Summary

Driedimensionale Particle Tracking Velocimetry voor Turbulence Applications: Case van een Jet Flow

Published: February 27, 2016
doi:

Summary

Een drie-dimensionale particle-tracking velocimetry (3D-PTV) systeem op basis van een high-speed camera met een vier-view splitter wordt hier beschreven. De techniek is toegepast op een straalstroom van een ringleiding in de nabijheid van tien diameters stroomafwaarts ten Reynoldsgetal Re ≈ 7000.

Abstract

3D-PTV is kwantitatief flowmeting techniek die is gericht op de Lagrange paden van een reeks deeltjes volgen driedimensionaal gebruik stereoscopische opname van beeldsequenties. De basiscomponenten, mogelijkheden, beperkingen en tips voor het optimaliseren van een 3D-PTV topologie bestaat uit een high-speed camera met een vier-view splitter worden beschreven en besproken in dit artikel. De techniek wordt toegepast voor het tussentijds stromingsveld (5 <x / d <25) met een cirkelvormige uitstroomopening aan Re ≈ 7000. Lagrange stroom kenmerken en turbulentie grootheden in een Euler kader worden geschat ongeveer tien diameters stroomafwaarts van de jet oorsprong en op verschillende radiale afstanden van de jet kern. Lagrangiaanse eigenschappen omvatten traject, snelheid en versnelling van geselecteerde deeltjes en kromming van de stromingsbaan, die worden verkregen uit de Frenet-Serret vergelijking. Schatting van de 3D-snelheid en turbulentie velden rond de jet kern as bij een cross-vliegtuig zich op tiendiameters stroomafwaarts van de jet wordt vergeleken met de literatuur, en het vermogensspectrum van de grootschalige streamwise snelheid bewegingen wordt verkregen op verschillende radiale afstanden van de jet kern.

Introduction

Turbulente jet stromen zijn alomtegenwoordig in technische toepassingen. Gedetailleerde karakterisering van dergelijke stromen is cruciaal voor een breed spectrum van praktische problemen variërend van grootschalige ontlading milieu-elektronische microschaal apparaten. Vanwege de impact op een aantal brede toepassingen, zijn jet stromen grondig bestudeerd 1-4. Verscheidene experimentele technieken, waaronder hotwire anemometrie 4 8 Laser Doppler Velocimetry (LDV) 4, 9 12, en stromingsvisualisatie (PIV) 12 zijn 16, gebruikt te karakteriseren straalstromen in uiteenlopende Reynoldsgetallen en begrenzing conditie. Onlangs hebben enkele studies gedaan met behulp van 3D-PTV naar de woelige / niet-turbulent-interface te bestuderen van jet 17 stroomt, 18. 3D-PTV is een techniek die vooral geschikt om complexe turbulente fi beschrijvenvelden vanuit een ander perspectief. Het laat de reconstructie van deeltje trajecten binnen een volume in een Lagrange referentiekader met behulp van multi-view stereoscopie. De techniek werd voor het eerst geïntroduceerd door Chang 19 en verder ontwikkeld door Racca en Dewey 20. Sindsdien zijn er vele verbeteringen aangebracht op de 3D-PTV algoritme en experimentele opstelling 21-24. Met deze prestaties en eerdere werken, is het systeem met succes gebruikt om diverse fluïdum fenomenen zoals grootschalige vloeiende beweging in een gebied van 4 x 2 x 2 m 25, indoor gebied luchtstroom 26 te bestuderen, pulserende stromen 27 en aorta bloedstroom 28 .

Het werkingsprincipe van een 3D-PTV meting bestaat uit data-acquisitie systeem set-up, opnemen / pre-processing, kalibratie, 3D correspondenties, tijdelijke tracking en post-processing. Een nauwkeurige kalibratie zorgt voor een nauwkeurige opsporing van deeltje posities. De correspondentie van de gedetecteerde in meer dan drie het uitzicht deeltjes zorgt voor de wederopbouw van een 3D-deeltje positie gebaseerd op de epipolar geometrie. Een verbinding van opeenvolgende beeldframes leiden tot een tijdelijke tracking die deeltjesbanen s (t) definieert. Optimalisatie van de 3D-PTV is essentieel om de waarschijnlijkheid van meerdere deeltjes traceerbaarheid te maximaliseren.

