Este material está basado en trabajo apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias de los EE.UU. con la subvención No. CBET-1032930 y el trabajo realizado en la Universidad de Quantitative Laboratorio Diagnóstico láser de Michigan.

<ol>
	<li>Raffel, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle Image Velocimetry: A Practical Guide. , (2007).</li><li>Adrian, R. J., Westerweel, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Particle image velocimetry. , (2011).</li><li>Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+speed+imaging+in+fundamental+and+applied+combustion+research.">High speed imaging in fundamental and applied combustion research.</a> Proceedings of the Combustion Institute. 34 (2), 3509-3530 (2013).</li><li>Prasad, A. 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Y., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Investigation+of+boundary+layers+in+internal+combustion+engines+using+a+hybrid+algorithm+of+high+speed+micro-PIV+and+PTV.">Investigation of boundary layers in internal combustion engines using a hybrid algorithm of high speed micro-PIV and PTV.</a> Experiments in Fluids. 49 (4), 949-959 (2010).</li><li>Meinhart, C. D., Wereley, S. T., Santiago, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+PIV+Algorithm+for+Estimating+Time-Averaged+Velocity+Fields.">A PIV Algorithm for Estimating Time-Averaged Velocity Fields.</a> Journal of Fluids Engineering. 122 (2), 285 (2000).</li><li>Jainski, C., Lu, L., Dreizler, A., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-Speed+Micro+Particle+Image+Velocimetry+Studies+of+Boundary-Layer+Flows+in+a+Direct-Injection+Engine.">High-Speed Micro Particle Image Velocimetry Studies of Boundary-Layer Flows in a Direct-Injection Engine.</a> International Journal of Engine Research. , (2012).</li><li>White, F. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Fluid mechanics. , 864 (2008).</li><li>Pope, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Turbulent Flows. , 771 (2000).</li><li>Most, D., Leipertz, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+Two-Dimensional+Flow+Velocity+and+Gas+Temperature+Measurements+by+use+of+a+Combined+Particle+Image+Velocimetry+and+Filtered+Rayleigh+Scattering+Technique.">Simultaneous Two-Dimensional Flow Velocity and Gas Temperature Measurements by use of a Combined Particle Image Velocimetry and Filtered Rayleigh Scattering Technique.</a> Applied Optics. 40 (30), 5379 (2001).</li><li>Omrane, A., Petersson, P., Ald&#233;n, M., Linne, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+2D+flow+velocity+and+gas+temperature+measurements+using+thermographic+phosphors.">Simultaneous 2D flow velocity and gas temperature measurements using thermographic phosphors.</a> Applied Physics B. 92 (1), 99-102 (2008).</li><li>Someya, S., Li, Y., Ishii, K., Okamoto, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combined+two-dimensional+velocity+and+temperature+measurements+of+natural+convection+using+a+high-speed+camera+and+temperature-sensitive+particles.">Combined two-dimensional velocity and temperature measurements of natural convection using a high-speed camera and temperature-sensitive particles.</a> Experiments in Fluids. 50 (1), 65-73 (2010).</li><li>Peterson, B., Reuss, D. L., Sick, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-speed+imaging+analysis+of+misfires+in+a+spray-guided+direct+injection+engine.">High-speed imaging analysis of misfires in a spray-guided direct injection engine.</a> Proceedings of the Combustion Institute. 33 (2), 3089-3096 (2011).</li></ol>

Los autores tienen nada que revelar.

