Waiting
Login processing...

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

Engineering

Аналоговый макроскопических методика для изучения молекулярных гидродинамические процессы в плотных газов и жидкостей

Published: December 4, 2017 doi: 10.3791/56632
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1
1Department of Mechanical Engineering, University of North Carolina at Charlotte

Summary

Представлен экспериментально доступных аналоговых метод для изучения молекулярных гидродинамических процессов в густой жидкости. Техника использует Велосиметрия изображение частиц вибрации, высокой реституции зерна свай и позволяет прямой, макроскопической наблюдения динамических процессов, известных и предсказал существование в сильно взаимодействующих, высокая плотность газов и жидкостей.

Abstract

Описан аналоговый, макроскопической метод для изучения молекулярных масштаба гидродинамические процессы в плотных газов и жидкостей. Метод применяет стандартные жидкости динамической диагностики, частиц изображения Велосиметрия (PIV), измерить: i) скоростей отдельных частиц (зерна), сохранившиеся на короткие, зерно столкновение времени весы, ii) скорости систем частиц, на обоих короткие столкновение-время - и длинные, континуум поток время весы, iii) коллективные гидродинамического режимов, знаны, что существуют в плотных молекулярных жидкостей и iv) кратко - и долгосрочной-времени-шкалы скорости автокорреляционной функции, центральное значение для понимания динамики частиц масштаба в сильно взаимодействующих, густой жидкости системы. Базовая система состоит из изображений системы, источник света, вибрационные датчики, колебательной системы с известных СМИ и PIV и анализа программного обеспечения. Будут выделены необходимые экспериментальные измерения и изложение теоретических инструменты, необходимые при использовании аналоговой техники для изучения молекулярных масштаба гидродинамические процессы. Предлагаемая техника обеспечивает сравнительно простой альтернативой фотонные и нейтрон пучка рассеяния методы традиционно используется в молекулярной гидродинамические исследования.

Introduction

Молекулярные гидродинамики исследования динамики и статистической механики отдельных молекул и коллекции молекулы в жидкости. Среди многих экспериментальных методов, разработанных для изучения молекулярных гидродинамических систем1,2, рассеяние света1,2,3, молекулярные динамического моделирования4, 5,6,7 , и, в меньшей степени, наиболее часто использовались неупругого нейтронного рассеяния8 . К сожалению существенные ограничения придают последних двух методов. Моделирования молекулярной динамики (MD), например: i) являются ограничивается небольших пространственных и временных Equation 1 доменов, содержащих относительно небольшое число молекул Equation 2 , ii) требуют использования приблизительное межчастичных потенциалов, iii) обычно ввести периодический граничные условия, недопустимые в условиях неравновесной массового потока и iv) нельзя в настоящее время ответить на основополагающий вопрос о как молекулярном уровне динамики, с участием одной молекулы или коллекции молекул, подвержены и пара обратно, сыпучие, неравновесного потока жидкости. Основные ограничения, связанные с нейтронного рассеяния связана трудность доступа к ограниченное количество доступных источников света нейтронов.

Для того, чтобы обеспечить контекст для аналоговых экспериментальной техники, представленные в этой статье, мы подчеркиваем рассеяние света методы, применяемые для простой плотного газа и жидкости состояние жидкости. В эксперименте типичный рассеяния света поляризованный лазерный луч света направляется небольшой допроса тома, содержащего образец стационарных жидкости. Затем свет рассеянный от молекул внутри образца обнаруживается на некоторых фиксированным углом по отношению к падающего луча. В зависимости от молекулярной динамического режима интерес обнаружения и анализа рассеянного светового сигнала включает легкий фильтрации или свет, смешивая методы обнаружения. Как указано в Берне и Печора1, фильтрация методы, который зонд молекулярной динамики жидкости государства на время весы короче, чем Equation 3 s, ввести пост рассеивающих интерферометр или дифракционной решетки и позволяют сканирование спектральной плотности рассеянного света. Оптические, смешивая методы, используемые для динамики медленно шкалы времени, Equation 4 s, напротив, включить после рассеивающих анализатора autocorrelator или спектра, в котором спектральная содержание рассеянного сигнала добывается из измеренных рассеянного света интенсивность.

Как правило, лазерные зонды, по крайней мере те, которые действуют в видимом диапазоне спектра, у волн гораздо дольше, чем характерное расстояние между молекулы жидкости государство. В этих обстоятельствах, зонд луч возбуждает пяти коллективных, медленно шкалы времени, -длина длинные волны гидродинамического режимов2,9,10 (медленно относительно частоты характерные столкновения): два viscously затухают, противодействию распространения звуковых волн, два центровку, чисто диффузионное завихренность режимы и режим единого диффузионное тепловой (энтропия). Звуковые режимы возбужденных в (продольное) направлении падающего пучка, в то время как в поперечном направлении возбуждаются вихревые режимы.

Учитывая исключительно экспериментальным рассеяния методы, два фундаментальных вопросов, лежащих в сердце равновесной и неравновесной статистической механики, молекулярной, жидкость государственных систем, остаются вне света и измерения рассеяния нейтронов:
1) строгий аргументы9,11 показывают, что случайные, столкновения и суб-collision-время масштаба динамики отдельных молекул жидкость государства, при условии классической ньютоновской динамики или квантовой динамики, можно сформулировать в форме Обобщенные уравнения Ланжевена (GLE). GLE, в свою очередь, составляют центральный теоретический инструмент исследования неравновесной статистической механики молекул в плотных газов и жидкостей. К сожалению так как динамика отдельных молекул (не макромолекулярные) не могут быть решены либо рассеяние техника, в настоящее время не прямой путь за пределами MD моделирования, чтобы проверить действительность GLE.
2) основные гипотезы, лежащих в основе динамики жидкости макроскопических континуума, а также микромасштабной молекулярной гидродинамики, полагает, что на длину - и время весы, большой относительно молекулярной диаметров и столкновения, но небольшие по отношению к континуум Длина - и время весы, локального термодинамического равновесия (LTE) преобладает. В континуум потока тепла передачи модели и, как уравнений Навье-Стокса (NS), LTE подразумевается требуется9 для того, чтобы пара неразрывно неравновесной, континуум шкала потока и энергии транспортные возможности — как вязких напряжений сдвига и теплопроводность — строго равновесия термодинамических свойств, как температура и внутренней энергии. Аналогичным образом, в то время как микромасштабной импульса и энергии транспорта являются неразрывно неравновесных процессов, отражая появление спаренных, микромасштабной массы, импульса и энергии течения, модели этих процессов микромасштабной предполагают, что токи представляют собой малые возмущения от LTE9. Опять же в меру наших знаний, было не прямых экспериментальных испытаний Успения LTE. В частности похоже, что предпринимались попытки не молекулярного рассеяния гидродинамические эксперименты в плотной, движущихся, неравновесность потоков жидкости.

В этой статье мы приводим аналоговый экспериментальный метод, в котором макроскопических, одной частицы и динамика коллективных частицы зерна уплотненного свай, измеряется с помощью стандартных частиц Imaging Велосиметрия (PIV), может использоваться для прогнозирования косвенно, интерпретировать и разоблачить сингл и мульти - molecule гидродинамики в плотных газов и жидкостей. В недавней статье, опубликованной в нашей группе12указаны физические и теоретические элементы, позволяющие предлагаемой техники. Экспериментально, макроскопической системы должны exhibit: (i) устойчивой тенденцией к местных, статистической Механическое равновесие macroscale и малых (ii), линейных отклонений от равновесия которые имитируют (слабый) неравновесного колебания наблюдаются в молекулярные гидродинамических систем. Теоретически: (i) классической микромасштабной модели, описывающие равновесия и слабо неравновесной статистической механики плотной, взаимодействующих систем N-частиц необходимо сформулировать в форме macroscale, и (ii результирующие модели macroscale должны надежно прогнозировать динамику одного и нескольких частиц, от короткого, частиц столкновения время весы для длиной, континуум поток время весы.

