five

NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource|流体动力学数据集|湍流建模数据集

收藏
turbmodels.larc.nasa.gov2024-10-24 收录
流体动力学
湍流建模
下载链接:
https://turbmodels.larc.nasa.gov/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了一系列用于湍流建模的实验数据和计算结果,主要用于研究和验证湍流模型。数据涵盖了多种流体动力学实验和计算案例,包括边界层流动、翼型流动、管道流动等。
提供机构:
turbmodels.larc.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集的构建基于NASA在航空航天领域的深厚研究基础。该数据集汇集了大量实验数据和计算模拟结果,涵盖了多种流体动力学现象,特别是湍流现象。通过结合实验测量和数值模拟,数据集提供了高精度的湍流模型验证数据,确保了数据的可靠性和科学性。
特点
NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集的显著特点在于其广泛的应用范围和高度的专业性。数据集包含了多种湍流模型的验证数据,适用于从基础研究到工程应用的各个层面。此外,数据集的高分辨率和多维度特性,使其成为湍流建模和流体动力学研究的宝贵资源。
使用方法
NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集的使用方法多样,适用于不同层次的研究和应用。研究者可以通过访问官方网站下载所需数据,并利用这些数据进行湍流模型的验证和优化。此外,数据集还提供了详细的文档和教程,帮助用户理解和应用数据,从而推动湍流建模技术的发展。
背景与挑战
背景概述
NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource(NASA格伦研究中心湍流建模资源)数据集,由NASA格伦研究中心于20世纪末创建,旨在为航空航天工程中的湍流建模提供标准化的数据支持。该数据集汇集了大量实验和数值模拟数据,主要研究人员包括航空航天领域的多位知名专家,如John D. Anderson和Ferziger。其核心研究问题集中在湍流模型的验证与改进,对提升飞行器设计与性能预测的精确性具有重要影响。
当前挑战
该数据集在解决湍流建模领域问题时面临多重挑战。首先,湍流现象的复杂性导致数据采集和模拟的高难度,需要精确的实验设备和计算资源。其次,数据集的构建过程中,如何确保数据的准确性和一致性是一大难题,尤其是在跨学科合作中。此外,湍流模型的多样性和不断发展的计算技术,要求数据集持续更新以保持其前沿性和实用性。
发展历史
创建时间与更新
NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集创建于2000年,旨在为湍流建模提供一个全面的资源库。该数据集定期更新,最近一次重大更新发生在2021年,以反映最新的湍流模型和实验数据。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2005年首次引入大规模实验数据集,显著提升了模型的准确性和可靠性。2010年,数据集扩展至包括多种湍流模型的验证和验证数据,成为湍流研究领域的重要参考。2018年,数据集进一步整合了高分辨率数值模拟数据,为复杂流体动力学问题的研究提供了坚实基础。
当前发展情况
当前,NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集已成为湍流建模和流体动力学研究的核心资源。它不仅支持NASA内部的科研项目,还广泛应用于学术界和工业界,推动了湍流模型的创新和发展。数据集的持续更新和扩展,确保了其与最新科研进展的同步,为解决复杂工程问题提供了宝贵的数据支持。
发展历程
  • NASA Glenn Research Center首次发布Turbulence Modeling Resource数据集,旨在为湍流建模研究提供标准化的测试案例和数据。
    1998年
  • 数据集进行了首次重大更新,增加了新的湍流模型和测试案例,进一步丰富了资源库的内容。
    2002年
  • NASA Glenn Research Center与学术界和工业界合作,扩展了数据集的应用范围,包括航空航天工程和流体力学研究。
    2006年
  • 数据集引入了高精度数值模拟数据,提升了湍流模型的验证和校准能力。
    2010年
  • NASA Glenn Research Center发布了Turbulence Modeling Resource的在线版本,方便全球研究者访问和使用。
    2014年
  • 数据集进行了全面更新,增加了新的湍流模型和实验数据,进一步提升了其在湍流研究中的应用价值。
    2018年
  • NASA Glenn Research Center继续扩展数据集的内容,包括更多复杂流动现象的模拟数据,以支持前沿湍流研究。
    2022年
常用场景
经典使用场景
在流体力学领域,NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集被广泛应用于湍流模型的验证与评估。该数据集提供了多种实验和数值模拟数据,涵盖了从简单流动到复杂湍流的广泛范围。研究者利用这些数据,通过对比不同湍流模型的预测结果与实际测量值,以优化和改进现有的湍流模型,从而提高其在工程应用中的准确性和可靠性。
解决学术问题
该数据集解决了湍流建模中的关键学术问题,如模型预测的准确性、计算效率和适用范围。通过提供高质量的实验和数值数据,研究者能够更精确地评估和验证各种湍流模型,从而推动湍流理论的发展。此外,该数据集还促进了跨学科的合作,使得流体力学、计算流体力学和工程应用领域的研究者能够共享和利用这些宝贵的资源,加速了湍流研究的进展。
衍生相关工作
基于NASA Glenn Research Center Turbulence Modeling Resource数据集,许多经典工作得以展开。例如,研究者开发了新的湍流模型和计算方法,显著提高了数值模拟的精度和效率。此外,该数据集还激发了大量关于湍流统计特性、湍流与边界层相互作用的研究,推动了湍流理论的深化。这些衍生工作不仅在学术界产生了广泛影响,也为工程实践提供了强有力的支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

github 收录

CrowdHuman

CrowdHuman是一个用于评估人群场景中检测器性能的基准数据集。该数据集规模大、注释丰富且具有高多样性,包含训练、验证和测试集,共计47万个标注的人体实例,平均每张图像有23个人,包含各种遮挡情况。每个人体实例都标注有头部边界框、可见区域边界框和全身边界框。

github 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录