Name: Particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de surfaces (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-06-24T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 59 s
Description: Découvrez la vélocimétrie par image de particules haute vitesse pour analyser les écoulements transitoires près des surfaces. Cette méthode non intrusive permet d'optimiser les paramètres d'enregistrement et de traitement des données.

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Ce matériau est basé sur des travaux appuyés par le US National Science Foundation, subvention n ° ÉFAC-1032930 et aux travaux effectués à l&#39;Université de Quantitative Laser Diagnostics Laboratory du Michigan.

<ol><li>Raffel, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRaffel%2C+M+%22Particle+Image+Velocimetry%3A+A+Practical+Guide%22">Particle Image Velocimetry: A Practical Guide</a>. , Springer. Berlin. (2007).</li>
<li>Adrian, R. J., Westerweel, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAdrian%2C+RJ+%22Particle+image+velocimetry%22">Particle image velocimetry</a>. , Cambridge University Press. New York. (2011).</li>
<li>Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+speed+imaging+in+fundamental+and+applied+combustion+research%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Combustion+Institute%22%5BJournal%5D)">High speed imaging in fundamental and applied combustion research.</a> Proceedings of the Combustion Institute. 34 (2), 3509-3530 (2013).</li>
<li>Prasad, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+image+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Science+%28Bangalore%29%22%5BJournal%5D)">Particle image velocimetry.</a> Current Science (Bangalore). 79 (1), 51(2000).</li>
<li>Stitou, A., Riethmuller, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Extension+of+PIV+to+super+resolution+using+PTV%5BTitle%5D)+AND+%22Measurement+Science+%26+Technology%22%5BJournal%5D)">Extension of PIV to super resolution using PTV.</a> Measurement Science & Technology. 12 (9), 1398-1403 (2001).</li>
<li>Alharbi, A. Y., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigation+of+boundary+layers+in+internal+combustion+engines+using+a+hybrid+algorithm+of+high+speed+micro-PIV+and+PTV%5BTitle%5D)+AND+%22Experiments+in+Fluids%22%5BJournal%5D)">Investigation of boundary layers in internal combustion engines using a hybrid algorithm of high speed micro-PIV and PTV.</a> Experiments in Fluids. 49 (4), 949-959 (2010).</li>
<li>Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+PIV+Algorithm+for+Estimating+Time-Averaged+Velocity+Fields%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Fluids+Engineering%22%5BJournal%5D)">A PIV Algorithm for Estimating Time-Averaged Velocity Fields.</a> Journal of Fluids Engineering. 122 (2), 285(2000).</li>
<li>Jainski, C., Lu, L., Dreizler, A., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-Speed+Micro+Particle+Image+Velocimetry+Studies+of+Boundary-Layer+Flows+in+a+Direct-Injection+Engine%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Engine+Research%22%5BJournal%5D)">High-Speed Micro Particle Image Velocimetry Studies of Boundary-Layer Flows in a Direct-Injection Engine.</a> International Journal of Engine Research. , (2012).</li>
<li>White, F. M. Fluid mechanics. , McGraw-Hill. New York. 864(2008).</li>
<li>Pope, S. B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPope%2C+SB+%22Turbulent+Flows%22">Turbulent Flows</a>. , Cambridge University Press. Cambridge. 771(2000).</li>
<li>Most, D., Leipertz, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+Two-Dimensional+Flow+Velocity+and+Gas+Temperature+Measurements+by+use+of+a+Combined+Particle+Image+Velocimetry+and+Filtered+Rayleigh+Scattering+Technique%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Optics%22%5BJournal%5D)">Simultaneous Two-Dimensional Flow Velocity and Gas Temperature Measurements by use of a Combined Particle Image Velocimetry and Filtered Rayleigh Scattering Technique.</a> Applied Optics. 40 (30), 5379(2001).</li>
<li>Omrane, A., Petersson, P., Aldén, M., Linne, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+2D+flow+velocity+and+gas+temperature+measurements+using+thermographic+phosphors%5BTitle%5D)+AND+%22Applied+Physics+B%22%5BJournal%5D)">Simultaneous 2D flow velocity and gas temperature measurements using thermographic phosphors.</a> Applied Physics B. 92 (1), 99-102 (2008).</li>
<li>Someya, S., Li, Y., Ishii, K., Okamoto, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combined+two-dimensional+velocity+and+temperature+measurements+of+natural+convection+using+a+high-speed+camera+and+temperature-sensitive+particles%5BTitle%5D)+AND+%22Experiments+in+Fluids%22%5BJournal%5D)">Combined two-dimensional velocity and temperature measurements of natural convection using a high-speed camera and temperature-sensitive particles.</a> Experiments in Fluids. 50 (1), 65-73 (2010).</li>
<li>Peterson, B., Reuss, D. L., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-speed+imaging+analysis+of+misfires+in+a+spray-guided+direct+injection+engine%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+Combustion+Institute%22%5BJournal%5D)">High-speed imaging analysis of misfires in a spray-guided direct injection engine.</a> Proceedings of the Combustion Institute. 33 (2), 3089-3096 (2011).</li>
</ol>

Les auteurs n&#39;ont rien à révéler.