Здесь мы представляем подробный экспериментальный протокол, а также представителя результаты, полученные новой техники. В отличие от MD моделирования и свет и методы нейтронного рассеяния новая методика позволяет, в первый раз, детальное изучение молекулярного гидродинамических процессов в пределах течет, сильно неравновесных, плотные газов и жидкостей.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Подготовка вибрационные системы

  1. Настройка вибрационные системы, как показано на рисунке 1. Эта система состоит из кольцевого полиуретановые чаши (с наружным диаметром 600 мм), придает односкоростные (1740/мин), несбалансированные мотор, где последний создает процесс вибрации. Это придает базе взвешенной и разделенные группы восьми пружин (чаша и взвешенной базы закупаются собраны как один кусок). Установите чашу Ассамблея на свой стенд и закрепите с двумя крючками комплект резины. Перистальтический насос место на столе возле чаши и прикрепить насос сливной шланг чашу входе точки смазки.
    1. Придаем трехосный акселерометр внутренний радиус кольцевой чаши для записанных чаша вибрации в условиях низкой амплитуды и провод акселерометр датчик сигнала кондиционера. Место формирователь сигналов на столе от вибрационные системы. Аппаратное/программное обеспечение получения данных установлен на стандартном компьютере контролируется комбинация акселерометра/сигнал кондиционера.
  2. Подготовьте выбранный медиа, мытья в воде и позволяя высохнуть. Несколько видов средств массовой информации были использованы в ходе различных экспериментов. Для этого документ используйте керамические шлифовальные СМИ, прямого покроя треугольник (10 мм х 10 мм x 10 мм треугольник с передней и толщиной 10 мм).
    1. Определите средства массовой информации, упаковки плотность сначала пустой пластиковый мешок в масштабах лаборатории и Довешивание масштаба. Заполните полиэтиленовый пакет с выбранного средства массовой информации (не превышает 18.927 Л (5 gal) и запишите вес СМИ (g или кг). Для этого типа средств массовой информации и текущей экспериментальной установки вес был 22.68 кг (50 фунтов).
      1. Место ведро в большой раковиной или вне здания от другого оборудования. Заполните ведро (для этого созданы, использовался 18.927 L (5 gal) ведро) водой до отметки полного и медленно опустите пластиковый мешок, полный СМИ в ведро. После того, как мешок СМИ полностью погружен, медленно поднимите мешок из воды, чтобы избежать разбрызгивания и поместить мешок в сторону. Используйте баллон 1000мл окончил пополнить ведро для его первоначального полного Марк, запись общее количество добавленной воды. Это количество добавленной воды будет Equation 5 где Equation 5 материал упаковки объем средств массовой информации (для этого созданы, 13750 мл воды был добавлен обратно в ведро). Количество добавленной воды будет зависеть от типа используемых средств массовой информации.
      2. Вычислите плотность упаковки СМИ по следующей формуле:
        Equation 6
        где Equation 7 плотность упаковки средств массовой информации и Equation 8 – масса средств массовой информации (для этого средства массовой информации, плотность была рассчитана в 1649 г. Equation 9 ).
    2. Активируйте вибрационный системы, подключив его к электрической розетке (Эта модель имеет два варианта, 1) Вставьте в стену или 2) запустите с таймером, придает стоять). Активировать программное обеспечение для сбора данных на компьютере, нажав стрелку «Пуск» пользователя, написанные программы и собирать данные за 1 минуту. Ускорение данных как появится для немедленного рассмотрения (в как время и частота домене) и будет автоматически сохраняются в файл CSV для потенциальных пост-обработки. Отсоедините устройство от электрической розетки для деактивации вибрационные системы.
    3. Добавьте медиа вибрационный миску.
    4. Подготовка смеси, состоящей из 3880 мл воды и 120 мл раствора отделки соединения (FC) (3% объема). Установить насос перистальтический до 1,9 Л/ч (поворот эспресс-27 для достижения этого скорость потока), но не инициировать потока. Это будет гарантировать, что решение не рециркуляции, но достаточно сохранить влажные СМИ. (Это решение является часто используемым вибрационный Отделочный раствор). Решение действует как замасливателя и обеспечивает средства массовой информации не слипаются или носить вниз во время процедуры.
    5. Активируйте вибрационный системы, подключив его к электрической розетке. Соберите данные акселерометра как указано в шаге 1.2.2. Отсоедините устройство от электрической розетки для деактивации вибрационные системы.

2. Высокая скорость обработки изображений

Примечание: Для измерения поля скорости зерна, получаемых изображений часть поверхности Измельчитель зерна свая, области изображений, Equation 10 соответствует поле зрения (FOV) определяется в шаге 2.2.4 ниже. Измерение времени, скорости отдельные зерна (на поверхности кучи) могут быть получены, выбрав маленький, фиксированной подобласть, Equation 11 , в Equation 12 где, как описано ниже, Equation 11 порядка проектируемого района отдельные зерна.

  1. Установка высокой скорости камеры (Камера имеет разрешение 1504 x 1128 до 1000 кадров в секунду (fps)) для захвата изображения, либо поместив его на штатив или строительство жесткая рама с объективом, перпендикулярно поверхности открытых вибрационные системы (когда чаши вибра Тин) как показано на рисунке 1. Это жесткая рама отдельно от колебательной системы и гарантирует, что вибрации от системы не влияют на изображение.
    1. Приложите соответствующие объектив для требуемой поверхности интеграции и резолюции. Для текущей установки используйте 18-250 mm зум-объектив с и соотношение линзы 1:3.6 - 6.3.  Приложите источник питания и антенна GPS к камере.  Прикрепите камеру к компьютеру с помощью кабеля CAT5.  Поместите фотокамеру, так что в конце объектива является примерно 550 мм над поверхностью средств массовой информации.
      Примечание: Размещение камеры слишком близко к массовой информации приведет к увеличению краевых эффектов и поместив камеру слишком далеко вызовет изображения, слишком темно, чтобы обработать. На заданном расстоянии, это ошибки краевых эффектов и общей кривизны области проверки < 2%.
    2. Снимите крышку объектива и запустить программное обеспечение камеры. Когда она началась, нажмите на кнопку «Камеры» и затем нажмите кнопку ОК. Когда список камер заполняет, выберите камеру в списке и нажмите кнопку Открыть.
    3. В камеры программное обеспечение на компьютере, на вкладке «Live», «Live» (синяя стрелка) для просмотра нажмите кнопку камеры ПЗ. Включите источник света для освещения региона к записи образа. Это может быть любой яркий свет, до тех пор, как он освещает испытательная площадка равномерно. Рисунок 1 показывает камеру и легкой конфигурации относительно вибрационные системы.
    4. Чтобы определить диафрагмы, посмотрите на экран компьютера с живой эфир из камеры и отрегулировать диафрагмы его минимального значения (максимальная яркость). Если присвоено значение диафрагмы низким, результатом является малая Глубина резкости. Если диафрагма до высокой, экран слишком темный. Для этого эксперимента диафрагмы было присвоено 3.6.
    5. Настройка фокусного расстояния объектива для обеспечения желаемого ПЗ (210 мм x 160 мм для этого случая). Для этого эксперимента задайте Фокусное расстояние в 180 мм с камерой, набор 550 мм над поверхностью СМИ. Рисунок 2a показывает FOV через камеру.
    6. Цифрово увеличьте 500 кратном увеличении с помощью программного обеспечения камеры. Отрегулируйте кольцо фокусировки на объективе для лучший оптический фокус. Возвращает цифровой зум до 100% (обычный режим).
    7. В разделе приобретение параметры на компьютере нажмите кнопку «Курс [Гц]» и 500 кадров в секунду.
      Примечание: Для того, чтобы разрешить зерна столкновения время масштабе динамики, Equation 14 , должны быть по крайней мере на порядок больше, чем частота введенных вибрации, Equation 15 (здесь, Equation 16 Гц)
    8. До снятия изображений, место правит масштаб в поле зрения; Это обеспечивает длина шкалы для последующей обработки данных. В разделе Параметры приобретения на программное обеспечение камеры выберите вкладку «Запись» в разделе «Live». Набор «Режим записи», «Круговой» и набор кадров для 1. Щелкните красный круг на вкладке «Live» записать одно изображение, как показано на рисунке 2b.
    9. Сохранить полученное изображение в виде файла TIFF в удобный файл каталога расположение (например, внешний жесткий диск), нажав кнопку «Файл», а затем нажмите кнопку «Сохранить приобретений». Диалоговое окно будет отображаться с множеством вариантов. Рядом с полем Тип файла в диалоговом окне выберите из раскрывающегося меню .tiff.
      1. Выберите вкладку «Параметры загрузки» в нижней части диалогового окна и нажмите кнопку «Обзор». В верхней части диалогового окна Добавьте имя папки для теста. В диалоговом окне «Обзор» Поиск и выберите нужное место (например, внешний жесткий диск) и соответствующую папку. Выбрав папку, нажмите кнопку «OK» затем «Сохранить». Откроется окно диспетчера загрузки. Файл начнет передавать и сохранены в расположении файлов, указанных в подпапке 001. После передачи изображения, на экране появится окно «Готово» статус.
      2. Удалите изображение с камеры, нажав на кнопку Удалить красный.
        Примечание: Протокол может быть приостановлена здесь.