Como con cualquier técnica de medición de flujo óptico, la planificación de la configuración de alta velocidad velocimetría de imagen de partículas (PIV) requiere evaluación de las restricciones y de la evaluación de las mejores compromisos para la tarea de medición en cuestión. La selección de la magnificación de la imagen, la velocidad de fotogramas, propiedades de la hoja de láser, y algoritmos de análisis depende de detalles del flujo bajo estudio. Si es necesario, las mediciones de exploración deben llevarse a cabo para identificar los ajustes de los parámetros para las mediciones de alta fidelidad. En este artículo se describe el procedimiento general y algunos resultados de muestra para PIV de alta velocidad para el estudio de la capa límite del flujo a lo largo de una placa plana. Una secuencia de 500 imágenes se registró a 5 kHz. Un microscopio de larga distancia se utiliza para lograr un x 2 mm campo de visión 2.4 1.8 situado en la superficie de la placa. Iluminación de alta calidad de las gotitas de aceite de semilla se logró con un haz de un láser bombeado por diodo de estado sólido pulsado que se amplió en una mierda de luzEET utilizando un homogeneizador de haz. El homogeneizador haz contiene una matriz de micro-lente hecha de pequeñas lentes cilíndricas y un telescopio adicional integrado. El arsenal de la micro-lente se expande el haz circular en la dirección vertical por dividir el haz entrante en haces elementales. A continuación, el siguiente telescopio superpone los beamlets para crear una hoja de luz con una distribución de intensidad uniforme de la luz en el plano de lámina de luz normal a la propagación del haz. Las imágenes fueron procesadas utilizando un algoritmo de correlación cruzada de PIV. Cabe señalar que un haz homogeneizada es útil, especialmente cuando se trabaja cerca de superficies, pero no es crucial para la aplicación descrita aquí. El método descrito en este procedimiento permite no intrusivos de alta resolución de las investigaciones y de alta velocidad de los flujos de correlación utilizando algoritmos robustos. Las ventajas clave de esta técnica de medición de alta resolución, de alta velocidad son de alta resolución espacial y temporal y la capacidad de identificar y realizar un seguimientola evolución de las estructuras dentro del flujo. El uso de estas técnicas, Alharbi 6 y Jainski et al. 8 han demostrado la capacidad de visualizar y realizar un seguimiento estructuras de vórtice dentro de la capa límite de un motor de combustión interna. Estas características clave permiten a las investigaciones sobre la estructura y la dinámica de los flujos altamente transitorios. Además, PIV puede ser expandido más allá de la, de dos componentes de dos dimensiones (2D-2C) campos de velocidad (como se describe aquí) para resolver 3-componentes (3C) en un plano (estéreo-PIV) y en un volumen (PIV tomográfico , escaneo PIV, holográfico PIV). Además, PIV se puede implementar con otras técnicas tales como plana fluorescencia inducida por láser (PLIF), se filtró la dispersión de Rayleigh (NIF), y fósforos termográficas para lograr mediciones 2D al mismo tiempo de la velocidad y otros escalares (temperatura, concentración de especies, relaciones de equivalencia) 11 -14. Estos métodos ópticos, basados ​​en láser se pueden aplicar directamente a investigar la masa yprocesos de intercambio de energía en muchas aplicaciones, tales como cerca de la pared de los flujos en un motor de combustión interna.