Comme avec n&#39;importe quelle technique de mesure de flux optique, la planification de la mise en place de l&#39;image particules à grande vitesse vélocimétrie (PIV) exige une évaluation des contraintes et de l&#39;évaluation des meilleurs compromis pour la tâche de mesure à la main. Le choix du grossissement de l&#39;image, le frame rate, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes d&#39;analyse dépend des détails de la circulation à l&#39;étude. Si nécessaire, des mesures exploratoires doivent être menées pour identifier les paramètres pour des mesures de haute fidélité. Cet article décrit la procédure générale et des résultats de l&#39;échantillon pour PIV à grande vitesse pour étudier la couche limite d&#39;un écoulement le long d&#39;une plaque plane. Une séquence de 500 images a été enregistré à 5 kHz. Un microscope à longue distance a été utilisé pour réaliser un x 1,8 mm 2 de champ de vue de 2,4 situé à la surface de la plaque. Éclairage de haute qualité des gouttelettes d&#39;huile de graines a été réalisée avec un faisceau d&#39;un laser pulsé pompé par diode à semi-conducteurs qui a été développé dans un sh lumièreeet en utilisant un homogénéisateur de faisceau. Homogénéisateur de faisceau comprend un réseau de micro-lentilles formé de petites lentilles cylindriques et, un télescope intégré supplémentaire. La matrice de micro-lentilles se dilate le faisceau circulaire dans la direction verticale par séparer le faisceau entrant en faisceaux élémentaires. Ensuite, le télescope suivant superpose les petits faisceaux pour créer une nappe de lumière avec une distribution d&#39;intensité de lumière dans le même plan de la tôle de lumière perpendiculaire à la propagation du faisceau. Les images ont été traitées à l&#39;aide d&#39;un algorithme de corrélation croisée PIV. Il convient de noter qu&#39;un faisceau homogénéisé est utile, surtout lorsque vous travaillez à proximité de surfaces, mais ce n&#39;est pas essentiel à l&#39;application décrite ici. La méthode décrite dans cette procédure permet à des enquêtes non-intrusives haute résolution, haute vitesse de flux en utilisant des algorithmes de corrélation robustes. Les principaux avantages de cette technique de mesure à haute résolution et haute vitesse sont résolution spatiale et temporelle élevée et la capacité d&#39;identifier et de suivrel&#39;évolution des structures au sein de l&#39;écoulement. Grâce à ces techniques, Alharbi 6 et Jainski et al. 8 ont démontré la capacité de visualiser et de suivre les structures tourbillonnaires au sein de la couche limite d&#39;un moteur à combustion interne. Ces caractéristiques clés permettent d&#39;enquêtes sur la structure et la dynamique des écoulements fortement transitoires. En outre, PIV peut être étendu au-delà de la, à deux composants, à deux dimensions (2D-2C) des champs de vitesse (comme décrit ici) pour résoudre 3-composantes (3C) dans un plan (stéréo-PIV) et dans un volume (tomographique PIV , la numérisation PIV, PIV holographique). En outre, PIV peut être mis en œuvre avec d&#39;autres techniques telles que le plan fluorescence induite par laser (PLIF), filtré diffusion de Rayleigh (FRS), et phosphores thermographiques pour atteindre mesures 2D simultanés de vitesse et d&#39;autres scalaires (température, concentration des espèces, des rapports d&#39;équivalence) 11 -14. Ces méthodes optiques, à base de laser peuvent être appliqués directement à enquêter sur la masse etprocessus d&#39;échange d&#39;énergie dans de nombreuses applications, comme la quasi-paroi flux dans un moteur à combustion interne.

