Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği

Published: February 27, 2016 doi: 10.3791/53745
Automatic Translation
1, 1, 2, 1,3
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

Summary

Dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera dayalı üç boyutlu parçacık izleme velosimetri (3D-PTV) sistem burada tanımlanmıştır. Teknik alt ≈ 7.000 Re Reynolds sayısı on çap çevresinde dairesel bir borudan, bir jet akışı uygulanır.

Abstract

3D-PTV resim dizilerinin üç boyutlu kayıt kullanılarak üç boyutlu parçacıkların bir dizi Lagrange yolu izlemek amaçlayan sayısal debi ölçüm yöntemidir. bileşenleri, özellikleri, kısıtlamaları ve dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera oluşan bir 3D-PTV topoloji optimizasyon ipuçları temel açıklanan ve bu makalede tartışılmıştır. Teknik, Re ≈ 7000 bir dairesel jet ara akış alanı (5 <x / D <25) uygulanır. Bir Euler çerçevede Lagrange akış özellikleri ve türbülans miktarları jet kökenli aşağı on çapları ve çevresinde jet çekirdek çeşitli radyal mesafelerde tahmin edilmektedir. Lagrange özellikleri yörünge, hız ve seçilen parçacıkların hızlandırılmasını ve Frenet-Serret denkleminden elde edilen akış yolu, bir eğrilik vardır. onda bulunan bir çapraz düzlemde jet çekirdek ekseni etrafında 3D hız ve türbülans alanlarının Tahminimemesinin aşağı çapları literatür ile karşılaştırılır, ve büyük ölçekli akım içerisinde hızı hareketlerinin güç spektrumu püskürtme çekirdekten farklı radyal mesafelerde elde edilir.

Introduction

Çalkantılı jet akımları mühendislik uygulamalarında her yerde vardır. Bu tür akımların detaylı karakterizasyonu elektronik mikro ölçekli cihazlara büyük ölçekli çevre deşarj sistemleri kapsayan pratik sorunlara geniş bir yelpazede çok önemlidir. 4 - Çünkü geniş bir dizi uygulamalar üzerindeki etkisi, jet akımları derinlemesine 1'de incelenmiştir. Hotwire Anemometry dahil birçok deneysel teknikler, 4-8, Laser Doppler Akımları (LDV) 4, 9-12 ve Parçacık Görüntü Akımları (PIV) 12 - 16 jet Reynolds sayıları ve sınır geniş bir yelpazede akar karakterize etmek için kullanılmıştır koşullar. Son zamanlarda, bir kaç çalışmada jet 17 akar 18, çalkantılı / olmayan çalkantılı bir arayüz incelemek için 3D-PTV kullanılarak yapılmıştır. 3D-PTV kompleks, türbülanslı fi tanımlamak için özellikle uygun olan bir teknik olduğunufarklı bir perspektiften elds. Bu çoklu görüntülü stereoskopi kullanarak bir referans Lagrange çerçeve içinde bir hacim içinde parçacık yörüngeleri yeniden izin verir. Tekniği ilk Chang 19 tarafından tanıtıldı ve daha Racca ve Dewey 20 tarafından geliştirilmiştir. 24 - O zamandan beri, birçok yenilik 3D-PTV algoritması ve deneysel kurulum 21 yapılmıştır. Bu başarıları ve önceki çalışmalar ile, sistem başarıyla gibi 4 mx 2 mx 2 m 25, kapalı hava akımı alan 26 bir etki alanında büyük ölçekli akışkan hareketi gibi çeşitli sıvı olguları incelemek için kullanılır olmuştur, pulsatil 27 ve aort kan akımı 28 akar .

3D-PTV ölçüm çalışma prensibi veri toplama sistemi kurulumu, kayıt / ön işleme, kalibrasyon, 3D yazışmalar, zamansal izleme ve post-processing oluşur. Doğru bir kalibrasyon partikül pozisyonunun hassas bir şekilde tespit eders. Üçten fazla resim görünümleri tespit parçacıkların yazışma Epipolar geometri dayalı bir 3D parçacık pozisyon yeniden inşası için izin verir. Ardışık görüntü çerçevesinden gelen bir bağlantı parçacık yörüngeleri (t) tanımlayan bir geçici ayarı ile sonuçlanır. 3D-PTV sistem optimizasyonu çoklu partikül izlenebilirlik olasılığını arttırmak için gereklidir.

optimizasyon ilk adım, yüksek hızlı kameralar, aydınlatma kaynağı ve tohumlama parçacıkların özellikleri de dahil olmak uygun bir veri toplama sistemi elde etmektir. sorgulama hacminin büyüklüğü ile birlikte kamera çözünürlüğü, bu nedenle, piksel boyutunu tanımlayan ve tek bir pikselden daha büyük olmalıdır gerekli tohumlama partikül boyutu. Tespit edilen parçacıkların sentroidler parlaklık 21 ile ağırlıklandırılmış parçacık piksel ortalama konumunu alarak alt piksel doğruluk ile tahmin edilmektedir. Kameranın kare hızı yakından associat edilirReynolds sayısı ve tespit edilen parçacıklar bağlamak için yeteneği ile ed. Daha yüksek kare hızı görüntüler arasında ortalama yer değiştirme parçacıkların ortalama ayrılmasını aştığında izleme zorlaşır çünkü daha hızlı akar veya parçacıkların daha büyük bir sayı çözümlemek için izin verir.

