基于粒子图像测速(PIV)技术的圆盘桨搅拌槽湍流动能耗散率研究

在边长L为220 mm的方形搅拌槽内,采用高解析率的二维粒子图像测速(PIV)技术在搅拌雷诺数Re=1300下对圆盘桨形成的流场进行研究,得到Kolmogorov尺度下的高解析流场。基于流场数据和各向同性假设得到湍流动能分布,并比较了直接定义法和大涡PIV法计算的湍流动能耗散率。结果表明:当离底高度C=0.15L时,圆盘桨的流型呈现出独特的单循环流型,流体主要旋涡为单旋涡结构;搅拌槽内湍流动能的最大值出现在桨叶排出流的末端;在Kolmogorov空间解析尺度下直接定义法计算得到的湍流动能耗散率大于大涡PIV法,并且湍流动能耗散率的峰值位于桨叶端和排出流区域。直接数值模拟的验证结果表明,这两种计算方法中使用的各向同性假设是合理的。

面向粒子图像测速的光流金字塔插值优化方法

提出了一种面向粒子图像测速的光流金字塔插值优化方法,可以减小重建角度误差和均方根误差,尤其是图像边缘部分的角度误差。使用该优化算法分别对单涡流、双涡流、DNS湍流粒子场进行速度场重建,得到三种流场的均方根误差和平均角度误差比优化前至少降低了15.96%和19.87%。搭建二维PIV实验系统,在待测流场中均匀撒入100μm的PSP粒子,进行旋转实验和注水实验,分别模拟涡流场和射流场,所提出的优化算法可以获得与常见算法流形一致的速度场。

基于粒子图像测速法的大米抛光机内米粒运动规律分析

[目的]通过研究抛光机运行参数、米粒运动规律、产生碎米率之间的关系,寻求抛光机的较优参数调控依据。[方法]通过分析抛光室内米粒的运动过程、开展全因素试验以及应用粒子图像测速法(PIV)对米粒运动轨迹进行分析,明确米粒的运动状态、碎米率与抛光机转速及压力门开度之间的关系。[结果]当压力门开度20 mm时,在试验转速范围内均不能形成有规律的米粒运动形态,此时不能达到米粒抛光要求。当压力门开度4 mm、转速为600~1400 r/min时,米粒呈现出螺旋升角较小且高低速区域交替出现的运动形态。当压力门开度8 mm、转速1400 r/min时,米粒呈现出高低速(速度差>3 m/s)区域交替出现的运动形态。上述两种工况下,米粒因过度揉搓或压力过大导致碎米率较高(>4%)。在试验范围内的其余工况下,米粒均呈现出螺旋角大小适中的高低速(速度差为2~3 m/s)区域交替出现的运动形态,此时碎米率为2%~4%,能够达到较好的抛光效果。[结论]不同工况下米粒形成的运动形态与产生的碎米率不同,在合适的压力门开度和转速下,米粒呈现出适当的运动形态,能达到较好的抛光效果。

基于粒子图像测速技术的节状地下连续墙变形特性与破坏模式研究

节状地下连续墙(简称节状墙)是一种新型的地基基础形式,具备良好的工程特性,相对于传统地下连续墙而言,由于节部的存在,其抗拔承载力得到了有效地提升。目前,节状墙的应用及研究尚处于起步阶段,其变形特性与破坏模式亟待摸清。通过室内模型试验辅以粒子图像测速(particle image velocimetry,简称PIV)技术对节状墙基础竖向受拉下的位移和破坏形态开展了分析,研究结果表明:端部与中部节的设置扩大了深部与浅部土体的影响范围,多部节的设置相对于单部节有利于调动更广范围的土体。节状墙的破坏模式包括垂直滑移面、倒金字塔状或正切曲线和花瓶状曲线(即曲线滑移面)相连接的滑移面。总体而言,与抗拔桩相比,节状墙的抗拔破坏面受到节部数量和位置的影响而表现为复合型,且部分滑移面的走向与土体内摩擦角有关。