Mesures multidimensionnelles de vitesses et la capacité de suivre le champ d&#39;écoulement dans le temps fournissent des renseignements essentiels dans de nombreux domaines de la science, l&#39;ingénierie et sciences de la santé. Parmi les techniques les plus couramment utilisés pour l&#39;imagerie de flux est vélocimétrie par image de particules (PIV). Initialement créé comme une technique planaire qui instantanés mesurées des deux dans le plan composantes de la vitesse, des variantes PIV ont été développés pour fournir des capacités de mesure à trois composantes et volumétrique. Tous les systèmes PIV sont constitués de particules de traceur, une ou plusieurs sources de lumière, et une ou plusieurs caméras. Les particules solides ou de gouttelettes sont couramment utilisés comme particules traçantes mais bulles inhérents à la circulation peuvent également être utilisés sous forme de particules traçantes. La caméra (s), puis l&#39;image (s) dispersée ou la lumière émise par les particules de traceur après qu&#39;ils sont irradiés par la source lumineuse (s). Parmi le large éventail de variations 1,2, la plus courante capture deux composantes de la vitesse dans un plan à un rate de quelques images par seconde. Plus récemment, une nouvelle instrumentation a permis à des mesures de fréquence d&#39;image élevée (&gt; 1 kHz) qui suivent le débit à des échelles de temps turbulents dans la gamme kHz. PIV détermine un champ de vitesse en suivant le mouvement moyen des groupes de particules à partir d&#39;une paire d&#39;images qui sont séparées par un temps de retard connu. Chaque image est divisée en une grille de fenêtres d&#39;interrogation espacés régulièrement. L&#39;interrogatoire taille la plus courante de la fenêtre est de 32 x 32 pixels. Un algorithme calcule la fonction de corrélation croisée pour toutes les fenêtres d&#39;interrogation, ce qui entraîne un vecteur de déplacement par fenêtre d&#39;interrogation, et produit donc une grille régulière de vecteurs. Diviser le champ de vecteurs de déplacement par le temps de retard détermine alors le champ de vecteurs de vitesse. Lors de la planification des mesures de PIV, il est important de réaliser que généralement le choix des paramètres expérimentaux est un compromis entre des exigences contradictoires. En d&#39;autres termes, l&#39;expériencetroubles mentaux doivent être soigneusement planifié pour capturer les aspects de la circulation qui sont d&#39;importance pour l&#39;étude à portée de main. Les livres de Raffel et al. 1 et Adrian et Westerweel 2 fournissent d&#39;excellentes discussions approfondies sur ces contraintes. Ici, nous mettons en évidence plusieurs qui sont les plus critiques dans le contexte actuel. Le choix du champ de vision (FOV) pour définir le point de départ de la sélection des paramètres ici. Le nombre de pixels sur la puce de la caméra détermine ensuite la résolution spatiale et le nombre de vecteurs que l&#39;on obtient, en supposant que l&#39;on choisit d&#39;utiliser une taille de fenêtre d&#39;interrogation de 32 x 32 pixels, souvent avec un recouvrement de 50% au cours de la procédure de corrélation croisée. Une densité d&#39;ensemencement des particules de 8 à 10 par fenêtre d&#39;interrogation est généralement souhaitable pour faciliter la fonction de corrélation croisée. Cependant, il ya des algorithmes spéciaux, tels que la vélocimétrie de suivi de particules (PTV) et les approches de corrélation moyenne temporelle, qui peutêtre utilisé pour traiter les situations à faible densité de semis (1-3 particules / fenêtre d&#39;interrogation) comme c&#39;est le cas avec l&#39;imagerie à proximité de surfaces. A noter que les gradients de vitesse à l&#39;intérieur de chaque fenêtre d&#39;interrogation doit être faible afin d&#39;éviter un biais dans le vecteur représentatif qui en résulte pour cette fenêtre. Une règle de pouce établie est que les déplacements des particules entre la première et la deuxième trame ne doit pas dépasser huit pixels (¼ de la taille de la fenêtre d&#39;interrogation) à réduire le nombre de pertes d&#39;appariement (perte d&#39;images de particules à l&#39;intérieur de la fenêtre d&#39;interrogation à partir de la première cadrer au deuxième cadre) pour la corrélation. En conséquence, le délai entre les deux impulsions laser consécutives (dt) doit être ajustée en conséquence. Toutefois, la réduction dt inférieure à la somme des déplacements de 8 pixels permettra de réduire la plage dynamique de la vitesse en raison de la limite de résolution de l&#39;extrémité inférieure est de l&#39;ordre de 0,1 déplacement de pixel. Similaire au déplacement 8 pixels wans le plan de formation d&#39;image, les particules les plus élevées de la vitesse ne doit pas traverser plus de ¼ de l&#39;épaisseur de la nappe de lumière, à nouveau de réduire le nombre de pertes de couplage. Etant donné que le retard de temps entre les deux impulsions laser est utilisé pour assurer les meilleures corrélations dans le plan de la nappe de lumière, l&#39;épaisseur de la feuille est une variable dans ce contexte. Alors que l&#39;uniformité de l&#39;intensité de la lumière n&#39;est pas aussi critique que pour les mesures fondées sur l&#39;intensité comme plane fluorescence induite par laser imagerie 3, un profil de faisceau top-hat près contribue à la qualité PIV, en particulier pour l&#39;imagerie de haute résolution. En général, quelques hypothèses sur la nature de l&#39;écoulement à l&#39;étude peuvent être utilisés comme point de départ dans la sélection des paramètres expérimentaux. Ensuite, exploratoires expériences pourraient être nécessaires pour affiner les réglages. Nous décrivons ici comment mettre en place une expérience PIV qui permet des mesures d&#39;imagerie des taux de rafraîchissement élevés de deux compone de vitessents avec une résolution spatiale qui est suffisant pour résoudre les structures de la couche limite. Ceci est accompli à l&#39;aide d&#39;un taux élevé-répétition TEM 00 pompé par diode laser à semi-conducteur, un microscope longue distance, et un taux caméra haute capteur CMOS. Quelques détails sur l&#39;imagerie à proximité de surfaces sont également inclus.

