Tridimensionale Velocimetry monitoraggio di particelle per applicazioni Turbulence: caso di flusso Jet

i flussi turbolenti jet sono onnipresenti nelle applicazioni di ingegneria. Caratterizzazione dettagliata di tali flussi è fondamentale in un ampio spettro di problemi pratici che spaziano dai sistemi di scarico ambientale larga scala per dispositivi elettronici micro scala. A causa del suo impatto su una serie di vaste applicazioni, flussi getto sono stati studiati approfonditamente ^{1 – 4.} Diverse tecniche sperimentali, inclusi hotwire anemometry ^{4 – 8,} Laser Doppler (LDV) ^{4, 9 – 12} e Particle Image Velocimetry (PIV) ^{12 – 16,} sono stati utilizzati per caratterizzare jet scorre in una vasta gamma di numeri di Reynolds e boundary condizioni. Di recente, alcuni studi sono stati realizzati con 3D-PTV per studiare l'interfaccia turbolenta / non turbolento del jet scorre ^{17, 18.} 3D-PTV è una tecnica particolarmente adatto a descrivere complesso fi turbolentocampi da una prospettiva diversa. Esso permette di ricostruire traiettorie delle particelle all'interno di un volume in una cornice di Lagrange di riferimento utilizzando multi-view stereoscopia. La tecnica è stata introdotta da Chang ¹⁹ e ulteriormente sviluppato da Racca e Dewey ^20. Da allora, molti miglioramenti sono stati apportati sull'algoritmo 3D-PTV e setup sperimentale ^{21 – 24.} Con questi risultati e delle opere precedenti, il sistema è stato utilizzato con successo per studiare vari fenomeni di fluidi, come movimento fluido su larga scala in un dominio di 4 mx 2 mx 2 m ^25, coperta campo flusso d'aria ^26, pulsatile scorre ²⁷ e il sangue aortico flusso ²⁸ .

Il principio di funzionamento di una misurazione 3D-PTV costituito da sistema di acquisizione dati set-up, la registrazione / pre-trattamento, calibratura, corrispondenze 3D, monitoraggio temporale e post-elaborazione. Un calibrazione accurata consente un rilevamento preciso della posizione delle particelleS. La corrispondenza delle particelle rilevate in più di tre visualizzazioni immagine permette la ricostruzione di una posizione particelle 3D in base alla geometria epipolare. Un leveraggio da fotogrammi consecutivi comporta un monitoraggio temporale che definisce le traiettorie delle particelle s (t). Ottimizzazione del sistema 3D-PTV è essenziale per massimizzare la probabilità di tracciabilità multi-particelle.

Prima fase di ottimizzazione è quello di acquisire un sistema di acquisizione dati appropriato comprese telecamere ad alta velocità, sorgente di illuminazione e le caratteristiche delle particelle semina. La risoluzione fotocamera insieme con la dimensione del volume di interrogazione definisce la dimensione dei pixel e, quindi, la dimensione delle particelle di semina desiderata, che dovrebbe essere maggiore di un singolo pixel. I centroidi di particelle rilevate sono stimati con una precisione sub-pixel prendendo la posizione media dei pixel di particelle ponderati per luminosità ^21. frame rate della telecamera è strettamente AssociatED con numero di Reynolds e la capacità di collegare le particelle rilevate. Un frame rate più elevato consente di risolvere flussi più rapidi o un maggior numero di particelle poiché l'inseguimento diventa più difficile quando lo spostamento medio fra immagini supera la separazione medio delle particelle.

La velocità dell'otturatore, l'apertura e la sensibilità sono tre fattori da considerare nella cattura delle immagini. La velocità dell'otturatore dovrebbe essere abbastanza veloce per ridurre al minimo la sfocatura intorno una particella, che riduce l'incertezza della posizione di baricentro della particella. apertura obiettivo deve essere regolata per la profondità di campo del volume di interrogazione per ridurre la probabilità di rilevare particelle fuori del volume. Poiché la sensibilità massima di una telecamera è fissata, all'aumentare frame rate, la luce necessaria necessaria per illuminare le particelle dovrebbe aumentare di conseguenza. Diversamente PIV, impostazioni ottiche complesse e laser ad alta potenza non sono strettamente necessari 3D-PTV, fintanto che la sorgente luminosa è sufficientemente scattrato dalle particelle traccianti alla telecamera. Luci a LED o alogene continue sono buone opzioni di costo-efficacia che ignorano la necessità di sincronizzazione ^21.

