涡轮叶片气动性能评估分类数据集TurbineBladeAerodynamicPerformanceClassification-volperossa
数据来源：互联网公开数据
标签：涡轮叶片, 气动性能, 分类, 机器学习, 结构化数据, 工程仿真, 性能评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自涡轮叶片气动性能评估的仿真数据，记录了不同叶片设计参数下气动性能的分类结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，视作静态工程仿真结果。
地理范围：数据范围未明确，推测为通用涡轮叶片设计与评估场景。
数据维度：数据集包括“score”（评估分数），以及多个影响气动性能的参数，如“d0L2”、“d1L2”、“d0Pe”、“d1Pe”、“shift”等，最终目标变量为“target”（分类标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为“laminar25052022_classification.csv”，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于涡轮叶片气动性能仿真模拟，经过了预处理和特征提取，用于分类任务。
该数据集适合用于气动性能评估、叶片设计优化和机器学习模型的训练与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航空航天工程、流体力学等领域的研究，例如叶片气动性能分析、设计参数对性能的影响研究等。
行业应用：可以为涡轮机设计制造行业提供数据支持，用于叶片设计的优化和性能评估。
决策支持：支持涡轮叶片设计方案的快速评估，辅助决策者进行设计选择。
教育和培训：可作为工程学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解涡轮叶片设计与气动性能之间的关系。
此数据集特别适合用于探索叶片设计参数与气动性能之间的关系，帮助用户实现涡轮叶片性能的优化和设计流程的改进。