<table><tbody><tr><td>Laser Nd :YAG haute vitesse 532 nm </td> Modèle <td>Quantronix</td><td>: Microscope</td> longue distance Hawk I <td></td></tr><tr><td>(QM-100)</td>Modèle <td>Questar</td><td>: QM-100</td><td></td></tr><tr><td>Caméra CMOS haute vitesse (Phantom v7.3)</td>Modèle <td>de recherche sur la vision</td><td>: Atomiseur Phantom v7.3</td><td></td></tr><tr><td>(TSI 9306)</td>Modèle <td>TSI</td><td>: 9306</td><td></td></tr><tr><td>Huile de silicone </td><td>Dow Corning CST 510</td><td>CST 510 Fluide</td><td></td></tr><tr><td>Homogénéisateur de faisceau </td><td>Fraunhofer</td><td></td><td>Pièce sur mesure</td></tr><tr><td>45 &deg ; haute réflectivité (HR) 532 nm miroir tournant </td><td>Laser Optik</td><td></td><td>Plusieurs fournisseurs</td></tr><tr><td>Ouverture</td><td></td><td></td><td>Plusieurs fournisseurs</td></tr><tr><td>Cible</td><td></td><td></td> d’étalonnage <td>Pièce sur mesure</td></tr><tr><td>Logiciel d’enregistrement et de traitement PIV </td><td></td><td>LaVision Software : Da Contrôleur</td> haute vitesse Vis <td></td></tr><tr><td>(HSC)</td><td>LaVision</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Rail et supports optiques </td><td></td><td></td><td>Fournisseurs multiples</td></tr><tr><td>Blocs et pièges </td><td></td><td></td> de faisceaux laser <td>Fournisseurs multiples</td></tr><tr><td>Supports pour éléments optiques </td><td></td><td></td><td>Fournisseurs multiples</td></tr><tr><td>Etape de traduction </td><td>Newport</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tubes métalliques à créer jet flow</td><td>McMaster-Carr</td><td></td><td>Fournisseurs multiples</td></tr><tr><td>Combinaison d’équerre et d’équerre</td><td></td><td></td> de centrage <td>Fournisseurs multiples</td></tr></tbody></table>

particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de surfaces

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Les flux multi-dimensionnels et transitoires jouent un rôle clé dans de nombreux domaines de la science, l&#39;ingénierie et les sciences de la santé, mais ne sont souvent pas bien compris. La nature complexe de ces flux peut être étudiée en utilisant la vélocimétrie par images de particules (PIV), une technique d&#39;imagerie à base de laser pour les flux optique accessibles. Bien que de nombreuses formes de PIV existent qui s&#39;étendent au-delà de la technique du plan d&#39;origine de capacités de mesure vitesse à deux composants, le système PIV de base se compose d&#39;une source de lumière (laser), un appareil photo, des particules de traceur, et des algorithmes d&#39;analyse. Les paramètres d&#39;imagerie et d&#39;enregistrement, la source de lumière, et les algorithmes sont ajustés pour optimiser l&#39;enregistrement de l&#39;écoulement d&#39;intérêt et à obtenir des données de vitesse valides. Common enquêtes mesurent PIV vitesses à deux composants dans un avion à quelques images par seconde. Les mesures de fréquence d&#39;image élevée (&gt; 1 kHz) Toutefois, les récents développements en matière d&#39;instrumentation ont facilité capables de résoudre transitionent coule avec une haute résolution temporelle. Par conséquent, les mesures de fréquence d&#39;image élevée ont permis aux enquêtes sur l&#39;évolution de la structure et de la dynamique des écoulements fortement transitoires. Ces enquêtes jouent un rôle essentiel dans la compréhension de la physique fondamentale des flux complexes. Une description détaillée pour effectuer à haute résolution et haute vitesse PIV planaire d&#39;étudier un écoulement transitoire à proximité de la surface d&#39;une plaque plane est présentée ici. Détails pour ajuster les contraintes de paramètres tels que l&#39;image et les propriétés d&#39;enregistrement, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes de traitement d&#39;adapter PIV pour tout flux d&#39;intérêts sont inclus.