3. сбор данных

Примечание: Если протокол был приостановлен, Камера будет нужно перезапустить. Выполните шаг 3.1. Если протокол не был приостановлен, перейдите к шагу 3.1.2.

  1. Запустите программное обеспечение камеры и включите освещение как указано в шаге 2.
    1. С программное обеспечение камеры активирован проверьте условия освещения и запустите жить так, как описано в шаге 2.2.2. для обеспечения надлежащего внимания.
    2. Выберите общее время выполнения экспериментальныхEquation 17
      Примечание: Две конкурирующие требования должны быть выполнены: i) Equation 18 должны быть достаточно долго, что статистически стационарных зерна потока условия набора, и ii) Equation 18 не должно быть так долго, чтобы производить большое количество лишних данных. Шкалы времени, на котором появляются стационарных условиях должна определяться методом проб и ошибок. Могут использоваться различные методы, различной строгости. Например i) гарантировать, что скорость время среднее зерно в фиксированной точке, или в нескольких фиксированных точках, достигает номинально фиксированной величины или величины, или ii) убедитесь, что, помимо стационарных средств, соответствующих отклонений также предположить номинально фиксированной величины. Для этого эксперимента, данные были собраны для 10.12 сек, соответствующее приобретение 5060 кадров. Задать устойчивый условия в потоке зерна после примерно 1 s.
  2. Активируйте вибрационный чаши.
    1. Распространения 150 мл отделки/смазочные соединения (шаг 1.2.4) равномерно вокруг чаши для обеспечения первоначального смачивания СМИ; и затем поместите кувшин с оставшихся составных на полу с шлангом, придает Перистальтический насос. Активируйте Перистальтический насос (как в шаге 1.2.4), переключение от «Выкл.» для «по часовой стрелке».
    2. Включите вибрационный чаши, подключив его к электрической розетке и подождать как минимум одной минуты для обеспечения даже смачивания и устойчивое движение жидкости во всем СМИ (постоянное движение жидкости возникает, когда поток жидкости, войдя в миску с Перистальтический насос приблизительно равно потока жидкости, слив из чаши умов.
  3. Захват видео и сбора данных.
    1. После того, как жидкость достигает неуклонное движение (шаг 3.2.2), активировать камеру, нажав красный значок записи на экране компьютера, а затем нажмите кнопку флажок красный триггера записи изображения для выбранного времени продолжительность, Equation 18 . Камера будет записывать изображения для указанного Equation 18 и сохранить эти образы в своей внутренней памяти. Рисунок 2a является примером одного изображения из набора 5060 снимки.
    2. После сбора данных, завершите вибрационные системы, отсоединив его от электрической розетки и отключите Перистальтический насос, щелкая переход от «по часовой стрелке», «выключено».
      Примечание: Протокол может быть приостановлена здесь.

4. процесс видео данные с PIV

  1. Подготовьте высокой скорости камеры изображения для обработки PIV.
    1. Сохранение полученных изображений в файлы TIFF после процедур, описанных в шаге 2.1.9. (В текущей системе, 5060 фотошоп собрано более 10.12 s принимает более часа для передачи). После передачи изображений, на экране появится окно «Готово» статус. Файлы будут сохранены в том же каталоге как файл калибровки в подпапке определены как 002. Удаление изображения из камеры.
    2. Преобразования цветных изображений в градациях серого изображения для обработки программным обеспечением PIV. Загрузите изображения в программное обеспечение для анализа данных с помощью функции «imread()». Преобразуйте копию изображения, используя функцию «rgb2gray()» и сохранить записи эти новые фотографии в новую папку, используя функцию «imwrite()».
      Примечание: Эта функция анализа данных процесса доступен для нескольких типов программного обеспечения для анализа данных и записывается как полная программа исследователя. Рисунок 2 c является примером просигналенное в изображения после того, как оно было преобразовано в оттенки серого и были обработаны PIV.
  2. Используйте PIV программное обеспечение для расчета скорости полей.
    1. Использование мастера импорта для импорта набора серого изображения как один кадр изображения в среде программного обеспечения PIV. Начать импорт, нажав на «Файл», а затем выберите «Импорт» и «Импорт изображений».  Появится диалоговое окно Мастер импорта изображения.  Выберите параметр «Один кадр» импорт в меню и нажмите кнопку «Добавить изображения».  Выберите Калибровка изображения и нажмите кнопку «Открыть», которая добавляет изображение «Образы для импорта» диалоговое окно список.  При импорте изображений, сначала добавьте Калибровка изображения (шаг 2.1.9), так что это верхнее изображение в списке импорта.  Снова нажмите кнопку «Добавить изображения» и выделите все данные изображения и нажмите кнопку «Открыть», чтобы добавить их в диалоговое окно «Образы для импорта».  Выбрав все нужные изображения, нажмите кнопку «Далее». Введите параметры камеры, используемые, включают скорость и пиксель поле кадра в диалоговых окнах. Нажмите кнопку «Далее» и «Готово» для завершения процесса импорта.
    2. Разделить PIV программное обеспечение калибровки изображения из набора изображений и параметры ввода длины шкалы.
      1. Если список содержимого уже не отображается, щелкните правой кнопкой мыши набор импортированное изображение и выберите «Показать список содержимого» в левой части экрана в дереве базы данных. Предполагая, что калибровка изображения был первый импортированное изображение, щелкните правой кнопкой мыши второй образ в списке и выберите пункт «Ансамбль в Сплит от здесь». Перетащите и поместите созданный набор (содержащие только изображение калибровки) изображений в место в левой части экрана под названием «Новая калибровка».
      2. Щелкните правой кнопкой мыши набор изображений недавно размещены калибровки и выберите пункт «Мера масштаб». Когда Калибровка изображения появляется на экране, установите маркеры «A» и «B» на изображении в правителя (или другой объект из знать размер если правитель не использовался) и введите расстояние между маркерами в текстовом поле «Абсолютное расстояние». Нажмите кнопку «ОК» в диалоговом окне «Мера масштаб», который будет сохранить калибровку и закрыть диалоговое окно и калибровка изображения.
    3. Создайте набор пар изображения, выбрав набор импортируемых изображений и нажмите кнопку «Анализировать». Далее выберите «Сделать двойной кадр» из списка доступных анализа методов. Выберите "(1-2, 2-3, 3-4... (N-1) двойной изображения)» стиль вариант.
      1. Откройте любое изображение в наборе изображений (за исключением калибровки изображения) и щелкните правой кнопкой мыши на изображении и выберите «Плотность». Диалоговое окно показ признанные частицы будут появляться на экране. Он будет показывать увеличено с учетом области зонд. Перейдите на вкладку Параметры в этом диалоговом и изменить «Зонд размер района» до тех пор, пока как минимум 3 частиц неизменно видели в районе зонд.  Размер области этот зонд будет размер области допроса, введенные на шаге 4.2.5.
    4. Используйте команду «Анализировать» на выбранный набор выбрать PIV, алгоритм и связанные параметры обработки изображений. Выберите «Адаптивная корреляции» метод и определить область пикселов, которые будут использоваться для определения вектора в пространстве в шаге 4.2.5. (Этот процесс делит изображения на сетке n × n пикселей «Допрос зоны»)
    5. Задайте размер области допроса найдите вкладку «Допрос районах» и выбрав любой из доступных допроса размеров области между минимум 8 пикселей и максимум 256 пикселей (для использовался этот метод, 32 x 32 пикселей). Введите значение, определенное на шаге 4.2.3.1.
      1. Для увеличения плотности векторов создан, добавьте допроса области «Перекрытие» процент, выбрав 0%, 25%, 50% или 75% совпадения из раскрывающегося меню.
    6. Выполните анализ, ведущих к измеренной зерна поле скоростей, выбрав «OK» в диалоговом окне «Адаптивная корреляции». Система начнет анализ.  Как система обрабатывает данные, на экране появится первый векторной карты. Проверьте первые несколько полей скорости для определения, если они появляются удовлетворительными по оценкам скорости и направления, как показано на рисунке 2 c. Если поле скорости не представляется реалистичным, отмените анализ сессии, повторите шаг 4.2.4 и изменить параметры анализа. (Когда анализ будет завершен, вектором поле, охватывающих FOV, будут создаваться для каждой пары изображений в наборе (шаг 4.2.3)). Рисунок 2 c показывает пример удовлетворительного векторное поле во время процесса анализа, который был накладывается на изображение серого.
      Примечание: Для каждой области допроса n × n пикселей PIV программное обеспечение сравнивает шаблон суб-grain-шкала яркие пятна в пределах области допроса против соответствующие шаблоны, захвачен в следующем изображении. Из этого сравнения, PIV программного обеспечения определяет вектор перемещения области в среднем, Equation 21 и наконец, путем деления Equation 21 приращение времени между кадрами, Equation 22 , площадь средняя скорость, Equation 23 где Equation 24 относится к допрос области Equation 24 . В текущем экспериментах, каждый допрос области состояла из n x n = 32 x 32 пикселей; Таким образом, общее количество областей допроса, дробление каждый 210 мм x 160 мм ПЗ был 47 x 35, соответствующий 1504 x 1128 пикселей.

