多物理场降阶模型应用计算相关数据

本数据集聚焦多物理场降阶模型在变压器优化设计中的应用，包含3个子数据集，采集加工时间为2020–2023年，数据量616KB，2025年12月完全共享。研究以油浸式变压器、500kV变压器等为对象，通过ANSYS、Fluent、Matlab等工具，采用参数化建模、拉丁超立方/ESLE采样、流-热/电场仿真、WOA-RBF、POD-RBFLP等方法，获取结构参数、工况参数与热点温度、绝缘裕度等响应数据。质量控制通过模型验证、采样均匀性检验、误差校准实现，最大误差低于5%，确保数据可靠。数据集可支撑变压器结构优化、数字孪生系统构建、机器学习模型训练，为电力装备智能设计与降阶算法研究提供高重用价值数据，推动相关领域开源协作与工程应用。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于多物理场降阶模型在变压器优化设计领域的应用，涵盖2020年至2023年期间采集的3个子数据集，数据量为616KB。它通过参数化建模、仿真等方法获取结构参数与响应数据，旨在支持变压器结构优化、数字孪生系统构建和机器学习模型训练，为电力装备智能设计与算法研究提供高价值数据。