数据集概述
本数据集是学术论文的补充数据，包含超临界CO2布雷顿循环相关的生成式过程合成（进化规划、机器学习）与超结构优化方法的对比研究数据，涉及随机生成的循环数据、优化结果及单元操作参数等内容。
文件详解
该数据集由根目录文件和子目录文件组成，具体说明如下：
- 根目录文件:
- Random_SFILES_all.csv: CSV格式，包含超过四十万个随机生成的动力循环数据，字段包括modified SFILES、SFILES 2.0等循环表示
- UnitsData.json: JSON格式，包含单元操作参数的默认值、边界及可用性等信息
- README.txt: TXT格式，说明如何读取UnitsData.json和参数化SFILES的示例文档
- Evolutionary Programming目录文件（CSV格式）:
- EP-Ab-initio-LCOE.csv: 进化规划从头设计优化LCOE的结果，字段包括生成代数、效率、LCOE、模拟次数、时间等
- EP-Population-LCOE.csv: 进化规划基于种群优化LCOE的结果
- EP-Population-Efficiency.csv: 进化规划基于种群优化效率的结果
- EP-Ab-initio-Efficiency.csv: 进化规划从头设计优化效率的结果
- Machine Learning目录文件（CSV格式）:
- ML-No_Threshold-LCOE.csv: 机器学习无阈值优化LCOE的结果，含模型生成的循环表示
- ML-Moving_Threshold-LCOE.csv: 机器学习移动阈值优化LCOE的结果
- ML-Fixed_Threshold-LCOE.csv: 机器学习固定阈值优化LCOE的结果
- ML-No_Threshold-Efficiency.csv: 机器学习无阈值优化效率的结果
- ML-Fixed_Threshold-Efficiency.csv: 机器学习固定阈值优化效率的结果
- ML-Moving_Threshold-Efficiency.csv: 机器学习移动阈值优化效率的结果
适用场景
- 能源系统优化研究: 分析超临界CO2布雷顿循环的生成式设计与超结构优化方法差异
- 过程合成方法对比: 评估进化规划与机器学习在循环设计中的性能与效率
- 动力循环经济性分析: 研究不同优化目标（效率、LCOE）对循环参数的影响
- 单元操作参数验证: 基于UnitsData.json验证循环模拟中的单元参数设置合理性