Enstantane hızı, diyafram ve hassasiyet görüntü yakalama dikkate üç faktörlerdir. Deklanşör hızı yeterince hızlı olmalı parçacık ağırlık merkezi konumunun belirsizliği azaltan bir parçacık, etrafında bulanıklık aza indirmek için. Kamera diyafram hacminin dışındaki parçacıkların saptanması olasılığını azaltmak için sorgulama hacminin alan derinliği ayarlanmalıdır. Bir kameranın maksimum hassasiyet sabit olduğundan, kare hızı arttıkça, gerekli ışık buna bağlı olarak yükselecektir parçacıkları aydınlatmak için gerekli. PIV aksine, karmaşık optik ayarları ve yüksek güçlü lazerler kesinlikle sürece ışık kaynağı yeterince scat olduğu gibi, 3D-PTV gerekli değildirkameraya izleyici parçacıklardan Gürler. Sürekli LED veya halojen lambalar senkronizasyon 21 ihtiyacını bypass iyi maliyet-etkin seçenekler bulunmaktadır.

3D-PTV olarak, diğer optik akış ölçüm teknikleri gibi, iz parçacık hızı yerel anlık akışkan hızı 29 olduğu varsayılır. Ancak, bu boş çapı ve atalet ideal izleyiciler için sadece bir durumdur; izleyici parçacıklar yeterince büyük bir kamera tarafından yakalanan olmalıdır. Sonlu bir parçacığın aslına Stokes Sayısının t belirlenebilir parçacıkların gevşeme süresi ölçek oranı ve ilgi türbülans zaman ölçeği, yani. Genel olarak, t t 1'den büyük ölçüde daha küçük olmalıdır ≤0.1 akış izleme hata% 1 ila 30 altında bulunmaktadır. Derinlemesine tartışma Mei ve ark bulunabilir 29 -. 31 (örneğin, 50-200 um) daha küçük partiküller ise 32, (örneğin, 1-50 um) 33, 34 (yüksek güçlü bir lazer kullanılabilir, örneğin 80-100 Watt kullanılan CW lazer). Belirli bir dalga boyu ışık için yüksek yansıtma sahip partiküller, halojen ışık altında kaplı gümüş gibi, bir görüntü içine iz yükseltmek olabilir. tohum yoğunluğu başarılı 3D-PTV ölçümü için bir başka önemli parametredir. parçacıkların fazla sayıda yazışmaları kurulması ve izleme belirsizlikler neden olurken kaç parçacıklar, yörüngeler düşük sayıda neden. yazışmaları kurulmasında belirsizlikler örtüşen parçacıkları ve tanımlanmış Epipolar hattı boyunca birden fazla aday tespit sayılabilir. İzleme sürecinde, belirsizlik nedeniyle yüksek seedin için g yoğunluğu nedeniyle parçacıkların nispeten kısa ortalama ayrılma oluştu.

İkinci aşama görüntü kalitesini arttırmak için kayıt / ön işleme optimum ayarlar olduğunu. Böyle kazanç ve siyah seviyesi (G & B) olarak fotoğrafik ayarlar, görüntü kalitesini optimize önemli bir rol oynamaktadır. kazanç bir görüntünün parlaklığını güçlendirir oysa siyah seviyesi, bir görüntünün karanlık kısmında parlaklık seviyesini tanımlar. G & B düzeylerinin küçük farklılıklar önemli ölçüde izlenebilirlik olasılığını etkileyebilir. Aslında, yüksek G & B bir görüntü aşırı aydınlatmak ve sonunda kamera sensörüne zarar verebilir. Bunu göstermek için, akış yeniden G & B düzeylerinin etkisi de bu makalede incelenmiştir. ön işleme adımında, görüntü parçacıklar ışık yayılımı vurgulamak yüksek geçiş filtresi ile filtrelenir. piksel boyutu ve gri skala sorgulama hacmi içinde parçacık algılama maksimize etmek için ayarlanır.

t "> optimizasyon Üçüncü adım Epipolar geometri, kamera parametreleri (odak uzaklığı, ilke gelin ve distorsiyon katsayıları), ve refraktif indeks değişiklikleri dayanan stereoskopik görüntüleme, doğru kalibrasyon olduğunu. Bu süreç 3D aza indirmek için önemlidir referans hedef noktalarının yeniden hatası. Epipolar geometri hedef görüntü ve eğik açıyla (kamera ve sorgulama hacmi arasında) göreceli mesafeleri kullanır. sorgulama hacmi ile kamera görüntüsü boyunca Kırılma indeksi değişiklikleri Mass prosedüre dayanmaktadır dikkate alınabilir ve ark., 21. Bu deneyde, düzenli bir şekilde dağılmış bir hedef nokta ile 3 boyutlu bir merdiven benzeri bir yapı, bir hedef olarak kullanılır.

Sadece iki resim, bir 3D parçacık konumunu belirlemek için gereklidir, ancak bir 3D-PTV deneyde, tipik olarak daha fazla kamera belirsizlikleri 21 azaltmak için kullanılır. Birden fazla yüksek hızlı kameralarla pahalı kurulumları bir alternatif viEW 3D-PTV kullanımı için Hoyer ve arkadaşları tarafından önerilen ayırıcı. 35 ve en son biyomedikal uygulamalar için Gulean ve ark., 28 ile uygulandı. görünüm ayırıcı bir piramit şeklindeki ayna (bundan sonra birincil ayna) ve dört ayarlanabilir aynalar (ikincil aynanın Bu andan) oluşur. Bu çalışmada, dört görünüm splitter ve tek bir kamera dört kameralardan stereoskopik görüntüleme taklit etmek için kullanılmıştır. Sistem bir çapa, D burada H = 1 cm ve Re, ≈ 7000 Lagrange gelen bir boru memesinin ara akış alanı tanımlamak için kullanılır ve Euler püskürtme kökenli alt yaklaşık 14,5-18,5 çap çerçeveleri.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Laboratuvar Güvenliği

