방법 논문

난류 애플리케이션을위한 세 가지 차원 입자 추적 유속계 : 제트 흐름의 사례

DOI:

10.3791/53745

⸱

2016년 2월 27일

 ,  ,  , 
1Department of Mechanical Science and Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign, 2School of Mechanical Engineering, Tel Aviv University, 3Department of Civil and Environmental Engineering, University of Illinois at Urbana-Champaign

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

네 도면 스플리터 고속 카메라 기반 입체 입자 추적 속도계 (3D-PTV) 시스템은 여기에 설명된다. 기술 하류 ≈ 7000 다시 레이놀즈 수에서 열 지름 근방 원형 파이프에서 제트류에인가된다.

초록

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

3D-PTV는 이미지 시퀀스의 스테레오 촬영에 입체적으로 입자의 집합의 라그랑 경로를 추적 할 목적으로 정량 유량 측정 기술이다. 구성 요소, 기능, 제약 및 네보기 스플리터와 고속 카메라로 구성된 3D-PTV 토폴로지 최적화 팁 기본 설명이 문서에서 설명합니다. 이 기술은 다시 ≈ 7,000에서 원형 제트의 중간 유동장 (5 <x / d의 <25)에 적용된다. 오일러 프레임의 라그랑 플로우 기능과 난류 수량은 제트 기원의 다운 스트림 열 직경 주위와 제트 코어에서 다양한 반경 거리에서 추정된다. 라그랑 특성 궤적, 속도 및 가속도 선택된 입자뿐만 아니라 Serret-Frenet 식으로부터 얻어지는 흐름 경로의 곡률을 포함한다. 10시에 위치한 크로스면에서 제트 핵심 축을 중심으로 3D 속도와 난류 필드의 추정제트의 하류 직경은 문헌과 비교되고, 대규모 유선 속도 움직임의 파워 스펙트럼은 제트 코어로부터 다양한 방사상 거리에서 얻어진다.

서론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

난류 제트 흐름은 엔지니어링 분야에서 유비쿼터스 있습니다. 이러한 흐름의 상세한 특성화는 전자 마이크로 스케일 디바이스에 대규모 환경 배출 시스템에서 실질적인 문제 걸치는 넓은 스펙트럼에서 매우 중요하다. 4 - 때문에 다양한 응용 프로그램의 수에 미치는 영향의 제트 흐름은 깊이 1에서 연구되고있다. 열선 풍속계 등 여러 실험 기법 4 - 8, 레이저 도플러 속도계 (LDV) (4), 9-12 및 입자상 유속계 (PIV) 12-16은 제트 레이놀즈 수와 경계 다양한 흐름 특성화하는데 사용되어왔다 정황. 최근 몇몇 연구는 제트 (17) 흐름의 18 난류 / 비 난류 인터페이스를 연구하기 위해 3D-PTV를 사용되었습니다. 3D-PTV는 복잡한 난류 파이를 설명하는 데 적합하는 기술이다다른 관점에서 필드들. 그것은 멀티 뷰 입체를 사용하여 참조의 라그랑 프레임에 볼륨 내의 입자 궤적의 재구성을 할 수 있습니다. 첫번째 기술은 창 (19)에 의해 도입 된 추가 Racca 듀이 (20)에 의해 개발되었다. 24 - 그 이후로 많은 개선이 3D-PTV 알고리즘과 실험 장치 (21)에 이루어졌다. 이러한 성과 이전 작품으로, 시스템이 성공적으로 4 MX 2 MX 2m (25), 실내 공기 흐름 필드 (26)의 영역에서 대규모의 유체 운동 등 다양한 유체 현상을 연구하는 데 사용되었습니다, 박동성 (27)과 대동맥 혈액 흐름 (28) 흐름 .

3D-PTV 측정의 작동 원리는 데이터 수집 시스템 설정, 기록 / 재생의 전처리, 교정, 3D 대응, 시간 추적 및 후 처리로 구성된다. 정확한 보정은 입자 위치의 정확한 검출이 가능에스. 세 개 이상의 이미지보기 검출 입자의 대응 에피 폴라 기하에 기초하여 3 차원 입자 위치의 재구성을 허용한다. 연속적인 이미지 프레임의 결합은, 입자 궤도의 S (t)를 정의 시간 추적 결과. 3D-PTV 시스템의 최적화 다중 입자 추적 가능성을 최대화하기 위해 중요하다.

