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License:
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+ - 900
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+ - 920
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+ - 129
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+ - 47
3232
+ - 933
3233
+ ML4PhySim_Challenge_train:
3234
+ - 437
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+ - 596
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3337
+ task: regression
3338
+ in_scalars_names:
3339
+ - angle_of_attack
3340
+ - inlet_velocity
3341
+ out_scalars_names:
3342
+ - C_D
3343
+ - C_L
3344
+ in_timeseries_names: []
3345
+ out_timeseries_names: []
3346
+ in_fields_names:
3347
+ - implicit_distance
3348
+ - zone_0
3349
+ - zone_1
3350
+ - zone_2
3351
+ - zone_3
3352
+ - zone_4
3353
+ - zone_5
3354
+ out_fields_names:
3355
+ - nut
3356
+ - Ux
3357
+ - Uy
3358
+ - p
3359
+ in_meshes_names:
3360
+ - /Base_2_2/Zone
3361
+ out_meshes_names: []
3362
  features:
3363
  - name: sample
3364
  dtype: binary
 
3368
  num_examples: 1000
3369
  download_size: 18589373006
3370
  dataset_size: 35778217264
 
 
 
 
 
3371
  ---
3372
+
3373
+ # Dataset Card
3374
+ ![image/png](https://i.ibb.co/0C1bQhK/airfrans.png)
3375
+
3376
+ This dataset contains a single huggingface split, named 'all_samples'.
3377
+
3378
+ The samples contains a single huggingface feature, named called "sample".
3379
+
3380
+ Samples are instances of [plaid.containers.sample.Sample](https://plaid-lib.readthedocs.io/en/latest/autoapi/plaid/containers/sample/index.html#plaid.containers.sample.Sample).
3381
+ Mesh objects included in samples follow the [CGNS](https://cgns.github.io/) standard, and can be converted in
3382
+ [Muscat.Containers.Mesh.Mesh](https://muscat.readthedocs.io/en/latest/_source/Muscat.Containers.Mesh.html#Muscat.Containers.Mesh.Mesh).
3383
+
3384
+
3385
+ Example of commands:
3386
+ ```python
3387
+ import pickle
3388
+ from datasets import load_dataset
3389
+ from plaid.containers.sample import Sample
3390
+
3391
+ # Load the dataset
3392
+ dataset = load_dataset("chanel/dataset", split="all_samples")
3393
+
3394
+ # Get the first sample of the first split
3395
+ split_names = list(dataset.description["split"].keys())
3396
+ ids_split_0 = dataset.description["split"][split_names[0]]
3397
+ sample_0_split_0 = dataset[ids_split_0[0]]["sample"]
3398
+ plaid_sample = Sample.model_validate(pickle.loads(sample_0_split_0))
3399
+ print("type(plaid_sample) =", type(plaid_sample))
3400
+
3401
+ print("plaid_sample =", plaid_sample)
3402
+
3403
+ # Get a field from the sample
3404
+ field_names = plaid_sample.get_field_names()
3405
+ field = plaid_sample.get_field(field_names[0])
3406
+ print("field_names[0] =", field_names[0])
3407
+
3408
+ print("field.shape =", field.shape)
3409
+
3410
+ # Get the mesh and convert it to Muscat
3411
+ from Muscat.Bridges import CGNSBridge
3412
+ CGNS_tree = plaid_sample.get_mesh()
3413
+ mesh = CGNSBridge.CGNSToMesh(CGNS_tree)
3414
+ print(mesh)
3415
+ ```
3416
+
3417
+ ## Dataset Details
3418
+
3419
+ ### Dataset Description
3420
+
3421
+
3422
+ This dataset is a new version of the dataset originally made available through [the library](https://github.com/Extrality/AirfRANS) and described in [the paper](https://arxiv.org/abs/2212.07564).
3423
+
3424
+ It has 3 main differences:
3425
+
3426
+ * it is in PLAID format
3427
+ * all meshes were cliped in a box [2, 4] x [-1.5, 1.5] and converted to triangular meshes thanks to [Paraview](https://www.paraview.org/)
3428
+ * a ML4PhySim_Challenge_train split is provided, corresponding to the training set of the [ML4PhySim challenge](https://www.codabench.org/competitions/1534/)
3429
+
3430
+ It has 2 variants:
3431
+
3432
+ * [AirfRANS_original](https://huggingface.co/datasets/PLAID-datasets/AirfRANS_original)
3433
+ * [AirfRANS_remeshed](https://huggingface.co/datasets/PLAID-datasets/AirfRANS_remeshed)
3434
+
3435
+ Dataset created using the [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/) library and datamodel, version: 0.0.10.dev0+g197feb3.d20240624.
3436
+
3437
+ - **Language:** [PLAID](https://plaid-lib.readthedocs.io/)
3438
+ - **License:** odbl
3439
+ - **Owner:** Safran
3440
+
3441
+ ### Dataset Sources
3442
+
3443
+ - **Repository:** [Zenodo](https://zenodo.org/records/12515064)
3444
+ - **Paper:** [arxiv](https://arxiv.org/pdf/2305.12871)