Summary

תלת ממד חלקיקי מעקב velocimetry עבור יישומי Turbulence: מקרה של Jet Flow

Published: February 27, 2016
doi:

Summary

Velocimetry מעקב חלקיקים תלת ממדי (3D-PTV) מערכת המבוססת על מצלמה במהירות גבוהה עם מפצל ארבעה-נוף מתוארת כאן. הטכניקה מוחלת על זרימת סילון מצינור עגול בקרבת עשר בקטרים ​​במורד בבית מספר ריינולדס Re 7,000 ≈.

Abstract

3D-PTV היא טכניקת מדידת זרימת כמותית אשר נועדה לעקוב אחר הנתיבים לגרנג של קבוצה של חלקיקים בשלושה ממדים באמצעות הקלטה סטריאוסקופית של רצפי תמונות. הכלי בסיסי רכיבים, תכונות, אילוצי טיפים לאופטימיזציה של טופולוגיה 3D-PTV המורכב מצלמה במהירות גבוהה עם מפצל ארבעה-נוף מתואר שנדון במאמר זה. הטכניקה מוחלת על שדה זרימת ביניים (5 <x / d <25) של מטוס מעגלי Re ≈ 7,000. תכונות זרימה לגרנג וכמויות מערבולת בתוך מסגרת Eulerian נאמדות בסביבות עשרה בקטרים ​​במורד זרם של מוצא סילון במרחקים רדיאלי שונים מליבת הסילון. נכסים לגרנג כוללים מסלול, מהירות ותאוצה של חלקיקים נבחרים כמו גם העקמומיות של נתיב הזרימה, אשר מתקבלים מן המשוואה Frenet-Serret. הערכה בתחומי המהירות והטורבולנטיות 3D סביב ציר ליבת סילון בכל מטוס חוצה הממוקם בעשרבקטרים ​​במורד זרם של המטוס הוא לעומת ספרות, ואת ספקטרום ההספק של התנועות המהירות streamwise בקנה המידה הגדולה מתקבל במרחקים רדיאלי שונים מליבת הסילון.

Introduction

תזרימי סילון סוערים נמצאים בכל מקום יישומים הנדסיים. אפיון מפורט של תזרים כזה הוא חיוני במגוון רחב של בעיות מעשיות פורשות ממערכות פריקות סביבתית בקנה מידה גדולה להתקני מייקרו בקנה מידה אלקטרוניים. בגלל השפעתו על מספר רחב של יישומים, תזרימי סילון נחקרו לעומק 1 4. כמה שיטות ניסיוניות, כולל Hotwire anemometry 4 8, לייזר דופלר velocimetry (LDV) 4, 9 12, ו velocimetry תמונה החלקיקים (PIV) 12 16, שימשו לאפיין סילון זורם במגוון רחב של מספרים ריינולדס הגבול תנאים. לאחרונה, כמה מחקרים נעשו באמצעות 3D-PTV ללמוד ממשק הסוער / הלא הסוערים של סילון זורם 17, 18. 3D-PTV היא טכניקה במיוחד מתאימה לתיאור fi המורכב הסוערשדות מנקודת מבט שונה. היא מאפשרת שחזור של מסלולי החלקיקים בתוך נפח בתוך מסגרת לגרנג של התייחסות באמצעות הסטריאוסקופיה רב להציג. הטכניקה הוצגה לראשונה על ידי צ'אנג 19 פיתוח נוסף על ידי Racca ו דיואי 20. מאז, שיפורים רבים נעשו על אלגוריתם 3D-PTV והתקנת ניסיון של 21 24. עם הישגים אלה עבודות קודמות, המערכת שמשה בהצלחה ללמוד תופעות שונות נוזלות כמו ותנועה חלקה בקנה מידה גדולה בתחום של 4 MX 2 MX 2 מ '25, שדה זרימת אוויר מקורה 26, pulsatile זורם 27 ודם אב עורקי תזרים 28 .

עיקרון העבודה של מדידת 3D-PTV מורכב הגדרת מערכת לאיסוף וניתוח נתונים, הקלטה / טרום עיבוד, כיול, התכתבויות 3D, מעקב זמני שלאחר עיבוד. כיול מדויק מאפשר איתור מדויק של מיקום חלקיקיםים. ההתכתבות של החלקיקים זוהו יותר משלושה נופי תמונה מאפשרת לבנייה מחדש של עמדת חלקיקי 3D מבוססת על גיאומטרית epipolar. הצמדה ממסגר תמונה ברציפות לגרום מעקב זמני המגדיר את ים מסלולי חלקיקים (t). אופטימיזציה של מערכת 3D-PTV חיוני על מנת למקסם את הסיכוי של עקיבות רב-חלקיק.