최적화의 첫 번째 단계는 고속 카메라, 조명 원 시드 입자의 특징을 포함 적절한 데이터 수집 시스템을 획득하는 것이다. 질의 볼륨의 크기와 함께 카메라 해상도가 있으므로, 화소 크기를 정의하고, 단일 픽셀보다 커야 필요한 시드 입자 크기. 검출 된 입자의 무게 중심은 명도 (21)에 의해 가중 된 입자 화소의 평균 위치를 취함으로써 서브 픽셀 정확도로 추정된다. 카메라의 프레임 비율이 밀접되어 associat레이놀즈 수 검출 입자를 연결할 수있는 능력 에디션. 높은 프레임 레이트는 이미지 사이의 평균 변위가 입자의 평균 분리를 넘으면 트랙킹이 어려워지기 때문에 빠른 흐름 또는 입자들보다 많은 수의 해결을 허용한다.

셔터 속도, 조리개 및 감도는 이미지 캡처에서 고려해야 할 세 가지 요소입니다. 셔터 속도가 빠른 충분해야 입자 중심 위치의 불확실성을 감소시키는 입자 주위 흐리게 최소화합니다. 카메라 조리개 볼륨 외부 입자를 검출 할 확률을 감소시키는 질의 볼륨의 심도로 조정되어야한다. 카메라의 최대 감도가 고정되어 있기 때문에, 프레임 레이트가 증가함에 따라, 필요에 따라 빛이 증가한다 입자를 조명하는 데 필요한. PIV 달리 복잡한 광학 설정 및 고출력 레이저는 엄격하게 한 광원이 충분히 배설물 같이, 3D-PTV 필요하지카메라에 추적 입자에서 거행 한. 연속 LED 또는 할로겐 조명 동기화 (21)의 필요성을 우회 좋은 비용 효율적인 옵션입니다.

3D-PTV에 다른 광학 유동 측정 기술처럼 추적 입자 속도는 로컬 순간 유속 29으로 가정한다. 그러나,이 널 직경 관성 이상적인 트레이서 경우만이다 추적 입자는 충분히 큰 카메라로 포착 할 수 있어야합니다. 유한 입자의 충실도 스톡스 번호 S t에 의해 결정될 수 있고, 입자의 완화 시간 스케일 비율 관심 난류 구조의 시간 척도 즉. 일반적으로, S t는 S의 t은 1보다 훨씬 작아야한다 ≤0.1 흐름 추적 오차는 1 % 30 이하. 깊이있는 논의는 메이 등의 알에서 찾아 볼 수있다 29 -. 31 . 3D-PTV 실험에 대한 권장 입자 크기는 광원과 카메라의 감도에 따라 달라집니다. 할로겐 조명 원으로서 LED 조명, 비교적 큰 입자들 (예를 들면 50 ~ 200 μm의) 작은 입자 (32) 반면, (예를 들어 1-50 μm의) 33, 34 (고출력 레이저를 사용할 수있다 예를 들어 80-100 와트 사용 CW 레이저). 특정 파장의 빛에 대한 높은 반사율을 가진 입자는, 할로겐 조명 아래 코팅은 같은 이미지로 자신의 마크를 증폭 할 수있다. 파종 밀도 성공적인 3D-PTV 측정하는 또 다른 중요한 변수이다. 입자의 과도한 수의 대응을 수립하고 추적에서 모호성을 야기하면서 몇 가지 입자는 궤도의 낮은 숫자 초래한다. 대응을 수립 모호성은 중복 입자와 정의 에피 폴라 라인을 따라 여러 후보를 검출을 포함한다. 추적 과정에서의 모호성 때문에 높은 seedin 행 g 밀도 때문에 입자의 평균 비교적 짧은 간격으로 발생한다.

두 번째 단계는 이미지 품질을 향상시키기 위해 기록 / 전처리에 최적의 설정이다. 이러한 흑색 레벨 이득 (G 및 B)와 같은 촬영 설정, 이미지 품질을 최적화하는 중요한 역할을한다. 이득은 화상의 밝기를 증폭하는 반면 흑색 레벨은 화상의 가장 어두운 부분에서 휘도 레벨을 정의한다. G & B 수준의 약간의 변화가 현저하게 추적 가능성에 영향을 미칠 수 있습니다. 사실, 높은 G & B 이미지를 과도하게 밝게 결국 카메라 센서가 손상 될 수 있습니다. 이를 설명하기 위해, 흐름 재건에 G & B 수준의 영향은이 문서에서 검사된다. 전처리 단계에서, 이미지로부터의 광 분산 입자를 강조하는 고역 통과 필터로 필터링된다. 픽셀 크기는 계조 질의 볼륨 내의 입자 검출을 최대화하도록 조정된다.

t "> 최적화의 세 번째 단계는 에피 폴라 기하학, 카메라 파라미터 (초점 거리 원칙적 가리킨 왜곡 계수) 및 굴절율의 변화에​​ 기반 입체 영상의 정확한 보정된다.이 과정은 3 차원을 최소화하기 위해 중요 기점 목표 지점의 재구성 에러. 에피 폴라 기하 타겟 이미지로부터 경사각 (카메라 질의 볼륨 사이의) 상대 거리를 사용한다. 질의 볼륨을 통해 카메라 뷰를 따라 굴절률 변화가 질량 절차에 기초하여 고려 될 수있다 등. (21).이 실험에서, 규칙적으로 목표 지점으로 3D 계단 형 구조를 대상으로 사용된다.