5. процесс колебательных данных

Примечание: Шаг 5 может осуществляться одновременно с шагом 4 при использовании различных компьютерных систем или программного обеспечения для анализа.

  1. Откройте программное обеспечение для анализа данных и, используя функцию «load()» принести в акселерометра пустые данные, которые была приобретена когда вибрационный чаша была (шаг 1.2.2). Сделайте быстрый Фурье данных, используя функцию «fft()». Создайте рисунок данных, используя функцию «сюжет». Повторите с данными, было приобретено когда чашу вибрационный носителя (шаг 1.2.5).
    Примечание: Эта функция анализа данных процесса доступен для нескольких типов программного обеспечения для анализа данных и записывается как полная программа исследователя.
    1. С целью изучения молекулярных гидродинамических процессов, как правило требуется целый ряд операций обработки данных. Разделах представитель результаты и обсуждение ниже излагаются основные обработки процедур; Смотреть Keanini, и др. (2017) 12 сведения о как измеренных PIV данных может использоваться для извлечения динамичная информация о молекулярных гидродинамических систем.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Представляя представитель результаты, мы ссылаемся на континуум время шкала процессов наблюдаемых и прогнозируемых течение времени весы, Equation 25 , которые давно относительно шкалы времени столкновения характеристика зерна, Equation 26 Equation 27 и частицы время шкала обрабатывает как тех, кто наблюдал и предсказал в течение времени весы, Equation 28 , порядке на, или меньше, чем Equation 29 Equation 30 где Equation 31 частота вибрации зерна медиа контейнера.

Предлагаемая техника обеспечивает одновременное, интегрированный, наложенного экспериментальной информации на сингл частиц и несколькими частица, случайные и составляет в среднем время динамика сохранившиеся по шкале времени составляет от обратной PIV камеры дискретизации, Equation 32 для Длина любого заданного экспериментальный запуск, Equation 33 для получения результатов, представленных здесь, Equation 34 камеры кадров в секунду и Equation 35 = 10.12 s.

Результаты организованы следующим образом. Во-первых мы покажем, используя представитель видео клип, который все измерения получаются в сильно неравновесных условиях, в которых СМИ зерна уплотненного двигаться в коллективных, жидкость как потока; Смотрите Дополнительные фильмы 1a-c . Наличие локального термодинамического равновесия, LTE, наблюдается в области допроса произвольным, пространственно ограниченных камеры на поверхности гранулированных потока, затем продемонстрировал; Смотрите Рисунок 3. Свидетельства о слабых неравновесного отклонениях от LTE — проходит в масштабах отдельных частиц и производимые циклических инъекции колебательной энергии в СМИ зерна — затем представил; Смотрите Рисунок 4. Наконец в качестве средства демонстрации, что долгосрочной время масштаб, неравновесность гранулированных потоков может разумно прогнозироваться с использованием крупнозернистой версий точное, дискретные, частица Шкала массы и импульса законов сохранения, здесь, Навье-Стокса (NS) уравнения, мы представляем сравнения наблюдаемых усредненного времени зерновой полей потока против тех прогнозам NS уравнений; Смотрите Рисунок 6.

В наших экспериментах мы исследуем вибрации driven динамика восьми различных зерновых СМИ, каждый тип средств массовой информации, характеризуется данной фигуры, или смесь форм, плотность массы и характерный, фиксированный набор измерений. Все эксперименты СМИ Чаша заполняется с фиксированной общей массой зерна СМИ, и частота и амплитуда чаши фиксируются в 29.3 Гц и 2 мм, соответственно. Как изображено в дополнительные фильм 1a, наблюдается шаблонов потока зерна, являются для всех восьми СМИ, качественно аналогичными: медленно, устойчивый, трехмерные винтового потока, отражающие доминирующей, радиально внутрь компонента, в котором СМИ потоков из внешних чаши граница радиально внутрь к чаше внутренние границы, в сочетании с слабой азимутальной компонент. Таким образом в отличие от рассеяния света и нейтронные измерения, измерения одной частицы - и мульти-particle-шкала статистической механики должны здесь проводиться присутствии неравновесного течения.

Уплотненного зерна системы позволяют, мы считаем, чтобы быть первой экспериментальной демонстрации местных термодинамическое равновесие в рамках неравновесной потоков жидкости. Как показано на рисунке 3, нормированные гистограммы измеренных горизонтальное зерно своеобразный скорости, полученные в зоне допроса фиксированной 4 x 4 мм на поверхности зерна ворс, хорошо подходит к функции распределения Максвелла-Больцмана (МБ). MB дистрибутивов, в свою очередь, обеспечивают убедительные доказательства нескольких фундаментальных динамических свойств: i) они согласуются с наличием столкновения время шкала (dissipationless) гамильтониана динамики, ii) они согласуются также с наличием скорость независимые interparticle потенциальных энергий, а также потенциал независимые кинетической энергии и iii) они обеспечивают убедительные доказательства местных, макроскопической, Механическое равновесие. Важно отметить, что все эти возможности могут интерпретироваться как macroscale воплощения традиционно предполагается в равновесие жидкости государство молекулярных гидродинамических систем динамических свойств.

