Name: Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-02-27T15:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 2 s
Description: Keşfedin, türbülans araştırmaları için üç boyutlu parçacık takip akımları (3D-PTV) sisteminin kurulumunu ve optimizasyonunu. Bu yöntem, jet akışı karakteristiklerini inceleyerek Lagrange akış dinamiği hakkında değerli bilgiler sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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

1. Laboratuvar Güvenliği <ol><li> 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. <ol><li> yüksek sıcaklıklarda (~ 3.000 K renk sıcaklığı) çalışmasına halojen ışıkları ile doğrudan temastan kaçının. </li><li> söz konusu akışını ısıtma önlemek için, veri satın alırken sadece AÇIK ışığı tutun. </li><li> her türlü kağıt dahil olmak üzere, ışık kaynağına yakın uzak bütün yanabilir malzemelerini saklayın. </li></ol></li></ol> 2. Deney Seti-up <ol><li> Uygun Lens seçin <ol><li> Kalibrasyon sorunları önlemek için düşük sapma ile bir lens seçin. Tavsiye edilen mercek tipleri telefoto ya da mikro lensler vardır. </li><li> 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 &#39;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&#39;lik bir odak uzunluğuna sahip bir mikro lens F / 2.8D odak oranı ile kullanılır. </li></ol></li><li> Mount View Splitter ile Kamera ayarlayın ve. <ol><li> 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. </li><li> kamera monte ve birincil aynanın merkezi ile görüntü tesadüf merkezini ayarlamak. </li><li> 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). </li><li> 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. </li></ol></li><li> Sorgulama Cilt içine Kalibrasyon Hedef yerleştirin. <ol><li> Kameraya doğru bakan bir yükseklik ayarlı platform üzerinde kalibrasyon hedefini yerleştirin. </li><li> 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. </li></ol></li><li> Dağı ve Dört görünüm Splitter İkincil Aynalar ayarlayın. <ol><li> tam yakalama sağlayan sorgulama bir mesafede birincil ayna bulun. Bu (Figür bu gösteri için 0.2 me 1). </li><li> 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. </li><li> Diğer üç aynalar için bu işlemi tekrarlayın. Birincil ayna ile ilgili tüm ikincil aynalar geometrik simetri kontrol edin. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol></li><li> (Işık kaynağı yerleştirins doğrudan sorgulama hacmi bakan). kamera sensörü üzerinde zarar görmemesi için ışığı ayarlarken kamera örtülü olması emin olun. <ol><li> ışık kaynağı eşit tüm soruşturma hacmi üzerine dağıtılmış olup olmadığını kontrol edin. </li><li> 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. </li></ol></li></ol> 3. Set-up Optimizasyon <ol><li> açın ve Görüntü Kalitesi artırmak için Kamera Ayarlar ayarlayın. <ol><li> Birincil ayna aracılığıyla yansıması eşit ikincil ayna dört görünümlerde odaklı kadar objektif büyütme ayarlayın. </li><li> görünüm splitter görüntüleri simetrik olup olmadığını kontrol edin ve dört görünümleri kalibrasyon hedef görüntünün simetri gözlemleyerek sorgulama hacmini yakalamak. </li><li> 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. </li><li> 550 Hz (o bkz, özellikle uygulamaya bağlıdır) olarak istenen kare hızını ayarlamak ve kayıt yazılımı buna göre ışık duyarlılığını en üst düzeye çıkarmak. </li></ol></li><li> 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. </li><li> 3D-PTV ışık kaynakları kullanmadan önce odasında arka plan ışıkları kapatın. </li><li> Daha iyi parçacıklar ışık yayılımı yakalamak için kamera G &amp; B seviyesini ayarlayın. Çeşitli G &amp; B düzeyleri ile çeşitli kısa dizileri kaydedin ve parçacık yörüngeleri dağılımını ve yoğunluğunu gözlemleyerek optimum olanı bulmak. Not: Bu deneyde, G &amp; 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. </li></ol> 4. Kalibrasyon <ol><li> 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. </li><li> 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. </li><li> görüntü ve yazılım &#39;Cal&#39; klasöründe adım 4.2 &#39;de elde edilen metin dosyasını kaydettikten sonra kalibrasyon işlemini başlatmak için&#39; kalibrasyon oluştur &#39;sekmesini tıklayın. </li><li> &#39;Düzenleme kalibrasyon parametreleri&#39; sekmesini tıklayın ve her bölünmüş görünüm merkezi ve kalibrasyon hedefin kökeni arasındaki büyütme, dönme açıları ve mesafe tanımlamak için &#39;Kalibrasyon Oryantasyon Parametreler&#39; 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 <em&gt; y görüntü merkezi (mm) ve fokal mesafeden eksenleri. Son satır x, y, z yönünde kökenli hedef bakımından kanalet cam konumunu içerir. </li><li> &#39;Tahmin&#39; noktaları tespit hedef noktaları ile uyumlu olmasını araştırmak için &#39;Algılama&#39; ve &#39;Göster ilk tahmin tıklayın. </li><li> &#39;Guess&#39; işaret edene kadar dört görünümleri için yineleyin 4.4 Kalibrasyon görüntüleri seti ile uyumludur. </li><li> sorgulama hacminin yönünü yeniden &#39;Yön&#39; 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. </li></ol> 5. Akış Ayarı / Veri Toplama <ol><li> 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. </li><li> 3. adımda elde optimize edilmiş ayarlar ile kamerayı açın. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol> 6. Veri İşleme (Via OpenPTV Yazılımı) <ol><li> dört bağımsız alt görüntü içine adım 5.4 &#39;de elde edilen ham görüntü bölün. </li><li> Dört görünümlerinden ilk görüntüleri yüklemek için &#39;Başlat&#39; sekmesi altında &#39;Init / yeniden tıklayın. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; dizini sağ tıklatın ve kameralar, kırılma endeksleri, parçacık tanıma, yazışmalar için sıra görüntü, gözlem hacmi ve kriterlerin sayısı &#39;Ana Parametreler&#39; kontrol numarasını tıklatın. <ol><li> &#39;Genel&#39; sekmesi altında deney için kullanılan kameralar (kez) sayısını tanımlayın. Bu deneyde, 4 olarak kamera sayısını ayarlayın. </li><li> &#39;Kırılma indeksleri&#39; sekmesi altında kamera görüntüsü boyunca kırılma indeksleri tanımlayın. </li><li> &#39;Partikül tanıma&#39; 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. </li><li> &#39;Dizisi işleme Parametreleri&#39; başlığı altında sürecine görüntü sayısını tanımlayın. </li><li> &#39;Gözlem Hacmi&#39; sekmesinin altındaki gözlem seviyesini tanımlar. </li><li> Stereo eşleme için toplam bant parametresinin (mm) de dahil olmak üzere &#39;yazışmalar için Kriterleri&#39; başlığı altında yazışmalar korelasyon tanımlayın. </li></ol></li><li> &#39;Preprocess&#39; sekmesi altında &#39;Yüksek geçiş filtresi tıklayın. Bu dört görünümlerinde parçacıklar ışık saçılması yoğunlaştırır. </li><li> Dört görünümleri için sub-pixel düzeyinde tespit parçacıkların ağırlık merkezini belirlemek için &#39;Parçacık Algılama tıklayın. Adımı yineleyin 5.1 hesaplanan parçacıkların beklenen sayıda benzer algılanan parçacıkların sayısı kadar 6.2 ve 6.3 adımları tekrarlayın. </li><li> stereoskopik corresponden kurmak için &#39;yazışmalar tıklayınHer görünümde ces. Not: Algılanan parçacıkların 3D konumunu yeniden kurmak için, yazışmalar üç görüşlerinden en azından tespit edilmelidir. </li><li> Kalibrasyon dayalı tespit parçacık 3D pozisyon elde etmek &#39;3D pozisyonlarını tıklayın. </li><li> adımlar tüm görüntü dizileri için 6.7 6.4 den işlemi tekrarlamak &#39;ekran olmadan Sırası tıklayın. Not: Bu bir sekme ayrılmış metin dosyası formatı ile çerçeve tespit parçacıkların bir özetini içeren her görüntü kümesi için bir &#39;rt_is&#39; dosyası oluşturur. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; dizini sağ tıklatın ve izleme için aday parçacıkları aramak için, (aa / çerçevede örneğin dvxmin ve dvymin) yarıçapı küre, parametrelerini tanımlamak için &#39;Takip Parametreleri&#39; tıklayın. </li><li> Adım 6.7 &#39;de elde edilen yeniden parçacıkların parçacık kimlik (ID) tanımlamak için&#39; ekran olmadan İzleme &#39;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. </li><li> Her kamera görünümünde yörüngeleri görselleştirmek için &#39;Show yörüngeleri tıklayın. </li></ol> 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. <ol><li> (Matlab aracılığıyla) Lagrange Çerçevede veri edinin. <ol><li> Ptv_is dosyalarından her parçacığın ve bununla ilişkili kimliği 3D pozisyonunu ayıklayın. Bu yörüngeleri yeniden görüntü dizileri arasında tespit edilen parçacıklar bağlayan sağlar. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol></li><li> (Matlab aracılığıyla) Euler Frame veri edinin. <ol><li> 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. </li><li> 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. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Wygnanski, I., Fiedler, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWygnanski%2C+I+%22Some+measurements+in+the+self+preserving+jet%22">Some measurements in the self preserving jet</a>. , Cambridge university press. (1968).</li>
<li>Rajaratnam, N. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRajaratnam%2C+N+%22Turbulent+jets%22">Turbulent jets</a>. , Elsevier. (1976).</li>
<li>Panchapakesan, N., Lumley, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Turbulence+measurements+in+axisymmetric+jets+of+air+and+helium.+Part+1.+Air+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Turbulence measurements in axisymmetric jets of air and helium. Part 1. Air jet.</a> J Fluid Mech. 246, 197-223 (1993).</li>
<li>Hussein, H. J., Capp, S. P., George, W. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Velocity+measurements+in+a+high-Reynolds-number%2C+momentum-conserving%2C+axisymmetric%2C+turbulent+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Velocity measurements in a high-Reynolds-number, momentum-conserving, axisymmetric, turbulent jet.</a> J Fluid Mech. 258, 31-75 (1994).</li>
<li>Yule, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Large-scale+structure+in+the+mixing+layer+of+a+round+jet%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Large-scale structure in the mixing layer of a round jet.</a> J Fluid Mech. 89, 413-432 (1978).</li>
<li>Yule, A., Chigier, N., Ralph, S., Boulderstone, R., Venturag, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combustion-transition+interaction+in+a+jet+flame%5BTitle%5D)+AND+%22AIAA+Journal%22%5BJournal%5D)">Combustion-transition interaction in a jet flame.</a> AIAA Journal. 19, 752-760 (1981).</li>
<li>Quinn, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Upstream+nozzle+shaping+effects+on+near+field+flow+in+round+turbulent+free+jets%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+J+Mech+B-Fluid%22%5BJournal%5D)">Upstream nozzle shaping effects on near field flow in round turbulent free jets.</a> Eur J Mech B-Fluid. 25, 279-301 (2006).</li>
<li>Mi, J., Nathan, G. J., Luxton, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Centreline+mixing+characteristics+of+jets+from+nine+differently+shaped+nozzles%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Centreline mixing characteristics of jets from nine differently shaped nozzles.</a> Exp Fluids. 28, 93-94 (2000).</li>
<li>Karlsson, R. I., Eriksson, J., Persson, J. LDV measurements in a plane wall jet in a large enclosure. DTIC [Internet]. , Available from: 
 