Mediciones multidimensionales de las velocidades y la capacidad de realizar el seguimiento del campo de flujo en el tiempo proporcionan información crítica en muchas áreas de la ciencia, la ingeniería y ciencias de la salud. Entre las técnicas más utilizadas para la proyección de imagen de flujo es velocimetría de imagen de partículas (PIV). Inicialmente establecido como una técnica planar que las instantáneas medidos de los dos en el plano componentes de la velocidad, las variantes de PIV se han desarrollado para proporcionar capacidades de medición de tres componentes y volumétrica. Todos los sistemas de PIV consisten de partículas trazadoras, una o más fuentes de luz, y una o más cámaras. Las partículas sólidas o gotitas se utilizan comúnmente como partículas trazadoras pero burbujas inherentes en el flujo también se pueden utilizar como partículas trazadoras. La cámara (s) a continuación, la imagen (s) dispersa o luz emitida a partir de las partículas trazadoras después de que se irradian por la fuente de luz (s). Entre la amplia gama de variaciones de 1,2 la más común capta dos componentes de la velocidad en un plano en una ratae de unos pocos fotogramas por segundo. Más recientemente, los nuevos instrumentos ha permitido mediciones de la tasa alta de trama (&gt; 1 kHz) que siguen el flujo en escalas de tiempo de turbulencia en el rango de kHz. PIV determina un campo de velocidad mediante el seguimiento del movimiento promedio de grupos de partículas a partir de un par de imágenes que están separadas por un retardo de tiempo conocido. Cada imagen se divide en una cuadrícula de ventanas de interrogación regularmente espaciados. El interrogatorio ventana de tamaño más común es de 32 x 32 píxeles. Un algoritmo calcula la función de correlación cruzada para todas las ventanas de interrogación, lo que resulta en un vector de desplazamiento por ventana de interrogación y por lo tanto produce una rejilla regular de vectores. Dividiendo el campo de vector de desplazamiento por el retardo de tiempo a continuación, determina el campo de vector de velocidad. Al planificar las medidas de PIV es importante darse cuenta de que por lo general la elección de parámetros experimentales es un compromiso entre exigencias contradictorias. En otras palabras, la experienciatrastornos mentales deben ser planificados cuidadosamente para captar los aspectos del flujo que son de importancia para el estudio en cuestión. Los libros de Raffel et. Al 1 y Adrian y Westerweel 2 proporcionan excelentes discusiones en profundidad sobre estas limitaciones. Aquí destacamos algunos que son más críticos en el contexto actual. La elección del campo de visión (FOV) para fijar el punto de partida para la selección de parámetros aquí. El número de píxeles en el chip de la cámara a continuación, determina la resolución espacial y el número de vectores que se obtienen, suponiendo que se opta por utilizar interrogación tamaños de ventana de 32 x 32 píxeles, a menudo con un 50% de solapamiento durante el procedimiento de correlación cruzada. Una densidad de siembra de partículas de 8-10 por ventana de interrogación se desea generalmente para ayudar a la función de correlación cruzada. Sin embargo, hay algoritmos especiales, tales como la velocimetría de seguimiento de partículas (PTV) y los enfoques de correlación promediados en el tiempo, que puedeser utilizado para hacer frente a situaciones de baja densidad de siembra (1-3 partículas / ventana de interrogación) como es el caso de imágenes cerca de superficies. Tenga en cuenta que los gradientes de velocidad dentro de cada ventana de interrogación deben ser pequeñas para evitar un sesgo en el vector representativo resultante para esa ventana. Una regla-de-pulgar establecido es que los desplazamientos de partículas entre la primera y la segunda trama no deben exceder de 8 pixeles (¼ del tamaño de la ventana de interrogación) para reducir el número de pérdidas de emparejamiento (pérdida de imágenes de partículas dentro de la ventana de interrogación desde la primera enmarcar a la segunda trama) para la correlación. Como resultado, el tiempo entre los dos pulsos de láser consecutivos (dt) tiene que ajustarse en consecuencia. Sin embargo, la reducción de DT por debajo del equivalente de desplazamientos 8-pixel será reducir el rango dinámico de velocidad debido a que el límite de resolución extremo inferior es del orden de 0,1 píxeles de desplazamiento. Al igual que el desplazamiento de 8 pixeles wentro del plano de la imagen, las partículas de velocidad más alta no debe atravesar más de ¼ del espesor de la lámina de luz, de nuevo para reducir el número de pérdidas de emparejamiento. Puesto que el retardo de tiempo entre los dos pulsos de láser se utiliza para asegurar las mejores correlaciones dentro del plano de lámina de luz, el espesor de la lámina es una variable en este contexto. Mientras que la uniformidad de la intensidad de la luz no es tan crítico como lo es para las mediciones de la intensidad de base plana como fluorescencia inducida por láser de imágenes 3, un perfil de haz de sombrero de copa cerca de ayuda a la calidad de PIV, especialmente para formación de imágenes de mayor resolución. En general, algunas suposiciones sobre la naturaleza del flujo en estudio se pueden utilizar como punto de partida en la selección de los parámetros experimentales. Entonces, se podrían necesitar experimentos preliminares para afinar los ajustes. Aquí se describe cómo configurar un experimento de PIV que permite mediciones de imagen alta velocidad de cuadro de dos Compone velocidadtes con resolución espacial que es adecuada para resolver las estructuras de la capa límite. Esto se logra con el uso de una alta tasa de repetición de TEM 00 bombeado por diodos láser de estado sólido, un microscopio de larga distancia, y un tipo de cámara de alta CMOS de fotograma. También se incluyen unos detalles en las imágenes cerca de superficies.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Name of Equipment</td>
			<td>Company</td>
			<td>Model</td>
			<td>Comments</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High-speed 532 nm Nd:YAG laser</td>
			<td>Quantronix</td>
			<td>Model: Hawk I</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Long distance microscope (QM-100)</td>
			<td>Questar</td>
			<td>Model: QM-100</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High-speed CMOS camera (Phantom v7.3)</td>
			<td>Vision Research</td>
			<td>Model: Phantom v7.3</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Atomizer (TSI 9306)</td>
			<td>TSI</td>
			<td>Model: 9306</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Silicone oil</td>
			<td>Dow Corning CST 510</td>
			<td>CST 510 Fluid</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Beam homogenizer</td>
			<td>Fraunhofer</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Custom made part</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>45&deg; high-reflectivity (HR) 532 nm turning mirror</td>
			<td>Laser Optik</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Aperture</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Calibration target</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Custom made part</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PIV recording and processing software</td>
			<td>LaVision</td>
			<td>Software: Da Vis</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High-speed controller (HSC)</td>
			<td>LaVision</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optical rail and carriers</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Laser beam blocks and traps</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mounts for optical elements</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Translation stage</td>
			<td>Newport</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Metal tubing to create jet flow</td>
			<td>McMaster-Carr</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Combination square and centering square</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Multiple suppliers</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-speed particle image velocimetry near surfaces