Une photo du set-up est illustré à la figure 1. Images d&#39;un x 32 fenêtre d&#39;interrogation de 32 pixel près du mur de deux images consécutives capturés de particules bruts sont présentés dans la figure 2. Les particules de la figure 2a sont déplacés 2-3 pixels vers la droite dans la figure 2b et de satisfaire la «règle du quart&quot;, qui stipule que les déplacements de particules dans le plan et hors du plan ne doivent pas dépasser le quart de la taille de la fenêtre d&#39;interrogation . En outre, la densité de particules par la fenêtre d&#39;interrogation devrait être environ 8-10 particules depuis algorithmes de corrélation PIV suivre des groupes de particules. Cependant, la densité de semis en temps quasi-paroi PIV enquêtes est souvent de l&#39;ordre de 1-3 particules. Ainsi, des algorithmes spéciaux devraient être utilisés pour traiter des études avec une densité de semis plus faible, comme particules suivi vélocimétrie algorithmes (PTV) qui permettent de suivre les particules individuelles 1,2,4-6. Une approche de corrélation moyenne dans le temps7,8 peut également être utilisé pour traiter les problèmes de faible densité de semis, mais cela se traduit généralement par la perte de résolution temporelle. En outre, l&#39;imagerie près des murs est impactée par les réflexions de laser lumineux qui peuvent affecter négativement les corrélations PIV et produire de faux vecteurs. Ces réflexions lumineuses limitent également la position du premier vecteur de vitesse valable dans la direction normale paroi. Pré-traitement des images de particules bruts est nécessaire pour réduire l&#39;impact du bruit de fond à partir de sources telles que les réflexions laser. Dans cette démonstration le premier vecteur valide a été situé à 23 um du mur. Après images de particules brutes sont traitées à l&#39;aide des algorithmes de corrélation PIV, la qualité et la validité des champs de vecteurs de vitesse qui en résulte devraient être évalués. Vecteurs parasites sont inévitables dans les champs de vecteurs premières, mais il ya quelques caractéristiques distinctives. Vecteurs incorrectes sont communes à proximité de surfaces, sur les bords de la nappe de lumière, et à bords oflux fa. En outre, l&#39;ampleur et la direction des vecteurs invalides diffèrent sensiblement des vecteurs voisins et ne feront sens physique. Dans le cas de cet exemple de flux de couche limite, les vecteurs de vitesse valables doivent pointer de gauche à droite, comme les déplacements de particules provenant de la figure 2 montrent. En outre, les vitesses devraient diminuer près du mur en raison de la condition de non-glissement 9. Les champs de vitesse instantanés montre la figure 3 correspondent à ces deux critères physiques. Une autre mesure utile pour évaluer la validité des résultats PIV est de déterminer le choix du vecteur de chaque vecteur dans le champ de vecteurs vitesse. En général, le champ de vecteurs devrait être composé de&gt; = 95% premiers vecteurs de choix, c&#39;est à dire ceux qui n&#39;avait pas besoin de post-traitement, ainsi que les algorithmes de post-traitement robustes peuvent être utilisés pour détecter et remplacer les vecteurs parasites sans produire des artefacts importants 2. Les champs de vecteurs instantanés présentés dans <strong&gt; Figure 3 sont entièrement composée de 1ère vecteurs de choix. L&#39;importance de la grande vitesse, ou cinématographiques, les mesures de PIV devient évidente à partir d&#39;une inspection d&#39;une séquence temporelle d&#39;images de flux. Vitesse instantanée (V i) et de la fluctuation de vitesse (V &#39;) des champs de vecteurs au début, au milieu et à la fin de la séquence d&#39;enregistrement sont présentés dans la figure 3. En utilisant une décomposition de Reynolds, V i est la somme du champ de vitesse moyenné ( <img alt="Équation" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> ) Et V &#39;10. Pour cette expérience, <img alt="Équation" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> a été déterminée en faisant la moyenne de toutes les images temporellement dans la séquence. Les champs de vecteurs instantanés à traversla séquence d&#39;enregistrement sont très semblables et montrer le flux se déplaçant de la gauche vers la droite. Ces résultats indiquent également que l&#39;écoulement est essentiellement dans le sens horizontal depuis la composante de vitesse horizontale (u) est beaucoup plus importante que la composante de vitesse verticale (v). Les champs de vecteurs de fluctuation indiquent également que les fluctuations de la vitesse horizontale (u &#39;) sont plus grandes que les fluctuations de vitesse verticale (V&#39;). Cependant, les fluctuations indiquent également que le débit se ralentit depuis u &#39;inverse sa direction tout au long de la séquence d&#39;enregistrement. Le U-temps moyenne et instantanée - profils