צעד הראשון של אופטימיזציה הוא לרכוש מערכת לאיסוף וניתוח נתונים מתאימה כוללים מצלמות מהירות גבוהה, מקור תאורה ותכונות של חלקיקי זריעה. החלטת המצלמה יחד עם הגודל של נפח החקירה מגדירה את גודל פיקסל, ולכן גודל חלקיקי זריעת הנדרש, אשר צריך להיות גדולים יותר מאשר פיקסל בודד. Centroids של חלקיקים זוהו נאמד עם תת פיקסלים דיוק לפי המיקום הממוצע של פיקסלים חלקיקים המשוקללים לפי בהירות 21. קצב הפריימים של המצלמה מקרוב associatאד עם מספר ריינולדס ואת היכולת לקשר חלקיקים זוהו. קצב פריימים גבוה מאפשר לפתרון תזרים מהר או מספר גדול יותר של חלקיקים מאז המעקב הופך להיות קשה יותר כאשר התזוזה מתכוון בין תמונות חורגת ההפרדה הממוצעת של החלקיקים.

מהירות צמצם, צמצם ורגישות הם שלושה גורמים שיש להביא בחשבון את לכידת התמונה. מהירות צמצם צריכה להיות מהירה מספיק כדי למזער טשטוש סביב חלקיק, אשר מקטין את אי הוודאות של עמדת centroid החלקיקים. צמצם מצלמה צריך להיות מותאם עומק השדה של נפח החקירה לצמצם את ההסתברות לגילוי חלקיקים מחוץ הנפח. מאז הרגישות המרבית של מצלמה מקובעת, כמו עליות מסגרת דולר, האור הדרוש כדי להאיר את החלקיקים צריכים להגדיל בהתאם. בניגוד PIV, הגדרות אופטיות מורכבות ולייזרי הספק גבוה אינן נדרשים אך ורק 3D-PTV, כל עוד מקור האור הוא מספיק סקאטאפריקניות מהחלקיקים נותבו למצלמה. נורות LED או הלוגן רציף הן אפשרויות טובות חסכונית העוקפים את הצורך של סנכרון 21.

ב -3 D-PTV, כמו שיטות מדידת זרימה אופטית אחרות, מהירויות חלקיקים נותבו הנחה הוא להיות מהירות הנוזל המקומית המיידית 29. עם זאת, זה רק במקרה של קליעים נותבים אידיאליים של קוטר null אינרציה; חלקיקים נותבו צריכים להיות גדולים מספיק כדי לנפול בפח על ידי מצלמה. הנאמנות של חלקיק סופי יכול להיקבע על ידי t S מספר סטוקס, כלומר היחס של הסקאלה זמן הרפיה של חלקיקים ולוח הזמנים של מבנים הסוערים של עניין. באופן כללי, S T צריך להיות קטן יותר באופן משמעותי מאשר 1. t S ≤0.1 שגיאות מעקב תזרים הם מתחת ל -1% 30. דיון מעמיק ניתן למצוא מיי ואח 29 -. 31 </sup>. גודל חלקיקים מומלץ עבור ניסוי 3D-PTV משתנה בהתאם למקור האור רגיש מצלמה. עם הלוגן או נורות LED כמקורות תאורה, חלקיקים גדולים יותר יחסית משמשים (למשל 50-200 מיקרומטר) 32, ואילו חלקיקים קטנים (למשל 1-50 מיקרומטר) 33, 34 ניתן להשתמש עם לייזר בהספק גבוה (למשל 80-100 ווטס לייזר CW). חלקיקים עם רפלקטיביות גבוהה עבור אור באורך גל מסוים, כמו כסף מצופה תחת אור הלוגן, יכול להגביר את חותמם לתמונה. צפיפות הזריעה היא עוד פרמטר חשוב עבור מדידה 3D-PTV מוצלחת. חלקיקים מעטים לגרום למספר הנמוך של מסלולים, תוך מספר מוגזם של חלקיקים לגרום אי בהיר בהקמת תכתובות ומעקב אחר. בהירויות בהקמת התכתבויות כוללות חלקיקים חופפים באיתור מועמדים מרובים לאורך קו epipolar המוגדר. בתהליך המעקב, העמימות עקב seedin גבוהה צפיפות g היא התרחשה בגלל ההפרדה הקצרה יחסית הממוצעת של חלקיקים.