두 이미지는 3D 입자 위치를 결정하는 데 필요한 있지만 3D-PTV 실험에서 전형적 이상의 카메라는 21 모호성을 줄이기 위해 사용된다. 여러 고속 카메라와 비싼 설정에 대한 대안은 VI입니다으으 3D-PTV의 사용에 대한 호이어 등의 알에 의해 제안 된 스플리터. (35) 최근 생물 의학 응용 프로그램에 대한 Gulean 등. (28)에 의해인가. 보기 스플리터는 피라미드 모양의 거울 (이에 관해서 차 거울)과 네 개의 조정 가능한 미러 (보조 미러 이에 관해서)로 구성되어 있습니다. 본 연구에서는 네보기 스플리터와 하나의 카메라는 4 대의 카메라에서 입체 영상을 모방하는 데 사용되었다. 시스템은 직경 (D)의 H = 1cm 및 R6 ≈ 7000 라그랑에서 함께 토출 관의 중간 유동장의 특성을 사용하고, 오일러 제트 기원의 하류 직경 약 14.5-18.5에서 프레임.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. 실험실 안전

  1. 선택된 조명 원의 안전 가이드 라인 (예를 들어 레이저, LED 산업, 할로겐)을 검토한다.
    주 :이 실험에서, 다섯 250 와트 할로겐 스포트라이트 조명 세트로 사용된다. 다음과 같이 광원의 기본 안전 및 추천 측면이 설명되어 있습니다.
    1. 높은 온도 (~ 3000 K 색 온도)에서 작동 할로겐 조명과 직접 접촉을 피하십시오.
    2. 고려 흐름을 가열 방지하기 위해 데이터를 수집하는 경우에만 ON 빛을 유지합니다.
    3. 어떤 종류의 용지를 포함하여, 광원 근처에 떨어져 모든 가연성 물질을 보관하십시오.