en plusieurs fois tout au long de la séquence d&#39;enregistrement sont présentés dans la figure 4 et vérifiez que la circulation se ralentit au fil du temps. L&#39;u - profils que nousre déterminée en faisant la moyenne de quatre colonnes de vecteurs adjacents ensemble pour améliorer la signification statistique des résultats proches de la paroi. La procédure a été utilisée dans des travaux antérieurs 6,8. Les barres d&#39;erreur indiquent deux fois l&#39;écart type des quatre colonnes de vecteurs adjacents. La plus grande barre d&#39;erreur se produit près de la surface de la plaque et réaffirme la difficulté d&#39;utiliser des algorithmes de corrélation PIV pour les zones à faible densité de semis. Plusieurs algorithmes d&#39;analyse sont conçus pour répondre à la faible densité de semis comme PTV 5,6 et approches de corrélation durée d&#39;utilisation moyenne 7,8. <img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig1.jpg" /> Figure 1. Assemblage de table. <img alt="Figure 2" fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2.jpg" /> Figure 2. images de particules dans un 32 x 32 pixels interrogation près du mur à un) t = 0,2 msec et b) t = 0,4 ms. Les dimensions physiques de la fenêtre d&#39;interrogation sont de 96 x 96 um 2. <img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig3.jpg" /> Figure 3 Sur la gauche:. Instantanée (V i), et à droite: fluctuation des champs de vitesse (V &#39;) au début, au milieu et à la fin de la séquence d&#39;enregistrement. Les champs vectoriels sont composés entièrement de vecteurs de premier choix. Un petit sous-ensemble des champs de vecteurs est représenté pour plus de clarté. Les champs I V indiquent flux déplaçant de gauche à droite tout en sens inverse V &#39;. Veuillez noter que seulement chaque quatrième colonne du vecteur dans le sens horizontal est représenté pour plus de clarté. En outre, L&#39;échelle de vitesse entre le V i et les champs V &#39;est différent, comme indiqué dans le coin supérieur gauche de chaque image. <img alt="Figure 4" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig4.jpg" /> Figure 4. Vitesse profils horizontaux (u) à différents moments tout au long de l&#39;écoulement. Moyennée dans le temps u - profil est montré avec des cercles. Les barres d&#39;erreur figurant sur t = 0,1 msec profil sont représentatives des barres d&#39;erreur pour toutes les autres fois. L&#39;évolution dans le temps des profils u - montre une diminution du débit au cours du temps.

Une procédure pour l&#39;étude des écoulements transitoires près des limites à l&#39;aide de haute résolution, haute vitesse vélocimétrie par image de particules (PIV) est décrite ici. PIV est une technique de mesure non intrusive applicable à n&#39;importe quel flux optique accessible par l&#39;optimisation de plusieurs contraintes de paramètres tels que l&#39;image et l&#39;enregistrement des propriétés, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes d&#39;analyse.

Particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de surfaces

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The ...

L'objectif général de cette vidéo est de montrer comment installer et réaliser une expérience de vélocimétrie par images de particules sur banc d'essai. Premièrement, estimez les paramètres d'enregistrement nécessaires pour résoudre les vitesses et les gradients attendus dans l'écoulement. La deuxième étape consiste à ajuster la densité de semence afin d'obtenir de huit à dix particules par fenêtre d'interrogation.Ensuite, ajustez la fréquence d'images de la caméra et le temps entre les impulsions laser. Pour obtenir un décalage des particules entre paires d'images inférieur au quart de la taille de la fenêtre d'interrogation, la dernière étape consiste à enregistrer les données et à traiter les résultats à l'aide d'algorithmes de traitement appropriés. En définitive, la vélocimétrie par images de particules peut être utilisée pour étudier la structure et la dynamique de tout écoulement disposant d'un accès optique suffisant. Les principaux avantages de cette technique par rapport aux méthodes existantes de mesure d'écoulement, telles que l'anémométrie à fil chaud ou les tubes de Pitot, sont qu'elle est non intrusive et multidimensionnelle.Cette méthode peut aider à répondre à des questions essentielles concernant le champ de vitesse d'écoulement dans de nombreuses applications, comme la structure et la dynamique de la couche limite transitoire formée dans un moteur à combustion interne. Ces expériences utilisent des lasers ; veillez donc à consulter les consignes de sécurité liées aux lasers et à vous procurer l'équipement de protection adéquat avant de commencer. Chaque expérimentateur doit porter des lunettes de protection appropriées.Installez des rideaux de sécurité laser. Pour isoler l'expérience laser, utilisez un