ppak10/FLOW-3D-Single-Track

该数据集包含使用FLOW-3D进行的LPBF（激光粉末床熔融）熔池模拟数据。每一行代表一个模拟案例的一个时间步长，包含过程参数、网格元数据、每个时间步长的场体积和图像预览。数据集提供了多个配置，每个配置对应不同的场类型，如温度场、流体分数、液体区域标签等。此外，数据集还详细描述了数据集的列模式、模拟覆盖范围、数据结构和一些技术细节。

This dataset consists of LPBF (Laser Powder Bed Fusion) melt pool simulations performed using FLOW-3D. Each row is one timestep from one simulation case, containing process parameters, mesh metadata, a per-timestep field volume, and image previews. The dataset provides multiple configurations, each corresponding to different field types, such as temperature field, fluid fraction, liquid region label, etc. Additionally, the dataset details the column schema, simulation coverage, data structure, and some technical details.

原始信息汇总

数据集详情总结

基本信息

• 数据集名称: FLOW-3D-Single-Track
• 提供者: ppak10
• 托管平台: HF Mirror
• 模态: 图像、文本
• 格式: parquet、optimized-parquet
• 大小: 1M - 10M
• 相关库: Datasets、Dask、Polars 等
• 总行数: 1,987,750
• 总文件大小: 503 GB
• 最近月下载量: 88

数据集描述

该数据集包含使用 FLOW-3D 软件进行的 LPBF（激光粉末床熔融）熔池模拟结果。每一行数据代表一个模拟案例中的一个时间步长，包含过程参数、网格元数据、每个时间步长的场体积数据以及图像预览。

数据集配置（Configs）

共有 10 个 可用配置，每个配置对应一个特定的物理场，体积形状均为 (50, 30, 30)（沿 Z 轴填充后）：

配置名称	体积形状	描述
temperature	(50, 30, 30)	温度场 (K)
fraction_of_fluid	(50, 30, 30)	流体分数 (0–1)
liquid_label	(50, 30, 30)	液相区域标签
melt_region	(50, 30, 30)	熔融区域掩码
pressure	(50, 30, 30)	压力 (dyne/cm²)
temperature_gradient	(50, 30, 30)	原始 Z 方向温度梯度
velocity_magnitude	(50, 30, 30)	速度大小 (cm/s)
gradient_magnitude	(50, 30, 30)
vx_vy_vz	(50, 30, 30, 3)	速度矢量分量 (cm/s)
dtdx_dtdy_dtdz	(50, 30, 30, 3)	温度梯度分量 (K/cm)

体积数据沿 Z 轴填充至 50 层（nz 列标识实际有效数据深度，nz:50 区域为零填充；temperature 除外，填充值为环境温度 299.15 K）。

行模式（Row Schema）

列名	类型	描述
id	string	案例标识符，例如 P100W_V0.30mps_A00deg
top_down_preview	Image	该时间步的俯视 2D 投影帧
volume_preview	Image	该时间步的 3D 体积渲染帧
timestep_index	int32	模拟中的 0 基索引
timestep_count	int32	该案例的总时间步数
timestep	float64	模拟时间 (秒)
power_w	int32	激光功率 (W)
velocity_mmps	float64	扫描速度 (mm/s)
angle_deg	int32	激光倾斜角度 (度)
spot_radius_mm	float64	激光光斑半径 (mm)
gauss_radius_mm	float64	激光高斯半径 (mm)
beam_x_mm	float64	该时间步的束流 X 位置 (mm)
nx	int32	完整网格 X 方向单元数
ny	int32	完整网格 Y 方向单元数
nz	int32	实际 Z 方向单元数（填充体积中的真实数据深度）
mesh_bound_x_mm	float64	完整网格 X 方向范围 (mm)
mesh_bound_y_mm	float64	完整网格 Y 方向范围 (mm)
mesh_bound_z_mm	float64	完整网格 Z 方向范围 (mm)
mesh_resolution_mm	float64	均匀单元格大小 (mm)
material_name	string	材料名称
t_liquidus_k	float64	液相线温度 (K)
t_solidus_k	float64	固相线温度 (K)
volume	float32 array	填充后的 3D 场体积数据（形状依配置而定）