Eerste stap van de optimalisatie is een passend data-acquisitie systeem, inclusief high-speed camera's, verlichting bron en kenmerken van zaaien deeltjes te verwerven. De resolutie camera met de grootte van de ondervragingsvolume definieert de pixelgrootte en derhalve de vereiste zaaien deeltjesgrootte, die groter zijn dan een pixel moet worden. De zwaartepunten van gedetecteerde deeltjes worden geraamd met een nauwkeurigheid sub-pixel door het nemen van de gemiddelde positie van deeltje pixels gewogen met de helderheid 21. frame rate van de camera is nauw Associated met Reynoldsgetal en de mogelijkheid om gedetecteerde deeltjes verbinden. Een hogere framesnelheid zorgt voor de oplossing sneller stromen of een groter aantal deeltjes aangezien het bijhouden moeilijker wanneer de gemiddelde verplaatsing tussen de beelden gemiddelde scheiding van de deeltjes overschrijdt.

Sluitertijd, diafragma en gevoeligheid zijn drie factoren te overwegen in het beeld vast te leggen. Sluitertijd moet snel genoeg zijn om te minimaliseren vervagen rond een deeltje, dat de onzekerheid van de deeltjes zwaartepunt positie vermindert. Cameraopening moeten worden aangepast om de scherptediepte van de ondervragingsvolume om de waarschijnlijkheid dat deeltjes buiten het volume te verminderen. Omdat de maximale gevoeligheid van een camera is bevestigd, aangezien de frame rate toeneemt, neemt de nodige licht die nodig is om de deeltjes te verlichten moet dienovereenkomstig te verhogen. Unlike PIV, worden complexe optische instellingen en hoogvermogen lasers niet strikt vereist 3D-PTV, zolang de lichtbron voldoende scattreerd uit de tracer deeltjes tot de camera. Continue LED of halogeen lampen zijn goede kosten-effectieve opties die de behoefte van de synchronisatie 21 te omzeilen.

In 3D-PTV, zoals andere optische stroom meettechnieken, tracer deeltjes-snelheid wordt verondersteld de locale instantane vloeistofsnelheid 29 zijn. Dit is echter alleen het geval voor de ideale tracers van null diameter en traagheid; tracer deeltjes moet groot genoeg zijn om te worden gevangen genomen door een camera. De betrouwbaarheid van een eindige deeltje kan worden bepaald door het Getal van Stokes S t, dat wil zeggen de verhouding van de relaxatietijd omvang van deeltjes en de tijdschaal van turbulente structuren plaats. In het algemeen moeten S t aanzienlijk kleiner dan 1 voor S t ≤0.1 stroom spoorvolgfouten beneden 1% 30. Diepgaande discussie kan worden gevonden in Mei et al 29 -. 31 </sup>. Aanbevolen deeltjesgrootte voor een 3D-PTV experiment afhankelijk van de lichtbron en camera gevoeligheid. Halogeen of LED lichten verlichtingsbronnen, relatief grotere deeltjes (bijv 50-200 urn) 32, terwijl kleinere deeltjes (bijvoorbeeld 1-50 um) 33, 34 kan worden gebruikt met een hoog vermogen laser (bijvoorbeeld 80-100 watt CW-laser). Deeltjes met een hoge reflectiviteit voor een bepaalde golflengte licht, als verzilverde onder halogeenlicht, kunnen hun merk te versterken in een beeld. De zaaidichtheid is een andere belangrijke parameter voor een succesvolle 3D-PTV meting. Weinig deeltjes resulteren in een lage aantal trajecten, terwijl een te groot aantal deeltjes veroorzaken onduidelijkheden bij het vaststellen van correspondenties en tracking. Onduidelijkheden bij het vaststellen van overeenkomsten onder meer overlappende deeltjes en het detecteren van meerdere kandidaten langs de gedefinieerde epipolar lijn. In de tracking-proces, de dubbelzinnigheid te wijten aan een hoge seedin g dichtheid is opgetreden als gevolg van de relatief korte gemiddelde scheiding van deeltjes.

