Name: Driedimensionale Particle Tracking Velocimetry voor Turbulence Applications: Case van een Jet Flow (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-02-27T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 2 s
Description: Leer driedimensionale particle tracking velocimetry voor turbulentieonderzoek in straalstromen. Deze methode volgt deeltjes in tijd en ruimte voor gedetailleerde analyse van stromingsdynamica.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Dit werk werd ondersteund door het Department of Mechanical Science and Engineering, Universiteit van Illinois in Urbana-Champaign, als onderdeel van de start-up pakket van Leonardo P. Chamorro.

1. Veiligheid Lab <ol><li> Lees de veiligheidsrichtlijnen van de geselecteerde lichtbron (bijvoorbeeld laser, industriële LED, halogeen). Opmerking: in dit experiment werd een vijftal 250 Watt halogeenlampen worden gebruikt als verlichting. Basic veiligheidsaspecten en aanbeveling voor deze lichtbron worden als volgt beschreven. <ol><li> Vermijd direct contact met halogeen lampen, die werken bij hoge temperaturen (~ 3000 K kleurtemperatuur). </li><li> Houd het licht aan wanneer het verzamelen van gegevens om te voorkomen dat het verwarmen van de stroom in kwestie. </li><li> weg te houden van alle brandbaar materiaal in de buurt van de lichtbron, zoals papier van welke aard. </li></ol></li></ol> 2. Experimental Set-up <ol><li> Kies de juiste Lens <ol><li> Kies een lens met lage aberratie om de kalibratie problemen te voorkomen. Aanbevolen type lens tele of microlenzen. </li><li> Zorg ervoor dat de lens heeft betrekking op de gewenste field-of-view (FOV) binnen de object afstand, O, door een schatting van de benodigde vergroting, M. Opmerking: de vergroting is de verhouding van de lengte van de camerachip het FOV en de objectafstand kan worden berekend als O = f (1 / M + 1), waarbij f de brandpuntsafstand van de lens. In dit experiment werd de lengte van de camera chip is 20,34 mm en de bijbehorende FOV, of primaire spiegel, is 50 mm met beperkte objectafstand O ≤250 mm. (De objectafstand wordt tegengehouden door de eindige lengte van de schuif wanneer de camera en het uitzicht splitter gemonteerd.) De vergroting M = 20,34 / 50 = 0,41 en brandpuntsafstand van het opgegeven bereik van de objectafstand is f ≤72.7 mm. Dus een microlenzen met een brandpuntsafstand van 60 mm gebruikt met een focale verhouding f / 2.8D. </li></ol></li><li> Monteren en afstellen van de camera met de View Splitter. <ol><li> Niveau het centrum van de primaire spiegel met die van de ondervragingsvolume schuif mirror langs de verticale montage post en vaststelling van de spiegel met de functionaris. Merk op dat deze stap wordt uitgevoerd vóór de installatie van de secundaire spiegels. </li><li> Monteer de camera en stel het centrum van beeld samenvalt met het midden van de primaire spiegel. </li><li> Pas de breedte en hoogte van de camera om net onder de hoofdspiegel door het regelen van het gebied van belang (ROI) instelling in de opname-software. Dit proces is om beeldgrootte en beeldruis te verminderen. Opmerking: in dit experiment werd de grootte van de primaire spiegel 5 x 5 cm 2 (1728 x 1728 pixels). </li><li> Ontwerp een (aangepaste) 3D kalibratiedoel. Het moet het gehele onderzoek volume omsluiten. Zorg ervoor dat elke mening van de splitter vangt al het doelwit merken om een ​​uniforme kalibratie mogelijk te maken. Let op: in deze demonstratie, het doelwit was 3D gedrukt met vero terug kunststof. Het heeft een trap-achtige vorm met een afmeting 35 x 35 x 30 mm 3, met 1 mm diameter wit doel punten separated 2,5 mm, 5 mm en 10 mm in de verticale, streamwise en spanwijdterichting richtingen. Nauwkeurige geometrie van het doel is cruciaal omdat het uitsteekt in een calibratiemodel en de positie van de camera ten opzichte van de goot. </li></ol></li><li> Plaats de Calibration Target in de Ondervraging Volume. <ol><li> Plaats het kalibratiedoel op een in hoogte verstelbaar platform gericht naar de camera. </li><li> Overeenkomen met de hoogte van het midden van het kalibratiemodel met het midden van de ondervragingsvolume door de hoogte van het doelplatform. Opmerking: in dit voorbeeld wordt de middenlijn van het kalibratiedoel gelijk met het midden van het straalmondstuk, 20 cm hoogte. Een waterpas meter kan worden gebruikt om het streefniveau. </li></ol></li><li> Monteren en afstellen van de secundaire Spiegels van de Vier-view Splitter. <ol><li> Zoek de primaire spiegel op een afstand van het verhoor, dat zijn volledige capture zorgt. Het is 0,2 m voor deze demonstratie (Figure 1). </li><li> Monteer secundaire spiegel op zijn globale positie, waar de camera uitzicht vanaf elke kant van de primaire spiegel ruwweg in lijn is met een secundaire spiegel. Zet de secundaire spiegel door de vaststelling van het aan de secundaire spiegel verticale montage achteraf. </li><li> Herhaal dit proces voor de andere drie spiegels. Controleer geometrische symmetrie van alle secundaire spiegels ten opzichte van de primaire spiegel. </li><li> Maak de laatste aanpassingen door het aanpassen van de spiegel berg van de secundaire spiegels om ervoor te zorgen dat elk van de vier uitzicht omsluit de hele kalibratiedoel. Een efficiënte manier om posities en hoeken van de spiegels &#39;check is om een ​​laser pointer te gebruiken om elke weergave imago weg te visualiseren. </li><li> Controleer op samenloop van sub-beelden door het bewegen van een spiegel. Let op: Als er slechts één uitzicht verandert, dan is de overlappende gebied is te verwaarlozen. Zo niet, herhaal dan de stappen 2.4.2 tot 2.4.5, totdat de overlappende gebied wordt geminimaliseerd. </li></ol></li><li> Plaats de lichtbron (s) direct tegenover het verhoor volume. Zorg ervoor dat de camera te hebben gedekt bij het aanpassen van het licht om schade op de sensor van de camera te voorkomen. <ol><li> Controleer of de lichtbron gelijkmatig wordt verdeeld over het gehele onderzoek volume. </li><li> Verbeteren van de lichtintensiteit, indien nodig, door het plaatsen van een vergrotende lens direct onder de lichtbronnen. Let op: in dit experiment wordt een plano-convexe vergrootglas van de brandpuntsafstand f 0 = 450 mm gebruikt om de verlichting te intensiveren. </li></ol></li></ol> 3. Set-up optimalisatie <ol><li> Schakel en Pas de instellingen op de camera om de beeldkwaliteit te verhogen. <ol><li> Pas de lens vergroting totdat de reflectie door de primaire spiegel even richt zich in alle vier uitzicht op de secundaire