2. 실험 셋업

  1. 적절한 렌즈를 선택
    1. 교정 문제를 방지하기 위해 낮은 수차 렌즈를 선택합니다. 추천 렌즈는 망원 타입 또는 마이크로 렌즈이다.
    2. 렌즈가 OBJ 내에서 원하는 시야 (FOV)을 커버 있는지 확인요법 거리, O, 필요한 확대, M을 추정하여.
      주 : 배율 FOV 카메라 칩의 길이의 비이며, 물체 거리 f는 렌즈의 초점 거리 O = F (1 / M + 1),로서 계산 될 수있다. 이 실험에서는, 카메라 칩의 길이 20.34 mm이고, 대응 FOV 또는 주경이 제한된 목적 거리 O ≤250 mm 50 mm이다. (피사체 거리 인해 카메라 뷰 스플리터 장착되는 슬라이더의 한정된 길이로 억제된다.) 배율은 M = 20.34 / 50 = 0.41, 및 피사체 거리의 소정 범위의 대략적인 초점 길이 f를이다 ≤72.7 mm. 따라서, 60mm의 초점 거리의 마이크로 렌즈는 F / 2.8D의 초점 비율로 사용된다.
  2. 마운트보기 분배기에서 카메라를 조정합니다.
    1. 미르을 밀어 심문 볼륨의 그와 기본 거울의 중심을 수평수직 장착 후 함께 ROR 및 포스트 홀더 미러를 고정. 이 단계는 보조 미러를 설치하기 전에 수행합니다.
    2. 카메라를 탑재하고 기본 거울의 중심과 이미지 일치의 중심을 설정합니다.
    3. 단지 기록 소프트웨어 설정이자 (ROI)의 영역을 제어함으로써, 주 미러를 커버하도록 카메라 뷰의 폭과 높이를 조정한다. 이 프로세스는 이미지 사이즈와 소음을 감소시키는 것이다. 주 :이 실험에서, 주 미러의 크기는 5 × 5cm 2 (1728 X 1728 픽셀)이다.
    4. (정의) 3D 교정 대상을 디자인합니다. 그것은 전체 조사 볼륨을 묶어야한다. 스플리터의 각보기가 균일 한 교정을 할 수 있도록 모든 대상 마크를 캡처 있는지 확인합니다.
      참고 :이 데모에서, 대상 베로 다시 플라스틱을 사용하여 3D 프린터로했다. 은 1 mm 직경 화이트 목표 지점의 해부와 사이즈 35 X 35 X 30mm 3 계단 형상을 갖는다2.5 mm, 5mm, 수직, 유선과 스팬 방향 10mm 에드. 이 수조에 대하여 캘리브레이션 모델 및 카메라의 위치로 돌출로 타겟의 정확한 구조는 중요하다.
  3. 심문 볼륨으로 교정 대상을 놓습니다.
    1. 카메라를 향해 직면 높이 조절 플랫폼에서 보정 대상을 놓습니다.
    2. 타겟 플랫폼의 높이를 조정함으로써 질의 볼륨의 중심과 보정 대상의 중심 높이와 일치.
      주 :이 예에서, 보정 대상의 중심 마크는 분출 노즐의 중심 20cm 높이로 평평하게된다. 버블 레벨 게이지 목표 수준으로 사용될 수있다.
  4. 마운트 및 네보기 분배기의 보조 미러를 조정합니다.
    1. 그 전체 캡처를 보장 심문으로부터의 거리에서 차 거울을 찾습니다. 그것은 (Figur이 데모 0.2 m이다E 1).
    2. 기본 미러의 각면에서 카메라 뷰가 약 보조 미러와 정렬 대략적인 위치에서 보조 미러를 탑재합니다. 보조 미러의 수직 장착 포스트에 고정하여 보조 미러를 고정합니다.
    3. 다른 세 개의 거울이 과정을 반복합니다. 차 거울에 대한 모든 보조 거울의 기하학적 대칭을 확인합니다.
    4. 네 개의 각보기는 전체 보정 대상을 둘러싸 수 있도록 보조 미러의 미러 마운트를 조정하여 최종 조정을합니다. 거울 '위치와 각도를 확인하는 하나의 효과적인 방법은 각각의 뷰의 이미지 경로를 시각화 레이저 포인터를 사용하는 것이다.
    5. 하나의 미러를 이동하여 서브 이미지의 중첩을 확인합니다.
      참고 : 하나의 뷰가 변경되면, 중복 영역을 무시할 수있다. 그렇지 않으면, 반복 중복 영역이 최소화 될 때까지 2.4.5에 2.4.2 단계를 반복합니다.
  5. (광원을 배치(S)에 직접 질의 볼륨 접함). 카메라 센서에 손상을 방지하기 위해 빛을 조정하면 카메라가 커버 한해야합니다.
    1. 광원이 균일하게 전체 조사 볼륨에 분산되어 있는지 확인합니다.
    2. 필요한 경우, 광원 바로 아래 확대 렌즈를 배치함으로써, 광 강도를 향상시킨다. 참고 :이 실험에서, 초점 거리 f를 0 = 450mm의 평 볼록 확대 렌즈가 조명을 강화하는 데 사용됩니다.

3. 업 최적화

  1. 켜기 및 이미지 품질을 높이기 위해 카메라에 설정을 조정합니다.
    1. 기본 거울을 통해 반사가 똑같이 보조 미러의 네보기에 초점을 맞추고 될 때까지 렌즈의 배율을 조정합니다.
    2. 보기 스플리터에서 이미지가 대칭인지 확인 4 개의보기에서 보정 대상 이미지의 대칭성을 관찰하여 심문 볼륨을 캡처.
    3. 카메라로부터 가장 가깝고 먼 교정 목표 지점을 포착 할 F 값을 조정한다.
      주 :이 카메라에만 질의 볼륨의 깊이 추적 입자를 포착 할 수있다. 이러한 예에서, F 수치는 11이다.
    4. 550 Hz에서 (이 소개를 참조하십시오, 특정 응용 프로그램에 따라 다릅니다) 등의 원하는 프레임 속도를 설정하고 레코딩 소프트웨어에 따라 빛 감도를 극대화 할 수 있습니다.
  2. 라이브 카메라 뷰를 통해 스플리터의 각보기의 입자 밀도의 차이를 관찰하여 기본 거울의 각각의 관점에서 조명을 확인합니다.
    주 : 여러 광원 질의 볼륨을 조명하는 데 사용되는 경우에는 분할 각 뷰의 차이를 가질 가능성이 높다. 조명 상부로부터 오기 때문에 본 실험에서는 상위 두 보조 미러 적은 광 받았다. 수조의 바닥에 평면 미러의 이용 광 변동을 줄이는 데 도움보기에서.
  3. 3D-PTV 광원을 사용하기 전에 방에 배경 조명을 끄십시오.
  4. 더 나은 입자의 빛 산란을 캡처하는 카메라의 G & B 레벨을 조정합니다. 다양한 G & B 수준의 몇 가지 짧은 시퀀스를 기록하고 입자 궤적의 분포와 밀도를 관찰하여 최적의 하나를 찾을 수 있습니다.
    주 :이 실험에서, G 및 B 레벨의 범위는 0-500이고, 블랙 (B) 레벨이 적당히 이미지를 증폭하는 반면, 게인 (G)이 설정되어 매체 (300) 디머 광 산란을 밝게하기 위해 500으로 설정했다 신호 않도록 이미지를 오버 밝게.