In 3D-PTV, come altre tecniche di misurazione del flusso ottico, la velocità delle particelle traccianti si presume essere il locale velocità del fluido istantanea ^29. Tuttavia, questo è solo il caso di traccianti ideali di diametro nullo e di inerzia; particelle traccianti dovrebbe essere grande abbastanza per essere catturato da una telecamera. La fedeltà di una particella finita può essere determinata dal numero di Stokes S _t, cioè il rapporto tra il tempo di rilassamento scala delle particelle e la scala temporale della strutture turbolente di interesse. In generale, S _t dovrebbe essere sostanzialmente più piccolo di 1. Per S _t ≤0.1 errori di tracciamento di flusso sono sotto l'1% ^30. In discussione approfondita può essere trovato in Mei et ^{al. 29 – 31} </sup>. la dimensione delle particelle consigliato per un esperimento 3D-PTV varia a seconda della fonte di luce e la sensibilità della fotocamera. Con alogeno o LED come fonte di illuminazione, particelle relativamente grandi vengono utilizzati (ad esempio 50-200 micron) ^32, mentre le particelle più piccole (per esempio 1-50 micron) ^{33, 34} può essere utilizzato con un laser ad alta potenza (ad esempio 80-100 Watts laser CW). Le particelle con alta riflettività per una data luce di lunghezza d'onda, come l'argento rivestito in luce alogena, possono amplificare il loro segno in un'immagine. La densità di semina è un altro parametro importante per una misurazione di successo 3D-PTV. Poche particelle provocano basso numero di traiettorie, mentre un numero eccessivo di particelle causano ambiguità nello stabilire corrispondenze e il monitoraggio. Ambiguità a stabilire corrispondenze sono le particelle che si sovrappongono e rilevare più candidati lungo la linea epipolare definito. Nel processo di monitoraggio, l'ambiguità a causa di un elevato seedin Densità g è verificato a causa della relativamente breve separazione media di particelle.

Secondo passo è impostazioni ottimali in registrazione / pre-elaborazione per migliorare la qualità dell'immagine. impostazioni fotografici, come livello di nero (G e B) guadagno e, giocano un ruolo importante per ottimizzare la qualità dell'immagine. Livello nero definisce il livello di luminosità nella parte più scura di un'immagine, mentre il guadagno amplifica la luminosità di un'immagine. Lievi variazioni dei livelli di G & B possono avere un impatto significativamente la probabilità di tracciabilità. Infatti, alta G e B possono over-schiarire un'immagine ed eventualmente danneggiare il sensore della fotocamera. Per illustrare questo, l'impatto dei livelli di G & B sulla ricostruzione flusso è inoltre esaminato in questo articolo. Nella fase di pre-elaborazione, le immagini vengono filtrati con un filtro passa-alto per enfatizzare diffusione della luce da particelle. La dimensione dei pixel e scala di grigi sono adeguati per massimizzare il rilevamento delle particelle all'interno del volume interrogatori.

t "> Terza fase della ottimizzazione è calibrazione accurata della creazione di immagini stereoscopiche, che si basa sulla geometria epipolare, parametri della telecamera (lunghezza focale, punto principio, e coefficienti di distorsione), e variazioni dell'indice di rifrazione. Questo processo è essenziale per minimizzare la 3D errore di ricostruzione dei capisaldi fiduciali. geometria epipolare utilizza distanze relative (tra fotocamera e il volume degli interrogatori) e angolo di inclinazione da l'immagine di destinazione. variazioni dell'indice di rifrazione lungo la telecamera attraverso il volume degli interrogatori possono essere prese in considerazione in base alla procedura di messa et al. ^21. In questo esperimento, una struttura scala-come 3D con punti di destinazione distribuiti regolarmente è usato come bersaglio.

In un esperimento 3D-PTV, anche se solo due immagini sono necessari per determinare una posizione di particelle 3D, tipicamente più telecamere sono utilizzati per ridurre ambiguità ^21. Un'alternativa a configurazioni costosi con più telecamere ad alta velocità è il VIew splitter, proposto da Hoyer et al. ³⁵ per l'uso di 3D-PTV e recentemente applicato dalla Gulean et al. ²⁸ per le applicazioni biomediche. Lo splitter vista costituito da uno specchio piramidale (specchio hereon primario) e quattro specchi orientabili (, procedendo specchio secondario). In questo lavoro, uno splitter quattro-view e una singola telecamera sono stati usati per imitare il immagini stereoscopiche da quattro telecamere. Il sistema è utilizzato per caratterizzare il campo di flusso intermedio di un jet tubo con un diametro, d _h = 1 cm e Re ≈ 7,000 da una lagrangiana e Euleriana telai a circa 14,5-18,5 diametri valle dall'origine jet.