spiegels. </li><li> Controleer of de beelden van het uitzicht splitter zijn symmetrisch en vastleggen van de ondervraging volume door het observeren van de symmetrie beeld kalibratiedoel van uit de vier keer bekeken. </li><li> Pas de f-nummer naar de dichtstbijzijnde en de verste kalibratiedoel punten van de camera vast te leggen. Opmerking: Dit kan de camera tracer deeltjes op te vangen alleen in de diepte van het verhoor volume. In dit voorbeeld is het f-getal 11. </li><li> Stel de gewenste frame rate als 550 Hz (het hangt af van bepaalde toepassing, zie Inleiding) en daarmee het maximaliseren van de lichtgevoeligheid in de opnamesoftware. </li></ol></li><li> Controleer verlichting in elke weergave van de primaire spiegel door het observeren van het deeltje verschil dichtheid in elk oog op de splitter via een live camerabeeld. Opmerking: Als meerdere lichtbronnen worden gebruikt om de ondervragingsvolume verlichten, is het waarschijnlijk verschillen in elk oog van de splitter hebben. In dit experiment kregen de bovenste twee secundaire spiegels minder licht omdat de verlichting komt van boven. Het gebruik van een vlakke spiegel aan de onderkant van de goot kan helpen om de lichte variatie verminderenover het uitzicht. </li><li> Schakel de achtergrond verlichting in de kamer voor het gebruik van 3D-PTV lichtbronnen. </li><li> Pas de G en B niveau van de camera beter weer de lichtverstrooiing van de deeltjes. Neem een ​​aantal korte sequenties met diverse G &amp; B levels en vind de optimale één voor het observeren van de distributie en de dichtheid van deeltje trajecten. Let op: in dit experiment, het bereik van G &amp; B-niveau was 0-500 en zwart (B) niveau werd ingesteld op 500, aan de dimmer lichtverstrooiing, terwijl gain (G) werd ingesteld medium, 300 fleuren, tot matig versterken afbeelding signalen en voorkomen dat over-fleuren de afbeelding. </li></ol> 4. Calibration <ol><li> Plaats het kalibratiedoel in het onderzoek volume voor het toevoegen van tracer deeltjes, en neemt weinig kalibratie beelden. Gebruik een dimmer lichtbron (bijvoorbeeld LED-flash) om het doel te verlichten. </li><li> Verdeel imago van de kalibratie in vier onafhankelijke sub-beelden en maak een tekstbestand met het verwijzenlingen coördinatie van standpunten van het doel merken. OpenPTV software (http://www.openptv.net) wordt hier gebruikt voor dit doel. Opmerking: verdere verwerking is identiek aan de gebruikers het gebruik van een multiple camera set-up. </li><li> Klik op het tabblad &#39;kalibratie Create&#39; om het kalibreren te starten na het opslaan van foto&#39;s en het tekstbestand verkregen in stap 4.2 in de map &#39;Cal&#39; van de software. </li><li> Klik op het tabblad &#39;Edit kalibreringsparameters&#39; en kies het tabblad &#39;Calibration Oriëntatie Parameters&#39; om de vergroting, rotatie hoeken en de afstand bepalen tussen het midden van elke gesplitste weergave en de oorsprong van het kalibratiedoel. Opmerking: De eerste rij de afstand vanaf de oorsprong kalibratiedoel de camerasensor in de x, y, z-richting. De tweede regel geeft de hoek in radialen rond de x, y en z-as. Vervolgens wordt een 3 bij 3 gegevens de rotatiematrix. Vervolgens worden de volgende twee rijen pengat afstanden van x en <em&gt; y-assen van het beeld centrum (mm) en de brandpuntsafstand. De laatste rij bevat de stand van de goot glas ten opzichte van de oorsprong doelwit in de x, y, z-richting. </li><li> Klik op &#39;Detection&#39; en &#39;Show eerste schatting&#39; te onderzoeken dat de &#39;raden&#39; punten overeenkomen met de gedetecteerde richtpunten. </li><li> Herhaal stap 4.4 voor alle vier standpunten tot punten van de &#39;gok&#39; zijn uitgelijnd met de set van kalibratie beelden. </li><li> Klik &quot;Oriëntatie om de oriëntatie van de ondervragingsvolume reconstrueren. Opmerking: De kalibratie kan worden verbeterd door aanpassing van de lens vervorming en affiene transformatie. Nu wordt het onderzoek volume gekalibreerd en klaar om gegevens te verwerken. Zie thesis auteur 36 voor aanvullende beschrijving van de kalibratie. </li></ol> 5. Flow instellen / Data Collection <ol><li> Schat de maximale hoeveelheid deeltjes meegenomen in elke camera uitzicht vanaf de frame rate van eend maximale stroomsnelheid. In deze demonstratie, de referentiesnelheid is U ≈ 0,4 m / sec, de frame rate is 550 Hz en ~ 4 x 4 x 4 cm 3 verhoor volume. Dit resulteerde in ~ 1.000 deeltjes per frame. </li><li> Zet de camera met de geoptimaliseerde instellingen verkregen in stap 3. </li><li> Voeg zaaien deeltjes en wacht enkele gemiddelde verblijftijd om de stroom bereiken van een stabiele toestand mogelijk te maken. Voeg meer deeltjes, indien nodig, maar vermijd hoge zaaidichtheid, naar schatting in de stap 5.1, wat onduidelijkheden kan veroorzaken. Opmerking: in dit voorbeeld 1,6 ~ 100 g m-verzilverde holle keramische bolletjes van 1,1 g / cm3 dichtheid als enten van het vloeibare medium (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Noteer het gewenste aantal stroombeelden. Opmerking: in dit experiment werden 9000 beelden 550 Hz gemaakt met een opname-software. Herhaal stap 2,4-5,3 als de camera en / of bekijken splitter wordt verplaatst (zelfs een lichte beweging kunnen sterk van invloed zijn de resultaten). </li></ol> 6. Data Processing (Via OpenPTV Software) <ol><li> Verdeel het ruwe beeld verkregen in stap 5.4 in vier onafhankelijke sub-beelden. </li><li> Klik op &#39;Init / restart&#39; onder het tabblad &#39;Start&#39; om de eerste beelden van vier uitzicht te laden. </li><li> Met de rechtermuisknop op de map &#39;Run&#39; en klik op &#39;Main Parameters&#39; om te bepalen aantal camera&#39;s, brekingsindex, deeltje erkenning, het aantal reeks beelden, observatie volume en criteria voor correspondenties. <ol><li> Definieer het aantal camera&#39;s (views) gebruikt voor het experiment onder het tabblad &#39;Algemeen&#39;. In dit experiment, stelt u het aantal camera&#39;s 4. </li><li> Definieer brekingsindices langs de camera te bekijken onder het tabblad &#39;Refractive Index&#39;. </li><li> Definieer de minimale en maximale aantal pixel detectie evenals grijswaarde drempel tot het aantal deeltjes detectie in alle vier de standpunten te optimaliseren onder het tabblad &#39;Particle erkenning&#39;. De minimum en maximum aantal pixel debescherming en grijs drempel bepalen de pixelgrootte en de helderheid niveau deeltje detectie. Het elimineert ruis en deeltjes onscherp. </li><li> Definieer het aantal beelden te verwerken in het kader van de &#39;Parameters voor sequentie verwerking &quot;. </li><li> Bepaal het volume observatie onder het tabblad &#39;Observation Volume&#39;. </li><li> Definieer de correlatie van overeenkomsten in het kader van de &#39;Criteria voor overeenkomsten&#39; met inbegrip van de totale band parameter (mm) voor stereo matching. </li></ol></li><li> Klik op &#39;High pass filter&#39; onder de tab &#39;Preprocessen&#39;. Dit versterkt lichtverstrooiing van deeltjes in alle vier standpunten. </li><li> Klik op &#39;Particle Detection&#39; om het zwaartepunt van gedetecteerde deeltjes op sub-pixelniveau voor alle vier standpunten te bepalen. Herhaal de stappen 6,2 en 6,3 totdat het aantal gedetecteerde deeltjes gelijk aan het verwachte aantal deeltjes berekend in stap 5.1. </li><li> Klik op &#39;Overeenstemming om stereoscopische corresponden vestigences in elke weergave. Opmerking: Om de 3D-positie van gedetecteerde deeltjes te reconstrueren, moeten overeenkomsten worden bepaald ten minste drie keer bekeken. </li><li> Klik &quot;3D posities &#39;gedetecteerde deeltjes 3D positie gebaseerd op de kalibratie te verkrijgen. </li><li> Klik op &#39;Sequence zonder display&#39; om het proces van stap 6,4-6,7 voor alle beeldsequenties herhalen. Let op: Dit creëert een bestand &#39;rt_is&#39; voor elk beeld set met daarin een overzicht van gedetecteerde deeltjes in het frame met een door tabs gescheiden tekstbestand formaat. </li><li> Klik rechts op de &#39;Run&#39; directory en klik op &#39;Tracking parameters&#39; om de parameters van de straal bol, (bv dvxmin en dvymin mm / kader) te definiëren, om de kandidaat-deeltjes te zoeken voor het bijhouden. </li><li> Klik op &#39;Tracking zonder display&#39; identificatie deeltje (ID) van de gereconstrueerde deeltjes verkregen in stap 6.7 definiëren. Let op: Het correleert een opeenvolging van aangrenzende frames voor het bijhouden van het gebruik van een vier-frame van predictor predictor-corrector regeling 24. Dit proces creëert een ptv_is bestand voor elk beeld set die het bijhouden van informatie van de gedetecteerde deeltjes in het frame bevat; de eerste twee kolommen het deeltje ID van het vorige frame en het volgende frame, respectievelijk. </li><li> Klik op &#39;Show trajecten om trajecten te visualiseren in elke camera view. </li></ol> 7. Nabewerking (optatief) Opmerking: het bereik en type nabewerking afhankelijk van de individuele behoeften en het is derhalve klantgericht. Hier worden point basis berekeningen kort beschreven als een voorbeeld. <ol><li> Het verkrijgen van gegevens in Lagrange Frame (via Matlab). <ol><li> Extraheer de 3D ​​positie van elk deeltje en de bijbehorende ID van ptv_is bestanden. Het maakt het koppelen van gedetecteerde deeltjes onder image sequenties trajecten te reconstrueren. </li><li> Bereken snelheid en versnelling van deeltjes uit de gegeven frame rate voor elke bal.In deze demonstratie, de snelheid en de versnelling van deeltjes berekend door laagdoorlaat filteren van het positiesignaal met een bewegende kubische spline 34, 37. </li><li> Maak een structuur-array formaat met velden met 3D-posities, 3D-snelheden, 3D versnellingen, en tijdstempel, alsmede traject ID van elk van de bal. In dit gegevensformaat, de lengte van struct matrix vertegenwoordigt aantal trajecten. </li></ol></li><li> Het verkrijgen van gegevens in Eulerian Frame (via Matlab). <ol><li> Transformeer de structuur array (stap 7.1.3) om een ​​tijdelijke men met behulp van de tijdstempel van elk deeltje. Hierdoor ontstaat een soortgelijke structuur matrixstructuur verkregen in stap 7.1.3, maar de lengte van struct matrix representeert nu de framenummers, die 9000 in dit experiment. </li><li> Interpoleren de temporele structuur matrix in een drie dimensionaal grid voor elke keer dat frame ogenblikkelijke snelheid velden in Eulerian coördinaten te verkrijgen. In deze demonstratie, de griddata funActies in Matlab wordt gebruikt om de interpolatie uit te voeren. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Wygnanski, I., Fiedler, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWygnanski%2C+I+%22Some+measurements+in+the+self+preserving+jet%22">Some measurements in the self preserving jet</a>. , Cambridge university press. (1968).</li>
<li>Rajaratnam, N. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRajaratnam%2C+N+%22Turbulent+jets%22">Turbulent jets</a>. , Elsevier. (1976).</li>
<li>Panchapakesan, N., Lumley, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Turbulence+measurements+in+axisymmetric+jets+of+air+and+helium.+Part+1.+Air+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Turbulence measurements in axisymmetric jets of air and helium. Part 1. Air jet.</a> J Fluid Mech. 246, 197-223 (1993).</li>
<li>Hussein, H. J., Capp, S. P., George, W. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Velocity+measurements+in+a+high-Reynolds-number%2C+momentum-conserving%2C+axisymmetric%2C+turbulent+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Velocity measurements in a high-Reynolds-number, momentum-conserving, axisymmetric, turbulent jet.</a> J Fluid Mech. 258, 31-75 (1994).</li>
<li>Yule, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+structure+in+the+mixing+layer+of+a+round+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Large-scale structure in the mixing layer of a round jet.</a> J Fluid Mech. 89, 413-432 (1978).</li>
<li>Yule, A., Chigier, N., Ralph, S., Boulderstone, R., Venturag, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combustion-transition+interaction+in+a+jet+flame%5BTitle%5D)+AND+%22AIAA+Journal%22%5BJournal%5D)">Combustion-transition interaction in a jet flame.</a> AIAA Journal. 19, 752-760 (1981).</li>
<li>Quinn, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Upstream+nozzle+shaping+effects+on+near+field+flow+in+round+turbulent+free+jets%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Mech+B-Fluid%22%5BJournal%5D)">Upstream nozzle shaping effects on near field flow in round turbulent free jets.</a> Eur J Mech B-Fluid. 25, 279-301 (2006).</li>
<li>Mi, J., Nathan, G. J., Luxton, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Centreline+mixing+characteristics+of+jets+from+nine+differently+shaped+nozzles%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Centreline mixing characteristics of jets from nine differently shaped nozzles.</a> Exp Fluids. 28, 93-94 (2000).</li>
<li>Karlsson, R. I., Eriksson, J., Persson, J. LDV measurements in a plane wall jet in a large enclosure. DTIC [Internet]. , Available from: 
 