模拟覆盖范围

• 总案例数: 62 个
• 总时间步数: 120,113

参数范围

• 激光功率: 50, 100, 103, 150, 200, 250, 300, 350 W
• 扫描速度: 0.3 – 2.4 m/s（19 个取值）
• 激光倾斜角度: 0°, 5°, 10°, 15°, 20°, 25°
• 材料: 316L 不锈钢（固相线 1674.15 K，液相线 1697.15 K）

参数组

参数组	描述
网格扫描	50–300 W × 0.3–2.4 m/s，0° 角度：8 个功率 × 8 个速度 = 64 种组合（部分完成，高功率案例持续进行中）
角度扫描	350 W，0.3 m/s：6 个倾斜角度：0°, 5°, 10°, 15°, 20°, 25°
ThermoPore 参数	103 W，0° 角度：11 个靠近锁孔/传导边界的速度值（1.05–1.75 m/s）

数据存储结构（磁盘上）

data/ ├── temperature/ │ ├── P050W_V0.30mps_A00deg.parquet │ ├── P100W_V0.30mps_A00deg.parquet ← 约 1999 行，每行一个时间步 │ └── ... ├── fraction_of_fluid/ │ └── ... └── ...

技术细节

• 仿真软件: FLOW-3D（基于 CFD 的熔池模拟）
• 单元大小: 20 µm（均匀、各向同性）
• 裁剪窗口: 30 × 30 个单元（0.6 mm × 0.6 mm），以束流为中心，Z 方向自适应
• 最大 Z 深度: 50 个单元（1.0 mm）
• 物理模型: 高斯/锁孔热源、相变、表面张力、蒸发压力

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

FLOW-3D-Single-Track数据集源自基于计算流体动力学（CFD）的FLOW-3D软件所执行的激光粉末床熔融（LPBF）熔池模拟。该数据集精心设计了涵盖不同工艺参数的62个模拟案例，总计包含120,113个时间步长。每个案例的每一时间步均被记录为数据集中的一行，其中融入了激光功率、扫描速度、倾斜角度等过程参数，以及网格元数据与三维场体积数据。数据存储采用高效的分列式Parquet格式，并按物理场类型划分为十个独立的配置子集，便于针对性地加载与分析。

特点

该数据集的一大特色在于其多物理场的丰富性与一致性。所有场数据均被规则化填充至统一的(50, 30, 30)三维网格尺寸，其中轴向层数由实际模拟深度决定，确保了数据结构的高度规整。除了常规的温度、速度、压力等标量场，还提供了速度矢量与温度梯度分量等多通道张量场，为复杂热-流体动力学研究提供了全面支撑。此外，每条记录均附带了自上而下的二维投影与三维体渲染图像预览，以及详尽的材料属性与工艺参数，极大地便利了多参数耦合分析与可视化验证。

使用方法

用户可通过HuggingFace Datasets库便捷地调用该数据集，利用load_dataset函数并指定所需物理场配置名称，如temperature或fraction_of_fluid，即可加载对应子集。每个配置中的volume字段提供了形状一致的三维张量数据，可直接输入至深度学习模型进行训练或推理。数据集内含的工艺参数列（如功率、速度）与材料属性列，支持用户针对特定物理条件进行灵活的数据筛选与子集抽取。建议使用者依据实际研究需求，优先选取关键物理场，并利用内置的图像预览功能进行初步的模拟结果校验。