4. 교정

  1. 추적 입자를 추가하기 전에 조사 볼륨 보정 대상을 놓고 약간의 보정 이미지를 가져 가라. 대상을 조명 디머 광원 (예 : LED 플래시 라이트)를 사용합니다.
  2. 네 개의 독립 서브 이미지로 캘리브레이션 화상 나누고 참조 포함한 텍스트 파일을줬어 대상 마크의 위치를​​ 좌표입니다. OpenPTV 소프트웨어 (http://www.openptv.net)이 목적을 위해 여기에 사용됩니다.
    주 : 이후 처리는 다중 카메라 셋업을 이용하는 사용자와 동일하다.
  3. 이미지 및 소프트웨어의 '칼'폴더의 단계 4.2에서 얻어진 텍스트 파일을 저장 한 후 교정 프로세스를 시작하는 '교정 만들기'탭을 클릭합니다.
  4. '편집 교정 매개 변수'탭을 클릭하고 각 분할 뷰의 중심과 보정 대상의 기원 사이에 확대, 회전 각도와 거리를 정의하기 위해 '교정 방향 매개 변수'탭을 선택합니다.
    주 : 첫 번째 행은 X, Y, Z 방향으로 카메라 센서로 원점 보정 대상까지의 거리이다. 둘째 행은 X, Y, Z 축 주위 라디안 각도를 나타냅니다. 다음으로, 3 × 3의 데이터는 회전 행렬을 나타낸다. 그리고, 다음 두 행 (X)의 거리가 핀홀이며 Y는 이미지 센터 (mm) 및 초점 거리로부터 축. 마지막 행은 X, Y, Z 방향으로 원점 대상에 대한의 수로 유리의 위치가 포함되어 있습니다.
  5. '추측'포인트가 검출 된 목표 지점과 일치되어 있는지 조사하기 위해 '검색'과 '쇼 초기 추측'을 클릭합니다.
  6. '추측'포인트까지 네 개의 뷰에 대한 단계를 반복 4.4 보정 이미지의 집합으로 정렬됩니다.
  7. 심문 볼륨의 방향을 재구성하는 '방향'을 클릭합니다.
    주 : 보정 렌즈 왜곡과 아핀 변환을 조절함으로써 개선 될 수있다. 이제 조사 부피 보정 데이터를 처리 할 준비가된다. 자세한 설명은 저자의 논문 36 교정 과정을 참조하십시오.

5. 흐름 설정 / 데이터 수집

  1. 프레임 레이트에서 각 카메라 뷰 캡처 입자의 최대 양을 추정D 최대 유속. 이 예제에서, 기준 속도는 U ≈ 0.4 m / 초이며, 프레임 레이트가 550 Hz에서 ~ 4 × 4 × 4cm 3 질의 볼륨이다. 이 ~ 프레임 당 1,000 입자 발생했습니다.
  2. 3 단계에서 얻어진 최적의 설정으로 카메라를 켭니다.
  3. 시드 입자를 첨가하고, 정상 상태에 도달하는 흐름을 허용하는 여러 가지의 평균 체류 시간을 기다린다. 필요한 경우 더 많은 입자를 추가하지만 모호성이 발생할 수 있습니다 단계 5.1에서 추정 높은 파종 밀도를 피할 수 있습니다.
    참고 :이 예에서, ~ 1.1 g / ㎤의 밀도의 100m 실버 도금 중공 세라믹 분야의 1.6 g의 유체 매체 (2 × 0.4 × 0.4 m 3)에 대한 시드로 사용된다.
  4. 유동 이미지의 수를 기록한다.
    주 :이 실험에서, 550 Hz에서 9000 사진 기록 소프트웨어를 사용하여 촬영 하였다. 카메라 및 / 또는보기 스플리터가 (심지어 약간의 모션이 많이 결과에 영향을 미칠 수 있습니다) 이동하면 반복 5.3 2.4 단계를 반복합니다.