Flujos multi-dimensionales y transitorios desempeñan un papel clave en muchas áreas de la ciencia, la ingeniería y ciencias de la salud, pero a menudo no se comprenden bien. La compleja naturaleza de estos flujos puede ser estudiada utilizando velocimetría de imágenes de partículas (PIV), una técnica de imagen basada en el láser para flujos ópticamente accesibles. Aunque existen muchas formas de PIV que se extienden más allá de la técnica de la plana original de las capacidades de medición de la velocidad de dos componentes, el sistema básico de PIV se compone de una fuente de luz (láser), una cámara, partículas trazadoras, y algoritmos de análisis. Los parámetros de imagen y la grabación, la fuente de luz, y los algoritmos se ajustan para optimizar la grabación para el flujo de interés y obtener datos de velocidad válidos. Común PIV medida investigaciones velocidades de dos componentes en un avión en unos pocos fotogramas por segundo. Mediciones de la tasa elevada de fotogramas (&gt; 1 kHz) Sin embargo, los acontecimientos recientes en la instrumentación han facilitado capaces de resolver transiciónent fluye con alta resolución temporal. Por lo tanto, las mediciones de alta tasa de fotogramas tienen habilitadas las investigaciones sobre la evolución de la estructura y dinámica de los flujos altamente transitorios. Estas investigaciones juegan un papel crítico en la comprensión de la física fundamental de los flujos complejos. Una descripción detallada de la realización de alta resolución, alta velocidad plana PIV para estudiar un flujo transitorio cerca de la superficie de una placa plana se presenta aquí. Detalles para ajustar las limitaciones de parámetros tales como la imagen y propiedades de grabación, las propiedades de la hoja de láser, y el procesamiento de los algoritmos de adaptación PIV para cualquier flujo de interés se incluyen.

