, 439, 440, 442, 444, 445, 446, 448, 451, 455, 456, 457, 458, 465, 466, 468, 469, 470, 471, 473, 474, 475, 476, 477, 481, 491, 496
    • train_500: 0-499

• 任务: 回归

• 输入标量名称: P, p1, p2, p3, p4, p5

• 输出标量名称: max_von_mises, max_q, max_U2_top, max_sig22_top

• 输入时间序列名称: 无

• 输出时间序列名称: 无

• 输入场名称: 无

• 输出场名称: U1, U2, q, sig11, sig22, sig12

• 输入网格名称: /Base_2_2/Zone

• 输出网格名称: 无

数据集特征

• 特征名称: sample
• 数据类型: binary

数据分割

• 名称: all_samples
• 字节数: 864827523
• 样本数: 702

数据集大小

• 下载大小: 395394264
• 数据集大小: 864827523

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Tensile2d数据集通过模拟2D准静态非线性结构力学问题构建，涵盖了小变形和平面应变条件下的几何变化。数据生成基于PLAID库和其数据模型，版本为0.0.10.dev0+g197feb3.d20240624。数据集包含702个样本，分为七个不同规模的训练集（8至500个样本）和一个测试集（200个样本），并提供了两个分布外样本。每个样本包含输入标量、几何网格以及输出标量和场数据。

特点

Tensile2d数据集的特点在于其专注于2D准静态非线性结构力学问题，涵盖了多种几何变化条件下的力学响应。数据集提供了丰富的输入输出数据，包括6个输入标量、几何网格以及4个输出标量和6个场数据。此外，数据集还提供了七个不同规模的训练集，便于进行不同规模的模型训练和验证。测试集和分布外样本的设置为模型的泛化能力评估提供了有力支持。

使用方法

使用Tensile2d数据集时，首先通过HuggingFace的`load_dataset`函数加载数据集。数据集中的样本以二进制格式存储，可以通过PLAID库的`Sample`类进行解析和处理。用户可以从样本中提取输入标量、几何网格以及输出标量和场数据，进行力学响应的分析和模型训练。此外，数据集中的几何网格遵循CGNS标准，可以通过Muscat库进行转换和处理，便于进一步的分析和可视化。

背景与挑战

背景概述

Tensile2d数据集由Safran公司创建，专注于2D准静态非线性结构力学问题的模拟解决方案。该数据集通过几何变化生成，旨在解决复杂结构力学中的非线性行为问题。数据集的核心研究问题在于如何通过几何变化和力学参数的调整，预测结构在不同条件下的响应。该数据集的研究成果对航空航天、汽车工程等领域具有重要影响，尤其是在材料力学和结构优化方面。数据集基于PLAID库构建，提供了丰富的输入输出数据，包括6个输入标量和几何网格，以及4个输出标量和6个场变量。

当前挑战

Tensile2d数据集面临的挑战主要体现在两个方面。首先，在解决领域问题时，非线性结构力学的复杂性使得模型的训练和预测变得困难，尤其是在几何变化和力学参数耦合的情况下，如何准确预测结构的响应是一个重大挑战。其次，在数据集的构建过程中，模拟生成大量高质量的数据需要极高的计算资源和时间成本，同时确保数据的多样性和代表性也是一个技术难题。此外，数据集的规模相对较小（小于1K），可能限制了模型的泛化能力，尤其是在处理未见过的几何变化时，模型的鲁棒性面临考验。

常用场景

经典使用场景

Tensile2d数据集在结构力学领域中被广泛应用于模拟二维准静态非线性结构力学问题。其经典使用场景包括研究材料在几何变化下的应力分布、应变行为以及变形模式。通过该数据集，研究人员可以深入分析不同几何形状和载荷条件下的结构响应，为工程设计和优化提供理论支持。

解决学术问题

Tensile2d数据集解决了结构力学领域中常见的非线性力学问题，尤其是在小变形和平面应变条件下的复杂应力分析。通过提供丰富的几何变化和力学响应数据，该数据集为研究人员提供了验证和开发新型数值模拟算法的基准，推动了结构力学领域的理论研究和工程应用。

衍生相关工作

Tensile2d数据集衍生了许多相关研究工作，特别是在基于机器学习的结构力学建模和优化领域。研究人员利用该数据集开发了多种深度学习模型，用于预测复杂几何形状下的应力分布和变形行为。此外，该数据集还被用于开发新型有限元分析算法，推动了结构力学模拟技术的进步。