Summary

Трехмерная Velocimetry Отслеживание частиц для Турбулентность Области применения: Случай струйного потока

Published: February 27, 2016
doi:

Summary

Система трехмерного отслеживания частиц велосиметрии (3D-PTV) на основе камеры высокоскоростной с четырьмя вид разветвителя с описан здесь. Техника применяется к струйным потоком из круглой трубы в непосредственной близости от десяти диаметров вниз по течению при числе Рейнольдса Re ≈ 7000.

Abstract

3D-PTV является количественный метод измерения потока, который стремится отслеживать лагранже- пути множества частиц в трех измерениях с использованием стереоскопического записи последовательностей изображений. Основные компоненты, особенности, ограничения и советы по оптимизации топологии 3D-PTV, состоящей из камеры высокоскоростного с четырьмя вид разветвителя в описываются и обсуждаются в этой статье. Методика применяется к полю промежуточного потока (5 <х / г <25) круглой струи при Re ≈ 7000. Лагранжева характеристики потока и турбулентности величины в эйлеровом кадре оцениваются около десяти диаметров ниже по потоку от реактивного происхождения и на различных радиальных расстояниях от ядре струи. Лагранжевы свойства включают в себя траекторию, скорость и ускорение выбранных частиц, а также искривление пути потока, которые получаются из уравнения Френе-Серре. Оценка 3D-поля скорости и турбулентности вокруг оси струи сердечника в поперечном плоскости, расположенной в десятидиаметры ниже по течению от струи по сравнению с литературой, и спектр мощности крупномасштабных скорости вдоль потока движений получается на различных радиальных расстояниях от ядре струи.

Introduction

Турбулентные струйные течения повсеместно используются в инженерных приложениях. Подробная характеристика таких потоков имеет решающее значение в широком спектре практических задач, охватывающих от крупномасштабных систем экологического разряда для электронных микромасштабных устройств. Из – за его влияния на ряд широких применений, реактивные потоки были изучены в глубину 1 4. Несколько экспериментальных методов, в том числе Hotwire анемометрии 4 8, лазерный доплеровский Velocimetry (LDV) 4, 9 12, и Velocimetry частиц изображения (PIV) 12 16, которые были использованы для характеристики струйных течений в широком диапазоне чисел Рейнольдса и границы условия. В последнее время несколько исследований были сделаны с использованием 3D-PTV для изучения турбулентного / не-турбулентный интерфейс струйных течений 17, 18. 3D-PTV является метод особенно хорошо подходит для описания сложной турбулентный Fiполей с другой точки зрения. Это позволяет реконструировать траекторий частиц в пределах объема в лагранжевой системе отсчета с использованием мультивидового стереоскопии. Этот метод был впервые представлен Чангом 19 и дальнейшее развитие Ракка и Дьюи 20. С тех пор многие улучшения были сделаны на алгоритме 3D-PTV и экспериментальной установки 21 24. С учетом этих достижений и предыдущих работ, система была успешно использована для изучения различных явлений жидкости , такие как крупномасштабного движения жидкости в области 4 м х 2 м х 2 м 25, крытый поле 26 потока воздуха, пульсирующей потоки 27 и крови в аорте поток 28 ,

Рабочий принцип измерения 3D-PTV состоит из системы сбора данных настройке, запись / предварительной обработки, калибровки, 3D соответствий, временного отслеживания и последующей обработки. Точная калибровка позволяет для точного обнаружения положения частицs. Соответствие частиц, обнаруженных в более чем трех представлений изображений позволяет реконструкцию позиции 3D-частиц на основе эпиполярной геометрии. Рычажной из последовательных кадров изображения в результате временного отслеживания , который определяет траектории частиц S (T). Оптимизация системы 3D-PTV имеет важное значение, чтобы максимизировать вероятность прослеживаемости нескольких частиц.

Первый шаг оптимизации заключается в получении соответствующей системы сбора данных, включая высокоскоростные камеры, источника освещения и особенности высева частиц. Разрешение камеры вместе с размером объема опроса определяет размер пикселя и, следовательно, требуемый высева размер частиц, который должен быть больше, чем один пиксель. Центроиды обнаруженных частиц оцениваются с субпиксельной точностью, принимая среднее положение пикселей частиц , взвешенных по яркости 21. Частота кадров камеры тесно Associatэд с числом Рейнольдса и способностью связывать обнаруженные частицы. Высокая частота кадров приводит к возможности разрешения более быстрых потоков или большего числа частиц, так как отслеживание становится более трудным, когда среднее смещение между изображениями превышает среднее отделение частиц.

