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

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

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

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

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

3D-PTV olarak, diğer optik akış ölçüm teknikleri gibi, iz parçacık hızı yerel anlık akışkan hızı ²⁹ olduğu varsayılır. Ancak, bu boş çapı ve atalet ideal izleyiciler için sadece bir durumdur; izleyici parçacıklar yeterince büyük bir kamera tarafından yakalanan olmalıdır. Sonlu bir parçacığın aslına Stokes Sayısının _t belirlenebilir parçacıkların gevşeme süresi ölçek oranı ve ilgi türbülans zaman ölçeği, yani. Genel olarak, _{t t} 1'den büyük ölçüde daha küçük olmalıdır ≤0.1 akış izleme hata% 1 ila ³⁰ altında bulunmaktadır. Derinlemesine tartışma Mei ve ark bulunabilir ^{29 -. 31} </sup>. 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 g yoğunluğu nedeniyle parçacıkların nispeten kısa ortalama ayrılma oluştu.

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

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

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