	 <a target="_blank" href="
	http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADP008905
	">
	http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADP008905
	</a> (1992).</li>
<li>Liepmann, D., Gharib, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+streamwise+vorticity+in+the+near-field+entrainment+of+round+jets%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets.</a> J Fluid Mech. 245, 643-668 (1992).</li>
<li>Oh, S. K., Shin, H. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+visualization+study+on+the+effect+of+forcing+amplitude+on+tone-excited+isothermal+jets+and+jet+diffusion+flames%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Energ+Res%22%5BJournal%5D)">A visualization study on the effect of forcing amplitude on tone-excited isothermal jets and jet diffusion flames.</a> Int J Energ Res. 22, 343-354 (1998).</li>
<li>Cenedese, A., Doglia, G., Romano, G., De Michele, G., Tanzini, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LDA+and+PIV+velocity+measurements+in+free+jets%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Therm+Fluid+Sci%22%5BJournal%5D)">LDA and PIV velocity measurements in free jets.</a> Exp Therm Fluid Sci. 9, 125-134 (1994).</li>
<li>Wang, H., Peng, X., Lin, W., Pan, C., Wang, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bubble-top+jet+flow+on+microwires%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Heat+Mass+Tran%22%5BJournal%5D)">Bubble-top jet flow on microwires.</a> Int J Heat Mass Tran. 47, 2891-2900 (2004).</li>
<li>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).</li>
<li>Bridges, J., Wernet, M. P. Measurements of the aeroacoustic sound source in hot jets. AIAA [Internet]. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.2003-3130">http://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.2003-3130</a> (2003).</li>
<li>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).</li>
<li>Holzner, M., Liberzon, A., Nikitin, N., Kinzelbach, W., Tsinober, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small-scale+aspects+of+flows+in+proximity+of+the+turbulent%2Fnonturbulent+interface%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Fluids%22%5BJournal%5D)">Small-scale aspects of flows in proximity of the turbulent/nonturbulent interface.</a> Phys Fluids. 19, 071702(2007).</li>
<li>Holzner, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Lagrangian+investigation+of+the+small-scale+features+of+turbulent+entrainment+through+particle+tracking+and+direct+numerical+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">A Lagrangian investigation of the small-scale features of turbulent entrainment through particle tracking and direct numerical simulation.</a> J Fluid Mech. 598, 465-475 (2008).</li>
<li>Chang, T. P., Wilcox, N. A., Tatterson, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Application+of+image+processing+to+the+analysis+of+three-dimensional+flow+fields%5BTitle%5D)+AND+%22Opt+Eng%22%5BJournal%5D)">Application of image processing to the analysis of three-dimensional flow fields.</a> Opt Eng. 23, 283-287 (1984).</li>
<li>Racca, R., Dewey, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+method+for+automatic+particle+tracking+in+a+three-dimensional+flow+field%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field.</a> Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).</li>
<li>Maas, H. G., Gruen, D., Papantoniou, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+tracking+velocimetry+in+three-dimensional+flows%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows.</a> Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).</li>
<li>Kasagi, N., Matsunaga, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+particle+tracking+velocimetry+measurement+of+turbulence+statistics+and+energy+budget+in+a+backward-facing+step+flow%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Heat+Fluid+Fl%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional particle tracking velocimetry measurement of turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow.</a> Int J Heat Fluid Fl. 16, 477-485 (1995).</li>
<li>Virant, M., Dracos, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+PTV+and+its+application+on+Lagrangian+motion%5BTitle%5D)+AND+%22Meas+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">3D PTV and its application on Lagrangian motion.</a> Meas Sci Technol. 8, 1539(1997).</li>
<li>Willneff, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22A+spatio-temporal+matching+algorithm+for+3+D+particle+tracking+velocimetry%22">A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry</a>. , Mitteilungen- Institut fur Geodasie und Photogrammetrie an der Eidgenossischen Technischen Hochschule Zurich. Zurich. (2003).</li>
<li>Rosi, G. A., Sherry, M., Kinzel, M., Rival, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+the+lower+log+region+of+the+atmospheric+surface+layer+via+large-scale+particle+tracking+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluid%22%5BJournal%5D)">Characterizing the lower log region of the atmospheric surface layer via large-scale particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluid. 55, 1-10 (2014).</li>
<li>Fu, S., Biwole, P. H., Mathis, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+Tracking+Velocimetry+for+indoor+airflow+field%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Build+Environ%22%5BJournal%5D)">Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review.</a> Build Environ. 87, 34-44 (2015).</li>
<li>Kolaas, J., Jensen, A., Mielnik, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visualization+and+measurements+of+flows+in+micro+silicon+Y-channels%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Phys+J+E%22%5BJournal%5D)">Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels.</a> Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).</li>
<li>Gülan, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experimental+study+of+aortic+flow+in+the+ascending+aortavia+Particle+Tracking+Velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry.</a> Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).</li>
<li>Mei, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Velocity+fidelity+of+flow+tracer+particles%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Velocity fidelity of flow tracer particles.</a> Exp Fluids. 22, 1-13 (1996).</li>
<li>Tropea, C., Yarin, A. L., Foss, J. F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTropea%2C+C+%22Springer+handbook+of+experimental+fluid+mechanics%22">Springer handbook of experimental fluid mechanics</a>. 1, Springer Science & Business Media. (2007).</li>
<li>Melling, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracer+particles+and+seeding+for+particle+image+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Meas+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Tracer particles and seeding for particle image velocimetry.</a> Meas Sci Technol. 8, 1406(1997).</li>
<li>Hering, F., Leue, C., Wierzimok, D., Jähne, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+tracking+velocimetry+beneath+water+waves.+Part+I%3A+visualization+and+tracking+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Particle tracking velocimetry beneath water waves. Part I: visualization and tracking algorithms.</a> Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).</li>
<li>Biferale, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lagrangian+structure+functions+in+turbulence%3A+A+quantitative+comparison+between+experiment+and+direct+numerical+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Fluids%22%5BJournal%5D)">Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation.</a> Phys Fluids. 20, 065103(2008).</li>
<li>Lüthi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lagrangian+measurement+of+vorticity+dynamics+in+turbulent+flow%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+mech%22%5BJournal%5D)">Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow.</a> J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).</li>
<li>Hoyer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3d+scanning+particle+tracking+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">3d scanning particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).</li>
<li>Kim, J. -T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Three-dimensional+particle+tracking+velocimetry+for+turbulence+applications%22">Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications</a>. , UIUC. http://chamorro.mechse.illinois.edu/3d.htm (2015).</li>
<li>Lüthi, B. Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22ETH+Z%C3%BCrich%22">ETH Zürich</a>. , Nr. 14893 (2002).</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. (2000).</li>
</ol>