voyant d'alerte afin d'avertir les personnes présentes lorsque le laser est en fonctionnement. Dans un premier temps, déterminez un objectif de caméra approprié, un objectif de microscope à longue distance pour ce montage.En outre, déterminez la fréquence d'images de la caméra et le délai temporel selon des directives pratiques pour la symétrie des images de particules. Dans cette vidéo, l'écoulement près de la surface d'une plaque sera étudié. La fréquence d'images et le délai temporel sont basés sur des estimations des vitesses d'écoulement dans la région proche de la paroi.Veillez à ce que le laser soit de niveau et que les optiques de formation du faisceau soient en place. Dans cette démonstration, la lumière est diffusée par des gouttelettes d'huile de silicone créées. À l’aide d’un atomiseur d’huile, mettez en marche le flux et ajustez la densité de gouttelettes à l’aide des buses de l’atomiseur et des vannes de dérivation sur l’atomiseur.Commencez l'optimisation en vous assurant que le contrôleur haute vitesse et le logiciel sont correctement configurés. Réglez la caméra pour qu'elle enregistre en continu. Allumez le laser et l'atomiseur.Focuser le microscope à longue distance pour obtenir une image nette des particules. Vérifiez également que l'intensité des images des particules ne sature pas la caméra. Une fois que des images de particules nettes sont obtenues, désactivez le mode d'acquisition continue.Enregistrez plusieurs centaines d'images de l'écoulement une fois terminé, puis vérifiez que les images enregistrées présentent une mise au point correcte, un positionnement adéquat des particules et une dérive des particules d'environ huit pixels entre les images. Voici un exemple d'ensemencement dilué et d'une dérive de particules d'environ un pixel dans une fenêtre de 32 par 32 pixels permettant de corriger la densité d'ensemencement des particules. Augmentez ou diminuez le nombre de buses d'atomisation pour ajuster la dérive entre les images.Augmentez ou réduisez l'intervalle de temps entre les impulsions laser. Cet exemple est proche de l'idéal avec huit à dix particules par fenêtre d'interrogation de 32 par 32 pixels, et les particules se déplacent de moins de huit pixels. S'il est difficile de suivre des groupes de particules à travers une série d'images, comme dans ces images, il peut y avoir trop de mouvement hors du plan.Ajustez le décalage de la caméra par rapport au point focal ou augmentez sa distance de travail par rapport à la feuille de lumière afin de compenser un excès de mouvement hors du plan. Enfin, après avoir effectué tous les réglages, enregistrez plusieurs centaines d'images et vérifiez la particule. Modifiez la densité de saturation et la mise au point.Répétez les réglages jusqu'à ce que les critères soient satisfaits. Avant chaque exécution de l'expérience, effectuez un étalonnage de l'intensité de la caméra avec le capuchon placé sur l'ensemble caméra afin d'établir une référence d'intensité. Une fois l'étalonnage terminé, retirez le capuchon.Régler le laser sur la fréquence de répétition et le courant déterminés comme optimaux. Avant de passer le laser en mode externe, s'assurer que le laser reçoit un signal de déclenchement continu correspondant à la fréquence réglée. Mettre le laser en enregistrement.Une série d'images de fond montrant uniquement la feuille de lumière effleurant la surface de la plaque. Il n'y a pas de diffusion de fond significative, donc la plupart des images sont sombres. Conservez ces images pour un traitement ultérieur.Démarrer maintenant l'écoulement et laissez-le se stabiliser avec la caméra configurée pour acquérir continuellement des images ; vérifiez qu'elle collecte des images de particules focalisées. Une fois cette étape terminée, désactivez le mode d'acquisition continue. Pour chaque essai, saisissez le nombre souhaité d'images à collecter.Ensuite, appuyez sur l'enregistrement. Une fois l'enregistrement terminé, arrêtez le débit et le laser. Examinez la séquence d'images pour vérifier la densité d'assise du dérive des particules et la netteté des images des particules.Si vous êtes satisfait, enregistrez l'acquisition. Effectuez autant d'essais que nécessaire pour garantir un réglage adéquat ou pour obtenir des données statistiques. À chaque fois que l'assemblage de la caméra ou la mise au point est modifié, prenez des images afin d'aider à déterminer l'emplacement de la surface lors de l'analyse ultérieure.Tout d'abord, augmentez le temps d'exposition de la caméra. Ensuite, placez une cible d'étalonnage sur le plan de la feuille de lumière et assurez-vous qu'elle est en contact avec la plaque. Éclairez la cible par l'arrière à l'aide d'une source lumineuse, la caméra enregistrant continuellement des images.Réglez la cible de manière à ce que l'image enregistrée soit nette et non déformée. Assurez-vous que