	 <a target="_blank" href="
	http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADP008905
	">
	http://oai.dtic.mil/oai/oai?verb=getRecord&metadataPrefix=html&identifier=ADP008905
	</a> (1992).</li>
<li>Liepmann, D., Gharib, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+streamwise+vorticity+in+the+near-field+entrainment+of+round+jets%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets.</a> J Fluid Mech. 245, 643-668 (1992).</li>
<li>Oh, S. K., Shin, H. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+visualization+study+on+the+effect+of+forcing+amplitude+on+tone-excited+isothermal+jets+and+jet+diffusion+flames%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Energ+Res%22%5BJournal%5D)">A visualization study on the effect of forcing amplitude on tone-excited isothermal jets and jet diffusion flames.</a> Int J Energ Res. 22, 343-354 (1998).</li>
<li>Cenedese, A., Doglia, G., Romano, G., De Michele, G., Tanzini, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LDA+and+PIV+velocity+measurements+in+free+jets%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Therm+Fluid+Sci%22%5BJournal%5D)">LDA and PIV velocity measurements in free jets.</a> Exp Therm Fluid Sci. 9, 125-134 (1994).</li>
<li>Wang, H., Peng, X., Lin, W., Pan, C., Wang, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Bubble-top+jet+flow+on+microwires%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Heat+Mass+Tran%22%5BJournal%5D)">Bubble-top jet flow on microwires.</a> Int J Heat Mass Tran. 47, 2891-2900 (2004).</li>
<li>Shestakov, M. V., Tokarev, M. P., Markovich, D. M. 3D Flow Dynamics in a Turbulent Slot Jet: Time-resolved Tomographic PIV Measurements. 17th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2014).</li>
<li>Bridges, J., Wernet, M. P. Measurements of the aeroacoustic sound source in hot jets. AIAA [Internet]. , Available from: 
 <a target="_blank" href="http://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.2003-3130">http://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/6.2003-3130</a> (2003).</li>
<li>Scarano, F., Bryon, K., Violato, D. Time-resolved analysis of circular and chevron jets transition by tomo-PIV. 15th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2010).</li>
<li>Holzner, M., Liberzon, A., Nikitin, N., Kinzelbach, W., Tsinober, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small-scale+aspects+of+flows+in+proximity+of+the+turbulent%2Fnonturbulent+interface%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Fluids%22%5BJournal%5D)">Small-scale aspects of flows in proximity of the turbulent/nonturbulent interface.</a> Phys Fluids. 19, 071702(2007).</li>
<li>Holzner, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Lagrangian+investigation+of+the+small-scale+features+of+turbulent+entrainment+through+particle+tracking+and+direct+numerical+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">A Lagrangian investigation of the small-scale features of turbulent entrainment through particle tracking and direct numerical simulation.</a> J Fluid Mech. 598, 465-475 (2008).</li>
<li>Chang, T. P., Wilcox, N. A., Tatterson, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Application+of+image+processing+to+the+analysis+of+three-dimensional+flow+fields%5BTitle%5D)+AND+%22Opt+Eng%22%5BJournal%5D)">Application of image processing to the analysis of three-dimensional flow fields.</a> Opt Eng. 23, 283-287 (1984).</li>
<li>Racca, R., Dewey, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+method+for+automatic+particle+tracking+in+a+three-dimensional+flow+field%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field.</a> Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).</li>
<li>Maas, H. G., Gruen, D., Papantoniou, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+tracking+velocimetry+in+three-dimensional+flows%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows.</a> Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).</li>
<li>Kasagi, N., Matsunaga, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+particle+tracking+velocimetry+measurement+of+turbulence+statistics+and+energy+budget+in+a+backward-facing+step+flow%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Heat+Fluid+Fl%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional particle tracking velocimetry measurement of turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow.</a> Int J Heat Fluid Fl. 16, 477-485 (1995).</li>
<li>Virant, M., Dracos, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+PTV+and+its+application+on+Lagrangian+motion%5BTitle%5D)+AND+%22Meas+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">3D PTV and its application on Lagrangian motion.</a> Meas Sci Technol. 8, 1539(1997).</li>
<li>Willneff, J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22A+spatio-temporal+matching+algorithm+for+3+D+particle+tracking+velocimetry%22">A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry</a>. , Mitteilungen- Institut fur Geodasie und Photogrammetrie an der Eidgenossischen Technischen Hochschule Zurich. Zurich. (2003).</li>
<li>Rosi, G. A., Sherry, M., Kinzel, M., Rival, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Characterizing+the+lower+log+region+of+the+atmospheric+surface+layer+via+large-scale+particle+tracking+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluid%22%5BJournal%5D)">Characterizing the lower log region of the atmospheric surface layer via large-scale particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluid. 55, 1-10 (2014).</li>
<li>Fu, S., Biwole, P. H., Mathis, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+Tracking+Velocimetry+for+indoor+airflow+field%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Build+Environ%22%5BJournal%5D)">Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review.</a> Build Environ. 87, 34-44 (2015).</li>
<li>Kolaas, J., Jensen, A., Mielnik, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visualization+and+measurements+of+flows+in+micro+silicon+Y-channels%5BTitle%5D)+AND+%22Eur+Phys+J+E%22%5BJournal%5D)">Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels.</a> Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).</li>
<li>Gülan, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experimental+study+of+aortic+flow+in+the+ascending+aortavia+Particle+Tracking+Velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry.</a> Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).</li>
<li>Mei, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Velocity+fidelity+of+flow+tracer+particles%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Velocity fidelity of flow tracer particles.</a> Exp Fluids. 22, 1-13 (1996).</li>
<li>Tropea, C., Yarin, A. L., Foss, J. F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTropea%2C+C+%22Springer+handbook+of+experimental+fluid+mechanics%22">Springer handbook of experimental fluid mechanics</a>. 1, Springer Science & Business Media. (2007).</li>
<li>Melling, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracer+particles+and+seeding+for+particle+image+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Meas+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Tracer particles and seeding for particle image velocimetry.</a> Meas Sci Technol. 8, 1406(1997).</li>
<li>Hering, F., Leue, C., Wierzimok, D., Jähne, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Particle+tracking+velocimetry+beneath+water+waves.+Part+I%3A+visualization+and+tracking+algorithms%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">Particle tracking velocimetry beneath water waves. Part I: visualization and tracking algorithms.</a> Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).</li>
<li>Biferale, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lagrangian+structure+functions+in+turbulence%3A+A+quantitative+comparison+between+experiment+and+direct+numerical+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22Phys+Fluids%22%5BJournal%5D)">Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation.</a> Phys Fluids. 20, 065103(2008).</li>
<li>Lüthi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lagrangian+measurement+of+vorticity+dynamics+in+turbulent+flow%5BTitle%5D)+AND+%22J+Fluid+mech%22%5BJournal%5D)">Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow.</a> J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).</li>
<li>Hoyer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3d+scanning+particle+tracking+velocimetry%5BTitle%5D)+AND+%22Exp+Fluids%22%5BJournal%5D)">3d scanning particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).</li>
<li>Kim, J. -T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Three-dimensional+particle+tracking+velocimetry+for+turbulence+applications%22">Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications</a>. , UIUC. http://chamorro.mechse.illinois.edu/3d.htm (2015).</li>
<li>Lüthi, B. Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22ETH+Z%C3%BCrich%22">ETH Zürich</a>. , Nr. 14893 (2002).</li>
<li>Pope, S. B. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPope%2C+SB+%22Turbulent+flows%22">Turbulent flows</a>. , Cambridge university press. (2000).</li>
</ol>