  1. Seçilen aydınlatma kaynağının emniyet kurallarına (örneğin lazer, endüstriyel LED, halojen) gözden geçirin.
    Not: Bu deneyde, beş 250 Watt halojen spot bir dizi aydınlatma olarak kullanılır. aşağıdaki gibi bu ışık kaynağı temel güvenlik ve öneri yönleri açıklanmıştır.
    1. yüksek sıcaklıklarda (~ 3.000 K renk sıcaklığı) çalışmasına halojen ışıkları ile doğrudan temastan kaçının.
    2. söz konusu akışını ısıtma önlemek için, veri satın alırken sadece AÇIK ışığı tutun.
    3. her türlü kağıt dahil olmak üzere, ışık kaynağına yakın uzak bütün yanabilir malzemelerini saklayın.

2. Deney Seti-up

  1. Uygun Lens seçin
    1. Kalibrasyon sorunları önlemek için düşük sapma ile bir lens seçin. Tavsiye edilen mercek tipleri telefoto ya da mikro lensler vardır.
    2. Lens obj içinde istenen alan-view (FOV) kapsar emin olunEKT mesafe, O, gerekli büyütme, M tahmin ederek.
      Not: Büyütme FOV kamera çipi uzunluğunun oranı ve nesne mesafe, merceğin odak uzaklığını O = f (1 / M + 1) olarak hesaplanabilir. Bu deneyde, kamera çipi uzunluğu 20.34 mm ve buna tekabül eden FOV veya birincil aynası sınırlı nesne mesafesi O ≤250 mm 50 mm 'dir. (Nesne mesafesi nedeniyle kamera ve görünüm ayırıcı monte edilir sürgünün sonlu uzunluğa tutulmuştur.) Büyütme M = 20.34 / 50 = 0.41 ve nesne mesafe verilen yelpazesi ile yaklaşık odak uzaklığı f olan ≤72.7 mm. Bu durumda, 60 mm'lik bir odak uzunluğuna sahip bir mikro lens F / 2.8D odak oranı ile kullanılır.
  2. Mount View Splitter ile Kamera ayarlayın ve.
    1. mir kaydırarak sorgulama hacminin bu birincil ayna merkezini SeviyeDikey montaj sonrası boyunca ror ve sonrası tutucu ile ayna sabitleme. Bu adım ikincil aynalar yüklemeden önce gerçekleştirilir unutmayın.
    2. kamera monte ve birincil aynanın merkezi ile görüntü tesadüf merkezini ayarlamak.
    3. sadece kayıt yazılımı ayarını ilgi (ROI) bölgesini kontrol ederek birincil ayna kapsayacak şekilde kamera görüntüsü genişliğini ve yüksekliğini ayarlayın. Bu süreç görüntü boyutu ve görüntü gürültüsünü azaltmak için olduğunu. Not: Bu deneyde, birinci aynanın boyutu 5 x 5 cm2 (1.728 x 1.728 piksel).
    4. bir (özel) 3D kalibrasyon hedefi tasarlayın. Bu bütün soruşturma hacmini zarfın içine koymalıdır. splitter her görünüm düzgün bir kalibrasyon izin tüm hedef işaretleri yakalar emin olun.
      Not: Bu gösteride, hedef vero geri plastik kullanarak 3D Baskılı oldu. 1 mm çapında beyaz hedef noktalarını separat ile boyut 35 x 35 x 30 mm3 bir merdiven benzeri bir şekle sahiptir2.5 mm, 5 mm, dikey akım içerisinde ve hesap edilen açıklık yönde 10 mm ed. o oluklu göre bir kalibrasyon modeli ve kameraların yerine projeler olarak hedefin doğru geometrisi çok önemlidir.
  3. Sorgulama Cilt içine Kalibrasyon Hedef yerleştirin.
    1. Kameraya doğru bakan bir yükseklik ayarlı platform üzerinde kalibrasyon hedefini yerleştirin.
    2. Hedef platform yüksekliğini ayarlayarak sorgulama hacminin merkezi ile kalibrasyon hedefin merkezine yüksekliğini maç.
      Not: Bu örnekte, kalibrasyon hedefin merkez işareti jet nozul merkezinde 20 cm yüksekliğinde tesviye edilir. Bir kabarcık seviye göstergesi hedefi seviyesine kullanılabilir.
  4. Dağı ve Dört görünüm Splitter İkincil Aynalar ayarlayın.
    1. tam yakalama sağlayan sorgulama bir mesafede birincil ayna bulun. Bu (Figür bu gösteri için 0.2 me 1).
    2. Birincil ayna her iki tarafında kamera görünümü kabaca bir ikincil ayna ile aynı hizaya onun yaklaşık pozisyonunda, ikincil ayna monte edin. İkincil aynanın dikey montaj yazılan sabitlemek ikincil ayna sabitleyin.
    3. Diğer üç aynalar için bu işlemi tekrarlayın. Birincil ayna ile ilgili tüm ikincil aynalar geometrik simetri kontrol edin.
    4. Dört görüş her bütün kalibrasyon hedefi kapsayan sağlamak için ikincil ayna ayna monte ayarlayarak nihai ayarlamalar yapın. aynalar konumlarını ve açıları kontrol etmek için bir etkili yolu, her görünümün görüntü yolunu görselleştirmek için bir lazer işaretleyici kullanmaktır.
    5. bir ayna hareket ettirerek alt görüntülerin üst üste olup olmadığını kontrol edin.
      Not: Sadece bir görünüm değişirse, o zaman örtüşen bölge yok denecek kadar azdır. Aksi takdirde, tekrar örtüşen bölge minimize kadar 2.4.5 için 2.4.2 adımları.
  5. (Işık kaynağı yerleştirins doğrudan sorgulama hacmi bakan). kamera sensörü üzerinde zarar görmemesi için ışığı ayarlarken kamera örtülü olması emin olun.
    1. ışık kaynağı eşit tüm soruşturma hacmi üzerine dağıtılmış olup olmadığını kontrol edin.
    2. Gerekirse ışık kaynakları altında doğrudan bir büyütme merceğini koyarak, ışık yoğunluğunu artırır. Not: Bu deneyde, odak mesafesi f 0 = 450 mm bir dışbükey büyütme merceği aydınlatma yoğunlaştırmak için kullanılır.

