摘要：无人机气动流场数据集是一个面向无人机空气动力学性能预测、流场分析与飞行优化研究的大规模结构化数据集，共包含约 10 万条记录和 46 个输入特征，用于描述无人机在不同飞行状态和大气环境下的运行条件
数据集概述
无人机气动流场数据集是一个面向无人机空气动力学性能预测、流场分析与飞行优化研究的大规模结构化数据集，共包含约 10 万条记录和 46 个输入特征，用于描述无人机在不同飞行状态和大气环境下的运行条件。数据覆盖空速、高度、攻角、侧滑角、马赫数、雷诺数、温度、大气压力、空气密度、湿度、风速、湍流强度以及无人机几何尺寸、姿态和动力学状态等信息，同时提供速度、压力、升力系数（CL）、阻力系数（CD）和机动性指数等关键空气动力学输出变量。该数据集将飞行环境、机体参数和气动响应进行统一组织，可为基于物理约束与数据驱动方法的无人机气动性能研究提供较为完整的数据基础。
数据结构与关键特征
该数据集采用结构化表格形式组织，每条记录对应一种特定飞行条件下的无人机气动状态，其特征体系可划分为飞行条件、大气环境、飞行动力学、动力系统、机体几何和空间状态等多个维度。飞行条件包括攻角、侧滑角、马赫数、雷诺数、空速和高度；环境特征包括温度、大气压力、空气密度、相对湿度、风速、风向和湍流强度；姿态与动力学特征包括偏航角、俯仰角、滚转角、三轴加速度和三轴角速度；动力与结构参数包括旋翼转速、旋翼直径、电机功率、电池电压、电池电流、翼展、翼面积、展弦比、翼载荷、无人机长度、质量及重心坐标。此外还包含空间坐标、飞行时间、表面粗糙度、控制面偏转角、动压、涡量和升阻比估计等派生特征，最终输出预测流速、压力、升力系数、阻力系数以及整体机动性指标，能够较全面地刻画无人机空气动力学响应。
应用价值与研究方向
该数据集适用于无人机空气动力学参数预测、流场重建、性能评估、参数敏感性分析以及多目标优化等研究，可用于构建线性回归、随机森林、XGBoost、LightGBM、神经网络和 Transformer 等回归预测模型，也可进一步结合物理信息神经网络（PINN）、代理模型和计算流体力学（CFD）开展物理约束机器学习研究。基于该数据集，可以分析攻角、雷诺数、马赫数、翼载荷、控制面偏转和湍流等因素对升力、阻力和机动性能的影响，并研究升阻比最大化、阻力最小化、机动性提升及能耗约束下的飞行参数优化。此外，该数据集还可用于CFD代理建模、数字孪生、实时气动状态估计、飞行控制辅助以及无人机智能设计，为提高气动计算效率和优化无人机总体性能提供数据支持。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-436
文件大小：3.1M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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