Yazarlar hiçbir rakip mali ilgi var olduğunu beyan ederiz.

<html> 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 &amp; B seviyesinde ve görüntü filtreleme yöntemi de dahil olmak ü...

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&#39;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&#39;den büyük ölçüde daha küçük olmalıdır ≤0.1 akış izleme hata% 1 ila 30 altında bulunmaktadır. Derinlemesine tartışma Mei ve ark bulunabilir 29 -. 31 </sup&gt;. 3D-PTV deney için tavsiye edilen parçacık boyutu ışık kaynağı ve kamera duyarlılığına bağlı olarak değişiklik gösterir. Halojen veya ışık kaynakları olarak LED lambaları ile nispeten büyük parçacıklar (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<html> 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 &amp; 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 &amp; B düzeylerinin küçük farklılıklar önemli ölçüde izlenebilirlik olasılığını etkileyebilir. Aslında, yüksek G &amp; B bir görüntü aşırı aydınlatmak ve sonunda kamera sensörüne zarar verebilir. Bunu göstermek için, akış yeniden G &amp; 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 &quot;&gt; 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.

<table><tbody><tr><td>Mikrotron 4CXP 4 şeritli CXP-6 CoaXPress</td><td>ImageOps</td><td>CAMMC4082</td><td>Yüksek hızlı kamera</td></tr><tr><td>Aktif Silikon FireBird CoaX Çerçeve Yakalayıcı</td><td>ImageOps</td><td>FBD-4XCXP6</td><td>Çerçeve Yakalayıcı</td></tr><tr><td>100 & mu; m gümüş kaplı içi boş seramik küreler</td><td>Potters Industries LLC</td><td>AG-SL150-30-TRD</td><td>Tohumlama Paritcles</td></tr><tr><td>StreamPix6</td><td>Upstate Teknik Ekipman CO.,INC</td><td>MISNOR-STP-6-S-CL</td><td>Kamera uygulaması</td></tr><tr><td>Dört görünümlü ayırıcı</td><td>Photrack AG</td><td></td><td>Özelleştirilmiş parça ve bir kamera ile 3D-PTV yapıyorsa gerekli</td></tr><tr><td>250 Watt Spot Halojen</td><td>General Electrics</td><td>23719</td><td>ışık kaynağı</td></tr><tr><td>OpenPTV (Yazılım)</td><td>OpenPTV (http://www.openptv.net)</td><td></td><td>Açık kaynaklı parçacık izleme yazılımı (Not: tüm kurulum karmaşası veya bilgisayar güç kullanılabilirliği sorunları olmadan kullanmak isteyen herkes için bir hizmet olarak mevcuttur).</td></tr></tbody></table>

türbülans uygulamaları için üç boyutlu parçacık takip akımları: jet akış Örneği

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

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 &lt;x / D &lt;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.

Bir fotoğraf ve kurulum şematik Şekil 1 ve 2&#39;de gösterilmiştir. Kalibrasyon hedefi, referans işaretleri Şekil 3&#39;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...

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.