3. Set-up Optimizasyon

  1. açın ve Görüntü Kalitesi artırmak için Kamera Ayarlar ayarlayın.
    1. Birincil ayna aracılığıyla yansıması eşit ikincil ayna dört görünümlerde odaklı kadar objektif büyütme ayarlayın.
    2. görünüm splitter görüntüleri simetrik olup olmadığını kontrol edin ve dört görünümleri kalibrasyon hedef görüntünün simetri gözlemleyerek sorgulama hacmini yakalamak.
    3. Kameradan yakın ve uzak kalibrasyon hedef noktalarını yakalamak için f-sayısını ayarlayın.
      Not: Bu kamera yalnızca sorgulama hacminin derinlemesine izli parçacıkları yakalamak için olanak sağlar. Bu örnekte, K-değeri 11 olan.
    4. 550 Hz (o bkz, özellikle uygulamaya bağlıdır) olarak istenen kare hızını ayarlamak ve kayıt yazılımı buna göre ışık duyarlılığını en üst düzeye çıkarmak.
  2. canlı kamera görüntüsü ile dağıtıcının her görünümde parçacık yoğunluğu farkını gözlemleyerek birincil ayna her görünümde aydınlatma kontrol edin.
    Not: Birden fazla ışık kaynakları sorgulama hacmini aydınlatmak için kullanılması durumunda, splitter her görünümde farklılıklar var muhtemeldir. aydınlatma üst gelir çünkü bu deneyde, üst iki ikincil ayna daha az ışık aldı. kanalet altındaki düz bir ayna kullanımı ışık farklılıkları azaltmak için yardımcı olabilirgörünümler arasında.
  3. 3D-PTV ışık kaynakları kullanmadan önce odasında arka plan ışıkları kapatın.
  4. Daha iyi parçacıklar ışık yayılımı yakalamak için kamera G & B seviyesini ayarlayın. Çeşitli G & B düzeyleri ile çeşitli kısa dizileri kaydedin ve parçacık yörüngeleri dağılımını ve yoğunluğunu gözlemleyerek optimum olanı bulmak.
    Not: Bu deneyde, G & B seviyesinde aralığı 0-500 oldu ve siyah (B) seviyesi orta görüntüyü yükseltmek için, oysa, kazanç (G) kuruldu orta, 300 sönük ışık yayılımı aydınlatmak için, 500 için kuruldu sinyaller ve önlemek görüntüyü aşırı aydınlatmak.

4. Kalibrasyon

  1. izli parçacıkları eklemeden önce soruşturma hacmi kalibrasyon hedefini yerleştirin ve birkaç kalibrasyon görüntüleri alır. Hedefi aydınlatmak için bir sönük ışık kaynağı (örneğin LED flaş ışığı) kullanın.
  2. dört bağımsız alt görüntü içine kalibrasyon görüntü bölün ve bakın içeren bir metin dosyası yapmakence hedef işaretlerinin pozisyonları koordine ederler. OpenPTV yazılımı (http://www.openptv.net) bu amaç için kullanılır.
    Not: ileriye işleme çoklu kamera set-up kullanan kullanıcılara aynıdır.
  3. görüntü ve yazılım 'Cal' klasöründe adım 4.2 'de elde edilen metin dosyasını kaydettikten sonra kalibrasyon işlemini başlatmak için' kalibrasyon oluştur 'sekmesini tıklayın.
  4. 'Düzenleme kalibrasyon parametreleri' sekmesini tıklayın ve her bölünmüş görünüm merkezi ve kalibrasyon hedefin kökeni arasındaki büyütme, dönme açıları ve mesafe tanımlamak için 'Kalibrasyon Oryantasyon Parametreler' sekmesini seçin.
    Not: ilk satır x, y, z yönünde kamera sensörüne kökenli kalibrasyon hedeften mesafedir. İkinci satır x, y, z eksenleri etrafında radyan açıları, gösterir. Daha sonra, bir 3 3 veri döndürme matrisini temsil eder. Ardından, aşağıdaki iki satır x iğne deliği mesafeleri ve x, y, z yönünde kökenli hedef bakımından kanalet cam konumunu içerir.
  5. 'Tahmin' noktaları tespit hedef noktaları ile uyumlu olmasını araştırmak için 'Algılama' ve 'Göster ilk tahmin tıklayın.
  6. 'Guess' işaret edene kadar dört görünümleri için yineleyin 4.4 Kalibrasyon görüntüleri seti ile uyumludur.
  7. sorgulama hacminin yönünü yeniden 'Yön' tıklayın.
    Not: Kalibrasyon lens bozulma ve afin dönüşümü ayarlayarak geliştirilebilir. Şimdi, soruşturma hacmi kalibre ve verileri işlemek için hazırdır. Ek bilgi için yazarın tezini 36 kalibrasyon süreci bakın.