Una foto de la puesta a punto se muestra en la Figura 1. Imágenes de partículas en bruto, de una ventana de 32 x 32 píxeles de interrogación junto a la pared a partir de dos imágenes consecutivas capturadas se muestran en la Figura 2. Las partículas en la figura 2a se desplazan 2-3 píxeles a la derecha en la figura 2b y satisfacen la &quot;regla de la cuarta parte,&quot; que establece que los desplazamientos de partículas en el plano y fuera del plano no debe exceder ¼ del tamaño de la ventana de interrogación . Además, la densidad de las partículas por ventana de interrogación debe ser aproximadamente 8-10 partículas ya que los algoritmos de correlación de PIV seguimiento de grupos de partículas. Sin embargo, la densidad de siembra en cerca de la pared de PIV investigaciones es a menudo del orden de partículas de 1-3. Por lo tanto, los algoritmos especiales se deben utilizar para hacer frente a los estudios con menor densidad de siembra, tales como el seguimiento de los algoritmos de velocimetría de partículas (PTV), que registran las partículas individuales 1,2,4-6. Un enfoque correlación promediada en el tiempo7,8 también se puede usar para abordar los problemas de baja densidad de siembra pero esto generalmente resulta en la pérdida de resolución temporal. Adicionalmente, formación de imágenes cerca de las paredes se ve afectada por los reflejos del láser brillantes que pueden afectar negativamente a las correlaciones de PIV y producir vectores falsos. Estos reflejos brillantes también limitan la posición de la primera vector de velocidad válido en la dirección normal de la pared. Pre-procesamiento de las imágenes de partículas primas es necesaria para reducir el impacto del ruido de fondo a partir de fuentes tales como reflejos del láser. En esta demostración el primer vector válido se encuentra a 23 m de la pared. Después de imágenes de partículas primas son procesadas usando los algoritmos de correlación de PIV, la calidad y la validez de los campos de vectores de velocidad resultantes deben ser evaluados. Vectores espurias son inevitables en los campos de vectores primas, pero hay algunas características distintivas. Vectores incorrectos son comunes cerca de superficies, en los bordes de la hoja de la luz, y en los bordes oflujo de fa. Además, la magnitud y dirección de los vectores no válidos difieren significativamente de vectores vecinos y no tendrán sentido físico. En el caso de este ejemplo de flujo de la capa límite, los vectores de velocidad válidos deben apuntar de izquierda a derecha, como los desplazamientos de partículas de la Figura 2 indican. Además, las velocidades deben disminuir cerca de la pared debido a la condición de no deslizamiento 9. Los campos de velocidades instantáneas que se muestran en la Figura 3 se ajustan ambos de estos criterios físicos. Otra medida útil para evaluar la validez de los resultados de PIV es para determinar la elección del vector de cada vector en el campo de vector de velocidad. En general, el campo de vector debe consistir de&gt; = 95% vectores de primera elección, es decir, aquellos que no requería de post-procesamiento, por lo que los algoritmos de post-procesamiento sólidas se pueden usar para detectar y reemplazar vectores espurias sin producir artefactos considerables 2. Los campos de vectores instantáneas muestran en <strong&gt; Figura 3 se componen enteramente de la primera elección de los vectores. La importancia de, las mediciones de PIV de alta velocidad, o cinematográfica se hace evidente a partir de una inspección de una secuencia de tiempo de imágenes de flujo. Campos de vectores de velocidad instantánea (V i) y la fluctuación de velocidad (V &#39;) al principio, en medio y al final de la secuencia de registro se muestran en la Figura 3. Uso de una descomposición de Reynolds, V i es la suma del campo de velocidad promediada ( <img alt="Ecuación" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> ) Y V &#39;10. Para este experimento, <img alt="Ecuación" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> se determinó promediando temporalmente todas las imágenes de la secuencia. Los campos de vectores instantáneos a travésla secuencia de grabación son muy similares y muestran el flujo de movimiento de la izquierda a la derecha. Estos resultados también indican que el flujo es predominantemente en la dirección horizontal desde el componente de velocidad horizontal (u) es mucho más grande que el componente vertical de la velocidad (v). Los campos de vectores de fluctuación también indican que las fluctuaciones de la velocidad horizontal (u &#39;) son más grandes que las fluctuaciones de la velocidad vertical (V&#39;). Sin embargo, las fluctuaciones también indican que el flujo se ralentiza puesto que u &#39;invierte su dirección a lo largo de la secuencia de grabación. U El tiempo promedio e instantáneo - perfiles en varios momentos diferentes a lo largo de la secuencia de grabación se muestra en la Figura 4 y verifique que el flujo se ralentiza en el tiempo. La u - perfiles quevolver a determinarse promediando cuatro columnas vector adyacentes juntos para mejorar la significación estadística de los resultados próximos a la pared. El procedimiento fue utilizado en trabajos anteriores 6,8. Las barras de error indican el doble de la desviación estándar de las cuatro columnas de vectores adyacentes. La mayor barra de error se produce cerca de la superficie de la placa y reafirma la dificultad de utilizar algoritmos de correlación de PIV para áreas de baja densidad de siembra. Varios algoritmos de análisis están diseñados para hacer frente a la baja densidad de siembra como PTV 5,6 y enfoques correlación tiempo-un promedio de 7,8. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig1.jpg" /> Figura 1. Montaje de sobremesa. <img alt="La figura 2" fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2.jpg" /> Figura 2. Imágenes de partículas en un interrogatorio 32 x 32 píxeles cerca de la pared a una) t = 0,2 mseg y b) t = 0,4 mseg. Las dimensiones físicas de la ventana de interrogación son 96 x 96 micras 2. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig3.jpg" /> Figura 3 A la izquierda:. Instantánea (V i), y el de la derecha: campos de velocidad de fluctuación (V &#39;) al principio, en medio y al final de la secuencia de la grabación. Los campos vectoriales se componen enteramente de los vectores de primera elección. Un subconjunto más pequeño de los campos de vectores se muestra para mayor claridad. Los campos i V indican el flujo se mueve de izquierda a derecha, mientras que la dirección inversa V &#39;. Tenga en cuenta que sólo uno de cada vector columna cuarta en la dirección horizontal se muestra para mayor claridad. Además, La escala de la velocidad entre los campos de V &#39;V i y es diferente según se indica en la esquina superior izquierda de cada imagen. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig4.jpg" /> Figura 4. Velocidad de perfiles horizontales (u) en diferentes momentos a lo largo del flujo. Tiempo promedio de u - perfil se muestra con círculos. Las barras de error que se muestran en t = 0,1 mseg perfil son representativos de las barras de error para todos los otros momentos. La evolución temporal de los perfiles u - muestra una disminución en el flujo a través del tiempo.

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High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Un procedimiento para el estudio de flujos transitorios cerca de las fronteras con alta resolución, alta velocidad de velocimetría de imágenes de partículas (PIV) se describe aquí. PIV es una técnica de medición no invasiva aplicable a cualquier flujo óptico accesible mediante la optimización de varias restricciones de parámetros tales como la imagen y la grabación de las propiedades, las propiedades de la hoja de láser, y algoritmos de análisis.

Alta velocidad velocímetro de partículas cerca de superficies

Multi-dimensional and transient flows play a key role in many areas of science, engineering, and health sciences but are often not well understood. The ...