De auteurs verklaren dat ze geen concurrerende financieel belang.

<html> 3D-PTV heeft een groot potentieel om het complex fysica van een verscheidenheid van turbulente stromingen, zoals grootschalige turbulente bewegingen in de lagere atmosfeer 25, binnenlucht distributie 26 of pulserende stromen te ontrafelen in de aorta topologie 28 onder vele anderen. Echter, een begrip van de voordelen en beperkingen evenals ervaring essentieel zijn te maximaliseren. Trial and error voorlopige testen en uitputtende iteraties voor optimale instellingen, waaronder fra...

Turbulente jet stromen zijn alomtegenwoordig in technische toepassingen. Gedetailleerde karakterisering van dergelijke stromen is cruciaal voor een breed spectrum van praktische problemen variërend van grootschalige ontlading milieu-elektronische microschaal apparaten. Vanwege de impact op een aantal brede toepassingen, zijn jet stromen grondig bestudeerd 1-4. Verscheidene experimentele technieken, waaronder hotwire anemometrie 4 - 8 Laser Doppler Velocimetry (LDV) 4, 9 - 12, en stromingsvisualisatie (PIV) 12 - zijn 16, gebruikt te karakteriseren straalstromen in uiteenlopende Reynoldsgetallen en begrenzing conditie. Onlangs hebben enkele studies gedaan met behulp van 3D-PTV naar de woelige / niet-turbulent-interface te bestuderen van jet 17 stroomt, 18. 3D-PTV is een techniek die vooral geschikt om complexe turbulente fi beschrijvenvelden vanuit een ander perspectief. Het laat de reconstructie van deeltje trajecten binnen een volume in een Lagrange referentiekader met behulp van multi-view stereoscopie. De techniek werd voor het eerst geïntroduceerd door Chang 19 en verder ontwikkeld door Racca en Dewey 20. Sindsdien zijn er vele verbeteringen aangebracht op de 3D-PTV algoritme en experimentele opstelling 21-24. Met deze prestaties en eerdere werken, is het systeem met succes gebruikt om diverse fluïdum fenomenen zoals grootschalige vloeiende beweging in een gebied van 4 x 2 x 2 m 25, indoor gebied luchtstroom 26 te bestuderen, pulserende stromen 27 en aorta bloedstroom 28 . Het werkingsprincipe van een 3D-PTV meting bestaat uit data-acquisitie systeem set-up, opnemen / pre-processing, kalibratie, 3D correspondenties, tijdelijke tracking en post-processing. Een nauwkeurige kalibratie zorgt voor een nauwkeurige opsporing van deeltje posities. De correspondentie van de gedetecteerde in meer dan drie het uitzicht deeltjes zorgt voor de wederopbouw van een 3D-deeltje positie gebaseerd op de epipolar geometrie. Een verbinding van opeenvolgende beeldframes leiden tot een tijdelijke tracking die deeltjesbanen s (t) definieert. Optimalisatie van de 3D-PTV is essentieel om de waarschijnlijkheid van meerdere deeltjes traceerbaarheid te maximaliseren. Eerste stap van de optimalisatie is een passend data-acquisitie systeem, inclusief high-speed camera&#39;s, verlichting bron en kenmerken van zaaien deeltjes te verwerven. De resolutie camera met de grootte van de ondervragingsvolume definieert de pixelgrootte en derhalve de vereiste zaaien deeltjesgrootte, die groter zijn dan een pixel moet worden. De zwaartepunten van gedetecteerde deeltjes worden geraamd met een nauwkeurigheid sub-pixel door het nemen van de gemiddelde positie van deeltje pixels gewogen met de helderheid 21. frame rate van de camera is nauw Associated met Reynoldsgetal en de mogelijkheid om gedetecteerde deeltjes verbinden. Een hogere framesnelheid zorgt voor de oplossing sneller stromen of een groter aantal deeltjes aangezien het bijhouden moeilijker wanneer de gemiddelde verplaatsing tussen de beelden gemiddelde scheiding van de deeltjes overschrijdt. Sluitertijd, diafragma en gevoeligheid zijn drie factoren te overwegen in het beeld vast te leggen. Sluitertijd moet snel genoeg zijn om te minimaliseren vervagen rond een deeltje, dat de onzekerheid van de deeltjes zwaartepunt positie vermindert. Cameraopening moeten worden aangepast om de scherptediepte van de ondervragingsvolume om de waarschijnlijkheid dat deeltjes buiten het volume te verminderen. Omdat de maximale gevoeligheid van een camera is bevestigd, aangezien de frame rate toeneemt, neemt de nodige licht die nodig is om de deeltjes te verlichten moet dienovereenkomstig te verhogen. Unlike PIV, worden complexe optische instellingen en hoogvermogen lasers niet strikt vereist 3D-PTV, zolang de lichtbron voldoende scattreerd uit de tracer deeltjes tot de camera. Continue LED of halogeen lampen zijn goede kosten-effectieve opties die de behoefte van de synchronisatie 21 te omzeilen. In 3D-PTV, zoals andere optische stroom meettechnieken, tracer deeltjes-snelheid wordt verondersteld de locale instantane vloeistofsnelheid 29 zijn. Dit is echter alleen het geval voor de ideale tracers van null diameter en traagheid; tracer deeltjes moet groot genoeg zijn om te worden gevangen genomen door een camera. De betrouwbaarheid van een eindige deeltje kan worden bepaald door het Getal van Stokes S t, dat wil zeggen de verhouding van de relaxatietijd omvang van deeltjes en de tijdschaal van turbulente structuren plaats. In het algemeen moeten S t aanzienlijk kleiner dan 1 voor S t ≤0.1 stroom spoorvolgfouten beneden 1% 30. Diepgaande discussie kan worden gevonden in Mei et al 29 -. 31 </sup&gt;. Aanbevolen deeltjesgrootte voor een 3D-PTV experiment afhankelijk van de lichtbron en camera gevoeligheid. Halogeen of LED lichten verlichtingsbronnen, relatief grotere deeltjes (bijv 50-200 urn) 32, terwijl kleinere deeltjes (bijvoorbeeld 1-50 um) 33, 34 kan worden gebruikt met een hoog vermogen laser (bijvoorbeeld 80-100 watt CW-laser). Deeltjes met een hoge reflectiviteit voor een bepaalde golflengte licht, als verzilverde onder halogeenlicht, kunnen hun merk te versterken in een beeld. De zaaidichtheid is een andere belangrijke parameter voor een succesvolle 3D-PTV meting. Weinig deeltjes resulteren in een lage aantal trajecten, terwijl een te groot aantal deeltjes veroorzaken onduidelijkheden bij het vaststellen van correspondenties en tracking. Onduidelijkheden bij het vaststellen van overeenkomsten onder meer overlappende deeltjes en het detecteren van meerdere kandidaten langs de gedefinieerde epipolar lijn. In de tracking-proces, de dubbelzinnigheid te wijten aan een hoge seedin<html> g dichtheid is opgetreden als gevolg van de relatief korte gemiddelde scheiding van deeltjes. Tweede stap optimale instellingen in opname / pre-processing om de beeldkwaliteit te verbeteren. Fotografische instellingen, zoals gain en zwartniveau (G &amp; B), spelen een belangrijke rol bij het optimaliseren van de beeldkwaliteit. Black level definieert het helderheidsniveau van het donkerste deel van het beeld, terwijl de winst van de helderheid van een beeld versterkt. Lichte variaties van de G &amp; B niveaus kan een aanzienlijke invloed hebben op de kans op traceerbaarheid. In feite, hoge G &amp; B kan over-fleuren een beeld en uiteindelijk de camerasensor beschadigen. Om dit te illustreren, is de impact van G &amp; B niveau op de stroom reconstructie ook onderzocht in dit artikel. In de pre-verwerkingsstap worden de beelden gefilterd door een hoogdoorlaatfilter benadrukken lichtverstrooiing van deeltjes. De pixelgrootte en grijsschaal worden aangepast aan de deeltjesdetectie binnen de ondervragingsvolume maximaliseren. t &quot;&gt; Derde stap van de optimalisatie is nauwkeurige kalibratie van de stereoscopische weergave, die is gebaseerd op epipolar geometrie cameraparameters (brandpuntsafstand, belangrijkste punt en vervorming coëfficiënten) en brekingsindex verandert. Dit proces is essentieel voor de 3D minimaliseren wederopbouw fout van de vaste doelgroep punten. Epipolar geometrie maakt gebruik van relatieve afstanden (tussen de camera en verhoor volume) en schuine hoek van het imago van de doelgroep uit. Brekingsindex veranderingen langs de camera uitzicht door de ondervraging volume kan in aanmerking worden genomen op basis van de procedure van Mass et al. 21. In dit experiment werd een 3D stair structuur met regelmatig verdeeld richtpunten wordt gebruikt als doelwit. In een 3D-PTV experiment, hoewel slechts twee beelden nodig om een 3D positiebepaling deeltje, meestal meer camera&#39;s worden gebruikt om dubbelzinnigheden 21 verminderen. Een alternatief voor dure opstellingen met meerdere high-speed camera&#39;s is de view splitter door Hoyer et al voorgesteld. 35 voor het gebruik van 3D-PTV en recentelijk door Gulean et al. 28 toegepast op de biomedische toepassingen. Het uitzicht splitter bestaat uit een piramide-vormige spiegel (hierop primaire spiegel) en vier verstelbare spiegels (hierop secundaire spiegel). In dit werk, een vier-aanzicht splitter en een camera gebruikt om de stereoscopische beelden nabootsen van vier camera. Het systeem wordt gebruikt om het tussenproduct stromingsveld van een pijp jet karakteriseren met een diameter dh = 1 cm en Re ≈ 7000 een Lagrangiaanse en Euler frames op ongeveer 14,5-18,5 diameters stroomafwaarts van de straal oorsprong.

