电机气隙风阻损失与传热特性估计数据集

数据集概述

本数据集包含一千二百组计算流体动力学（CFD）模拟结果，用于训练人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）三种机器学习模型，以估计电机气隙内的风阻损失与传热特性，同时提供对应模型的MATLAB代码。

文件详解

• 文件名称: Estimation of the windage loss and heat transfer c/ML models and data.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含用于训练三种机器学习模型的CFD模拟数据集，以及人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）的MATLAB实现代码

适用场景

• 电机热管理研究: 分析电机气隙内风阻损失与传热特性的量化关系
• 机器学习模型开发: 基于CFD数据训练与验证电机热特性预测模型
• 电机设计优化: 为高效电机的气隙结构设计提供数据支持
• 计算流体动力学与机器学习融合应用: 探索CFD模拟数据在机器学习模型训练中的价值