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Video: High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Echo Particle Image Velocimetry

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 Consequently, a prerequisite for understanding, predicting, and controlling fluid flows is the capability to measure the velocity field with adequate spatial and temporal resolution.2 For velocity measurements in optically opaque fluids or through optically opaque geometries, echo particle image velocimetry (EPIV) is an attractive diagnostic technique to generate "instantaneous" two-dimensional fields of velocity.3,4,5,6 In this paper, the operating protocol for an EPIV system built by integrating a commercial medical ultrasound machine7 with a PC running commercial particle image velocimetry (PIV) software8 is described, and validation measurements in Hagen-Poiseuille (i.e., laminar pipe) flow are reported.
For the EPIV measurements, a phased array probe connected to the medical ultrasound machine is used to generate a two-dimensional ultrasound image by pulsing the piezoelectric probe elements at different times. Each probe element transmits an ultrasound pulse into the fluid, and tracer particles in the fluid (either naturally occurring or seeded) reflect ultrasound echoes back to the probe where they are recorded. The amplitude of the reflected ultrasound waves and their time delay relative to transmission are used to create what is known as B-mode (brightness mode) two-dimensional ultrasound images. Specifically, the time delay is used to determine the position of the scatterer in the fluid and the amplitude is used to assign intensity to the scatterer. The time required to obtain a single B-mode image, t, is determined by the time it take to pulse all the elements of the phased array probe. For acquiring multiple B-mode images, the frame rate of the system in frames per second (fps) = 1/&delta;t. (See 9 for a review of ultrasound imaging.)
For a typical EPIV experiment, the frame rate is between 20-60 fps, depending on flow conditions, and 100-1000 B-mode images of the spatial distribution of the tracer particles in the flow are acquired. Once acquired, the B-mode ultrasound images are transmitted via an ethernet connection to the PC running the PIV commercial software. Using the PIV software, tracer particle displacement fields, D(x,y)[pixels], (where x and y denote horizontal and vertical spatial position in the ultrasound image, respectively) are acquired by applying cross correlation algorithms to successive ultrasound B-mode images.10 The velocity fields, u(x,y)[m/s], are determined from the displacements fields, knowing the time step between image pairs, &Delta;T[s], and the image magnification, M[meter/pixel], i.e., u(x,y) = MD(x,y)/&Delta;T. The time step between images &Delta;T = 1/fps + D(x,y)/B, where B[pixels/s] is the time it takes for the ultrasound probe to sweep across the image width. In the present study, M = 77[&mu;m/pixel], fps = 49.5[1/s], and B = 25,047[pixels/s]. Once acquired, the velocity fields can be analyzed to compute flow quantities of interest.

An echo particle image velocimetry (EPIV) system capable of acquiring two-dimensional fields of velocity in optically opaque fluids or through optically opaque geometries is described, and validation measurements in pipe flow are reported.

Echo velocimetría por imágenes de partículas

The transport of mass, momentum, and energy in fluid flows is ultimately determined by spatiotemporal distributions of the fluid velocity field.1 ...

Investigación

Ingeniería

Probing and Mapping Electrode Surfaces in Solid Oxide Fuel Cells

Solid oxide fuel cells (SOFCs) are potentially the most efficient and cost-effective solution to utilization of a wide variety of fuels beyond hydrogen 1-7. The performance of SOFCs and the rates of many chemical and energy transformation processes in energy storage and conversion devices in general are limited primarily by charge and mass transfer along electrode surfaces and across interfaces. Unfortunately, the mechanistic understanding of these processes is still lacking, due largely to the difficulty of characterizing these processes under in situ conditions. This knowledge gap is a chief obstacle to SOFC commercialization. The development of tools for probing and mapping surface chemistries relevant to electrode reactions is vital to unraveling the mechanisms of surface processes and to achieving rational design of new electrode materials for more efficient energy storage and conversion2. Among the relatively few in situ surface analysis methods, Raman spectroscopy can be performed even with high temperatures and harsh atmospheres, making it ideal for characterizing chemical processes relevant to SOFC anode performance and degradation8-12. It can also be used alongside electrochemical measurements, potentially allowing direct correlation of electrochemistry to surface chemistry in an operating cell. Proper in situ Raman mapping measurements would be useful for pin-pointing important anode reaction mechanisms because of its sensitivity to the relevant species, including anode performance degradation through carbon deposition8, 10, 13, 14 ("coking") and sulfur poisoning11, 15 and the manner in which surface modifications stave off this degradation16. The current work demonstrates significant progress towards this capability. In addition, the family of scanning probe microscopy (SPM) techniques provides a special approach to interrogate the electrode surface with nanoscale resolution. Besides the surface topography that is routinely collected by AFM and STM, other properties such as local electronic states, ion diffusion coefficient and surface potential can also be investigated17-22. In this work, electrochemical measurements, Raman spectroscopy, and SPM were used in conjunction with a novel test electrode platform that consists of a Ni mesh electrode embedded in an yttria-stabilized zirconia (YSZ) electrolyte. Cell performance testing and impedance spectroscopy under fuel containing H2S was characterized, and Raman mapping was used to further elucidate the nature of sulfur poisoning. In situ Raman monitoring was used to investigate coking behavior. Finally, atomic force microscopy (AFM) and electrostatic force microscopy (EFM) were used to further visualize carbon deposition on the nanoscale. From this research, we desire to produce a more complete picture of the SOFC anode.

