基于全局位置迭代PCSS算法的光场PTV气泡跟踪测速方法

光场粒子跟踪测速(PTV)技术能够在单视角条件下重建气液两相流中气泡的三维空间位置,实现气泡运动轨迹的跟踪,为受限空间条件下气泡参数测量提供了解决方案。然而,在气泡浓度较高以及位移量较大的条件下,光场PTV气泡匹配准确率较低,由此导致气泡运动速度场测量结果出现明显的错误矢量。为解决该问题,本文提出了基于全局位置迭代以及极坐标系统相似技术的气泡匹配方法(GPPI-PCSS),通过PCSS匹配方法所获得的气泡三维速度场对单帧图像内所有气泡的位置进行迭代更新,使两帧图像中的气泡位置逐渐重合,由此获得高准确度的气泡匹配结果。通过开展鼓泡床内气泡运动行为光场PTV实验研究,对GPPI-PCSS方法的准确性进行了评价。结果表明:在采样间隔0.5~7ms、空气流量0.15~0.35L/min工况范围内,GPPI-PCSS方法的气泡匹配准确率的平均值为92.65%,分别高于传统PCSS方法的81.38%和松弛方法的84.12%。此外,通过GPPI-PCSS方法所测量得到的气泡最大运动速度范围为38.34~49.87cm/s,与理论计算值一致,由此证明了所提出的GPPI-PCSS方法可以用于光场PTV技术中,在高气泡浓度、大气泡位移条件下获得准确的气泡速度测量结果。

提升管内颗粒运动分析及稀相输送过程浓度检测

为了研究提升管底部区域内颗粒的运动行为及浓度分布情况,采用电荷耦合（CCD）高速摄像机对提升管底部距离入风口20~30 cm轴向区域内的流动过程进行拍摄,根据流动图像对颗粒分布规律和流动结构进行了分析,并基于图像法实现了对稀相气力输送过程颗粒浓度的检测。结果显示：受送风方式的影响,在快速床阶段,颗粒在整体上呈现环核流动结构,同时在环隙区呈现左疏右密的分布形式;在节涌床和湍动床阶段,颗粒依次呈现柱塞式流动结构以及顺时针内循环流动结构。结合压差法测定的实验结果发现,图像法对稀相输送过程颗粒浓度的检测比较准确,其相对误差小于20%,且相对误差超过5%的情况只出现在表观气速相对较低的阶段。

提升管内颗粒团聚对两相流动混沌特征影响的递归分析

在提升管内人工制造团聚现象,对所生成的团聚物进行分区域辨识,同时基于压力信号,采用递规分析的方法研究节涌床和湍动床两种状态下气固两相系统的混沌特征受团聚物种类和循环物料量的影响。结果表明:节涌床状态下递归图中沿对角线发展趋势显著,系统周期性较强且不易受团聚物种类的影响。湍动床状态下,提高物料循环流量,对于原始物料以及微团聚物料,递归图中沿对角线发展趋势增强,递归图参数中确定性提高,分叉性减小,表明系统混沌特征弱化;对于成核团聚物料,递归图结构和参数无明显变化,反映出系统混沌特征所受影响较小;而对于黏结团聚和糊状团聚物料,递归图中孤立点增多,递归参数中确定性降低,分叉性增大,系统混沌特性增强。

循环床提升管内轴向压力梯度和物料浓度的分布特性

以3.6m高循环床提升管内轴向不同高度测点的压力数据为基础,分析了管内轴向压力梯度的变化规律,并通过压差法对提升管内轴向物料浓度的分布特性进行了研究,得出了表观气速和物料颗粒粒径的变化对二者的影响。结果显示,提升管内轴向压力梯度沿管上升方向逐渐减小,物料浓度在轴向方向上呈上疏下密的不均匀分布趋势。增加表观气速,可以减小管内上下压力梯度的差异,改善颗粒浓度分布的不均匀程度,减小颗粒流动过程中消耗的总压降。而相对于粗大粒径颗粒,细小颗粒在提升管内流动时轴向压力梯度和浓度分布都更加均匀,整个流动过程所造成气体的总压降也相对更小。

基于深度残差神经网络的光场粒子图像测速粒子场重建方法

提出一种基于粒子重构卷积神经网络(PRCNN)模型的快速、高分辨率粒子场重建方法。首先,对原始光场图像进行子孔径图像提取,构建粒子三维分布-光场子孔径图像数据集;然后,建立网络模型,采用自定义的损失函数进行训练获取预测模型。通过粒子场数值重建以及圆柱绕流三维流场测量实验对所提方法的重建准确性等进行评价。结果表明:相比于传统的联合代数重建技术(SART),PRCNN可以有效缓解重建拉伸效应,使粒子场重建质量因子提高了153.83%;基于GPU计算的PRCNN对单幅图像的重建时间仅为0.098 s,加速比达到3976.53;PRCNN与SART计算的速度场分布基本一致,在管道中心深度截面上,相对于平面粒子图像测速(PIV)测量结果,SART和PRCNN的平均相对误差分别为14.56%和12.92%。上述结果证明了PRCNN用于光场PIV技术中实现准确的三维流场测量的可行性。

基于预识别技术及SART算法的单光场相机三维流场重建

提出了一种基于预识别及联合代数重建技术(SART)的单光场相机三维流场重建方法。首先结合光场图像,采用光线追迹的预识别技术预先筛选出控制体中包含示踪粒子的离散体素,实现对权矩阵结构的优化,然后利用插值法准确计算出测量体体素与图像像素之间的权函数。最终采用SART实现对示踪粒子三维空间位置的重构。单颗粒的重建结果表明:重建颗粒的中心位置准确,且其沿深度方向的拉伸程度较经典算法(MART)的结果明显减弱。此外,该算法在提高了重建效率的同时也降低了对权矩阵存储空间的需求。

基于体标定追迹法的光场PIV权系数计算方法

针对光场粒子图像测速(PIV)技术中介质折射率变化及镜头畸变等因素而导致权系数计算误差较大的问题,提出一种基于体标定追迹技术的光场PIV权系数计算方法。该方法首先通过体标定方法建立空间物点与微透镜之间的映射关系,然后利用光线追迹技术计算控制体内的离散体素对像素的权系数,最后将该方法计算的权系数与直接追迹法计算的结果进行比较,并对标定板特征点的空间位置进行重建实验研究。实验结果表明,体标定追迹法计算出的权系数与直接追迹法的计算结果高度吻合;重建获得的标定板特征点在横向和深度方向上的位置误差分别小于0.002 mm和0.250 mm。