Benutzer: Gast  Login
Weniger Felder
Einfache Suche
Titel:

Deep Learning Methods for Reynolds-Averaged Navier-Stokes Simulations

Dokumenttyp:
Forschungsdaten
Verantwortlich:
Thuerey, Nils
Autorinnen / Autoren:
Thuerey, Nils; Xiangyu, Hu
Institutionszugehörigkeit:
TUM
Herausgeber:
TUM
Identifikator:
doi:10.14459/2018mp1459172
Enddatum der Datenerzeugung:
05.10.2018
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Quellen der Daten:
Simulationen / simulations
Datentyp:
Datenbanken / data bases
Beschreibung:
This archive contains 53830 data sets of RANS simulations for the “Deep Flow Prediction” project, in addition to 90 test data sets. The data set is intended for training deep neural networks for fluid simulations.
Links:

Project & Source-Code

Schlagworte:
Fluid Simulation; Deep Learning; Navier-Stokes
Technische Hinweise:

Data format: numpy arrays, 128x128 with 6 channels: freestream x, freestream y, airfoil mask, output pressure, output velocity x, output velocity y.

View and download (10.2 GB, 1 file)
The data server also offers downloads with FTP
The data server also offers downloads with rsync (password m1459172):
rsync rsync://m1459172@dataserv.ub.tum.de/m1459172/

Sprache:
en
Rechte:
by-sa, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Horizon 2020:
ERC StG 637014
 BibTeX