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

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

Bu deneyin amaçları, türbülans uygulamaları için bir parçacık takip hızölçer (particle tracking velocimetry) sistemi kurup optimize etmek ve bu sistemi jet akışını incelemek için kullanmaktır. Bu yöntem, akışın Lagrangian tanımlamasını kullanarak türbülans alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, çok sayıda parçacığı zaman ve mekan içerisinde takip edebilme yeteneğidir.Bu yöntem, türbülans ve Lagrangian referans çerçevesi hakkında bilgi sağlayabilse de, hareket yakalama veya hareket izleme gibi diğer uygulamalara da uyarlanabilir. Bu deneyin kurulumu, bir boru jetinin ara akış alanının incelenmesine yöneliktir. Su dolu bu tankın içerisinde, bir santimetre çapında bir jet oluşturmak için bir kanal bulunmaktadır.Bu şematik, üç boyutlu parçacık takip velosimetrisi için ekipman eklenmeden önceki kurulumun genel bir görünümünü sunmaktadır. Parçacık takibine hazırlanmak için bir çalışma bölgesi olan sorgulama hacmini belirleyin. Bu deneyde bu hacim, yüzleri daha büyük hacmin yüzlerine paralel olan ve en yakın noktası kanal sonundan 15 centimeters uzaklıkta bulunan bir küptür.Sorgulama hacmi seçildikten sonra, birincil aynanın konumlandırılmasıyla başlayın. Ayna piramit şeklindedir ve deney tankının yan tarafındaki dikey bir montaj direğine monte edilmiştir. Aynayı, sorgulama hacminin merkeziyle aynı hizaya getirmek için direk boyunca kaydırın ve ardından yer으로 sabitleyin.Ardından, kamerayı birincil aynanın arkasına monte edin. Kamera görüntüsünün merkezini, birincil aynanın merkeziyle çakışacak şekilde ayarlayın. Şimdi, kamera ile bağlantısını kontrol etmek için bilgisayara geçin.Kamera ile kayıt yazılımı arasındaki arayüzü kurarak devam edin. Birincil aynanın ve çevresinin kamera görüntüsü ile başlayın. Kamera görüntüsünün genişliğini ve yüksekliğini sadece birincil aynayı kapsayacak şekilde ayarlamak için yazılımın ilgi alanı (region of interest) ayarını kullanın.Bir sonraki adım, ikincil aynaları ayarlamak için tankın içine bir kalibrasyon hedefi yerleştirmektir. Bu hedef, tüm sorgulama hacmini kapsayacak şekilde özel olarak tasarlanmıştır. Hedef, kalibrasyon için bir milimetre çapında hedef noktalarına sahiptir.Öncelikle, hedefi desteklemek için tankın içine yüksekliği ayarlanabilir bir platform yerleştirin. Kalibrasyon hedefini platformun üzerine konumlandırın ve kameraya bakacak şekilde yönlendirin. Platformun yüksekliğini, kalibrasyon hedefinin merkezini kalibrasyon hacminin merkeziyle eşleşecek şekilde ayarlayın.Dörtlü görüntü ayırıcıyı tamamlayarak devam edin. Birincil aynanın konumunu, tüm sorgulama hacmini yakalayacak şekilde ayarlayın. İkincil aynalar, birincil aynanın her iki yanındaki dikey montaj direklerine monte edilmiştir.Her bir ikincil aynayı, birincil aynanın en yakın tarafından bakıldığında kamera görüşüyle yaklaşık olarak aynı hizada olacak şekilde monte edin. İkincil aynayı yerine sabitleyin. Nihai düzenleme, birincil aynaya göre geometrik olarak simetrik olmalıdır.Görüntü yolunu görselleştirmek için bir lazer işaretleyici kullanın ve sırayla aynalara yönlendirin. Görüş alanının tüm kalibrasyon hedefini kapsaması için ışın yolunu kılavuz olarak kullanarak ikincil aynada son ayarlamaları yapın. Görüntü yolunun görselleştirme işlemini tekrarlayın ve geri kalan ikincil aynaların her biri için ayarlamaları gerçekleştirin.Tüm aynalar ayarlandıktan sonra, kamera görüntüsündeki alt görüntüleri izleyin. Bilgisayar başında, görüntülerin kamera görünümünü gözlemleyin. Görüntü ayırıcıda, alt görüntülerin üst üste binme durumunu incelemek için ikincil aynalardan birini hareket ettirin.Ayna hareket ederken yalnızca tek bir görünüş değişiyorsa, örtüşme ihmal edilebilir düzeydedir. Dörtlü ayırıcı yerleştirildikten sonra kamerayı kapatın ve aydınlatma üzerinde çalışmaya geçin. Işık kaynaklarını, sorgulama