<table><tbody><tr><td>Mikrotron 4CXP 4 lanes CXP-6 CoaXPress</td><td>ImageOps</td><td>CAMMC4082</td><td>High-speed camera</td></tr><tr><td>Active Silicon FireBird CoaX Frame Grabber</td><td>ImageOps</td><td>FBD-4XCXP6</td><td>Frame Grabber</td></tr><tr><td>100 &mu;m silver-coated hollow ceramic spheres</td><td>Potters Industries LLC</td><td>AG-SL150-30-TRD</td><td>Seeding deeltjes</td></tr><tr><td>StreamPix6</td><td>Upstate Technical Equipment CO.,INC</td><td>MISNOR-STP-6-S-CL</td><td>Camera appliatie</td></tr><tr><td>Four-view splitter</td><td>Photrack AG</td><td></td><td>Aangepast onderdeel en noodzakelijk bij het uitvoeren van 3D-PTV met één camera</td></tr><tr><td>250 Watts Spotlight Halogen</td><td>General Electrics</td><td>23719</td><td>Lichtbron</td></tr><tr><td>OpenPTV (Software)</td><td>OpenPTV (http://www.openptv.net)</td><td></td><td>Open source software voor deeltjestracering (Opmerking: beschikbaar als een service voor iedereen die het wil gebruiken zonder alle installatieproblemen of problemen met computerkrachtbeschikbaarheid).</td></tr></tbody></table>

driedimensionale particle tracking velocimetry voor turbulence applications: case van een jet flow

Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

3D-PTV is kwantitatief flowmeting techniek die is gericht op de Lagrange paden van een reeks deeltjes volgen driedimensionaal gebruik stereoscopische opname van beeldsequenties. De basiscomponenten, mogelijkheden, beperkingen en tips voor het optimaliseren van een 3D-PTV topologie bestaat uit een high-speed camera met een vier-view splitter worden beschreven en besproken in dit artikel. De techniek wordt toegepast voor het tussentijds stromingsveld (5 &lt;x / d &lt;25) met een cirkelvormige uitstroomopening aan Re ≈ 7000. Lagrange stroom kenmerken en turbulentie grootheden in een Euler kader worden geschat ongeveer tien diameters stroomafwaarts van de jet oorsprong en op verschillende radiale afstanden van de jet kern. Lagrangiaanse eigenschappen omvatten traject, snelheid en versnelling van geselecteerde deeltjes en kromming van de stromingsbaan, die worden verkregen uit de Frenet-Serret vergelijking. Schatting van de 3D-snelheid en turbulentie velden rond de jet kern as bij een cross-vliegtuig zich op tiendiameters stroomafwaarts van de jet wordt vergeleken met de literatuur, en het vermogensspectrum van de grootschalige streamwise snelheid bewegingen wordt verkregen op verschillende radiale afstanden van de jet kern.

Een foto en een schema van de opstelling worden in figuren 1 en 2. Meetobject, de vaste merktekens gereflecteerd op de weergave-splitter en 3D reconstructie kalibratie worden geïllustreerd in figuur 3. De RMS van de erkende kalibratiedoelen is 7,3 micrometer, 5,7 micrometer en 141,7 urn in de streamwise x, spanwijdterichting y en diepte z-richtingen. De relatief hogere RMS in de z -coordinate is...

Een drie-dimensionale particle-tracking velocimetry (3D-PTV) systeem op basis van een high-speed camera met een vier-view splitter wordt hier beschreven. De techniek is toegepast op een straalstroom van een ringleiding in de nabijheid van tien diameters stroomafwaarts ten Reynoldsgetal Re ≈ 7000.

Driedimensionale Particle Tracking Velocimetry voor Turbulence Applications: Case van een Jet Flow

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic ...