Выдержка, диафрагма и чувствительность три фактора, которые необходимо учитывать при захвате изображения. Скорость затвора должно быть достаточно быстрым, чтобы минимизировать размытие вокруг частицы, что снижает неопределенность положения центроида частиц. диафрагма камеры должна быть скорректирована на глубину резкости объема опроса с целью снижения вероятности обнаружения частицы вне объема. Так как максимальная чувствительность камеры фиксируется, по мере увеличения частоты кадров, необходимого света требуется для освещения частицы должны соответствующим образом увеличить. В отличие от PIV, сложные установки оптических и мощные лазеры не требуется строго в 3D-PTV, до тех пор, пока источник света достаточно скатот убито трассирующих частиц в камере. Непрерывные светодиодные или галогенные лампы хорошие экономичные варианты , которые обходят необходимость синхронизации 21.

В 3D-PTV, как и другие методов измерения оптического потока, предполагается , что скорость частиц трассирующими быть локальная мгновенная скорость жидкости 29. Тем не менее, это только в случае идеальных индикаторов диаметра нулевой и инерции; маркерные частицы должны быть достаточно большими, чтобы быть захвачены камерой. Верность конечной частицы можно определить с помощью Стокса число S т, то есть отношение времени релаксации масштаба частиц и временной масштаб турбулентных структур , представляющих интерес. В общем, S т должно быть существенно меньше 1. Для S T ≤0.1 ошибки отслеживания потока ниже 1% 30. Углубленное обсуждение можно найти в Мэй и др 29 31 . </sup>. Рекомендуемый размер частиц для эксперимента 3D-PTV варьируется в зависимости от источника света и чувствительности камеры. Галогеном или светодиодных ламп в качестве источников света, относительно более крупные частицы используются (например , 50-200 мкм) 32, в то время как более мелкие частицы (например , 1-50 мкм) 33, 34 может быть использован с помощью лазера высокой мощности (например , 80-100 Вт CW лазер). Частицы с высокой отражательной способностью для данной длины волны света, как серебро с покрытием под галогенной лампой, может усилить свой след в изображение. Плотность высева является еще одним важным параметром для успешного измерения 3D-PTV. Немногие частицы приводят к низкому числу траекторий, в то время как чрезмерное количество частиц вызывает неоднозначности в установлении соответствия и отслеживания. Неоднозначность в установлении соответствия включают перекрывающихся частиц и обнаружения нескольких кандидатов вдоль определенной эпиполярной линии. В процессе отслеживания, двусмысленность в связи с высокой seedin Плотность г имеет место из-за относительно короткого среднего разделения частиц.

Второй этап представляет собой оптимальные настройки в записи / предварительной обработки для повышения качества изображения. Фотографические настройки, такие как усиление и уровень черного (G & B), играют важную роль в оптимизации качества изображения. Уровень черного определяет уровень яркости в темной части изображения, в то время как коэффициент усиления усиливает яркость изображения. Незначительные вариации уровней G & B может существенно повлиять на вероятность оперативного контроля. На самом деле, высокая G & B может чрезмерно осветлить изображение и в конечном счете повредить датчик камеры. Чтобы проиллюстрировать это, влияние уровней G & B по реконструкции потока также рассматривается в этой статье. На стадии предварительной обработки, изображения фильтруются с фильтра верхних частот, чтобы подчеркнуть светорассеяния от частиц. Размер пикселя и шкала серого корректируются, чтобы максимизировать обнаружение частиц в пределах объема опроса.

т "> Третий этап оптимизации является точной калибровки стереоскопических изображений, который основан на эпиполярной геометрии, параметры камеры (фокусное расстояние, принцип точки, а коэффициенты искажения) и рефракционных изменений индекса. Этот процесс имеет важное значение, чтобы свести к минимуму 3D ошибка восстановления нормирующего целевых точек. Эпиполярное геометрия использует относительные расстояния (между камерой и объемом опроса) и наклоненной под углом от целевого изображения. Рефракционные индекс изменения вдоль зрения камеры через объем опроса могут быть приняты во внимание основанный на процедуре мессы и др. 21. В этом эксперименте 3D лестничные структуры с равномерно распределенными целевыми точками используется в качестве мишени.