hacmine yukarıdan doğrudan bakacak şekilde yerleştirin.Bu deneyde, ışık yoğunluğunu artırmak için ışık kaynaklarının hemen altına bir büyüteç yerleştirilir. Işık kaynaklarını açın ve ışığın tüm sorgulama hacmine eşit şekilde dağıldığını görsel olarak kontrol edin. Kamera ile çalışmaya geri dönerek düzeneğin optimizasyonuna başlayın.Birincil ayna üzerinden gelen yansımanın, ikincil aynaların dört görünümünün tamamında eşit şekilde odaklanması için lens odağını ayarlayın. Görünüm ayırıcıdan gelen görüntülerin simetrik olduğundan ve sorgulama hacmini gösterdiğinden emin olun. Kalibrasyon hedefindeki hem en yakın hem de en uzak noktayı yakalayabilmek için f-stop ayarına geçin.Kamera yalnızca sorgulama hacmindeki izleyici parçacıkları yakalayacaktır. Bu noktada, kayıt yazılımına geçin. İstenen kare hızını ayarlayın.Bu deney için 550 Hertz kullanılır. Ardından, seçilen kare hızına uygun olarak ışık hassasiyetini maksimize edin. Şimdi, kalibrasyon hedefinin kalibrasyon görüntülerini almaya hazırlanın.Aydınlatma için tankın hedefinin hemen üzerine bir LED el feneri takın. Daha sonraki kalibrasyon adımları için dörtlü görüntü ayırıcı aracılığıyla hedefin birkaç görüntüsünü yakalayın. İşlem tamamlandığında, aydınlatmayı ayarlamaya başlamak için kalibrasyon hedefini, destek standını ve ışığı çıkarın.Aydınlatmayı optimize etmek için küçük bir miktar ekim partikülü hazırlayın. İçinde su bulunan küçük bir beher alın ve ekim partiküllerini içine ekleyin. Partiküllerin yayılmasını bekleyin.Partiküller, 100 µm boyutunda gümüş kaplı içi boş seramik kürelerdir. Aydınlatma ve kamera ayarlarının optimizasyonuna yardımcı olmak için karışımı tanka dökün. Oda ışıkları kapalı ve ışık kaynakları açık şekilde devam edin.Bilgisayar üzerinden birincil aynanın canlı kamera görüntüsünü izleyin ve görüntüler arasındaki parçacık yoğunluğu farkını gözlemleyerek her bir görüntüdeki aydınlatmayı kontrol edin. Bu deneydeki geometri, üstteki iki aynanın daha az ışık almasına neden olur. Kurulumda, tankın tabanındaki ışık kaynağının altına düz bir ayna ekleyerek bu durumu düzeltin.Işık kaynakları altında bu ekleme, görüş alanı genelindeki varyasyonun azaltılmasına yardımcı olur. Kamerada, kazanç (gain) ve siyah seviyelerini (black levels) yaklaşık sıfır ile 500 aralığında ayarlayın. Amaç, parçacıklardan gelen ışık saçılımını daha iyi yakalamaktır.Bu dizide, farklı kazanç (gain) ve siyah seviyeleri kullanılarak alınan üç durağan görüntü karşılaştırılmaktadır. Bu deneyde 300'lük bir kazanç ayarı ve 500'lük bir siyah ayarı kullanılmıştır. Işık kaynaklarını kapatın ve oda aydınlatmasını açın.Bilgisayarda parçacık izleme velosimetrisi (PTV) yazılımını açın. Amaç, daha önce çekilmiş kalibrasyon görüntülerinden birini yüklemektir. Yazılımı kullanarak bu görüntüyü, farklı ikincil ayna görünümlerine karşılık gelen dört bağımsız alt görüntüye bölün.Bu alt görüntülerin her birini farklı bir dosyaya kaydedin. Her görüntü, ayrı bir kameradan gelmiş gibi kullanılacaktır. Koordinat verilerini ve çoklu kamera adımlarını kullanarak kalibrasyon aşamalarına geçin.Velosimetri ışık kaynaklarını açarak veri toplama işlemine hazırlanın. Ardından, ekim partiküllerini alın ve tanka ekleyin. Sistemde kararlı durum akışının gelişmesini bekleyin.Oda ışıkları kapalıyken, jet akışının bu yavaşlatılmış videosunda olduğu gibi, doğru partikül ekim yoğunluğunu doğrulamak için kamera görüntüsünü izleyin. Memnun kaldığınızda, istenen sayıda akış görüntüsü kaydedin. Veriler toplandıktan sonra, toplanan görüntüleri dört alt görüntüye bölüp kaydederek veri işlemeye başlayın.Bu işlem tamamlandığında, üst kısımda menü seçeneklerinin ve sağ tarafta farklı kamera görünümleri için bir ekranın bulunduğu açık PTV ekranı belirir. Menü öğelerindeki başlangıç sekmesine gidin ve seçenekleri görüntülemek için tıklayın. Verilerdeki ilk ham görüntünün dört kamera görünümünü yüklemek için görüntü yeniden başlat'a tıklayın.Fare