5. Akış Ayarı / Veri Toplama

  1. kare oranı, bir her kamera görüntüsü yakalanan parçacıkların maksimum tutarı tahmind maksimum akış hızı. Bu gösteri, referans hızı U ≈ 0.4 m / sn, kare oranı 550 Hz ve ~ 4 x 4 x 4 cm 3 sorgulama birimdir. Bu ~ kare başına 1.000 parçacıklar sonuçlandı.
  2. 3. adımda elde optimize edilmiş ayarlar ile kamerayı açın.
  3. tohumlama parçacıkları ekleme ve sabit duruma ulaşıldıktan akışına izin vermek için çok ortalama ikamet süresi bekleyin. Gerekirse daha fazla parçacıkları ekleyin ancak belirsizlikleri neden olabilir adımda 5.1, tahmini yüksek ekim yoğunluğu, kaçının.
    Not: Bu örnekte, ~ 1.1 g / cm3 yoğunluk, 100 m gümüş kaplamalı içi boş seramik küreler 1.6 g sıvı ortam (2 x 0.4 x 0.4 m 3) için tohum olarak kullanılırlar.
  4. Akış görüntülerin istenilen numarasını kaydedin.
    Not: Bu deneyde, 550 Hz 9000 görüntüler kayıt yazılımı kullanılarak ele geçirildi. kamera ve / veya görünümü ayırıcı (hatta hafif bir hareket ağır sonuçları etkileyebilir) taşınırsa tekrarlayın 5.3 2.4 adımları tekrarlayın.

6. Veri İşleme (Via OpenPTV Yazılımı)

  1. dört bağımsız alt görüntü içine adım 5.4 'de elde edilen ham görüntü bölün.
  2. Dört görünümlerinden ilk görüntüleri yüklemek için 'Başlat' sekmesi altında 'Init / yeniden tıklayın.
  3. 'Çalıştır' dizini sağ tıklatın ve kameralar, kırılma endeksleri, parçacık tanıma, yazışmalar için sıra görüntü, gözlem hacmi ve kriterlerin sayısı 'Ana Parametreler' kontrol numarasını tıklatın.
    1. 'Genel' sekmesi altında deney için kullanılan kameralar (kez) sayısını tanımlayın. Bu deneyde, 4 olarak kamera sayısını ayarlayın.
    2. 'Kırılma indeksleri' sekmesi altında kamera görüntüsü boyunca kırılma indeksleri tanımlayın.
    3. 'Partikül tanıma' sekmesinin altındaki dört görünümlerde parçacık tespiti sayısını optimize etmek için min ve piksel tespiti yanı sıra gri değer eşiğinin maksimum sayıda tanımlayın. Piksel de bir minimum ve maksimum sayılarrunma ve gri eşik parçacık tespiti için piksel boyutunu ve parlaklık seviyesini belirler. Bu odak dışı gürültü ve partikülleri ortadan kaldırır.
    4. 'Dizisi işleme Parametreleri' başlığı altında sürecine görüntü sayısını tanımlayın.
    5. 'Gözlem Hacmi' sekmesinin altındaki gözlem seviyesini tanımlar.
    6. Stereo eşleme için toplam bant parametresinin (mm) de dahil olmak üzere 'yazışmalar için Kriterleri' başlığı altında yazışmalar korelasyon tanımlayın.
  4. 'Preprocess' sekmesi altında 'Yüksek geçiş filtresi tıklayın. Bu dört görünümlerinde parçacıklar ışık saçılması yoğunlaştırır.
  5. Dört görünümleri için sub-pixel düzeyinde tespit parçacıkların ağırlık merkezini belirlemek için 'Parçacık Algılama tıklayın. Adımı yineleyin 5.1 hesaplanan parçacıkların beklenen sayıda benzer algılanan parçacıkların sayısı kadar 6.2 ve 6.3 adımları tekrarlayın.
  6. stereoskopik corresponden kurmak için 'yazışmalar tıklayınHer görünümde ces.
    Not: Algılanan parçacıkların 3D konumunu yeniden kurmak için, yazışmalar üç görüşlerinden en azından tespit edilmelidir.
  7. Kalibrasyon dayalı tespit parçacık 3D pozisyon elde etmek '3D pozisyonlarını tıklayın.
  8. adımlar tüm görüntü dizileri için 6.7 6.4 den işlemi tekrarlamak 'ekran olmadan Sırası tıklayın.
    Not: Bu bir sekme ayrılmış metin dosyası formatı ile çerçeve tespit parçacıkların bir özetini içeren her görüntü kümesi için bir 'rt_is' dosyası oluşturur.
  9. 'Çalıştır' dizini sağ tıklatın ve izleme için aday parçacıkları aramak için, (aa / çerçevede örneğin dvxmin ve dvymin) yarıçapı küre, parametrelerini tanımlamak için 'Takip Parametreleri' tıklayın.
  10. Adım 6.7 'de elde edilen yeniden parçacıkların parçacık kimlik (ID) tanımlamak için' ekran olmadan İzleme 'seçeneğini tıklayın.
    Not: Bu dört kare öngörü kullanarak izlemek için bitişik karelik bir dizi ilişkilendirirtor belirleyicisi-düzeltme şeması 24. Bu süreç çerçevesinde tespit parçacıkların izleme bilgilerini içeren her görüntü kümesi için bir ptv_is dosyası oluşturur; İlk iki sütun sırasıyla önceki çerçevede ve bir sonraki karede parçacık kimliğini gösterir.
  11. Her kamera görünümünde yörüngeleri görselleştirmek için 'Show yörüngeleri tıklayın.

