结合双向法则的松弛迭代粒子追踪测速法

在分析基于松弛迭代的粒子追踪测速法(relaxation method based particle tracking veloci metry,简称RMPTV)原理基础上指出其计算"孤粒子无匹配"的缺陷,并提出解决此问题的双向法则。对若干自定义流场图像对中第二帧图像实施点抹除和点添加来分别模拟"粒子无匹配"和噪音点,分别运用单向及包含双向法则的RM-PTV计算其粒子匹配,通过对匹配准确率η的分析发现:单向RM-PTV抗噪能力较强,但受"孤粒子无匹配"影响严重;而双向RM-PTV则能在保持单向算法的优点下准确地计算孤粒子无匹配问题。以空间率Pv=21.845的旋转流场为例:尽管噪音百分比μa的变化对准确率η无甚影响,但无匹配孤粒子百分比μd达到30%时,单向算法准确率降至80%左右;而采用双向算法,即使μa、μd值均为30%,η仍保持在95%。最后通过对标准自定义流场图像的粒子匹配计算再次验证了双向法则去除伪逻辑匹配的可靠性。