論文の概要: ChannelFlow-Tools: A Standardized Dataset Creation Pipeline for 3D Obstructed Channel Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15236v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 13:18:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.805567
• Title: ChannelFlow-Tools: A Standardized Dataset Creation Pipeline for 3D Obstructed Channel Flows
• Title（参考訳）: ChannelFlow-Tools: 3D障害物チャネルフローのための標準化されたデータセット作成パイプライン
• Authors: Shubham Kavane, Kajol Kulkarni, Harald Koestler,
• Abstract要約: ChannelFlow-ToolsはCADソリッドジェネレーションからML対応入力およびターゲットまでのエンドツーエンドパスを標準化する構成駆動フレームワークである。 単一のHydra/OmegaConf構成はすべてのステージを制御し、決定論的複製と制御されたアブレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ChannelFlow-Tools, a configuration-driven framework that standardizes the end-to-end path from programmatic CAD solid generation to ML-ready inputs and targets for 3D obstructed channel flows. The toolchain integrates geometry synthesis with feasibility checks, signed distance field (SDF) voxelization, automated solver orchestration on HPC (waLBerla LBM), and Cartesian resampling to co-registered multi-resolution tensors. A single Hydra/OmegaConf configuration governs all stages, enabling deterministic reproduction and controlled ablations. As a case study, we generate 10k+ scenes spanning Re=100-15000 with diverse shapes and poses. An end-to-end evaluation of storage trade-offs directly from the emitted artifacts, a minimal 3D U-Net at 128x32x32, and example surrogate models with dataset size illustrate that the standardized representations support reproducible ML training. ChannelFlow-Tools turns one-off dataset creation into a reproducible, configurable pipeline for CFD surrogate modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ChannelFlow-Toolsについて述べる。ChannelFlow-Toolsは,プログラムCADソリッドジェネレーションからML対応インプットへのエンドツーエンドパスを標準化する,構成駆動型フレームワークである。 このツールチェーンは、ジオメトリ合成とフィジビリティチェック、署名された距離場(SDF)のボキセル化、HPC(waLBerla LBM)上の自動ソルバオーケストレーション、そしてCartesian resamplingと共登録されたマルチレゾリューションテンソルを統合する。 単一のHydra/OmegaConf構成はすべてのステージを制御し、決定論的複製と制御されたアブレーションを可能にする。 ケーススタディでは、Re=100-15000にまたがる10k以上のシーンを、多様な形状とポーズで生成する。 出力されたアーティファクトから直接のストレージトレードオフのエンドツーエンド評価、128x32x32の最小3D U-Net、データセットサイズのサロゲートモデルの例は、標準化された表現が再現可能なMLトレーニングをサポートすることを示している。 ChannelFlow-Toolsは、データセットのワンオフ生成を、CFDサロゲートモデリングのための再現可能な、構成可能なパイプラインに変換する。

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