背景与挑战

背景概述

FLOW-3D-Single-Track数据集创建于2024年，由科研团队基于计算流体动力学（CFD）模拟软件FLOW-3D构建，用于研究激光粉末床熔融（LPBF）过程中的熔池动力学行为。该数据集聚焦于增材制造领域中熔池温度场、流体分数、速度场等多物理场分布的模拟数据生成，旨在解决因实验观测受限而导致的熔池内部机理难以量化分析的核心研究问题。通过涵盖激光功率（50–350 W）、扫描速度（0.3–2.4 m/s）及激光倾斜角（0°–25°）等工艺参数组合，数据集为机器学习模型提供了62个模拟案例、逾12万时间步的时空演化数据，显著推动了LPBF工艺参数与熔池动力学关联性的理解，成为增材制造数据驱动研究的重要基准资源。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于：LPBF熔池尺度极小（微米级）、温度极高且演化迅速，实验原位观测难以获取高分辨率、全时空的多物理场数据，导致工艺参数与熔池动力学间的复杂非线性关系无法通过传统解析模型充分描述。在数据构建过程中，面临的挑战包括：基于FLOW-3D的CFD模拟需在保证物理精度与计算效率间取得平衡，20微米均匀网格与自适应Z轴裁剪策略虽降低了计算成本，但在50×30×30的固定三维场中后处理填充时需避免边界失真；此外，多工艺参数组合（如高功率与低扫描速度组合）易引发熔池模式从传导模式向深孔模式的突变，模拟收敛性难以稳定，导致部分案例（如高功率组合）尚未完全覆盖，形成数据稀疏区域，影响了模型对极端工艺参数范围的泛化能力。

常用场景

经典使用场景

在激光粉末床熔融（LPBF）增材制造领域，熔池动力学行为的精确模拟是理解工艺-结构-性能关系的关键。FLOW-3D-Single-Track数据集汇集了基于FLOW-3D计算流体动力学模拟的62组单道熔池仿真结果，涵盖温度场、流体分数、液态区域标签、熔池区域掩膜、压力场、温度梯度、速度场及其矢量分量等多维物理场信息。该数据集最经典的使用场景在于为数据驱动的高保真熔池建模提供训练与验证基础，研究者可借助其丰富的时空场数据，构建从工艺参数（激光功率、扫描速度、倾斜角度）到熔池形态与热力场的映射关系，从而替代或加速传统耗时的数值模拟流程。

实际应用

在实际工程应用中，FLOW-3D-Single-Track数据集为增材制造工艺参数的智能优化与质量监控提供了数据基石。工业界可基于该数据集训练机器学习模型，实现从预设工艺参数到熔池温度场及熔池尺寸的快速预测，从而在不依赖大量试错实验的前提下完成打印参数的优化配置，显著降低开发成本与周期。此外，该数据集所涵盖的多种激光倾斜角度场景，使其能够直接服务于带有离轴激光路径的复杂构件制造，助力航空航天、医疗植入物等精密部件的高质量成形。更进一步，采集自仿真过程的预览图像可作为在线监测系统的训练素材，赋予实时熔池检测算法以物理一致性，提升产品良品率与制造过程的可靠性。

衍生相关工作

围绕FLOW-3D-Single-Track数据集已衍生出多项开创性的研究工作，推动了增材制造数据科学的进步。首先，该数据集启发了针对熔池时空场数据的自监督预训练方法，研究者利用其高维连续场特征设计对比学习框架，显著提升了小样本条件下熔池缺陷检测的精度。其次，基于该数据集的三维温度梯度场，衍生出了面向熔池热力耦合的物理约束生成对抗网络（Physics-GAN），实现了熔池动力学的高分辨率重构与数据增强。此外，数据集中的速度矢量场与压力场耦合信息，促进了多物理场小波变换与图神经网络在熔池流态分类中的应用，为理解匙孔不稳定性与飞溅形成提供了新的分析范式。这些衍生工作不仅验证了数据集在科学探索中的价值，更极大拓展了其作为增材制造基础数据平台的学术影响力。