7. Post Processing (optative)

Not: Erişim ve post-processing türü bireysel ihtiyaçlarına bağlıdır ve bu nedenle, özelleştirilebilir vardır. Burada, nokta baz hesaplamaları kısaca bir örnek olarak tarif edilmektedir.

  1. (Matlab aracılığıyla) Lagrange Çerçevede veri edinin.
    1. Ptv_is dosyalarından her parçacığın ve bununla ilişkili kimliği 3D pozisyonunu ayıklayın. Bu yörüngeleri yeniden görüntü dizileri arasında tespit edilen parçacıklar bağlayan sağlar.
    2. Her bir yörünge için verilen kare hızı ile ilgili hız ve parçacıkların hızlandırılmasını hesaplayın.Bu gösteri, parçacıkların hız ve ivme hareketli bir küp spline 34, 37 ile pozisyon sinyali filtreleme low-pass edilerek hesaplanır.
    3. 3D pozisyonları, 3D hızları, 3D hızlanma ve zaman damgası yanı sıra her bir yörünge yörünge kimliğini içeren alanlar ile bir yapı dizisi biçimi olun. Bu veri formatında, yapı dizisinin uzunluğu yörüngeleri sayısını temsil eder.
  2. (Matlab aracılığıyla) Euler Frame veri edinin.
    1. Her parçacığın zaman damgası kullanılarak zamansal birine yapı dizisi (adım 7.1.3) Transform. Bu aşamada 7.1.3 elde edilen benzer bir yapı dizisi yapısını oluşturur, ancak yapı dizinin uzunluğu şimdi bu deneyde 9.000 olan çerçeve numaralarını temsil eder.
    2. Euler koordinatlarda anlık hız alanları elde etmek için her zaman dilimi için üç boyutlu ızgara içine zamansal yapı dizisi katmak. Bu gösteri, griddata eğlenceMatlab ction interpolasyon yapmak için kullanılır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bir fotoğraf ve kurulum şematik Şekil 1 ve 2'de gösterilmiştir. Kalibrasyon hedefi, referans işaretleri Şekil 3'te gösterilmiştir görünüm-splitter ve 3D kalibrasyon yeniden yansır. tanınan kalibrasyon hedefleri RMS akım içerisinde x, hesap edilen açıklık y, ve derinlik z yönlerinde 7,3 mikron, 5.7 mikron ve 141.7 mm. Z -coordinate göreli olarak daha yüksek bir RMS diğer yönleri ve X ve Y koordinatlarına göre, z ekseni dört Gösterim nispeten küçük açılarda kişilerce göre indirgenmiş hedef nokta kaynaklanmaktadır. Herhangi bir anda dört görüş her tespit parçacıklar 10 3 mertebesinde idi. Saptanan parçacıklar arasında, başarılı 3D rekonstrüksiyon sayısı nedeniyle aslında kabaca yarıya azaldığını kesişme bölgesi ar tek parçacıklarE ele geçirdi. Video 1 dört görünüm splitter jet akışının bir yüksek hızlı video örnek gösterir.

Orta alan bölgede dört Örnek parçacık yörüngeleri numunesi yaklaşık ve radyal mesafelerde X / g s = 16 düzlemini keser R / D, H = V0, jet çekirdeğinin 1,5, 3, Şekil 4 'de gösterilmiştir. Beklendiği gibi, belirli bir zaman aralığı (¨ t ≈ 1 sn) uzun yörüngeleri jet çekirdek etrafında gözlenmektedir. Jet (r / g s ≥2) kenarında, izleyici parçacıkları. Kısa ve daha karmaşık yörüngeleri sergilemek Şekil 5 x / g s = 16 uçağı geçen tüm başarıyla yeniden parçacık yörüngeleri Şekil. Seçilen alanda parçacık hızları neredeyse 0-0,6 U j U j kadar geniş bir dağılım göstermesi Bir görünen programları jet çekirdek etrafında x / g s = 16 uçağı geçen bir parçacığın olgu Şekil 6. 6 b, 6 c Şekil ve 6 normalize zamanın bir fonksiyonu olarak partikül yörünge, hız ve ivme 3 bileşenlerini göstermek d. Yerel parçacık hızlandırma birkaç kez standart yerçekimi olabilir vurgulayarak değer. parçacık yörüngeleri sözde Fr yoluyla parçacık yörüngeleri belirli özelliklerini elde etmek için izinenet-Serret çerçeve. Bu s (t) boyunca ortonormal vektörleri (tanjant, normal, binormal) değişiklikleri tarif eder. Özellikle ilgili ρ, kavis yarıçapının tersidir, ve benzeri gibi tanımlanmış olduğu, κ, eğrilik:

denklem 1

nerede denklem 3 = Dr / DS yörünge tanjant birimi vektörüdür ve Ra bir fonksiyonu olarak yazılabilir, zamanın bir fonksiyonu, örneğin, R (S) = r (t olarak parçacığın (Öklit alan) konum vektörü (s)). Eğrilik, κ, x/d h = 16 ve x/d h = 17 uçakları geçen tüm parçacıklar için hesaplanır. Ortalama eğrilik, denklem 3 Jet çekirdeği R mesafenin bir fonksiyonu olarak aşağıdaki gibi hesaplanır: denklem 2