螺旋气锚螺杆结构优化的PIV(粒子图像测速)试验研究

为了优化螺旋气锚螺杆的结构,提高螺旋气锚的气液分离效率,利用PIV(粒子图像测速)对不同结构螺杆螺旋气锚顶部螺旋流场进行了测试,提取了同一位置处螺旋气锚顶部螺旋流场中的旋流速度,并进行比较。建立室内螺旋气锚气液分离效率评价装置,对不同气液比条件下,不同结构螺杆螺旋气锚的气液分离效率进行测试。将所测试的螺旋气锚顶部的旋流速度与气液分离效率进行对比分析,优化螺旋气锚的螺杆结构。结果显示,等双螺距和变螺距螺杆螺旋气锚顶部轴向旋转速度分布曲线形状基本相似,总体上变螺距螺杆螺旋气锚顶部旋转速度比等螺距的大,变螺距螺杆螺旋气锚顶部轴向旋转速度梯度比等螺距的大。等双螺距螺杆螺旋气锚顶部旋转速度比单螺纹螺杆螺旋气锚的大。在相同流量及气液比条件下,变螺距金属螺杆气锚气液分离效率总体上最高。

复合M型人工鱼礁粒子图像测速二维流场试验研究

为了获得复合M型人工鱼礁的流场效应，为鱼礁的结构设计提供理论依据，选取3个不同水流流速（6．7cm／s、11．0cm／s、18．0cm／s），采用粒子图像测速（PIV）技术，对复合M型人工鱼礁的二维流场进行测试。结果表明：礁体迎流面和背流面分别产生上升流和背涡流，其规模随着来流速度的增加而增大；当鱼礁圆柱孔与流向夹角为90°时所产生的上升流高度为礁高的53％～90％，背涡流面积为迎流面积的0．7—1．3倍；夹角为0。时上升流高度为礁高的33％-83％，背涡流面积为迎流面积的40％～60％；90。工况下上升流平均流速是0。工况时的1．1—2．7倍，背涡流的最大回流速度为0°时的3．0～9．0倍。鱼礁投放时采用鱼礁圆柱孔与水流流向垂直的摆放形式流态较好。

两相流PIV粒子图像处理方法的研究

本文在单相PIV技术的基础上研究了两相流动PIV图像处理方法,采用摸板匹配法和灰度加权标定法对两相粒子进行了识别、区分和标定,采用灰度互相关法对区分后的单相粒子图像进行了处理.应用基于以上方法编制的Windows应用软件,首先对由美国Minnesota大学复杂流动实验室提供的两相流动粒子图片进行了处理,通过对比分析可见,应用本文所采用的方法能对两相粒子进行有效的识别和区分,然后以搅拌槽内液固两相流场为例对此方法进行了应用.

Micro-PIV技术-粒子图像测速技术的新进展

Micro-PIV是近年来发展起来的一种微尺度流动测速技术.它是传统PIV测量与光学显微技术相结合的一种整场、瞬态、定量测量方法,其基本测速原理与传统PIV相同,但在示踪粒子选择、图像获取和处理等方面两者存在较大差别.Micro-PIV突破了传统微尺度流体力学测量手段的局限性,使得对微尺度流动元件的研究从过去只能给出流量、阻力特性等有限信息逐步转向对全流场内流结构的直接测量上,并且达到了相当高的分辨率和测量精度.本文对近几年Micro-PIV技术发展状况进行了总结和分析,论述了Micro-PIV技术与传统PIV的主要区别以及具体的处理技术,反映了其在科学与工程中的应用,并对此项技术的发展作了展望.