הצעד השני הוא הגדרות אופטימליות בהקלטה / טרום עיבוד כדי לשפר את איכות התמונה. הגדרות צילום, כגון רווח & רמה שחורה (G & B), ממלא תפקיד חשוב בשיפור איכות התמונה. רמת שחור מגדירה את רמת הבהירות בחלק החשוך ביותר של תמונה, ואילו רווח מגביר את הבהירות של תמונה. שינויים קלים של רמות G & B יכולים להשפיע על הסיכוי של עקיבות משמעותיות. למעשה, גבוה G & B עשוי יתר להאיר תמונה ולבסוף לפגוע חיישן המצלמה. כדי להמחיש זאת, ההשפעה של רמות G & B על שחזור זרימת נבחנת במאמר זה. בשלב טרום העיבוד, התמונות מסוננות עם מסנן גבוה לעבור להדגיש פיזור אור מחלקיקים. גודל פיקסל ו גוני האפור מותאמים על מנת למקסם את גילוי חלקיקים בתוך נפח החקירה.

t "> שלב שלישי של אופטימיזציה הוא כיול מדויק של ההדמיה סטריאוסקופית, אשר מבוססת על גיאומטרית epipolar, פרמטרי מצלמה (אורך מוקד, נקודת עיקרון, ומקדמי עיוות), ושינויים קדם שבירים. תהליך זה הוא הכרחי על מנת למזער את 3D שגיאת השחזור של נקודות יעד fiducial. גיאומטרית Epipolar משתמשת מרחקים יחסיים (בין תמונה ועוצמת קול חקירה) וזווית מוטה מתמונת היעד. שינויים שבירים לאורך תצוגת המצלמה דרך היקף החקירה יכולים להילקח בחשבון מבוסס על ההליך של Mass et al. 21. בניסוי זה, מבנה 3D מדרגות דמויות עם נקודות יעד מופצות באופן קבוע משמש כמטרה.

בניסוי 3D-PTV, אם כי רק שתי תמונות נדרשות לקבוע עמדת חלקיקי 3D, בדרך כלל יותר מצלמות משמשות להפחתת בהירויות 21. חלופת setups היקר עם מצלמות מהירות גבוהה מרובות היא viמפצל EW, המוצע על ידי ואח Hoyer. 35 לשימושם של 3D-PTV ויישומי לאחרונה על ידי Gulean et al. 28 עבור יישומים ביו. ספליטר הנוף מורכב מראה בצורת פירמידה (hereon מראה ראשוני) וארבעה מראות מתכווננות (hereon מראה משנית). בעבודה זו, מפצל ארבעה להציג מצלמה אחת שמשו לחקות את ההדמיה סטריאוסקופית מארבע מצלמות. המערכת משמשת לאפיין את שדה הזרימה ביניים של מטוס צינור בקוטר, ד h = 1 ס"מ ו Re ≈ 7,000 מתוך לגרנג ו Eulerian מסגרות בסביבות 14.5-18.5 בקטרים ​​במורד מהראשית סילון.

Protocol

1. בטיחות מעבדה סקור את הנחיות הבטיחות של מקור התאורה שנבחר (לייזר למשל, LED התעשייתית, הלוגן). הערה: בניסוי זה, קבוצה של חמישה 250 זרקורי הלוגן ווטס משמשת תאורה. היבטי בטיחות והמלצה בסיסיים עבור מקור אור זה מתוארים…

Representative Results

תצלום ו סכמטית של ההתקנה מוצגים איורים 1 ו -2. יעד הכיול, סימני fiducial משתקפים על ספליטר-הנוף ושחזור כיול 3D הם באיור 3. ה- RMS של אזורי הכיול המוכרים הוא 7.3 מיקרומטר, 5.7 מיקרומטר ו 141.7 מיקרומטר x streamwise, spanwise y, וכיוו…

Discussion

יש 3D-PTV פוטנציאל גדול לפרום את המורכבים בפיזיקה של מגוון של זרימה טורבולנטית כגון תנועות סוערות בקנה מידה גדולה באטמוספרה התחתונה 25, פיזור אוויר מקורה 26, או תזרים pulsatile בטופולוגיה אבי עורקי 28 בקרב רבים אחרים. עם זאת, הבנה של היתרונות והמגבלות שלו, ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי המחלקה למדעי מכני והנדסה, אוניברסיטת אילינוי באורבנה-שמפיין, כחלק מהחבילה סטארט-אפ של לאונרדו פ צ'מורו.

Materials

ImageOps CAMMC4082 High-speed camera
ImageOps FBD-4XCXP6 Frame Grabber
Potters Industries LLC AG-SL150-30-TRD Seeding Paritcles
Upstate Technical Equipment CO.,INC MISNOR-STP-6-S-CL Camera appliation
Photrack AG Customized part and necessary if performing 3D-PTV with one camera
General Electrics  23719 Light source
OpenPTV(http://www.openptv.net) Open source particle tracking software (Note: available as a service for anyone who wants to use it without all the installation mess or computer power availability problems).