6. 데이터 처리 (비아 OpenPTV 소프트웨어)

  1. 네 개의 독립적 인 서브 이미지로 단계 5.4에서 얻어진 원료 이미지를 나눈다.
  2. 네 개의보기에서 초기 이미지를로드하기 위해 '시작'탭에서 '초기화 / 다시 시작'을 클릭합니다.
  3. '실행'디렉토리를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 카메라, 굴절률, 입자 인식, 대응을위한 시퀀스 이미지, 관찰 볼륨과 기준의 수의 '기본 매개 변수'제어를 참조하십시오.
    1. '일반'탭의 실험에 사용되는 카메라 (보기)의 수를 정의합니다. 이 실험에서는,도 4과 같이 카메라의 수를 설정한다.
    2. '굴절 지수'탭에서 카메라 뷰를 따라 굴절률을 정의합니다.
    3. '입자 인식'탭 아래 네 개의 뷰에서 입자 검출의 수를 최적화하기 위해 최소 및 화소 검출뿐만 아니라 회색 값 임계 값의 최대 수를 정의합니다. 픽셀 드의 최소 및 최대 수tection 회색 임계 입자 검출 화소 사이즈와 밝기 레벨을 결정한다. 그것은 초점이 소음과 입자를 제거합니다.
    4. '시퀀스 처리 파라미터'아래 과정 이미지 수를 정의한다.
    5. '관측 볼륨'탭에서 관찰 볼륨을 정의합니다.
    6. 스테레오 매칭을위한 총 밴드 매개 변수 (mm)를 포함하여 '대응 기준'에 따라 대응의 상관 관계를 정의합니다.
  4. '미리 처리'탭에서 '하이 패스 필터'를 클릭하십시오. 이 네 개의 뷰에서 입자 빛의 산란을 강화.
  5. 네 개의 뷰의 서브 픽셀 레벨에서 검출 된 입자의 중심을 결정하는 '입자 검색'을 클릭합니다. 반복 단계 5.1에서 계산 된 입자의 예상 번호와 유사한 검출 입자의 수​​까지 6.2 및 6.3 단계를 반복합니다.
  6. 입체 corresponden을 설정하는 '대응'을 클릭각 뷰에서 CES.
    주 : 검출 입자의 3 차원 위치를 재구성하도록, 대응 세 전망으로부터 적어도 결정되어야한다.
  7. 교정에 기초하여 검출 입자의 3 차원 위치를 얻기 위해 '3D 포지션'을 클릭합니다.
  8. 단계의 모든 이미지 시퀀스에 대한 6.4-6.7의 과정을 반복 '을 표시하지 않고 순서'를 클릭하십시오.
    참고 :이 탭으로 구분 된 텍스트 파일 형식으로 프레임에서 검출 된 입자의 요약을 포함하는 각 이미지 세트에 대한 'rt_is'파일을 만듭니다.
  9. '실행'디렉토리를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 추적 후보 입자를 검색하려면 (mm / 프레임 예를 들어 dvxmin 및 dvymin) 반경 영역의 매개 변수를 정의하는 '추적 매개 변수'를 클릭합니다.
  10. 단계 6.7에서 얻어진 복원 된 입자의 입자 식별 (ID)를 정의하기 위해 '표시하지 않고 추적'을 클릭합니다.
    주 : 4 컷 predic를 사용 추적 인접 프레임의 시퀀스를 상관토르 예측 - 보정 방식 24. 이 프로세스는 프레임에서 검출 된 입자의 추적 정보를 포함하는 각 이미지 세트에 대한 ptv_is 파일을 생성; 첫 번째 두 열은 각각 이전 프레임과 다음 프레임에서 입자 ID를 나타낸다.
  11. 각 카메라 뷰에서 궤도를 시각화 '쇼 궤적'을 클릭합니다.

7. 후 처리 (희구 법)

참고 : 범위와 후 처리의 유형은 개인의 필요에 따라 그것을 따라서, 사용자 정의 할 수있다. 여기서,베이스 포인트 계산 간단히 예를 들어 설명한다.

  1. (matlab에를 통해) 라그랑 프레임의 데이터를 얻습니다.
    1. ptv_is 파일에서 각 입자 및 관련 ID의 3D 위치에 압축을 풉니 다. 그것은 궤적을 재구성 이미지 시퀀스 중 발견 입자를 연결 할 수 있습니다.
    2. 각 궤적에 대해, 지정된 프레임 속도에서 속도와 입자의 가속을 계산합니다.이 예제에서, 입자의 속도 및 가속도는 이동 큐빅 스플라인 (34), (37)로 위치 신호를 저역 통과 필터링함으로써 계산된다.
    3. 3D 위치, 3D 속도, 3D 가속 및 시간 스탬프뿐만 아니라 각 궤도의 궤도 ID를 포함하는 필드 구조체 배열 형식을 확인합니다. 이 데이터 형식, 구조체 배열의 길이는 궤적의 수를 나타낸다.
  2. (matlab에를 통해) 오일러 프레임의 데이터를 얻습니다.
    1. 각 입자의 타임 스탬프를 이용하여 시간적 하나 구조체 배열한다 (단계 7.1.3) 변환. 이 단계 7.1.3에서 얻은 유사한 구조체 배열 구조를 생성하지만, 구조체 배열의 길이는 현재 실험에서 9,000 프레임 번호를 나타낸다.
    2. 오일러 좌표 순간 속도 필드를 얻기 위해 각각의 시간 프레임에 대한 삼차원 격자로 배열 구조체 시간적 보간. 이 데모에서, griddata 재미매트랩 ction 특 보간을 수행하는데 사용된다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