Чтобы разоблачить статистической механики отдельных зерен, местные своеобразный скорости зерна должны быть извлечены из измеренных местных зерна скорости: я) во-первых, периодические спектральных составляющих в рамках местных измеренной скорости, отражающие упругие вибрации твердых как зерна ворса, должны быть отфильтрованы из (PIV-) измерения, время разной скорости наблюдается в точке допроса. II) далее, местные фильтруют скорость записи, представляющий компонент чисто жидкости как потока зерна динамики, используется для определения местных, средняя скорость время (за весь экспериментальный период, Equation 36 iii) наконец, местные средняя скорость (отфильтрованное) вычитается из времени местные отфильтрованных скорости. Результате время различной скорости записи, таким образом, представляет местные своеобразный скорости жидкости, как отмечено в точке допроса.

За пределами тенденция вернуться во всех местах, к LTE, макроскопической динамических систем – если они должны служить верно аналогов молекулярных гидродинамических систем жидкость государство - должны обладать второй набор решающее значение свойства: слабая случайные колебания от местного равновесия, происходящие на столкновения и суб-collision-время весы, которые согласуются с обобщенной Langevin dynamics. Здесь, как показано на рисунке 4, нормализованных сеялка (своеобразный) скорость автокорреляционная функция, Equation 37 , экспонаты той же качественной структуры, давно предсказано в MD моделирования плотной газов и жидкостей в2,13 : i быстрое, не экспоненциальный, суб-collision--шкала времени распада для слегка отрицательные значения, следуют ii) расширенное, медленно, подход обратно к нулю. Физически и снова в соответствии с MD-предсказал сингл молекула динамика в густой жидкости2,4 долго негативные хвост в показано на рисунке 4 , по-видимому, отражают коллективное влияние соседних зерна, на движение 12отдельных зерен. В теоретическом плане, мелкосерийное время временная структура Equation 38 полностью соответствует и объяснимо по, обобщенной Langevin dynamics2.

Еще один динамичный ингредиент, необходимые для создания прогностической макроскопических аналого-молекулярных гидродинамических систем жидкость государство центры на коллективные гидродинамики. Во-первых, на долгое время весы – длинные относительно Equation 39 - и на большой длины весы – большой относительно измерении характерные зерна, Equation 40 -гидродинамика макроскопической системы должны проявлять такую же структуру модальных ответ предсказал и наблюдается в жидкости государство молекулярных систем2,9,10. Как отмечалось выше, ответ густой жидкости систем к спонтанным колебаниям и навязанным беспорядки - например, пучков частиц в экспериментах рассеяния и малым амплитуда вибрации в наших экспериментах – состоит из двух viscously затухают противодействия распространения звуковых режимов, два, расцеплено, диффузионные вихревые режимы и диффузионного тепловой (энтропия) режим. Во-вторых долгосрочной время масштаб, длина крупномасштабных коллективной динамики макроскопических систем N-частиц должны как молекулярных систем – следовать NS уравнений (в том числе, опять же, сохранения массы и энергии).

В настоящее время, относительно макроскопических модальных ответ, у нас есть только косвенные экспериментальные доказательства режимы акустических затухающих жидкости государство : как показано на рисунке 5, твердотельные акустические стоячие волны, на введенных вибрации частота, Equation 41 а также гармоники Equation 41 наблюдаются в нашей зерна уплотненного сваи. К сожалению из-за ограничений в рамках нынешней экспериментальной системы, мы не наблюдаем акустическая режимы в спектрах скорости местных своеобразный жидкости . Для того, чтобы возбуждать такие режимы, новые эксперименты будет осуществляться в котором чашу СМИ будет подлежать циклического воздействия. Основываясь на однозначные существование твердотельных акустических режимов, мы ожидаем, что этот подход будет подвергать акустическая режимы жидкости состояний.

Напротив у нас есть убедительные доказательства того, что коллективные, макроскопической, давний и крупномасштабных динамика зерна уплотненного сваи подчиняться NS уравнений. Как показано на рисунке 6, PIV-измеряется установившемся распределение скоростей, измеренная на поверхности уплотненного ворс хорошо предсказано NS уравнений14. Здесь, как подробно указано в Маллани и др. 14, уравнения решаются численно в домене прямоугольный, плоский, соответствующие поверхности ПЗ, используемых в PIV скорости поля измерений14. Моделирование использовать вязкости экспериментально измеренная эффективной зерна и навязать пространственно различной скорости граничные условия, определяется PIV измерений, на трех из четырех границ домена. Хотя моделирование предполагает строго две мерных потока, где фактический поток трехмерных и не учитывает наличие чашу СМИ центрального хаба (последний давая чаши пончик/тороидальной формы), среднее между прогнозируемые и фактические ошибки величины скорости являются лишь порядка 15%.

Figure 1
Рисунок 1: вибрационные системы экспериментальной установки с камеры и освещения. Эта система состоит из кольцевого полиуретановые чаши с наружным диаметром 600 мм, с одно скорость (1740/мин), несбалансированные мотор. Камеры и системы освещения приостановлено выше вибрационная чаши и придает для поддержки структур или Штативы не соприкасался с вибрационный системой. Это гарантирует, что движение чаши не вызывает движение в камеру или свет. Перистальтический насос обеспечивает устойчивый поток жидкости для смазывания средств массовой информации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Дополнительные фильм 1: типичный зерна потока видео. () A типичный клип потока зерна, что захвачен высокой скорости камеры. (b) медленное движение видео СМИ, претерпевает тангенциальном потоке вокруг стационарных заготовки (c) медленное движение видео СМИ, претерпевает нормального потока в стационарных заготовки. PIV-измеренная скорость поля (c) сравниваются скорость теоретически вычисляемого поля на рисунке 6. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эти файлы.

Figure 2
Рисунок 2: пример обработки и пост обработки изображений. () A типичный ПЗ одного изображения принятые высокой скорости камеры. (b) типичный калибровки изображения с масштабной линейкой. (c) Zoomed ввиду вектор скорости карта накладывается на первый кадр Двойная рамка изображения, используемые для вычисления векторов. Векторы представляют собой движение частиц между первой и второй рамы Двойная рамка. Скорость варьируется от ~ 0 м/с (темно-красный) до 0,17 м/с (желтый) на этом рисунке. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3: экспериментальные свидетельства местных статистических механические равновесия. Распределение скоростей горизонтальных своеобразный (случайных) зерна, измеренный в точке в (f), подходят по две мерных дистрибутивов скорость Максвелла-Больцмана (МБ). (a-e) изображает скорости (v) и функции плотности вероятности (pdf) измеряются в единицах см s-1 и s см-1, соответственно, и красный весы представляют 1 см, тип зерна. Зерна показано: () RS19K; (b) смешанная техника; (c) RS1010; (d) RCP0909; и (e) RS3515. Эта цифра была изменена с Keanini и др. в науке сообщает (2017)12. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4: одно зерно, мелкосерийное время динамика. Автокорреляционная функция скорости, Equation 42 , для одного зерна, как функция характерные количество зерна столкновений, Equation 43 , где t — время запаздывания и Equation 31 является частота вибрации. Шкала времени столкновения, одно зерно динамика экспонат тенденции, качественно передразнивать те предсказал в молекулярных жидкостей и плотных газов, включая: (i) ловушке динамика частиц, здесь определяется континуум ответ жидкости зерна колебательных заставляя12, (ii) быстрое, не экспоненциальный распад в Equation 38 , в соответствии с обобщенной динамика Ланжевена12и (iii) проявление плотного газа, жидкого и смешанные жидкость твердое термодинамические фазы12. Этот показатель был изменен с Keanini и др. в науке сообщает (2017)12. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 5
Рисунок 5: колебательных ответ вибрации. Амплитуда спектры15, определяется из местных измерения скорости зерна PIV и одновременное контейнера ускорение измерений, показаны в ( и b), соответственно. PIV измерения расположение показано на рисунке 3f; зерна контейнера ускорений получаются из внешнего контейнера. Резонансные Акустические волны в системе ворс контейнера зерна, проявленная пики в спектре (а), номинально совпадают с резонансная акустическая режимы возбужденных внутри порожнего контейнера, показано в (b). Гидродинамики как отдельных зерен и кучу всего зерна подвергаются фильтрации твердых как акустическая характеристика. Эта цифра была изменена с Keanini и др. в науке сообщает (2017)12. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 6
Рисунок 6: сравнение измеренных PIV и PIV предсказал поля скорости. () PIV - измеренной скорости поле для нормального потока вокруг стационарных заготовки (ПЗ был ограничен 91 x 198 мм соответствует CFD указанный район) накладывается на изображение вибрирующих СМИ, используемый для создания векторной карты; (b) предсказал CFD скорости поле для нормального потока вокруг стационарных заготовки. Этот рисунок 6b был изменен с Диссертация ММСП J. Navare16. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Чтобы использовать сваи уплотненного зерна как макроскопические аналогов для изучения молекулярных гидродинамических процессов, экспериментатор должен, с одной стороны, узнать и использовать четыре основных измерений и с другой стороны, мастер несколько основных элементов равновесия и неравновесной статистической механики. Сосредоточив внимание сначала на экспериментальных измерений, к ним относятся: i) измерение динамики отдельных зерна путем измерения скорости сингл частица автокорреляционной функции, ii) измерение скорости поверхности зерна средний/большой-время-шкала времени поля, iii) измерение зерна СМИ эффективной вязкости и iv) Измерение спектров вибрации СМИ чаши, пустые и заполненные с средствами массовой информации.