方柱绕流粒子图像测速试验与数值模拟

采用粒子图像测速设备PIV(particle image velocimetry),进行了雷诺数为2.2×104的方柱绕流试验,与公认的采用LDV(laser doppler velocimetry)的试验结果吻合较好,验证了本风洞中PIV试验系统的有效性.在进一步的比选中,通过计算方柱的阻力系数和斯特劳哈尔数以及流场的速度剖面和湍动能剖面,比较了几种常用湍流时均模型的计算结果与试验结果的差别.结果表明,采用基于剪应力传输的湍动能—耗散率模型(k—ωSST),能够得到与试验吻合较好的计算结果.

镂空方型增殖礁上升流特性的粒子图像测速试验

利用粒子图像测速技术(particle image velocimetry)对镂空方型增殖礁单体礁和组合礁的上升流流场特性进行分析,按照海区实测流速和礁区选址要求,设定5个不同的来流速度0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 m/s,并计算出试验流速分别为0.045、0.090、0.135、0.180、0.225 m/s。结果表明:单体礁在任何一种迎流方式下,上升流的规模都随来流速度的增加而增大;而相同来流速度下,主视面90o迎流时,上升流规模最大;单体俯视面45o迎流时,上升流规模最小;礁体横向组合排列时,礁体间距在0.5L^1.0 L时所产生的上升流规模最大,礁体间的协同作用最强;礁体纵向组合排列时,在0.5L^1.5 L倍的间距时,礁体间的相互作用较强,形成的上升流规模最大。

三维粒子图像测速(3D-PIV)实验装置的研制

本文介绍了研制三维粒子图像测速(3D-PIV)实验装置的基本原理.给出了基本实验测试方法及示踪粒子三维速度向量的算法.介绍了3D-PIV应用于对流场的一个测试实例.

粒子图像测速技术:从实验室到工业应用的进展(特邀)

粒子图像测速(PIV)已成为测量流体流动速度场的重要实验技术。该方法产生瞬时流型的定量表示,通常用于帮助构建复杂流动的现象学模型和数值模拟验证。PIV分析可广泛用于实验流体力学等多个研究领域。两步处理法,即自相关和互相关,已被用于检查时空流演化,可以实现作为空间分辨率函数的涡度测量和精度估计。PIV的发展与测量流场的复杂性和难度逐渐增加紧密相关。用于测量的PIV技术发展迅速,并呈现出新的趋势,主要体现在立体PIV、断层PIV、大型PIV、微型PIV、3D PIV、行人PIV以及使用高时间/空间分辨率设备。PIV在医学研究、能源燃料、燃烧、流场测量、实时过程监测、结构变形、灌溉、声学、地质学、海洋学、水资源、林业、人群监测和采矿矿物加工等各种研究领域有着广泛的应用。本文对实验室PIV发展进行全面概述,通过在工业过程和日常生活中采用PIV进行实时监控,讨论了PIV如何以精确的时间分辨率和特殊分辨率取代现有的分析成像技术。此外,还综合比较了数值模拟和目前可用的PIV分析技术。

基于粒子图像测速的高含水率软土真空预压试验

为了更加直观地研究真空预压过程中土体的固结变形规律,采用粒子图像测速技术(PIV),开展高含水率软土真空预压模型试验,观测真空预压过程中塑料排水板(PVDs)周围土体位移场的变化.结果表明:排水板周围土体产生了水平方向的位移,且随着真空预压的进行,产生水平位移的范围不断扩大;排水板近处的土体以水平位移为主,主要发生径向固结,距排水板远处土体以竖向位移为主,主要发生竖向固结,并因此形成了排水板处土体凸起而远处下沉的"土桩"现象.结合孔隙水压力值监测结果,认为土体中不同区域的径向固结存在差异,距离排水板近处的土体排水固结更快.另外,对于距离排水板15 cm范围内的土体,通过径向位移计算得到的固结度大于通过孔隙水压力值计算得到的固结度.