Ír = 0.2d H Burada kullanıldığı. 7, Şekit denklem 3 D h ile normalize = f (r). Bu nispeten düşük ve hemen hemen sabit gösterir denklem 3 borunun dairesel kesitli, R / D H ≤0.5 tarafından tanımlanan alan içinde. X / g s = 16 düzlemi içinde püskürtme çekirdekten daha büyük bir mesafede, denklem 3 monoton artar. Benzer bir eğilim x / g s = 17 düzlemde elde edilmiştir, ancak bir azalır denklem 3 jet çekirdek (r / g s ≥0.5) dışında. Bu vurgulayarak değer olduğunu bu akış feaTure sadece 3D-PTV tekniği ile anlaşılabilir. G & B ayarlarından çeşitli düzeylerine göre veri kalitesi Tablo 1'de gösterilmiştir 3D-yeniden parçacıkların geri kalanı ile bağlantılı parçacıkların oranı açısından değerlendirilir. En yüksek bağlantı oranı 300 ve 500 G & B ayarında görülmektedir.

Euler akış özellikleri 3D parçacık görüntüleyerek hız ölçümü (3D-PIV) benzeyen ızgara-interpolasyon ile elde edilebilir. Kare anlamlı derecede yüksek sayıda bir Euler açıklama için gerçekten taklit PIV kalitesi için gereklidir nedeniyle her zaman izlenen nispeten düşük parçacıklara dikkat etmek önemlidir. Bu yüksek mertebeden istatistik (örn, türbülans yoğunluğu ve Reynolds stresleri) tahmininde daha önemlidir. Çeşitli G ve B seviyeleri için jet çekirdeğinde akım içerisinde hızı, Şekil 8'de gösterilmiştir. ölçümler theoret karşılaştırılmıştıriCal davranış:

denklem 3

u, 0 (x) püskürtme özünde akım içerisinde hızıdır, B ≈ 6 bir sabittir, ve x, 0, sanal kökenli 38'dir. Şekil G & B seviyeleri ayarı alaka göstermektedir. 9 x / g s = 16 düzlemde jetlerin ortalama hız dağılımını gösterir Şekil.

Son olarak, konumlarda akım içerisinde hızının büyük çaplı hareket spektral dağılımı φ (f) H = X / g s = 10 düzleminde, 0, 0.6, 1, Şekil 10'da gösterilmiş olup, / D r. Bir Butterworth alçak geçiş filtresi hız zaman serisi uygulandıkesim frekansı, f c = 200 Hz ile.

Şekil 1
Şekil 1:. Deneysel set-up şematik bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

şekil 2
Şekil 2:. (Sol üst) üstten görünüşünü, (sol altta) kamera ve görünüm ayırıcı sistemi geri görünümü, (: Deneysel set-up Bu, çeşitli kamera görüş ve dört görüntü görünümü splitter, oluklu ve sorgulama hacmi göstermektedir üst orta, alt orta) genel deneysel set-up yan görünümleri, (sağ) yakınlaştırma-jet akışları tohumlama parçacıkları görünümünde. <a href = "https://www.jove.com/files/ftp_upload/53745/53745fig2large.jpg" target = "_ blank"> bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 3,
Şekil 3: Kalibrasyon:. (A) Kalibrasyon hedefi, görünüm splitter kalibrasyon hedefin (b) Görüntü kümesi, (c) kalibrasyon hedefinden referans işaretleri 3D tanınması bu büyük halini görmek için tıklayınız rakam.

Şekil 4,
Şekil 4: r/d h = 0 Seçilmiş parçacık yörüngeleri, 1. 5, 3. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 5,
Şekil 5:. Hız renkli seviyesi olarak gösterilen x / g s = 16 uçağı, geçen şekilde gösterilen sorgulama hacmini Parçacık yörüngeleri (x) /d h arasında yer alıyor Şekil 1 (14.5,18.5), y/d H Şekil 1 (2,2) ve z/d H.jpg "/> (- 2,2), (x, y, z) = (0, 0, 0) püskürtme kökenli merkezinde yer alan tek tek yörüngeleri boyunca hız, dökme hızıyla normalleştirilmiş. U 0, renk seviyesi olarak gösterilmiştir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 6,
Şekil 6:. (A) Parçacık yörünge, (b) değiştirme, (c) hız ve keyfi bir parçacığın (d) hızlanma bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 7, /> Şekil 7: parçacıkların Eğrilik: x/d Grafik uçakları jet çekirdeğinin radyal mesafenin bir fonksiyonu olarak partiküllerin ortalama eğrilik gösteren h = 16 ve x/d h = 17 görüntülemek için tıklayınız Bu rakamın daha büyük bir versiyonu.