Измерение скорости одной частицы автокорреляционной функции

Случайная динамика индивидуальных частиц, молекул в микромасштабные систем или вибрации зерна в рамках нынешнего метода, изучаются через измерение скорости автокорреляционной функции одной частицы, Equation 38 2. Для небольших, например, молекулы двухатомного и трехатомных Equation 38 в молекулярных жидкостей может быть определен только путем MD моделирование2,6,7. Напротив Equation 38 для отдельных зерен в жидкость как зерна уплотненного сваи могут определяться экспериментально. В частности, с тем чтобы надежно мера Equation 38 , количество изображений, Equation 45 получены для любого заданного зерна, проходя через выбранный (камера) допроса район, Equation 46 должно быть в порядке, или должен превышать характерную количество зерна столкновений, Equation 47 для Equation 38 разрушаться от первоначальной величины 1, Equation 48 , некоторые небольшие, почти нулевой величины. Для зерна, которые существуют в эффективное жидкое состояние12 Equation 38 разлагается быстро на слегка отрицательные величины – см., например, Рисунок 4 – и затем медленно reapproaches нулевой. В этих обстоятельствах Equation 49 может быть оценена как характеристика количество зерна столкновений, которые происходят до мгновенно, Equation 50 при Equation 51 таким образом, Equation 52 где Equation 53 частота вибрации чаша введенных зерна. Наконец Equation 45 может быть оценена как Equation 54 где Equation 55 представляет либо стороны длину области допроса (квадрат), Equation 56 или характерным измерение, связанное с Equation 46 Equation 57 (PIV-) измеряется Усредненная по времени скорость величины на центроид Equation 46 и Equation 58 частота кадров камеры. Обратите внимание, в наших экспериментах, Equation 59 Equation 60 Equation 61 Equation 62 Equation 63 , так что Equation 64 и, таким образом,Equation 65

Измерения, необходимо подвергать гранулированных жидком состоянии гидродинамики

Упругие волны режимов, специально Фонон режимов, возбужденных как внешними средствами и случайных термические флуктуации, известны в жидкости17,18. Как показано на рисунке 5, зерна уплотненного сваи также проявлять твердых как эластичный реакцию колебательных принуждение. Для того, чтобы изолировать свойства жидкости как куча уплотненного зерна, должны выполняться два измерения: я) режимы упругих волн в рамках сваи должны быть определены путем измерения ускорения спектр медиа контейнера под оба (медиа-) загружается и выгрузка условия и ii) зерна усредненная по времени скорость должна быть измерена, либо на центроид небольшой допроса области если исследования динамики жидкости состояния отдельных зерен, или более (много) большей площади допроса, если изучение коллектив , динамики континуума поля потока жидкости зерна.

Получив эти измерения, а затем подробно изложены в Keanini и др. 12 , чисто упругой/твердых как спектральных составляющих PIV-измеряется общая скорость – для одного зерна или для коллекции зерна – фильтруется из измеренных спектры всего, скорость зависит от местоположения и времени. Важно отметить, что результат, как предполагается, представляют собой чисто жидкости как динамика уплотненного зерна. Учитывая скорость жидкости отфильтрованных зерно зависит от местоположения и время – в точке или через расширенную область – то, в зависимости от задачи, можно выполнить ряд процедур простой обработки данных. Например если кто-то заинтересован в сравнении потока зерна наблюдается континуум поля против тех, кто предсказывали данной гидродинамические модели, например, NS уравнений, и затем поле местоположение зависимых усредненная по времени скорость может определяться просто вычислений Среднее время каждого местоположения зависимых, время различной, фильтрация скорость. См., например, на рисунке 6, выше. Если динамика местоположение- и своеобразный зависящих от времени, то есть, случайные поля представляют интерес, зависящие от местоположения усредненная по времени скорость (отфильтрованные) вычитается из (отфильтрованные) общая скорость зависит от местоположения и времени. Этот шаг обработки требуется, например, с тем чтобы определить функции автокорреляции скорости одной частицы, Equation 66 например, смотрите Рисунок 4.

Наконец, эффективное динамической и кинематической вязкости, Equation 67 или Equation 68 где Equation 69 и Equation 7 является эффективным зерна плотность жидкости14 представляет Центральный неравновесных гидродинамических транспорта свойство, связанное с вибрированные зерно течет. К примеру, экспериментально и теоретически определены значения Equation 67 или Equation 70 требуются в вычислительной гидродинамического моделирования потоков зерна. С точки зрения основных экспериментальные значения Equation 67 или Equation 70 необходимы для проверки статистической механических предсказания этих свойств12. Важно отметить, что наша группа вскоре сообщит простой viscometric техника для измерения эффективной динамической и кинематической вязкости для большой семьи уплотненного зерна, как было отмечено в нашей экспериментальной системы.

Теоретические элементы

В этом разделе мы выделить минимальный набор теоретических идей и методов, которые экспериментатор должен стать acquainted с, при попытке использовать сваи уплотненного зерна как аналог для изучения и прогнозирования молекулярных гидродинамики молекулярной жидкости систем. Следующее применяется к классической, в отличие от квантовых жидких систем; Предлагаемые ссылки являются, в большинстве случаев, представитель большого числа документов, монографий и книг. Эти идеи и методы наиболее часто разделены на две категории, равновесной и неравновесной статистической механики систем N-частиц.

В статистической механике равновесия экспериментатор должен сначала модель системы Гамильтониан19. Гамильтониан описывает динамику столкновения и суб-collision-время масштаба N-частиц системы и обычно состоит из термин моделирования системы всего поступательной кинетической энергии, термин моделирования полная потенциальная энергия системы и в случаи, когда частицы проходят значительные вращательное движение, термин, захватив полная кинетическая энергия вращения. Чтобы подключить динамики Гамильтониан системы N-частиц к связанные равновесия термодинамических функций, такие как внутренней энергии системы, эффективной системы температуры или давления, один обычно затем выбирает соответствующий статистический ансамбль. Для систем N-частиц таких как те учился в настоящем документе, которые возбуждаются номинально фиксированной источник энергии - здесь, смешанных вибраций одной частоты двигателя - фиксированной энергией микроканонический ансамбль19,20 , 21 является подходящим. Однако, так как термодинамические вычисления, например вычисление энтропия системы, обычно трудно в этом ансамбле, Канонический ансамбль19 обычно является лучшим выбором и, Кроме того, производит же термодинамического равновесия функции, полученные через микроканонический ансамбль.