We present a unique platform for characterizing electrode surfaces in solid oxide fuel cells (SOFCs) that allows simultaneous performance of multiple characterization techniques (e.g. in situ Raman spectroscopy and scanning probe microscopy alongside electrochemical measurements). Complementary information from these analyses may help to advance toward a more profound understanding of electrode reaction and degradation mechanisms, providing insights into rational design of better materials for SOFCs.

Sondeo y Cartografía superficies de los electrodos en pilas de óxido sólido

Solid oxide fuel cells (SOFCs) are potentially the most efficient and cost-effective solution to utilization of a wide variety of fuels beyond hydrogen ...

Fabrication of Nano-engineered Transparent Conducting Oxides by Pulsed Laser Deposition

Nanosecond Pulsed Laser Deposition (PLD) in the presence of a background gas allows the deposition of metal oxides with tunable morphology, structure, density and stoichiometry by a proper control of the plasma plume expansion dynamics. Such versatility can be exploited to produce nanostructured films from compact and dense to nanoporous characterized by a hierarchical assembly of nano-sized clusters. In particular we describe the detailed methodology to fabricate two types of Al-doped ZnO (AZO) films as transparent electrodes in photovoltaic devices: 1) at low O2 pressure, compact films with electrical conductivity and optical transparency close to the state of the art transparent conducting oxides (TCO) can be deposited at room temperature, to be compatible with thermally sensitive materials such as polymers used in organic photovoltaics (OPVs); 2) highly light scattering hierarchical structures resembling a forest of nano-trees are produced at higher pressures. Such structures show high Haze factor (&gt;80%) and may be exploited to enhance the light trapping capability. The method here described for AZO films can be applied to other metal oxides relevant for technological applications such as TiO2, Al2O3, WO3 and Ag4O4.

We describe the experimental method to deposit nanostructured oxide thin films by nanosecond Pulsed Laser Deposition (PLD) in the presence of a background gas. By using this method Al-doped ZnO (AZO) films, from compact to hierarchically structured as nano-tree forests, can be deposited.

La fabricación de nano-ingeniería óxidos conductores transparentes por deposición por láser pulsado

Nanosecond Pulsed  Laser Deposition (PLD) in the presence of a background gas allows the deposition  of metal oxides with tunable morphology, structure, ...

High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses triangulation between matching points in two views of the same scene at different angles to compute depth.&#160;However, unlike a stereo-based method, DFP uses a digital video projector to replace one of the cameras1. The projector rapidly projects a known sinusoidal pattern onto the subject, and the surface of the subject distorts these patterns in the camera&#8217;s field of view. Three distorted patterns (fringe images) from the camera can be used to compute the depth using triangulation.
Unlike other 3D measurement methods, DFP techniques lead to systems that tend to be faster, lower in equipment cost, more flexible, and easier to develop.&#160;DFP systems can also achieve the same measurement resolution as the camera.&#160;For this reason, DFP and other digital structured light techniques have recently been the focus of intense research (as summarized in1-5). Taking advantage of DFP, the graphics processing unit, and optimized algorithms, we have developed a system capable of 30&#160;Hz 3D video data acquisition, reconstruction, and display for over 300,000 measurement points per frame6,7.&#160;Binary defocusing DFP methods can achieve even greater speeds8.
Diverse applications can benefit from DFP techniques. Our collaborators have used our systems for facial function analysis9, facial animation10, cardiac mechanics studies11, and fluid surface measurements, but many other potential applications exist.&#160;This video will teach the fundamentals of DFP techniques and illustrate the design and operation of a binary defocusing DFP system.

This video describes the fundamentals of digital fringe projection techniques, which provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;It also demonstrates the design and operation of a high-speed binary defocusing system based on these techniques.

De alta resolución, de alta velocidad, tridimensional de imágenes de vídeo con técnicas de proyección digital de Fringe

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses ...