De doelstellingen van dit experiment zijn het opzetten en optimaliseren van een particle tracking velocimetry-systeem voor toepassingen in turbulentie en het gebruik ervan om straalstroming te bestuderen. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van kernvragen binnen het vakgebied van turbulentie door gebruik te maken van een Lagrangiaanse beschrijving van de stroming. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is het vermogen om een grote set deeltjes in tijd en ruimte te volgen.Hoewel deze methode inzicht kan bieden in turbulentie en een Lagrangiaans referentiekader, kan deze worden toegepast op andere toepassingen zoals motion capture of motion tracking. De opstelling voor dit experiment is bedoeld voor de studie van het tussenliggende stromingsveld van een pijpstraal. Deze watergevulde tank bevat een goot om een straal met een diameter van one centimeter te creëren.Dit schema biedt een overzicht van de opstelling voordat de apparatuur voor driedimensionale particle tracking velocimetry wordt toegevoegd. Ter voorbereiding op de particle tracking wordt een studiegebied bepaald, het interrogatievolume. In dit experiment is dit een kubus waarvan de vlakken parallel lopen aan die van het grotere volume en waarvan het dichtstbijzijnde punt 15 centimeters van het uiteinde van de flume bevindt.Zodra het ondervragingsvolume is gekozen, begint u met het positioneren van de primaire spiegel. De spiegel is piramidevormig en is gemonteerd op een verticale montagepaal langs de zijkant van de experimentele tank. Schuif de spiegel langs de paal om deze uit te lijnen met het centrum van het ondervragingsvolume en zet deze vervolgens vast.Monteer vervolgens de camera achter de hoofdspiegel. Zorg ervoor dat het centrum van het camerabeeld samenvalt met het centrum van de hoofdspiegel. Ga nu naar de computer om de verbinding met de camera te controleren.Ga verder door de interface tussen de camera en de opnamesoftware in te stellen. Begin met het camerabeeld van de primaire spiegel en de directe omgeving daarvan. Gebruik de instelling voor het interessegebied (region of interest) van de software om de breedte en hoogte van het camerabeeld zo aan te passen dat alleen de primaire spiegel wordt bestreken.De volgende stap is het plaatsen van een kalibratiedoel in het bassin om de secundaire spiegels af te stellen. Dit doel is speciaal ontworpen om het volledige ondervragingsvolume te omvatten. Het doel heeft kalibratiepunten met een diameter van één millimeter.Plaats eerst een platform met verstelbare hoogte in het tank om het doelwit te ondersteunen. Positioneer het kalibratiedoelwit op het platform en richt het naar de camera. Stel de hoogte van het platform zo in dat het midden van het kalibratiedoelwit samenvalt met het midden van het kalibratievolume.Ga verder door de viervoudige view splitter te voltooien. Pas de positie van de primaire spiegel aan zodat deze het volledige interrogatievolume vastlegt. De secundaire spiegels zijn gemonteerd op verticale montagepalen aan weerszijden van de primaire spiegel.Monteer elke secundaire spiegel zodanig dat deze ongeveer is uitgelijnd met het cameragezicht vanaf de dichtstbijzijnde zijde van de primaire spiegel. Zet de secundaire spiegel stevig vast. De uiteindelijke opstelling moet geometrisch symmetrisch zijn ten opzichte van de primaire spiegel.Gebruik een laserpen en richt deze om de beurt op een spiegel om het beeldpad te visualiseren. Voer de laatste aanpassingen aan de secundaire spiegel uit met het straalpad als leidraad, zodat het gezichtsveld het volledige kalibratiedoel omvat. Herhaal de visualisatie van het beeldpad en voer aanpassingen uit voor elk van de resterende secundaire spiegels.Nadat alle spiegels zijn afgesteld, wordt de weergave van de subbeelden in het camerabeeld gemonitord. Observeer op de computer het camerabeeld van de opnames. Verplaats bij de view splitter een van de secundaire spiegels om de overlap van de subbeelden te onderzoeken.Als slechts één beeld verandert terwijl de spiegel beweegt, is de overlap verwaarloosbaar. Schakel de camera uit zodra de vierweg-splitter is geplaatst en ga verder met het instellen van de verlichting. Plaats de lichtbronnen zo dat ze van bovenaf direct op het analysevolume zijn gericht.In dit experiment wordt een vergrootglas direct onder de lichtbronnen geplaatst om de lichtintensiteit te verhogen. Schakel de lichtbronnen in en controleer visueel of het licht gelijkmatig over het gehele interrogatievolume is verdeeld. Begin met het optimaliseren van de opstelling door terug te keren naar het werk met de camera.Stel de lensfocus in totdat de reflectie via de primaire spiegel in alle vier de weergaven van de secundaire spiegels gelijkmatig is gefocust. Zorg ervoor dat de beelden van de view splitter symmetrisch zijn en het interrogatievolume tonen. Pas vervolgens het diafragmagetal (f-stop) aan om zowel het dichtstbijzijnde als het verste punt op het kalibratiedoel te kunnen vastleggen.De camera zal alleen tracerdeeltjes in het ondervragingsvolume vastleggen. Ga op dit punt naar de opnamesoftware. Stel de gewenste framerate in.Voor dit experiment wordt 550 Hertz gebruikt. Maximaliseer vervolgens de lichtgevoeligheid in overeenstemming met de gekozen beeldsnelheid. Maak u nu klaar om kalibratiebeelden van het kalibratiedoel te maken.Bevestig een LED-zaklamp direct boven het doelwit aan het reservoir voor verlichting. Leg via de vierweg-beeldsplitter verschillende beelden van het doelwit vast voor latere kalibratiestappen. Verwijder na voltooiing het kalibratiedoelwit, de steunvoet en de lamp om te beginnen met het aanpassen van de verlichting.Bereid een kleine hoeveelheid entingsdeeltjes voor om de verlichting te optimaliseren. Neem een klein bekerglas met water en voeg de entingsdeeltjes hieraan toe. Wacht tot de deeltjes zijn gediffundeerd.De deeltjes zijn zilvergecoate holle keramische sferen van 100 micrometer. Giet het mengsel in het reservoir om te helpen bij het optimaliseren van de verlichtings- en camera-instellingen. Ga verder met de kamerverlichting uit en de lichtbronnen aan.Houd op de computer het live camerabeeld van de primaire spiegel in de gaten en controleer de verlichting in elk beeld door het verschil in partikeldichtheid tussen de beelden te observeren. De geometrie in dit experiment zorgt ervoor dat de bovenste twee spiegels minder licht ontvangen. Los dit bij de opstelling op door een vlakke spiegel onder de lichtbron aan de onderzijde van het reservoir te plaatsen.Onder de lichtbronnen helpt deze toevoeging om de variatie over het gezichtsveld te verminderen. Pas bij de camera de gain en de zwartwaarden aan, elk in een bereik van ongeveer 0 tot 500. Het doel is om de lichtverstrooiing door de deeltjes beter vast te leggen.In deze sequentie worden drie stilstaande beelden met verschillende gain- en zwartwaarden vergeleken. In dit experiment werd een gain-instelling van 300 en een zwartwaarde van 500 gebruikt. Schakel de lichtbronnen uit en zet de kamerverlichting aan.Open op de computer de software voor particle tracking velocimetry. Het doel is om een van de eerder genomen kalibratiebeelden te laden. Gebruik de software om dit beeld te verdelen in vier onafhankelijke subbeelden die overeenkomen met de verschillende weergaven van de secundaire spiegel.Sla elk van deze subafbeeldingen op in een apart bestand. Elke afbeelding zal worden gebruikt alsof deze afkomstig is van een aparte camera. Ga verder met de kalibratiestappen met behulp van coördinatengegevens en de stappen voor meerdere camera's.Bereid de gegevensverzameling voor door de lichtbronnen voor de velocimetrie in te schakelen. Voeg vervolgens de zaadpartikels toe aan het bassin. Wacht tot er een stationaire stroming in het systeem is ontstaan.Houd bij uitgeschakelde kamerverlichting het camerabeeld in de gaten om de juiste zaaidichtheid van de deeltjes te verifiëren, zoals in deze vertraagde video van een straalstroom. Neem, zodra dit correct is, het gewenste aantal stroombeelden op. Begin na het verzamelen van de gegevens met de gegevensverwerking door de verzamelde beelden in vier subbeelden te verdelen en deze op te slaan.Zodra dit is voltooid, verschijnt het open PTV-scherm met menuopties aan de bovenkant en een weergave voor verschillende camerabeelden aan de rechterkant. Ga naar het start-tabblad in de menu-items en klik erop om de opties te tonen. Klik op image restart om de vier camerabeelden van het eerste ruwe beeld in de data te laden.Beweeg de muisaanwijzer naar de run-map en klik erop. Klik vervolgens op hoofdparameters. Ga in het nieuwe venster naar het tabblad algemeen.Voer het aantal camera's in, in dit geval vier. Ga verder met het invoeren van parameters onder de andere tabbladen. Klik vervolgens met de muis op het menu-item voor voorbewerking.Klik vervolgens op high pass filter. Het resultaat is een versterking van de lichtverstrooiing in de vier afbeeldingen. Zoek daarna onder het menu-item preprocess en klik op particle detection om het zwaartepunt van elk gedetecteerd deeltje te bepalen.Klik vervolgens onder het menu-item preprocess op correspondences om stereoscopische correspondenties vast te stellen. Ga daarna naar het menu-item 3D positions. Selecteer daaronder 3D positions om de driedimensionale positie van gedetecteerde deeltjes te bepalen op basis van de kalibratie.Zoek onder het menu-item 'sequence' naar 'sequence without display' en klik hierop om de voorbehandelingsstappen te herhalen voor alle verzamelde beeldsequenties. Voer nu de parameters in die worden gebruikt om de deeltjes voor tracking te identificeren. Ga verder door het menu-item 'tracking' te selecteren.Kies vervolgens voor tracking zonder weergave om aangrenzende frames te correleren. En kies voor gedetecteerde deeltjes om 3D-gereconstrueerde deeltjes te visualiseren. Wanneer de tracking is voltooid, gaat u naar het menu-item tracking en selecteert u dit.Klik op 'trajecten tonen' om de trajecten in elk camerabeeld te visualiseren. In elk van de camerabeelden worden nu de partikeltrajecten weergegeven. Daarnaast is er een databestand aangemaakt voor nabehandeling.Dit is een voorbeeld van drie representatieve partikeltrajecten in het tussenliggende veldgebied rond het vlak op 16 keer de diameter van de pijpstraal. Wanneer de afstand tot de kern van de straal klein is, worden langere trajecten waargenomen in het tijdsinterval van één seconde van deze gegevens. Naarmate de afstand tot de kern van de straal toeneemt, neemt de lengte van het traject af.Op drie keer de diameter van de pijpstraal vertonen de tracerdeeltjes korte en complexe trajecten. Hier worden alle succesvol gereconstrueerde deeltjestrajecten getoond die hetzelfde vlak kruisen. De distributie van de snelheden varieert van nul tot 60% van de uittreesnelheid van de straal.Lage snelheden bevinden zich in het blauwe bereik van het spectrum en hoge snelheden in het rode bereik. Analyse wijst uit dat deeltjes nabij de kern van de straal vloeiendere trajecten vertonen. Deeltjesvolging maakt de berekening van de kromming langs het traject van het deeltje mogelijk.Dit is een grafiek van de gemiddelde kromming vermenigvuldigd met de diameter van de pijpstraal tegenover de geschaalde radiale afstand voor twee vlakken. Eén op 16 en de andere op 17 diameters van de pijpstraal. Beiden nemen monotoon toe, maar het vlak dat verder van de pijpuitlaat afligt, vertoont een verminderde gemiddelde kromming buiten de kern van de straal.Deze grafiek geeft informatie over de gemiddelde stroomopwaartse snelheidsverdeling van de stralen in het vlak van 16 pijpstraaldiameters voorbij de pijpuitlaat. Zodra deze techniek onder de knie is, kan deze in zes uur worden voltooid als deze correct wordt uitgevoerd, exclusief de verwerkingstijd met de software. Bij het uitvoeren van deze procedure is het belangrijk om te zorgen voor een uniforme verlichting, de juiste camera-instellingen en een voldoende hoeveelheid seeding-deeltjes.Na het bekijken van deze video zou u een goed begrip moeten hebben van hoe u de view splitter instelt, de lichtbron assembleert, de cameraparameters beheert en het PTV-systeem optimaliseert. Na de ontwikkeling heeft deze techniek de weg vrijgemaakt voor onderzoekers op het gebied van turbulentie om experimentele studies naar Lagrangiaanse stromingsdynamica uit te voeren.