Гамильтониан системы и выбранного статистический ансамбль, один затем создает функцию секционирования системы Q = Q (N, V, T)19,23, где V и T являются объем равновесия и температуры системы. Физически2319,, Q содержит все возможные энергии государствам, которые, в принципе, доступны для системы. Практически, учитывая Q и так называемые отношения мост19,23 подключения дискретной N-частиц системы динамика термодинамические функции равновесия19,23, и затем все равновесия термодинамические свойства, связанные с системой N-частиц может быть рассчитана. Мы выделить дополнительную точку: взаимодействующих систем, таких как высокий реституции зерна сваи, обусловлен низкой амплитудой вибрации12,9,функции пара корреляции19 обычно появляется (в разделе функция, Q) и должны быть определены, с тем чтобы определить равновесие термодинамических свойств.

Неравновесная статистическая механика исследования спонтанной, т.е., тепловые и спонтанной,-навязанным отклонения от локального термодинамического равновесия, где последний возникают вследствие пространственных градиентов в массе, импульс, и/или энергию. Для того чтобы интерпретировать и прогнозирования динамики неравновесных систем уплотненного зерна, и предполагая слабые отклонения от местных равновесия - изображение себя, например, в континуум течений жидкости регулируется уравнений NS - четыре теоретические инструменты должны быть уроки и освоил.

Во-первых, учитывая динамику неравновесных отдельных зерен, GLE и простой, свободной памяти Ланжевена уравнение (LE)2,9,11 основу строгий для изучения этой функции. В частности короткие, столкновения время шкала, сеялка динамика, в густой жидкости подобных государств12, лучше моделируется с помощью GLE, в то время как на более длиннее время весы - от, скажем 10 времен столкновения и больше - LE, описывающих динамику броуновская частица, является соответствующие12.

Во-вторых для того чтобы предсказать эффективной зерна вязкости, а также эффективной зерна самодиффузии коэффициенты2 -, во-первых, основные транспортные свойства требуется для точного моделирования континуум потока зерна уплотненного жидкости, зеленый-Кубо отношения2,9,23 доступны. Чтобы применить зеленый-Кубо отношений, экспериментатор должен учиться, как они получены; относительно простой язык можно найти, например, в Boon & Yip2.

Третий инструмент, необходимый для изучения неравновесной статистической механики зерна уплотненного систем соответствует строгий грубый graining процедуры9,12 , recasts точное, дискретных частиц версии массы, законы сохранения импульса и энергии в континуум, т.е., NS, форму. Таким образом, процедура представляет основные мост для строго вытекающих континуум уравнений, управляющих жидкость как, коллективной динамики системы уплотненного зерна, а также концептуальной основы для понимания близкую связь между термодинамические свойства локального равновесия, как давление, температура, скорость звука и теплоемкости, неравновесность, континуум перевозок массы, импульса и энергии.

В-четвертых чтобы разоблачить и интерпретировать длина крупномасштабных, гидродинамического режимов2,9 , которые пронизывают молекулярных жидкостей и уплотненного зерна систем12, экспериментатор должен стать acquainted с анализа Эти режимы. Кратко континуум ответ молекулярных жидкостей на рассеяние балки1,2,9, и аналогичным образом, континуум ответ зерна свай на вибрации12, показывает существование пяти, связанных, линейная ( т.е., слабый), коллективные режимы. Режимы возникают из пяти, в сочетании, континуум массы, уравнения сохранения импульса и энергии и физически, выявить модальных процессов, взаимодействующих пространственные различия в сохранение свойств. Эти пространственные различия, в свою очередь, диск континуум перевозки этих свойств.

Модификации и устранение неисправностей

Для измерений PIV диаметр чаши может быть изменен (увеличено) до точки, где поле зрения камеры перпендикулярно над почти плоская часть области проверки, которая будет удалить больше выражены эффекты краев. Дополнительные методы могут быть добавлены для измерения других переменных, таких как силы или давления.

Механические части экспериментальной установки надежны и требуют очень мало неисправностей. Если средства массовой информации, как представляется, быть слипания, ФК решение ставка может быть увеличено для обеспечения относительно плавным движением.

Большинство устранение неисправностей бы в системах анализа данных или PIV. Первая общая проблема возникает, когда образы не импортируются в правильной последовательности. Набор изображений могут сортироваться неправильно в файловой системе компьютера если он нумеруется с помощью отрицательных и положительных чисел, как в случае, если камера настроена для запуска после получения первоначального буфера изображений. В файловой системе могут разместить отрицательно пронумерованные изображения непосредственно рядом с их соответствующими положительно пронумерованных изображение, которое вызовет набор изображений для импорта в среде программного обеспечения PIV в неправильном порядке, что в свою очередь приводит к неправильной создание двойной кадры. Повторно ярлык изображения, используя только положительные числа, чтобы убедиться, что они сортируются в правильной последовательности.

Если система PIV дает ошибки при импорте изображений, это скорее всего из-за изображения, находясь в неправильном формате. Обеспечить изображения серого, с помощью программного обеспечения для обработки данных и сохраненные в формате TIFF перед импортом в среде программного обеспечения PIV.

Калибровка ошибки также может быть общих, но не всегда признается до завершения обработки. PIV программной среды отделяет наборы импортированного изображения в «Runs», каждый из которых имеет свой собственный уникальный калибровки. Таким образом каждый новый запуск должен включать калибровки изображения (шаг 2.2.7). Калибровка изображения могут быть повторно использоваться между запусками только если нет абсолютно никаких изменений в экспериментальной установки или поле зрения. Новый набор изображений может быть импортирован в существующий если заявил, что запуск выбран до начала процесса импорта (шаг 4.2.1). Это позволит использовать запуск существующих калибровки изображения новый образ, но должно быть сделано только в том случае, если все наборы изображений в перспективе регистрируются с использованием такой же камерой.

Ограничения

Основные ограничения метода измерения PIV, в ее нынешней конфигурации, является, что он не может измерить компонент скорость вертикальной зерна, перпендикулярно номинально горизонтальной свободной поверхности зерна кровати. Наши наблюдения, однако, указывают, что долгосрочной-время-шкалы, непрерывного потока зерна остается по существу горизонтальной на свободной поверхности, в то время как компонент вертикальной, короткие сроки, случайные (своеобразный) скорость вероятно тот же порядок величины ( два) измеряется горизонтальных своеобразный компонентов. Таким образом это ограничение имеет незначительное влияние на анализ поверхности кровати зерна непрерывного потока, в то время как это разумно предположить, что мелкосерийное время вертикальный случайное движение разделяет те же статистические свойства измеряемых для горизонтальных компонентов 12.

Значение в отношении существующих методов

Насколько нам известно это первое исследование, чтобы продемонстрировать, что зерна уплотненного свай может использоваться как интеллектуальный analog для изучения молекулярных гидродинамических процессов жидкость государство. Существует два подхода для изучения динамики молекулярном уровне в плотных жидкостей и газов, один из которых измеряет свет, нейтроны или звук высокой частоты, вычислительно, разбросанных от допроса том1,2и другие, Имитация молекулярных динамических систем6,7 . Результаты от настоящего эксперимента значительны, поскольку они показывают, что молекулярные гидродинамические процессы можно теперь непосредственно наблюдать с помощью макроскопических экспериментальные измерения вибрации зерна ворс динамики. Одинаково значительные, макроскопической статистических механические и континуум потока модели, которые были разработаны в данном исследовании позволяют последовательной, количественные толкования и прогнозирования динамики равновесной и неравновесной, сеялка и многолетних зерно. Теперь экспериментатор может изучить эти процессы непосредственно, в обход, например, цикличность моделирования, или технически сложных измерения рассеяния частиц на молекулярном уровне. Кроме того здесь теоретические рамки могут использоваться для оправдания вычислительной жидкости динамических (CFD) моделирование в подобных потоков14

Будущие приложения

Макроскопические экспериментальные методы и теоретические модели, разработанные здесь также может использоваться для изучения различных отделочных процессов, например, вибрационных отделочных14, которые являются важными в производстве широкого спектра механических массы компоненты. Кроме того основные начала здесь будет продолжена как мы исследуем динамические соединения между вибрации, высокой реституции зерна сваи и молекулярных гидродинамических систем жидкость государство. Модель, используя метод дискретного элемента (DEM) также находится в стадии разработки и будет использоваться для моделирования трехмерных динамических поведение вибрационных отделочных процессов, а так же вычислительно изучая молекулярные гидродинамики уплотненного зерна систем. [DEM отличается от вычислительной гидродинамики (CFD), в том, что моделирование CFD регулируются NS уравнений, в то время как модели DEM регулируются Столкновительное ньютоновской частицы динамики.]