le point de contact entre la plaque et la cible soit visible sur l'image. Ceci est crucial pour déterminer la position de la plaque dans l'image. Enregistrez 10 images de la cible d'étalonnage. Le traitement des données est effectué par logiciel.Tout d'abord, faites la moyenne de chaque ensemble de 10 images de calibration. Utilisez l'image moyenne résultante dans la boîte de dialogue de calibration. Cela permettra de déterminer les dimensions réelles des images acquises.Appliquez chaque image d'étalonnage au jeu correspondant d'images provenant de ceci. Déterminez l'emplacement de la plaque sur les images étalonnées. Ensuite, faites la moyenne des images de fond.Comparez les intensités moyennes de l'image de fond à celles des particules présentes pour déterminer si la réflexion du laser sur la surface contribue de manière significative au bruit de fond. Dans cette expérience, les réflexions n'ont pas contribué de façon notable au fond. Prétraitez les images d'écoulement calibrées à l'aide d'un filtre passe-haut afin d'éliminer les fluctuations d'intensité importantes dans le fond ; cela n'affectera pas les signaux des particules dans ce cas.Définissez maintenant une région dans laquelle l'analyse d'asymétrie de l'image de la particule doit être effectuée dans ce logiciel, en utilisant un masque géométrique. Ensuite, choisissez une procédure pour calculer les vecteurs. L'option du logiciel effectue ici deux passes initiales avec des fenêtres d'interrogation carrées de 64 par 64 pixels et un recouvrement de 50 %.Cela est suivi par trois passes utilisant des fenêtres d'interrogation carrées de 32 par 32 pixels avec un chevauchement de 50 % dans le logiciel. Appliquez des sous-programmes pour supprimer les vecteurs de vitesse qui ne satisfont pas aux critères établis afin d'assurer la qualité des résultats de corrélation croisée. Ces données montrent en rouge le champ de vecteurs de vitesse près de la surface d'une plaque en fonction de la distance le long de la surface et de la hauteur au-dessus de celle-ci.Immédiatement après le calcul. Appliquez d'abord une sous-routine pour redéfinir la région d'analyse ; ces sous-routines déterminent en premier le rapport de pics, qui compare les pics de corrélation les plus élevés à la corrélation commune. Les vecteurs de fond dont les rapports de pics sont proches de un indiquent un pic faux et sont supprimés, reflété ici par les cases blanches et les flèches manquantes.Ensuite, les routines rejettent les vecteurs dont une composante ne se situe pas à moins d'un écart-type quadratique moyen de la médiane de cette composante, calculée à partir d'un sous-ensemble de vecteurs. Les routines éliminent également les vecteurs parasites résultant d'un important recouvrement dans le calcul du vecteur de vitesse. Dans une dernière étape, les routines comblent les espaces vides du champ en interpolant entre les vecteurs voisins non nuls. Ces vecteurs sont représentés en magenta.En dernière étape, la qualité des résultats a été évaluée : l'écoulement près de la surface d'une plaque plane a été mesuré, et des données sur les champs de vitesse instantanée et de vitesse de fluctuation ont été obtenues sur ce graphique. Un sous-ensemble du champ de vitesse instantanée à l'instant T égal à 0,1 milliseconde est représenté à gauche, et le champ de vitesse de fluctuation apparaît à droite. Les vecteurs d'échelle, situés en haut à gauche de chaque graphique à un instant ultérieur, pris au milieu de la séquence d'enregistrement, montrent que le champ de vitesse instantanée à gauche reste stable, tandis que le champ de fluctuation a changé de manière significative.L'amplitude des vecteurs a diminué et il y a moins d'uniformité dans la direction vers la fin de la séquence d'enregistrement. Le champ de vitesse instantanée montre encore la direction générale de l'écoulement de gauche à droite. Le champ de fluctuation a inversé sa direction.Cette figure montre le profil de vitesse horizontale à différents moments pendant l'écoulement. Les barres d'erreur indiquées sur le profil à T égal à 0,1 milliseconde sont représentatives des barres d'erreur pour tous les autres instants. Remarquez que l'évolution temporelle montre une diminution de l'écoulement au fil du temps.Le profil moyenné dans le temps est indiqué par des cercles. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez bien comprendre comment régler et optimiser les paramètres de symétrie des images de particules afin d'adapter la procédure à toute étude d'écoulement. N'oubliez pas que le travail avec des lasers peut être extrêmement dangereux et que des précautions, telles que le port de lunettes de protection et l'utilisation de panneaux d'avertissement pour alerter les autres, doivent toujours être prises lors de la réalisation de cette procédure.

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