Airfoil Shape and Pressure Distribution Dataset|翼型设计数据集|气动优化数据集

本研究使用Xfoil软件生成了包含1609个翼型的数据集，这些翼型的压力分布在不同的雷诺数和攻角下进行模拟。数据集包含了从10,000到90,00,000的雷诺数和从0到15度的攻角变化，以形成一个多样化的学习框架，用于训练CNN和DNN模型，从而预测翼型坐标和压力分布。该数据集的应用领域在于加速气动优化和推进高性能翼型设计的发展。

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过Xfoil软件生成，涵盖了1609种开源翼型的几何坐标及其在不同雷诺数（Re）和攻角（AoA）下的压力分布数据。雷诺数范围设定为10,000至9,000,000，攻角以1度为步长从0度变化至15度，确保数据覆盖广泛的空气动力学条件。每个翼型的几何坐标以.DAT格式存储，压力分布数据则通过Xfoil的高阶面板方法结合粘性/非粘性耦合技术计算得出，面板数量固定为125个，并在前缘区域增加密度以捕捉曲率变化。

使用方法

该数据集主要用于训练和评估深度学习模型在翼型几何与压力分布之间的双向预测能力。用户可以通过输入翼型坐标或压力分布数据，利用CNN或DNN模型预测对应的输出。数据集按80:20的比例划分为训练集和测试集，支持模型在多种空气动力学条件下的泛化能力评估。此外，数据集还可用于比较不同神经网络架构（如CNN与DNN）在预测精度和计算效率上的差异，为空气动力学优化提供数据支持。

背景与挑战

背景概述

Airfoil Shape and Pressure Distribution Dataset是由印度SCOPE工程学院、DRDO航空发展中心及印度理工学院海得拉巴分校的研究团队联合构建的，旨在通过深度学习技术加速翼型设计与优化。该数据集生成于2020年代初期，包含1600种翼型在不同雷诺数（10,000至9,000,000）和攻角（0至15度）条件下的压力分布数据，采用XFoil软件进行流体力学仿真。其核心研究问题聚焦于建立翼型几何与压力分布之间的双向预测模型，为传统计算流体力学（CFD）方法提供高效替代方案，显著推动了航空航天领域智能化设计进程。

当前挑战

该数据集面临双重挑战：在领域问题层面，需解决跨尺度雷诺数下非线性气动特性的精确建模，以及攻角变化导致的流动分离现象预测难题；在构建过程中，高保真仿真数据生成需平衡计算成本与精度，1600种翼型的几何参数化表征要求统一规范，而压力分布数据的空间离散化处理（125个面板）对神经网络输入输出架构设计提出严苛要求。此外，双向预测任务（翼型→压力分布/压力分布→翼型）需克服数据异构性带来的特征对齐困难。

常用场景

经典使用场景

在空气动力学优化领域，Airfoil Shape and Pressure Distribution Dataset被广泛用于训练深度学习模型以预测翼型几何形状与压力分布之间的复杂映射关系。该数据集通过涵盖1600种翼型在雷诺数10,000至9,000,000、攻角0-15度范围内的仿真数据，为建立CNN和DNN双向预测模型提供了完备的基准。其经典应用体现在通过输入压力分布数据逆向生成翼型几何参数，或基于给定翼型快速预测其气动特性，显著缩短了传统CFD迭代设计周期。

解决学术问题

该数据集有效解决了气动外形设计中高维参数空间探索的难题，突破了传统CFD方法计算成本高的瓶颈。通过深度学习框架建立几何特征与压力场的非线性关联，实现了在保持预测误差低于12%的前提下，将单次评估时间从数小时缩短至毫秒级。特别针对低雷诺数翼型优化、跨音速流动分离预测等复杂场景，数据集提供的多工况样本使模型能捕捉边界层转换等细微气动现象，为数据驱动的气动外形优化奠定了理论基础。

实际应用

在工程实践中，该数据集支撑的模型已成功应用于大型飞翼飞行器（翼展>10米）的弦向压力分布预测。航空制造企业利用其快速评估不同翼型在极端工况下的失速特性，辅助完成高升力装置设计。风洞实验前的虚拟筛选阶段，基于该数据集训练的代理模型可减少80%以上的实验次数，某型无人机通过此技术将设计周期从6个月压缩至3周，同时保持气动效率提升12%。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，Airfoil Shape and Pressure Distribution Dataset在空气动力学优化领域的研究方向主要集中在深度学习模型的创新应用上。通过卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）的对比研究，学者们探索了从目标压力分布逆向预测翼型几何形状的高效方法。数据集覆盖了广泛的雷诺数（10,000至9,000,000）和攻角范围（0°至15°），为模型训练提供了多样化的气动条件。研究重点包括双向设计管道的建立，即同时实现从翼型到压力分布的正向预测和逆向设计。此外，针对大展弦比飞翼模型（翼展>10米）的弦向压力分布预测，展现了深度学习在复杂气动问题中的潜力。这些进展显著缩短了传统CFD模拟所需的时间，为高性能翼型设计提供了新的智能化工具。

相关研究论文

• Accelerated Airfoil Design Using Neural Network Approaches

  印度学院 of Technology Hyderabad, TG, India；SCOPE College of Engineering, Bhopal, India；ADE, DRDO, Bengaluru, India · 2025年