Важнейшие шаги в протоколе

Наиболее важные шаги в этом протоколе с самого начала является первоначальной настройки или общей системы, специально местоположение камеры относительно чаши, освещение должно быть диффузных, таким образом, чтобы она равномерно покрывает FOV, убедитесь, что есть без отражений, которые вызывают блики в изображения, устойчивый поток ФК и калибровка системы PIV. При установке чаши и камеры штатив/леса, необходимо проверить, что вибрационная система не трогать любую часть камеры или камеры системы поддержки для обеспечения того, чтобы камера абсолютно устойчивым на протяжении тестирования. Адекватное освещение должны присутствовать на площади весь тест, чтобы убедиться, что камера может подобрать отдельные части средств массовой информации в течение всего испытания и что тени не создавать дополнительных призрак штук. Первоначальное количество раствора должны быть сохранены через средства массовой информации до начала вибрационные системы для обеспечения средств массовой информации «смазана» и не склеиваются в начале теста. Если куски держаться вместе, они больше не представляют молекул, влияющих друг на друга, и они вызывают трения, который носит вниз СМИ и изменяет их размер и масса. Если калибровка системы PIV, или переменные не введены в систему правильно, система даст ложные вектор направления и величины. Чтобы убедиться, что калибровка является точной, правитель должен быть перпендикулярным к камере с шкалой, легко читаемым в изображении.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы не имеют ничего сообщать.

Acknowledgments

Эта работа была поддержана Управлением военно-морских исследований (ОНР N00014-15-1-0020) [Tkacik и Keanini] и исполнена в университете Северной Каролины в Шарлотты Motorsports исследований Lab. полировки СМИ был подарен Розлер.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Vibratory Polishing Bowl Raytech AV-75
Flow Meter Peristaltic Pumps 913 Mity Flex
Scale Pelouze 4040
Triaxial Accelerometer PCB Piezotronics PCB 356B11 Accelerometer with Sensor Signal Conditioner
Data Acquisition Computer IBM Thinkpad Used with high speed camera
High Speed Camera Redlake Motionxtra HG-XR
Zoom Lens Tamron Model A18 18-250mm F/3.5-6.3 
High intensity Light ARRI EB 400/575 D
Data Processing Computer Dell Dell Precision Tower 7910
PIV Software  Dantec Dynamics Dynamic Studio 2013 version 3.41.38
Data Acquisition Hardware National Instruments SCXI SCXI-1000 Chasis with SCXI 1100 Card and SCXI 1303 Adapter
Data Acquisition Software National Instruments LabVIEW 2012
Data Processing Software MATHWORKS MATLAB
Polishing Media Rosler RSG 10/10S Multiple media types used (mixed, spherical, triangular)
Polishing Solution Rosler FC KFL (3%) 3% soap solution with water
Ruled Scale Swiss Precision Instruments 13-911-3
Graduated Cylinder Global Scientific 601082

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Berne, B. J., Pecora, R. Dynamic Light Scattering. , John Wiley and Sons Ltd. (1976).
  2. Boon, J. P., Yip, S. Molecular Hydrodynamics. , McGraw-Hill. (1980).
  3. Brown, J. C., Pusey, P. N., Goodwin, J. W., Ottewill, R. H. Light scattering study of dynamic and time-averaged correlations in dispersions of charged particles. J. Phys. A: Math Gen. 5 (8), 664-682 (1975).
  4. Wainwright, T. E., Alder, B. J., Gass, D. M. Decay of time correlations in two dimensions. Phys. Rev. A. 4, 233-236 (1971).
  5. Evans, D. J., Morriss, G. P. Statistical Mechanics of Nonequilibrium Liquids. , ANU E Press. (2007).
  6. Levesque, D., Verlet, L. Computer "experiments" on classical fluids, III. time-dependent self correlation functions. Phys. Rev. A. 2, 2514-2528 (1970).
  7. Levesque, D., Ashurst, W. T. Long-time behavior of the velocity autocorrelation function for a fluid of soft repulsive particles. Phys. Rev. Lett. 33, 277-280 (1970).
  8. Lovesey, S. W. Dynamics of solids and liquids by neutron scattering. Lovesey, S. W., Springer, T. , Springer-Verlag. (1977).
  9. Forster, D. Hydrodynamic fluctuations, broken symmetry, and correlation functions. , Perseus. (1990).
  10. Mountain, R. D. Generalized hydrodynamics. Adv. Mol. Relax. Processes. 9, 225-291 (1977).
  11. Zwanzig, R. Time-correlation functions and transport coefficients in statistical mechanics. Ann. Rev. Phys. Chem. 16, 67-102 (1965).
  12. Keanini, R. G., et al. Macroscopic liquid-state molecular hydrodynamics. Sci. Rep. 7, 41658 (2017).
  13. Kushick, J., Berne, B. J. Role of attractive forces in self-diffusion in dense Lennard-Jones fluids. J. Chem. Phys. 59 (7), 3732-3736 (1973).
  14. Mullany, B., et al. The application of computational fluid dynamics to vibratory finishing processes. CIRP Annals. , (2017).
  15. Fleischhauer, E., Azimi, F., Tkacik, P. T., Keanini, R. G., Mullany, B. Application of particle imaging velocimetry (PIV) to vibrational finishing. J. Mater. Process. Technol. 229, 322-328 (2016).
  16. Navare, J. Experimental and computational evaluation of a vibratory finishing process. , University of North Carolina at Charlotte. Charlotte, NC. MSME thesis (2017).
  17. Bolmatov, V., Brazhkin, V., Trachenko, K. The phonon theory of liquid thermodynamics. Sci. Rep. 2, 421 (2012).
  18. Elton, D. C., Fernandez-Serra, M. The hydrogen-bond network of water supports propagating optical phonon-like modes. Nat. Commun. 7, 10193 (2016).
  19. Pathria, R. K., Beale, P. D. Statistical mechanics. , 3rd ed, Elsevier. (2011).
  20. Gibbs, J. W. Elementary principles in statistical mechanics. , University Press. (1902).
  21. Toda, M., Kubo, R., Saito, N. Statistical physics I. , 2nd ed, Springer-Verlag. (1992).
  22. Kubo, R. Statistical mechanical theory of irreversible processes. I. J. Phys. Soc. Japan. 12, 570-586 (1957).
  23. Kubo, R., Toda, M., Hashitsume, N. Statistical physics II: nonequilibrium statistical mechanics. , Springer. (1991).

Tags

Машиностроение выпуск 130 макроскопической молекулярной жидкого гидродинамики частица изображения Велосиметрия зерна физики густой жидкости взаимодействия статистической механики механики сплошных сред вибрировал зерна ворс
Аналоговый макроскопических методика для изучения молекулярных гидродинамические процессы в плотных газов и жидкостей
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Dahlberg, J., Tkacik, P. T.,… More

Dahlberg, J., Tkacik, P. T., Mullany, B., Fleischhauer, E., Shahinian, H., Azimi, F., Navare, J., Owen, S., Bisel, T., Martin, T., Sholar, J., Keanini, R. G. An Analog Macroscopic Technique for Studying Molecular Hydrodynamic Processes in Dense Gases and Liquids. J. Vis. Exp. (130), e56632, doi:10.3791/56632 (2017).

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