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Transolver-Car-Design

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by OneScience PyTorch apache-2.0
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Model card

Transolver-Car-Design

模型介绍

Transolver-Car-Design 是基于清华大学 THUML 团队提出的 Transolver / Transolver++ 构建的三维汽车外流场预测模型，可用汽车流场代理建模和阻力系数快速预测。

论文：Transolver: A Fast Transformer Solver for PDEs on General Geometries

模型描述

Transolver-Car-Design 基于引入 Physics-Attention 的 Transformer 架构，使用 ShapeNet-Car 汽车气动仿真数据进行训练，面向复杂汽车几何开展速度场、压力场及阻力系数预测。

适用场景

场景 说明
汽车气动设计 快速预测车辆外流场速度和表面压力
CFD 代理建模 用神经网络近似复杂非结构网格上的流体求解过程
仿真加速 为大规模候选设计筛选提供轻量评估链路

使用说明

1. OneCode 使用

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2. 手动安装使用

硬件要求

  • 推荐使用 GPU 或 DCU 运行。
  • CPU 可以用于导入和小配置连通性验证，完整训练和推理速度较慢。
  • DCU 用户需要预先安装 DTK，建议使用 DTK 25.04.2 以上版本或与当前集群匹配的 OneScience 推荐版本。

下载模型包

modelscope download --model OneScience/Transolver-Car-Design --local_dir ./Transolver-Car-Design
cd Transolver-Car-Design

安装运行环境

DCU环境

# 请首先激活DTK及CONDA
conda create -n onescience311 python=3.11 -y
conda activate onescience311
# 支持uv安装
pip install onescience[cfd-dcu] -i http://mirrors.onescience.ai:3141/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.onescience.ai

GPU环境

# 请首先激活CONDA
conda create -n onescience311 python=3.11 -y libstdcxx-ng=12 libgcc-ng=12 gcc_linux-64=12 gxx_linux-64=12
conda activate onescience311
# 支持uv安装
pip install onescience[cfd-gpu] -i http://mirrors.onescience.ai:3141/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.onescience.ai

训练数据介绍

OneScience 社区提供可供训练的 ShapeNetCar 数据，用户可通过下述命令下载，并确认 config/config.yaml 中数据路径设置正确：

modelscope download --dataset OneScience/ShapeNetCar --local_dir ./data

训练

python scripts/train.py

训练会在weight下保存 Transolver_plus.pth

./weight/Transolver_plus.pth

训练权重

本仓库在weights/文件夹内提供基于ShapeNetCar数据预训练的模型权重， 该权重即将上传。

推理

python scripts/inference.py

评估和可视化

python scripts/result.py

OneScience 官方信息

平台 OneScience 主仓库 Skills 仓库
Gitee https://gitee.com/onescience-ai/onescience https://gitee.com/onescience-ai/oneskills
GitHub https://github.com/onescience-ai/OneScience https://github.com/onescience-ai/oneskills

引用与许可证