基于粒子图像测速技术的流浆箱阶梯扩散器性能试验

采用粒子图像测速(PIV)系统对两种出口段型式阶梯扩散器的内流场进行了测试,得到了多种流量工况下阶梯扩散器轴向水平截面的速度分布、阻力损失及阶扩处空化等情况。测试结果表明,入口浆速为8～24m.s-1时,出口段横向速度分布在长径比为3～5时达到均匀,随后圆管出口段横向速度分布再由均匀发展到不均匀,而方管出口段的横向速度在达到均布后,后续流动没有明显不均匀的横向速度分布。入口浆速越大,对纤维的解絮越有利,但随着入口浆速的增大,流动阻力急剧增加,阶扩处空化区域增大,故在纤维充分分散的前提下,入口浆速以不超过空化的临界浆速为宜。研究表明,方管出口阶梯扩散器更适用于高速纸机,适当高的浆速和合适的形状尺寸是获得定量均匀、匀度好纸张的保证。

粒子图像测速(PIV)技术的发展

在流场显示测量技术中,粒子图像测速(PIV)技术占有相当重要的地位。本文重点介绍了PIV的测试原理及应用要求,并以TSI公司开发的PIV系统为例对DPIV系统的构成作了概括,同时指出了PIV技术的未来发展方向。

粒子图像测速仪沟槽减阻特性的试验

利用粒子图像测速仪(PIV)技术,研究了光滑平板中顺流向嵌入V形和梯形沟槽板对湍流边界层的平均速度、壁面切应力分布及阻力特性等的影响。对零压力梯度下的V形、梯形沟槽和光滑平板湍流边界层进行了对比测量。考察了在相同的来流速度下同一位置的平均速度、壁面切应力,并分别利用动量损失法和Ludwieg&Tillman经验公式法计算了沟槽板和光滑平板局部阻力系数。试验结果表明,沟槽能增加粘性底层的厚度,减小壁面切应力,减阻效果明显。

某水电站主变室通风的二维粒子图像测速技术热态模型试验研究

在试验研究中考察了送风速度和热源发热量对工作区气流组织的影响。试验结果显示,主变室的热源发热量从107kW增大到178kW时,气流流场变化不大;送风速度从1.8m/s增大到3.3m/s时,气流流场存在较大变化。表明对于有集中热源且采用下送上回气流组织的房间,机械力较热浮升力对气流流场有更大的主导作用。

基于粒子图像测速技术(PIV)的砂箱物理模拟实验研究

地壳浅表变形受控于多种边界条件因素的影响,因而具有长期构造演化过程和复杂的构造特征。构造物理模拟是研究自然界地质变形过程的一种重要的可视化方法,特别是伴随着计算机技术的飞速发展,粒子图像测速技术(PIV)在地质模拟实验中越来越发挥着重要作用。该文以砂箱物理模拟实验为基础,详细分析了粒子图像测速技术(PIV)应用的方法、过程和技巧,模拟结果对于解译砂箱物质变形过程和机制具有重要意义。

基于粒子图像测速技术(PIV)的自由游泳草鱼动力学特征分析

为研究草鱼Ctenopharyngodon idellus幼鱼在自由游泳状态下的动力形成过程与高效推进模式,利用粒子图像测速技术(particle image velocimetry,PIV)和涡量分析原理,在静水条件下对直线、转弯和后退3种游泳状态下的草鱼幼鱼(平均体长4~10 cm)周身受力特征及推进效率进行了分析。结果表明:直线和转弯游泳时,草鱼幼鱼主要依靠尾部聚集的正涡形成推力,该部位的推力转化率最高可达73%,而后退时的幼鱼则主要依靠中部负涡产生的反向力来推动鱼体;试验数据显示,当头部偏角为9°~10°时,直线游泳的草鱼幼鱼整体推进效率最高可达83%,其次为转弯和后退游泳状态,这两种状态下的幼鱼最高推进效率分别为74%和65%。研究表明,尾部聚集的正涡是幼鱼前进推力形成的主要来源,且较小的头部偏角更有利于草鱼幼鱼的高效推进。

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。