简单热传导与对流模型热性能数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：热传导,对流,热性能,机器学习,设计优化,实验数据,模拟结果
数据概述：
本数据集包含了通过Star-CCM+软件仿真得到的简单热传导与对流模型的热性能数据。模型包括热源部分、金属板部分和空气流动部分，关键参数如板宽、板长、板厚、热源尺寸、空气入口速度和热源生成热量等均在一定范围内可调。数据集涵盖了183,750种设计工况下的输入输出参数，包括空气进出口温度差、空气进出口温度、空气带走的热量、热源平均温度、空气质量流率等，为后续的机器学习和工程设计优化提供了丰富的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于热传导与对流仿真分析、机器学习模型训练、工程设计优化等多种场景。研究人员可以通过分析数据集中的热性能参数，理解不同设计参数对热传导与对流过程的影响；工程师可以利用数据集优化实际工程应用中的热管理方案；机器学习工程师可以基于数据集训练神经网络模型，预测不同参数条件下的热性能，从而提高设计效率和系统性能。
举例：
数据集中每个设计案例（例如设计1）记录了特定的几何参数（如板宽50mm、板长50mm、板厚10mm等）和操作参数（如空气入口速度10m/s、热源生成热量10W等），以及相应的热性能结果（如空气进出口温度差5°C、空气带走的热量50W、热源平均温度80°C等）。通过对比不同设计案例中的参数与结果，用户可以深入理解热传导与对流过程的物理机制，发现影响热性能的关键因素，并据此进行优化设计。