사진 및 설치의 개략도는도 1 및도 2에 나타내었다. 보정 대상은 기점 마크가도 3에 도시 된 뷰 스플리터 및 3D 재구성 보정에 반영. 인식 교정 대상의 RMS는 유선 방향 X, 스팬 방향 Y, 및 Z 방향의 깊이 7.3 ㎛의 5.7 ㎛ 내지 1,417 ㎛의 것이다. Z의 -coordinate에 대하여 높은 RMS가 다른 방향 X 및 Y 좌표를 비교하여 Z 축 네 개의 뷰 비교적 작은 각도에서 이들에 대한 감소 대상 점에 기인한다. 임의의 주어진 순간에 네 뷰 각각 검출 된 입자는 103의 순서였다. 검출 된 입자 중에서 성공적인 3D 재구성 수가 사실로 인해 절반으로 감소된다 교차 영역 AR에만 입자전자 캡쳐. VIDEO 1은

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

3D-PTV는 많은 다른 사람의 사이에서 대동맥 토폴로지 (28) 등의 낮은 대기 (25), 실내 공기 분배 (26), 또는 타악기 흐름에 큰 규모의 난류 운동 난류 흐름의 다양한 복잡한 물리학을 해명하기 위해 큰 잠재력을 가지고있다. 그러나, 장점 및 제한뿐만 아니라 경험 이해 가능성을 최대화하기 위해 중요하다. 시행 착오 예비 시험 및 프레임 레이트, 조명 원, G 및 B 레벨 및 이미지 필터링 방법을 포함하여 최적의 설정을위한 철저한 반복은 직접 (예를 들어, 추적) 입자의 집합의 라그랑 경로를 재구성하는 능력과 상관된다. 여기에 설명 된대로 중요한 프로토콜 단계, G & B 레벨의 조정 및 FOV의 조명 (할로겐 스팟 조명, 돋보기 렌즈의 조합 수로의 바닥에서 반사 거울) 참고하는 것이 중요하다.

ENT "> 이러한 조정은 네 개의 뷰에 대한 조사에서의 광 산란을 최적화하는 것을 돕는다. 고성능 측정 실험 ...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 더 경쟁 재정적 관심이 없음을 선언합니다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

이 작품은 레오나르도 P. 차모로어의 스타트 업 패키지의 일부로 기계 공학, 어 바나 - 샴페인 일리노이 대학,학과에 의해 지원되었다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Mikrotron 4CXP 4레인 CXP-6 CoaXPressImageOpsCAMMC4082고속 카메라
액티브 실리콘 FireBird CoaX 프레임 그래버ImageOpsFBD-4XCXP6프레임 그래버
100 μ m 은도금 중공 세라믹 구체Potters Industries LLCAG-SL150-30-TRD파종 Paritcles
StreamPix6Upstate Technical Equipment CO., INCMISNOR-STP-6-S-CL카메라 적용
4보기 스플리터Photrack AG하나의 카메라로 3D-PTV를 수행하는 경우 필요한 부품
250 와트 스포트라이트 할로겐General Electrics23719광원
OpenPTV (소프트웨어)OpenPTV (http://www.openptv.net)오픈 소스 입자 추적 소프트웨어 (참고 : 모든 설치 혼란이나 컴퓨터 전원 가용성 문제없이 사용하려는 모든 사람을위한 서비스로 사용 가능).

