多相流阻力关联人工神经网络数据集

数据集概述

本数据集是ParCFD 2024会议论文的补充资料，包含沉降球形颗粒周围的采样数据，分为粒子解析模拟的ANN_I子集与耦合强制运动拉格朗日粒子追踪模拟的ANN_II子集，用于训练预测不同粒径-网格尺寸比阻力的神经网络，还包含神经网络替代传统阻力关联的模拟结果。

文件详解

• 文件名称: dataset.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 内容说明: 压缩包内包含多相流阻力关联研究相关的所有纯文本数据文件，具体包括沉降球形颗粒周围的采样数据（ANN_I、ANN_II子集）及人工神经网络替代传统阻力关联的LPT模拟结果（粒子位置、速度数据）。

适用场景

• 多相流数值模拟研究: 分析不同粒径-网格尺寸比对颗粒阻力的影响
• 人工智能在流体力学应用: 验证人工神经网络预测多相流阻力的准确性
• 计算流体力学方法优化: 比较传统阻力关联与神经网络模型在LPT模拟中的表现
• 学术研究复现: 复现ParCFD 2024会议论文中的实验结果与分析