Tweede stap optimale instellingen in opname / pre-processing om de beeldkwaliteit te verbeteren. Fotografische instellingen, zoals gain en zwartniveau (G & B), spelen een belangrijke rol bij het optimaliseren van de beeldkwaliteit. Black level definieert het helderheidsniveau van het donkerste deel van het beeld, terwijl de winst van de helderheid van een beeld versterkt. Lichte variaties van de G & B niveaus kan een aanzienlijke invloed hebben op de kans op traceerbaarheid. In feite, hoge G & B kan over-fleuren een beeld en uiteindelijk de camerasensor beschadigen. Om dit te illustreren, is de impact van G & B niveau op de stroom reconstructie ook onderzocht in dit artikel. In de pre-verwerkingsstap worden de beelden gefilterd door een hoogdoorlaatfilter benadrukken lichtverstrooiing van deeltjes. De pixelgrootte en grijsschaal worden aangepast aan de deeltjesdetectie binnen de ondervragingsvolume maximaliseren.

t "> Derde stap van de optimalisatie is nauwkeurige kalibratie van de stereoscopische weergave, die is gebaseerd op epipolar geometrie cameraparameters (brandpuntsafstand, belangrijkste punt en vervorming coëfficiënten) en brekingsindex verandert. Dit proces is essentieel voor de 3D minimaliseren wederopbouw fout van de vaste doelgroep punten. Epipolar geometrie maakt gebruik van relatieve afstanden (tussen de camera en verhoor volume) en schuine hoek van het imago van de doelgroep uit. Brekingsindex veranderingen langs de camera uitzicht door de ondervraging volume kan in aanmerking worden genomen op basis van de procedure van Mass et al. 21. In dit experiment werd een 3D stair structuur met regelmatig verdeeld richtpunten wordt gebruikt als doelwit.

In een 3D-PTV experiment, hoewel slechts twee beelden nodig om een 3D positiebepaling deeltje, meestal meer camera's worden gebruikt om dubbelzinnigheden 21 verminderen. Een alternatief voor dure opstellingen met meerdere high-speed camera's is de view splitter door Hoyer et al voorgesteld. 35 voor het gebruik van 3D-PTV en recentelijk door Gulean et al. 28 toegepast op de biomedische toepassingen. Het uitzicht splitter bestaat uit een piramide-vormige spiegel (hierop primaire spiegel) en vier verstelbare spiegels (hierop secundaire spiegel). In dit werk, een vier-aanzicht splitter en een camera gebruikt om de stereoscopische beelden nabootsen van vier camera. Het systeem wordt gebruikt om het tussenproduct stromingsveld van een pijp jet karakteriseren met een diameter dh = 1 cm en Re ≈ 7000 een Lagrangiaanse en Euler frames op ongeveer 14,5-18,5 diameters stroomafwaarts van de straal oorsprong.

Protocol

1. Veiligheid Lab Lees de veiligheidsrichtlijnen van de geselecteerde lichtbron (bijvoorbeeld laser, industriële LED, halogeen). Opmerking: in dit experiment werd een vijftal 250 Watt halogeenlampen worden gebruikt als verlichting. Basic veiligheidsaspecten en aanbeveling voor deze lichtbron worden als volgt beschreven. Vermijd direct contact met halogeen lampen, die werken bij hoge temperaturen (~ 3000 K kleurtemperatuur). Houd het licht aan wanneer het verzamelen van gege…

Representative Results

Een foto en een schema van de opstelling worden in figuren 1 en 2. Meetobject, de vaste merktekens gereflecteerd op de weergave-splitter en 3D reconstructie kalibratie worden geïllustreerd in figuur 3. De RMS van de erkende kalibratiedoelen is 7,3 micrometer, 5,7 micrometer en 141,7 urn in de streamwise x, spanwijdterichting y en diepte z-richtingen. De relatief hogere RMS in de z -coordinate i…

Discussion

3D-PTV heeft een groot potentieel om het complex fysica van een verscheidenheid van turbulente stromingen, zoals grootschalige turbulente bewegingen in de lagere atmosfeer 25, binnenlucht distributie 26 of pulserende stromen te ontrafelen in de aorta topologie 28 onder vele anderen. Echter, een begrip van de voordelen en beperkingen evenals ervaring essentieel zijn te maximaliseren. Trial and error voorlopige testen en uitputtende iteraties voor optimale instellingen, waaronder fra…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Dit werk werd ondersteund door het Department of Mechanical Science and Engineering, Universiteit van Illinois in Urbana-Champaign, als onderdeel van de start-up pakket van Leonardo P. Chamorro.

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).
check_url/53745?article_type=t

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