References

  1. Wygnanski, I., Fiedler, H. . Some measurements in the self preserving jet. , (1968).
  2. Rajaratnam, N. . Turbulent jets. , (1976).
  3. Panchapakesan, N., Lumley, J. Turbulence measurements in axisymmetric jets of air and helium. Part 1. Air jet. J Fluid Mech. 246, 197-223 (1993).
  4. Hussein, H. J., Capp, S. P., George, W. K. Velocity measurements in a high-Reynolds-number, momentum-conserving, axisymmetric, turbulent jet. J Fluid Mech. 258, 31-75 (1994).
  5. Yule, A. Large-scale structure in the mixing layer of a round jet. J Fluid Mech. 89, 413-432 (1978).
  6. Yule, A., Chigier, N., Ralph, S., Boulderstone, R., Venturag, J. Combustion-transition interaction in a jet flame. AIAA Journal. 19, 752-760 (1981).
  7. Quinn, W. Upstream nozzle shaping effects on near field flow in round turbulent free jets. Eur J Mech B-Fluid. 25, 279-301 (2006).
  8. Mi, J., Nathan, G. J., Luxton, R. E. Centreline mixing characteristics of jets from nine differently shaped nozzles. Exp Fluids. 28, 93-94 (2000).
  9. Liepmann, D., Gharib, M. The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets. J Fluid Mech. 245, 643-668 (1992).
  10. Oh, S. K., Shin, H. D. A visualization study on the effect of forcing amplitude on tone-excited isothermal jets and jet diffusion flames. Int J Energ Res. 22, 343-354 (1998).
  11. Cenedese, A., Doglia, G., Romano, G., De Michele, G., Tanzini, G. LDA and PIV velocity measurements in free jets. Exp Therm Fluid Sci. 9, 125-134 (1994).
  12. Wang, H., Peng, X., Lin, W., Pan, C., Wang, B. Bubble-top jet flow on microwires. Int J Heat Mass Tran. 47, 2891-2900 (2004).
  13. 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).
  14. 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).
  15. Holzner, M., Liberzon, A., Nikitin, N., Kinzelbach, W., Tsinober, A. Small-scale aspects of flows in proximity of the turbulent/nonturbulent interface. Phys Fluids. 19, 071702 (2007).
  16. Holzner, M., et al. A Lagrangian investigation of the small-scale features of turbulent entrainment through particle tracking and direct numerical simulation. J Fluid Mech. 598, 465-475 (2008).
  17. Chang, T. P., Wilcox, N. A., Tatterson, G. B. Application of image processing to the analysis of three-dimensional flow fields. Opt Eng. 23, 283-287 (1984).
  18. Racca, R., Dewey, J. A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field. Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).
  19. Maas, H. G., Gruen, D., Papantoniou, D. Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows. Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).
  20. Kasagi, N., Matsunaga, A. Three-dimensional particle tracking velocimetry measurement of turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow. Int J Heat Fluid Fl. 16, 477-485 (1995).
  21. Virant, M., Dracos, T. 3D PTV and its application on Lagrangian motion. Meas Sci Technol. 8, 1539 (1997).
  22. Willneff, J. . A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry. , (2003).
  23. Rosi, G. A., Sherry, M., Kinzel, M., Rival, D. E. Characterizing the lower log region of the atmospheric surface layer via large-scale particle tracking velocimetry. Exp Fluid. 55, 1-10 (2014).
  24. Fu, S., Biwole, P. H., Mathis, C. Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review. Build Environ. 87, 34-44 (2015).
  25. Kolaas, J., Jensen, A., Mielnik, M. Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels. Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).
  26. Gülan, U., et al. Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry. Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).
  27. Mei, R. Velocity fidelity of flow tracer particles. Exp Fluids. 22, 1-13 (1996).
  28. Tropea, C., Yarin, A. L., Foss, J. F. . Springer handbook of experimental fluid mechanics. 1, (2007).
  29. Melling, A. Tracer particles and seeding for particle image velocimetry. Meas Sci Technol. 8, 1406 (1997).
  30. Hering, F., Leue, C., Wierzimok, D., Jähne, B. Particle tracking velocimetry beneath water waves. Part I: visualization and tracking algorithms. Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).
  31. Biferale, L., et al. Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation. Phys Fluids. 20, 065103 (2008).
  32. Lüthi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow. J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).
  33. Hoyer, K., et al. 3d scanning particle tracking velocimetry. Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).
  34. Kim, J. -. T. . Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications. , (2015).
  35. Lüthi, B. Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow. ETH Zürich. , (2002).
  36. Pope, S. B. . Turbulent flows. , (2000).

Play Video

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

View Video