imlecini çalışma dizinine getirin ve üzerine tıklayın. Buradan ana parametrelere tıklayın. Açılan yeni pencerede genel sekmesine gidin.Kamera sayısını girin, bu durumda dört. Diğer sekmeler altındaki parametreleri girmeye devam edin. İşlem tamamlandığında, fareyi hareket ettirerek ön işleme (preprocess) menü öğesine tıklayın.Burada yüksek geçiren filtreye tıklayın. Sonuç, dört görüntüdeki ışık saçılımının yoğunlaşması olacaktır. Ayrıca ön işlem menü öğesinin altında, tespit edilen her parçacığın merkezini belirlemek için parçacık tespitine bulun ve tıklayın.Ardından, ön işlem (preprocess) menü öğesi altında, stereoskopik karşılıklılıkları belirlemek için karşılıklılıklar (correspondences) seçeneğine tıklayın. Sonra, 3D konumlar (3D positions) menü öğesine geçin. Kalibrasyona dayanarak tespit edilen parçacıkların üç boyutlu konumunu belirlemek için bunun altından 3D konumlar (3D positions) seçeneğini seçin.Sıralama (sequence) menü öğesinin altında, toplanan tüm görüntü dizileri için ön işleme adımlarını tekrarlamak üzere "görüntülemeden sırala" (sequence without display) seçeneğini bulun ve tıklayın. Şimdi, izleme için parçacıkları tanımlamak amacıyla kullanılacak parametreleri girin. İzleme (tracking) menü öğesini seçerek devam edin.Ardından, bitişik kareleri ilişkilendirmek için ekransız izlemeyi (tracking without display) seçin. 3D rekonstrüksiyonu yapılmış partikülleri görselleştirmek için ise tespit edilen partikülleri (detected particles) seçin. İzleme işlemi tamamlandığında, izleme (tracking) menü öğesine gidin ve onu seçin.Her bir kamera görünümündeki yörüngeleri görselleştirmek için yörüngeleri göster seçeneğine tıklayın. Kamera görünümlerinin her birinde artık parçacık yörüngeleri betimlenmiş durumdadır. Ek olarak, işlem sonrası analiz için bir veri dosyası oluşturulmuştur.Bu, boru püskürtme çapının 16 katı olan düzlem civarındaki ara alan bölgesinde üç temsilci parçacık yörüngesinin örneğidir. Püskürtme merkezine olan mesafe az olduğunda, bu verilerin bir saniyelik zaman aralığında daha uzun yörüngeler gözlemlenir. Püskürtme merkezine olan mesafe arttıkça, yörünge uzunluğu azalır.Boru jet çapının üç katı mesafede, izleyici parçacıklar kısa ve karmaşık yörüngeler sergiler. Burada, aynı düzlemi kesen ve başarıyla yeniden oluşturulmuş tüm parçacık yörüngeleri yer almaktadır. Hız dağılımı, sıfırdan jetin çıkış hızının %60'ına kadar değişmektedir.Düşük hızlar spektrumun mavi aralığında, yüksek hızlar ise kırmızı aralığında yer alır. Analizler, jet çekirdeğine yakın parçacıkların daha pürüzsüz yörüngeler sergilediğini ortaya koymaktadır. Parçacık takibi, parçacık yörüngesi boyunca eğriliğin hesaplanmasına olanak tanır.Bu grafik, iki düzlem için ortalama eğriliğin boru jet çapı ile çarpımının, ölçeklendirilmiş radyal mesafeye karşı değişimini göstermektedir. Düzlemlerden biri 16, diğeri ise 17 boru jet çapı mesafesindedir. Her ikisi de monotonik olarak artış göstermektedir, ancak boru çıkışından daha uzaktaki düzlem, jet çekirdeğinin dışında azalmış bir ortalama eğriliğe sahiptir.Bu grafik, boru çıkışının ötesindeki 16 boru jet çapı düzleminde jetlerin ortalama akış yönü hız dağılımı hakkında bilgi sağlar. Bu teknikte uzmanlaşıldıktan sonra, yazılım kullanılarak yapılan işlem süresi hariç olmak üzere, prosedür uygun şekilde yürütüldüğünde altı saat içinde tamamlanabilir. Bu prosedürü uygularken tekdüze aydınlatmaya, doğru kamera ayarlarına ve yeterli miktarda ekim partikülüne sahip olmanın önemli olduğunu unutmamak gerekir.Bu videoyu izledikten sonra görünüm ayırıcının nasıl kurulacağı, ışık kaynağının nasıl monte edileceği, kamera parametrelerinin nasıl kontrol edileceği ve PTV sisteminin nasıl optimize edileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız. Geliştirilmesinin ardından bu teknik, türbülans alanındaki araştırmacıların Lagrangian akış dinamiği üzerine deneysel çalışmalar yürütmelerinin önünü açmıştır.

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

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Akışkanlar için bir dizi nicel üç boyutlu (3D) görüntüleme yapmak için bir teknik sunulmuştur. Işık Alanı Görüntüleme alanından kavramları kullanarak, görüntü dizilerinden 3D hacimleri yeniden. Bizim 3D sonuçlar hız alanları ve çok fazlı kabarcık boyutu dağılımları gibi geniş bir yelpazede kapsar.

Çoklu kamera Işık Alanı Görüntüleme aracılığıyla 3D Akış Alanları Belirleme

Mikro-parçacık görüntü velosimetri (μPIV) doğru bir hız profili vermek için çapraz ilişkili olan kan akışındaki numaralı seribaşı mikro parçacıklar eşleştirilmiş görüntüleri görselleştirmek için kullanılır. Klinik uygulama için, her biri kesme hızı, maksimum hız, hız profili şekil ve akış hızı, bu ölçümler elde edilebilir.

Mikro Kan akış hızı Profil ölçümleri için mikro-parçacık imaj velosimetri

Yüksek çözünürlüklü, yüksek hızlı parçacık görüntü velosimetri (PIV) kullanarak sınırları yakınında geçici akımları incelemek için bir prosedür burada açıklanmıştır. PIV gibi görüntü ve kayıt özellikleri, lazer sac özellikleri ve analiz algoritmaları gibi birçok parametre kısıtlamaları optimize ederek herhangi bir optik erişilebilir akışı için geçerli olmayan bir müdahaleci ölçüm tekniğidir.

Yüzeyler Yakın yüksek hızlı Partikül imaj velosimetri

Türbülanslı sıvı akışındaki hizalamaları ve dönüşleri aynı anda birden fazla video görüntüsünden ölçülebilen krikolar, haçlar, tetradlar ve triadlar şeklinde anizotropik parçacıklar üretmek için 3D baskı kullanıyoruz.

Oryantasyon ve dönme hızının ölçülmesi yöntemleri türbülansına tanecikler 3D basılmış

El yazması, hareketli parçacıkların görüntü analizi ile izlendiği yatay yüklü tortu nakil deneylerinin iletimi için bir protokol sunmaktadır. Deney tesisi, çalıştırma gerçekleştirme ve veri işleme prosedürleri ve nihayet bazı kavramsal kanıt-proof sonuçları burada sunulmuştur.

Yatak Yüklü Deneylerde Görüntü Tabanlı Lagrangian Parçacık İzleme

Burada, kararsız kıvırma akar değiştirilmiş duman akışı görselleştirme tekniği kullanarak bir delta kanat üzerinde gözlemlemek ve öncü girdap arıza Mekanlar salınım için sorumlu mekanizma araştırmak için bir protokol mevcut.

Akış yapısı akış görüntüleme yöntemleri ile Delta kanat üzerinde deneysel incelenmesi

Burada açıklanan teknik parçacık kinematik ve türbülans akar düşük parçacık konsantrasyonları ile eşzamanlı olarak ölçmek için düşük maliyetli ve nispeten basit bir yöntem sunar. Türbülans partikül imaj velosimetri (PIV) ölçülür ve parçacık kinematik bir örtüşen alan bakış açısı yüksek hızlı kamera ile elde edilen görüntüler üzerinden hesaplanır.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

Optik opak sıvılar veya optik opak geometrileri vasıtasıyla hızının iki boyutlu alanları edinme yeteneğine sahip bir yankı parçacık görüntülemeli hız (EPIV) sistemi tanımlanmakta olup, boru akışı validasyon ölçümleri bildirilmiştir.

Parçacık Hızı Echo

Gözden çıkarılabilir bir bileşeni (vasküler) işleminin bir buharlaşma mikrovasküler yapılar imal etmek için kullanılır. Bu işlem lazer Mikroişlenmiş kılavuzu plakaları tarafından sağlanan hassas 3D geometrik konumlandırma ile içi boş mikro oluşturmak için kurban poli (laktik) asit lifleri kullanır.

Bir Kurban bileşeni buharlaşma kullanarak üç boyutlu Mikroyapılar Yapma Süreci

Bir kesme hücre kesme hız-hız gradyanı düzleminde küçük açı nötron saçılımı ölçümleri için geliştirilmiştir ve karmaşık akışkanları karakterize etmek için kullanılır. Hız gradyanı yönünde uzaysal çözülmüş kesme-bant ölçümleri malzemelerin araştırılması için mümkündür. Uygulamalar koloidal dispersiyonların araştırmalar, polimer çözeltiler, ve kendinden düzenlenen yapılar yer alır.

1-2 Düzlem Flow-Küçük Açı Nötron Saçılma kullanma Malzeme Mikroyapı altında Akış Ölçme

Keşfedin, türbülans araştırmaları için üç boyutlu parçacık takip akımları (3D-PTV) sisteminin kurulumunu ve optimizasyonunu. Bu yöntem, jet akışı karakteristiklerini inceleyerek Lagrange akış dinamiği hakkında değerli bilgiler sağlar.

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

Daha fazla video keşfet