В эксперименте 3D-PTV, хотя только два изображения , необходимы для определения 3D позиции частиц, как правило , больше камер используются для уменьшения неоднозначности 21. Альтернатива дорогим установках с несколькими камерами высокоскоростных является VIРЭБ разветвитель, предложенный Hoyer и др. 35 для использования 3D-PTV и в последнее время применяется Gulean и др. , 28 для биомедицинских применений. Вид разветвитель состоит из пирамидальной зеркала (главного зеркала на этом) и четыре зеркала заднего вида (Hereon вторичного зеркала). В этой работе, четыре вида сплиттер и одной камеры были использованы для имитации стереоскопических изображений с четырех камер. Система используется для характеристики поля промежуточного потока струи трубы с диаметром, D H = 1 см и Re ≈ 7000 от лагранжево и эйлерово рамы на отметке 14.5-18.5 диаметров вниз по течению от реактивного происхождения.

Protocol

1. Безопасность Лаборатория Изучите рекомендации по безопасности выбранного источника освещения (например , лазерные, промышленные светодиодные, галогенные). Примечание: в этом эксперименте, набор из пяти 250 Вт галогенные светильники используются в качестве подсветки. О?…

Representative Results

Фотоснимок и схематическое изображение установки показаны на рисунках 1 и 2. Цель калибровки, фидуциальные знаки отражается на вид-разветвитель и реконструкции калибровки 3D показаны на рисунке 3. В СКО признанных целей кал…

Discussion

3D-PTV имеет большой потенциал , чтобы распутать сложную физику различных турбулентных течений , таких как крупномасштабных турбулентных движений в нижних слоях атмосферы, 25 в помещении распределения воздуха 26, или пульсирующие потоки в аорте топологии 28 среди многи…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Эта работа была поддержана Департаментом Mechanical науки и техники, Университет штата Иллинойс в Урбана-Шампейн, как часть стартового пакета Леонардо П. Чаморро.

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. Cambridge university press.(1968).
  2. Rajaratnam, N. Turbulent jets. Elsevier. (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. Karlsson, R. I., Eriksson, J., & Persson, J. LDV measurements in a plane wall jet in a large enclosure. DTIC Document. (1992).
  10. Liepmann, D., & Gharib, M. The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets. J Fluid Mech. 245, 643-668, (1992).
  11. 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).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. Bridges, J., & Wernet, M. P. Measurements of the aeroacoustic sound source in hot jets. AIAA paper. 3130 (2003).
  16. 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).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Racca, R., & Dewey, J. A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field. Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).
  21. Maas, H. G., Gruen, D., & Papantoniou, D. Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows. Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).
  22. 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).
  23. Virant, M., & Dracos, T. 3D PTV and its application on Lagrangian motion. Meas Sci Technol. 8, 1539 (1997).
  24. Willneff, J. A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry. Mitteilungen- Institut fur Geodasie und Photogrammetrie an der Eidgenossischen Technischen Hochschule Zurich. (2003).
  25. 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).
  26. Fu, S., Biwole, P. H., & Mathis, C. Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review. Build Environ. 87, 34-44 (2015).
  27. Kolaas, J., Jensen, A., & Mielnik, M. Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels. Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).
  28. Gülan, U. et al. Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry. Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).
  29. Mei, R. Velocity fidelity of flow tracer particles. Exp Fluids. 22, 1-13 BF01893300, (1996).
  30. Tropea, C., Yarin, A. L., & Foss, J. F. Springer handbook of experimental fluid mechanics. Vol. 1. Springer Science & Business Media. (2007).
  31. Melling, A. Tracer particles and seeding for particle image velocimetry. Meas Sci Technol. 8, 1406 (1997).
  32. 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).
  33. Biferale, L. et al. Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation. Phys Fluids. 20, 065103 (2008).
  34. Lüthi, B., Tsinober, A., & Kinzelbach, W. Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow. J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).
  35. Hoyer, K. et al. 3d scanning particle tracking velocimetry. Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).
  36. Kim, J.-T. Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications, Master of Science thesis, UIUC. http://chamorro.mechse.illinois.edu/3d.htm, (2015).
  37. Lüthi, B. Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow, PhD Diss., ETH Zürich. Nr. 14893, 2003, (2002).
  38. Pope, S. B. Turbulent flows. Cambridge university press. 3, (2000).
check_url/fr/53745?article_type=t

Play Video

Citer Cet 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