Şekil 8,
Şekil 8: (x) /d saat içinde jet özünde akım içerisinde hız Şekil 1 Çeşitli G & B seviyeleri için (15, 18). Üç G & B düzeyleri (300 500 (optimum), 300, 250, 100 ve 250) yer almaktadır.745fig8large.jpg "target =" _ blank "> bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 9,
Şekil 9:. X / d y = 16'da akım içerisinde hız bileşeninin olmayan boyutlu dağılımı bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 10,
Şekil 10: R / D saat yer alan bir noktada akım içerisinde hız bileşeninin güç spektrumu φ (f) = 0 x / d h (jet çekirdek), 0. 6 ve 1 = 16 uçağı. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Video 1
Video 1: Dört-view splitter jet akışının Video numune, 550 fps elde gerçek hız 10 kat daha yavaş ( sağ indirmek için tıklayın ).

tablo 1

T1. mümkün. Çeşitli G & B seviyelerinde 3 D-yeniden parçacıkların geri kalan kısmına bağlanan parçacıkların oranı üç G ve B düzeyleri (100, 250, 300 ve 250, 300 ve 500) yer almaktadır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

3D-PTV diğerleri arasında aort topoloji 28 gibi düşük bir atmosferde 25, kapalı hava dağılımı 26 veya pulsatil akımları büyük ölçekli çalkantılı hareketler olarak türbülanslı akışların çeşitli karmaşık fizik çözülmeye büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, avantaj ve sınırlamaları olarak tecrübe anlaşılması potansiyelini arttırmak için gereklidir. Deneme yanılma ön test ve kare hızı, aydınlatma kaynağı, G & B seviyesinde ve görüntü filtreleme yöntemi de dahil olmak üzere en iyi ayarları için ayrıntılı tekrarlamalar, doğrudan (örneğin, izleyicinin) parçacıkların bir dizi Lagrange yolları yeniden yeteneği ile ilişkilidir. Burada gösterildiği gibi kritik protokol adımlar, G & B düzeylerinin ayarlamalar ve FOV aydınlatılması (halojen noktalar ışıkları, büyütücü lens kombinasyonu ve kanalet altından yansıtan ayna) olduğuna dikkat etmek önemlidir.

ent "> Bu ayarlamalar dört görüşlerine soruşturma kapsamında ışık scatter optimize etmek için yardımcı olur. yüksek sadakat ölçümler için deneysel ayarları belirledikten sonra, kapsamlı değişiklik ve sorun giderme kare hızına dayalı doğru yörünge sayısını hesaplamak için yapılmalıdır yakalanan parçacıkların sayısı daha yüksek kare hızları ile artırılabilir rağmen, kamera çözünürlüğü ve soruşturma hacminin büyüklüğü., 3D-PTV izlenen parçacıkların sayısı PIV ile karşılaştırıldığında çok daha düşük olduğunu fark değer. 3D büyük potansiyel -PTV birden parçacıkların Lagrange yolları anlatan eşsiz yeteneği olduğunu. Bu gösteri, görünüm splitter set-up çoklu geniş kamera kullanmaktan kaçınmak uygulanmıştır, ancak bu set-up yüksek kamera gerektirdiğini dikkat etmek önemlidir çözünürlük ve örnek hacmi boyutunu sınırlar.

Bu çalışmada, dairesel jet orta saha özellikleri anal3D-PTV tekniği ile yzed. yaklaşım Euler ve Lagrange çerçeveleri akışının önemli özellikleri elde izin verdi. Özel olarak, radyal mesafenin bir fonksiyonu olarak partiküllerin ortalama eğrilik partikül yörüngelerinin Lagrange özelliklerini kullanarak, iki kesit düzlemlerinde, birinci kez karakterize edilir. tanınan kalibrasyon hedefleri RMS akım içerisinde ve hesap edilen açıklık yönde 141.7 um, 7.3 um arasında değişmektedir. bağlı olarak z-yönünde görüş küçük açılar için hesap edilen açıklık doğrultusunda, bu yüksek bağıl hata ortadan tamamen değil de, bundan başka, çeşitli konumlarda 2B kalibrasyon hedefi kullanılarak z-doğrultusunda daha fazla hedef noktalarını eklenerek azaltılabilir (multiplan kalibrasyon).

Genel olarak, 3D-PTV zamana bağımlı akımları veya aktif skalerler dinamikleri gibi diğer bir takım sorunlar uygulanabilir yararlı bir tekniktir. Örneğin, Stu çok yararlı olabilirSucul ortamlarda türbülans ve türler arasındaki etkileşimi dy.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar hiçbir rakip mali ilgi var olduğunu beyan ederiz.

Acknowledgments

Bu çalışma, Leonardo P. Chamorro start-up paketinin bir parçası olarak Makine Bilimi ve Mühendisliği, Urbana-Champaign Illinois Üniversitesi Bölümü tarafından desteklenmiştir.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Mikrotron 4CXP 4 lanes CXP-6 CoaXPress ImageOps CAMMC4082 High-speed camera
Active Silicon FireBird CoaX Frame Grabber ImageOps FBD-4XCXP6 Frame Grabber
100 μm silver-coated hollow ceramic spheres Potters Industries LLC AG-SL150-30-TRD Seeding Paritcles
StreamPix6 Upstate Technical Equipment CO.,INC MISNOR-STP-6-S-CL Camera appliation
Four-view splitter Photrack AG Customized part and necessary if performing 3D-PTV with one camera
250 Watts Spotlight Halogen General Electrics 23719 Light source
OpenPTV (Software) OpenPTV (http://www.openptv.net) Open source particle tracking software (Note: available as a service for anyone who wants to use it without all the installation mess or computer power availability problems).

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

Mühendislik Sayı 108 Makine Mühendisliği Akışkanlar Mekaniği Akım görüntüleme jet akımı Lagrange çerçeve Parçacık izleme velosimetri Yörünge türbülans.
Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Kim, J. T., Kim, D., Liberzon, A.,… More

Kim, J. T., Kim, D., Liberzon, A., Chamorro, L. P. Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow. J. Vis. Exp. (108), e53745, doi:10.3791/53745 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter