Lid-Driven Cavity Flow CFD Simulation

该数据集包含广泛的雷诺数范围（Re = 100至3250）下盖驱动腔流动的CFD模拟结果。模拟经过Ghia等人（1982）基准数据的验证，包括65个案例，涵盖流场数据、可视化结果和元数据，适用于机器学习模型输入。

This dataset contains CFD simulation results of lid-driven cavity flows across a wide Reynolds number range (Re = 100 to 3250). The simulations were validated against the benchmark data from Ghia et al. (1982), and it includes 65 cases covering flow field data, visualization results, and metadata, which are suitable as input for machine learning models.

原始信息汇总

Lid-Driven Cavity Flow CFD Simulation数据集概述

数据集简介

• 数据集包含经典顶盖驱动方腔流动问题的CFD模拟结果
• 模拟采用ANSYS Fluent 2025 R2进行二维层流模拟
• 数据经过Ghia等人(1982)的基准数据验证

雷诺数范围

• 模拟范围：Re = 100至3250（共65个工况）
• 增量步长：ΔRe = 50
• 已验证工况：Re = 100和Re = 1000

目录结构

• benchmark.py - 验证脚本（与Ghia等人数据对比）
• visualization.py - 绘图和可视化工具
• summary_results.py - 聚合结果分析
• run_batch.sh - 批量模拟运行器
• centerline_fix.sh - 中心线提取修复脚本
• journal_template.jou - Fluent日志文件模板
• results/ - 结果目录，包含各雷诺数子目录

数据文件内容

每个results/Re{number}/文件夹包含：

流场数据文件

• vertical_centerline_Re{Re}.csv - 垂直中心线速度剖面
• horizontal_centerline_Re{Re}.csv - 水平中心线速度剖面
• moving_wall_full_Re{Re}.csv - 移动壁面速度和壁面剪应力
• stat_walls_full_Re{Re}.csv - 静止壁面数据

可视化文件

• centerline_profiles.png - U和V速度剖面
• plot_velocity_magnitude.png - 速度大小等值线
• plot_velocity_vectors.png - 速度矢量场
• plot_pressure.png - 压力等值线
• plot_streamlines.png - 流线可视化
• wall_shear_stress.png - 壁面剪应力分布

元数据文件

• metadata.txt - 模拟参数和收敛信息
• runtime.txt - 计算时间

模拟参数

• 几何形状：方形腔体（1.0 m × 1.0 m）
• 实际网格域：X ∈ [0.3, 1.4] m, Y ∈ [0.0, 1.0] m
• 网格：16,641四边形单元（129×129结构化网格）
• 求解器：ANSYS Fluent 2025 R2
• 模型：二维、层流、稳态
• 流体：水（ρ = 998.2 kg/m³, μ = 0.001003 kg/(m·s)）

数据格式

• 所有CSV文件使用空格分隔格式
• 包含坐标、速度分量、速度大小、压力等物理量

使用工具

• Python环境要求：pandas、numpy、matplotlib、scipy
• 运行脚本：benchmark.py、visualization.py、summary_results.py

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算流体力学领域，该数据集通过ANSYS Fluent 2025 R2软件构建了经典的顶盖驱动方腔流动模型。采用结构化网格技术生成16,641个四边形单元，覆盖从雷诺数100至3250的65个连续工况，每个工况间隔50。模拟过程严格遵循层流稳态假设，通过SIMPLE算法实现压力-速度耦合，并设置残差小于10⁻³的收敛标准，确保数值解的精确性。

特点

该数据集的核心价值在于其系统性与可验证性，完整覆盖了从层流到湍流过渡前的关键雷诺数范围。每个工况均包含中心线速度剖面、壁面剪切应力分布及压力场等多维度物理量，并特别针对Re=100和Re=1000工况与Ghia等人的经典研究进行对标验证。数据以空间分隔的CSV格式存储，配合可视化脚本可生成速度云图、流线图等十种专业图表。

使用方法

研究者可通过执行benchmark.py脚本启动数据验证流程，自动生成与经典文献的对比分析。visualization.py工具支持批量生成二维流场可视化结果，而summary_results.py则提供跨工况的聚合分析功能。所有数据文件均采用标准化命名规则，配合元数据文件清晰记录网格参数与收敛信息，便于后续机器学习模型的输入预处理。

背景与挑战

背景概述

计算流体力学领域中的顶盖驱动方腔流动问题自20世纪80年代起便成为验证数值方法准确性的经典基准案例，由Ghia等学者于1982年通过高精度多重网格法建立了权威的参考解。本数据集由Radiel Health研究团队基于ANSYS Fluent 2025 R2平台构建，系统覆盖了雷诺数100至3250的65组二维层流工况，其核心目标在于为机器学习模型提供标准化流体动力学训练数据，同时延续了该经典问题在验证Navier-Stokes方程数值解方面的学术价值。

当前挑战

在解决顶盖驱动腔流动的物理建模挑战方面，数据集需精确捕捉从层流向湍流过渡过程中产生的二次涡结构与边界层分离现象，这对网格分辨率与数值格式稳定性提出极高要求。构建过程中面临的挑战包括：需通过中心线数据重提取确保与Ghia基准解的可比性，处理高雷诺数下收敛困难的技术瓶颈，以及平衡全流场数据存储需求与计算资源限制之间的矛盾。

常用场景

经典使用场景

在计算流体力学领域，顶盖驱动方腔流动作为经典基准问题，该数据集通过涵盖雷诺数100至3250的65组模拟案例，为验证数值方法精度提供了标准参照。研究者可借助中心线速度剖面与壁面剪切应力数据，系统评估不同离散格式与湍流模型的适用性，其结构化网格设计与严格收敛标准确保了计算结果的可靠性。

解决学术问题

该数据集有效解决了传统流体模拟中实验数据匮乏的难题，通过Ghia基准数据的交叉验证，为Navier-Stokes方程数值解法提供了量化评估体系。其涵盖层流至转捩区的连续雷诺数序列，显著提升了涡旋结构演化规律研究的完整性，对理解非定常流动稳定性机理具有重要理论价值。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括深度学习辅助的流场重构模型，其中卷积神经网络通过中心线数据实现了全流场的高效预测。另有学者结合本数据集开发了自适应网格优化算法，通过对比不同雷诺数下的涡心位置误差，建立了网格分辨率与计算精度的定量关联模型。