ChannelFlow-Tools: pipeline open-source per dataset di machine learning di flussi in canali ostruiti 3D

ChannelFlow-Tools è stato presentato dai ricercatori come una pipeline open-source basata su configurazione, progettata per creare dataset pronti per il machine learning da simulazioni di flussi tridimensionali in canali ostruiti, descritta in dettaglio nella versione 2 del preprint arXiv 2509.15236. Questo strumento innovativo supera i vincoli dei dataset statici facilitando la rigenerazione e la personalizzazione dei dati per soddisfare specifici requisiti di ricerca. La pipeline comprende processi per generare geometrie degli ostacoli, trasformarle in voxelizzazioni a campo di distanza firmata (SDF), eseguire simulazioni Lattice-Boltzmann e organizzare gli output in tensori di machine learning. I file di configurazione garantiscono riproducibilità con risultati verificati byte-identici. Questa release offre alla comunità della fluidodinamica computazionale un'alternativa versatile ai dataset fissi, migliorando l'adattabilità per compiti di modellazione surrogata. La voce arXiv è categorizzata come annuncio di tipo replace-cross.