three-dimensional-particle-tracking-velocimetry-for-turbulence

Research

JoVE Journal

Engineering

Techniek

Een techniek voor het uitvoeren van kwantitatieve driedimensionale (3D) beeldvorming voor verschillende vloeistofstromen gepresenteerd. Met behulp van concepten uit de omgeving van het Licht Field Imaging, we reconstrueren 3D volumes van arrays van beelden. Onze 3D resultaten omvatten een breed scala waaronder snelheidsvelden en multi-fase belgrootte distributies.

Het bepalen van 3D stromingen via Multi-camera Light Field Imaging

Micro-stromingsvisualisatie (μPIV) wordt gebruikt om gepaarde beelden microdeeltjes uitgezet in bloedstromen die kruis-gecorreleerde een accurate snelheidsprofiel geven visualiseren. Afschuifsnelheid, maximale snelheid, snelheid profielvorm en debiet, die elk klinische toepassingen kan worden afgeleid uit deze metingen.

Micro-stromingsvisualisatie voor Velocity Profiel Metingen van Micro Blood Flows

Een procedure voor het bestuderen van voorbijgaande stromen dichtbij grenzen met behulp van hoge-resolutie, high-speed particle image velocimetry (PIV) wordt hier beschreven. PIV is een niet-opdringerige meettechniek toepasbaar op elk optisch toegankelijke stroom door het optimaliseren van verschillende parameters beperkingen, zoals het beeld en de opname-eigenschappen, de laser blad eigenschappen en analyse algoritmes.

High-speed stromingsvisualisatie Dichtbij Surfaces

We gebruiken 3D-printen om anisotrope deeltjes in de vormen van kegelkappen, kruisen, tetraden en triaden te fabriceren, waarvan de uitlijningen en rotaties in turbulente vloeistofstroming kunnen worden gemeten vanuit meerdere gelijktijdige videobeelden.

Methoden voor het meten van de oriëntatie en de draaisnelheid van de 3D-gedrukte Deeltjes in Turbulence

Het manuscript presenteert een protocol voor het geleiden van bedladen sediment transport experimenten waar de bewegende deeltjes worden gevolgd door beeldanalyse. De experimentele faciliteit, de procedures voor het uitvoeren van de realisatie en de verwerking van gegevens, en tenslotte worden hier een aantal proof of concept-resultaten gepresenteerd.

Image-based Lagrangian Particle Tracking in Bed-load Experiments

Hier presenteren we een protocol om de wankele vortical stroomt over een delta vleugel met behulp van een gemodificeerde rook stroom visualisatie techniek observeren en onderzoeken van het mechanisme dat verantwoordelijk is voor de trillingen van de toonaangevende vortex verdeling locaties.

Experimentele onderzoek van de structuur van de stroom over een Delta vleugel Via stroom visualisatie methoden

De hier beschreven techniek biedt een goedkope en relatief eenvoudige methode om tegelijkertijd deeltje kinematica en turbulentie in stromen met lage deeltje concentraties. De turbulentie is gemeten met behulp van de particle image velocimetry (PIV) en deeltje kinematica zijn berekend uit de beelden verkregen met een high-speed camera in een overlappende veld-of-view.

Gelijktijdige meting van turbulentie en Particle Kinematics met behulp van stroom beeldvormende technieken

Een echo particle image velocimetry (EPIV) systeem dat in staat de overname van twee-dimensionale velden van snelheid in optisch ondoorzichtige vloeistoffen of via optisch ondoorzichtige geometrieën wordt beschreven, en validatie metingen in pijpstroming worden gerapporteerd.

Echo Particle Image Velocimetry

De verdamping van een Sacrificial Component (Vasc) proces wordt gebruikt om microvasculaire structuren fabriceren. Deze procedure maakt gebruik van opofferende poly (melkzuur) zuur vezels om holle microchannels vormen met nauwkeurige 3D geometrische positionering door het laser micromachined geleidingsplaten.

Proces van het maken van drie-dimensionale Microstructuren behulp Verdamping van een Sacrificial Component

Een shearcel ontwikkeld voor kleine-hoek neutronenverstrooiing metingen in de snelheid-snelheidsgradiënt vlak van afschuiving en wordt gebruikt om complexe fluïda te karakteriseren. Ruimtelijk opgeloste metingen in de snelheidsgradiënt richting mogelijk zijn voor het bestuderen van shear-banding materialen. Toepassingen zijn onder andere onderzoeken van colloïdale dispersies, polymeeroplossingen, en zelf-geassembleerde structuren.

Meten Materiaal microstructuur Onder Flow Met behulp van 1-2 Plane Flow-Lage hoek neutronenverstrooiing

Leer driedimensionale particle tracking velocimetry voor turbulentieonderzoek in straalstromen. Deze methode volgt deeltjes in tijd en ruimte voor gedetailleerde analyse van stromingsdynamica.

Driedimensionale Particle Tracking Velocimetry voor Turbulence Applications: Case van een Jet Flow

Meer video's verkennen