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Wygnanski, I., Fiedler, H. Some measurements in the self preserving jet. , Cambridge university press. (1968).
  2. Rajaratnam, N. Turbulent jets. , Elsevier. (1976).
  3. Panchapakesan, N., Lumley, J. Turbulence measurements in axisymmetric jets of air and helium. Part 1. Air jet. J Fluid Mech. 246, 197-223 (1993).
  4. Hussein, H. J., Capp, S. P., George, W. K. Velocity measurements in a high-Reynolds-number, momentum-conserving, axisymmetric, turbulent jet. J Fluid Mech. 258, 31-75 (1994).
  5. Yule, A. Large-scale structure in the mixing layer of a round jet. J Fluid Mech. 89, 413-432 (1978).
  6. Yule, A., Chigier, N., Ralph, S., Boulderstone, R., Venturag, J. Combustion-transition interaction in a jet flame. AIAA Journal. 19, 752-760 (1981).
  7. Quinn, W. Upstream nozzle shaping effects on near field flow in round turbulent free jets. Eur J Mech B-Fluid. 25, 279-301 (2006).
  8. Mi, J., Nathan, G. J., Luxton, R. E. Centreline mixing characteristics of jets from nine differently shaped nozzles. Exp Fluids. 28, 93-94 (2000).
  9. Karlsson, R. I., Eriksson, J., Persson, J. LDV measurements in a plane wall jet in a large enclosure. DTIC [Internet]. , Available from: http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADP008905 (1992).
  10. Liepmann, D., Gharib, M. The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets. J Fluid Mech. 245, 643-668 (1992).
  11. Oh, S. K., Shin, H. D. A visualization study on the effect of forcing amplitude on tone-excited isothermal jets and jet diffusion flames. Int J Energ Res. 22, 343-354 (1998).
  12. Cenedese, A., Doglia, G., Romano, G., De Michele, G., Tanzini, G. LDA and PIV velocity measurements in free jets. Exp Therm Fluid Sci. 9, 125-134 (1994).
  13. Wang, H., Peng, X., Lin, W., Pan, C., Wang, B. Bubble-top jet flow on microwires. Int J Heat Mass Tran. 47, 2891-2900 (2004).
  14. Shestakov, M. V., Tokarev, M. P., Markovich, D. M. 3D Flow Dynamics in a Turbulent Slot Jet: Time-resolved Tomographic PIV Measurements. 17th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2014).
  15. Bridges, J., Wernet, M. P. Measurements of the aeroacoustic sound source in hot jets. AIAA [Internet]. , Available from: http://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.2003-3130 (2003).
  16. Scarano, F., Bryon, K., Violato, D. Time-resolved analysis of circular and chevron jets transition by tomo-PIV. 15th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2010).
  17. Holzner, M., Liberzon, A., Nikitin, N., Kinzelbach, W., Tsinober, A. Small-scale aspects of flows in proximity of the turbulent/nonturbulent interface. Phys Fluids. 19, 071702(2007).
  18. Holzner, M., et al. A Lagrangian investigation of the small-scale features of turbulent entrainment through particle tracking and direct numerical simulation. J Fluid Mech. 598, 465-475 (2008).
  19. Chang, T. P., Wilcox, N. A., Tatterson, G. B. Application of image processing to the analysis of three-dimensional flow fields. Opt Eng. 23, 283-287 (1984).
  20. Racca, R., Dewey, J. A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field. Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).
  21. Maas, H. G., Gruen, D., Papantoniou, D. Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows. Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).
  22. Kasagi, N., Matsunaga, A. Three-dimensional particle tracking velocimetry measurement of turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow. Int J Heat Fluid Fl. 16, 477-485 (1995).
  23. Virant, M., Dracos, T. 3D PTV and its application on Lagrangian motion. Meas Sci Technol. 8, 1539(1997).
  24. Willneff, J. A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry. , Mitteilungen- Institut fur Geodasie und Photogrammetrie an der Eidgenossischen Technischen Hochschule Zurich. Zurich. (2003).
  25. Rosi, G. A., Sherry, M., Kinzel, M., Rival, D. E. Characterizing the lower log region of the atmospheric surface layer via large-scale particle tracking velocimetry. Exp Fluid. 55, 1-10 (2014).
  26. Fu, S., Biwole, P. H., Mathis, C. Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review. Build Environ. 87, 34-44 (2015).
  27. Kolaas, J., Jensen, A., Mielnik, M. Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels. Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).
  28. Gülan, U., et al. Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry. Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).
  29. Mei, R. Velocity fidelity of flow tracer particles. Exp Fluids. 22, 1-13 (1996).
  30. Tropea, C., Yarin, A. L., Foss, J. F. Springer handbook of experimental fluid mechanics. 1, Springer Science & Business Media. (2007).
  31. Melling, A. Tracer particles and seeding for particle image velocimetry. Meas Sci Technol. 8, 1406(1997).
  32. Hering, F., Leue, C., Wierzimok, D., Jähne, B. Particle tracking velocimetry beneath water waves. Part I: visualization and tracking algorithms. Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).
  33. Biferale, L., et al. Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation. Phys Fluids. 20, 065103(2008).
  34. Lüthi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow. J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).
  35. Hoyer, K., et al. 3d scanning particle tracking velocimetry. Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).
  36. Kim, J. -T. Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications. , UIUC. http://chamorro.mechse.illinois.edu/3d.htm (2015).
  37. Lüthi, B. Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow. ETH Zürich. , Nr. 14893 (2002).
  38. Pope, S. B. Turbulent flows. , Cambridge university press. (2000).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

4

관련 논문