Monolayer Contact Doping of Silicon Surfaces and Nanowires Using Organophosphorus Compounds

Monolayer Contact Doping (MLCD) is a simple method for doping of surfaces and nanostructures1. MLCD results in the formation of highly controlled, ultra shallow and sharp doping profiles at the nanometer scale. In MLCD process the dopant source is a monolayer containing dopant atoms.
In this article a detailed procedure for surface doping of silicon substrate as well as silicon nanowires is demonstrated. Phosphorus dopant source was formed using tetraethyl methylenediphosphonate monolayer on a silicon substrate. This monolayer containing substrate was brought to contact with a pristine intrinsic silicon target substrate and annealed while in contact. Sheet resistance of the target substrate was measured using 4 point probe. Intrinsic silicon nanowires were synthesized by chemical vapor deposition (CVD) process using a vapor-liquid-solid (VLS) mechanism; gold nanoparticles were used as catalyst for nanowire growth. The nanowires were suspended in ethanol by mild sonication. This suspension was used to dropcast the nanowires on silicon substrate with a silicon nitride dielectric top layer. These nanowires were doped with phosphorus in similar manner as used for the intrinsic silicon wafer. Standard photolithography process was used to fabricate metal electrodes for the formation of nanowire based field effect transistor (NW-FET). The electrical properties of a representative nanowire device were measured by a semiconductor device analyzer and a probe station.

A detailed procedure for surface doping of Silicon interfaces is provided. The ultra-shallow surface doping is demonstrated by using phosphorus containing monolayers and rapid annealing process. The method can be used for doping of macroscopic area surfaces as well as nanostructures.

Monolayer Contact Doping (MLCD) is a simple method for doping of surfaces and nanostructures1. MLCD results in the formation of highly controlled, ultra ...

Visualization of High Speed Liquid Jet Impaction on a Moving Surface

Two apparatuses for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device (for examining surface speeds between 0 and 25 m/sec) and a spinning disk device (for examining surface speeds between 15 and 100 m/sec). The air cannon linear traverse is a pneumatic energy-powered system that is designed to accelerate a metal rail surface mounted on top of a wooden projectile. A pressurized cylinder fitted with a solenoid valve rapidly releases pressurized air into the barrel, forcing the projectile down the cannon barrel. The projectile travels beneath a spray nozzle, which impinges a liquid jet onto its metal upper surface, and the projectile then hits a stopping mechanism. A camera records the jet impingement, and a pressure transducer records the spray nozzle backpressure. The spinning disk set-up consists of a steel disk that reaches speeds of 500 to 3,000 rpm via a variable frequency drive (VFD) motor. A spray system similar to that of the air cannon generates a liquid jet that impinges onto the spinning disc, and cameras placed at several optical access points record the jet impingement. Video recordings of jet impingement processes are recorded and examined to determine whether the outcome of impingement is splash, splatter, or deposition. The apparatuses are the first that involve the high speed impingement of low-Reynolds-number liquid jets on high speed moving surfaces. In addition to its rail industry applications, the described technique may be used for technical and industrial purposes such as steelmaking and may be relevant to high-speed 3D printing.

Two experimental devices for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device and a spinning disk device. The apparatuses are used to determine optimal approaches to the application of liquid friction modifier (LFM) onto rail tracks for top-of-rail friction control.

Visualización de alta velocidad Liquid Jet impactación sobre una superficie móvil

Two apparatuses for examining liquid jet impingement on a high-speed moving surface are described: an air cannon device (for examining surface speeds ...

Development of an Experimental Setup for the Measurement of the Coefficient of Restitution under Vacuum Conditions

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their behavior for single stages of a process or even an entire process. For the simulation with occurring particle-particle and particle-wall contacts, the value of the coefficient of restitution is required. It can be determined experimentally. The coefficient of restitution depends on several parameters like the impact velocity. Especially for fine particles the impact velocity depends on the air pressure and under atmospheric pressure high impact velocities cannot be reached. For this, a new experimental setup for free-fall tests under vacuum conditions is developed. The coefficient of restitution is determined with the impact and rebound velocity which are detected by a high-speed camera. To not hinder the view, the vacuum chamber is made of glass. Also a new release mechanism to drop one single particle under vacuum conditions is constructed. Due to that, all properties of the particle can be characterized beforehand.

The coefficient of restitution is a parameter that describes the loss of kinetic energy during collision. Here, a free-fall setup under vacuum conditions is developed to be able to determine the coefficient of restitution parameter for particles in micrometer range with high impact velocities.

Desarrollo de un montaje experimental para la medición del coeficiente de restitución en condiciones de vacío

The Discrete Element Method is used for the simulation of particulate systems to describe and analyze them, to predict and afterwards optimize their ...

Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic recording of image sequences. The basic components, features, constraints and optimization tips of a 3D-PTV topology consisting of a high-speed camera with a four-view splitter are described and discussed in this article. The technique is applied to the intermediate flow field (5 &#60;x/d &#60;25) of a circular jet at Re &#8776; 7,000. Lagrangian flow features and turbulence quantities in an Eulerian frame are estimated around ten diameters downstream of the jet origin and at various radial distances from the jet core. Lagrangian properties include trajectory, velocity and acceleration of selected particles as well as curvature of the flow path, which are obtained from the Frenet-Serret equation. Estimation of the 3D velocity and turbulence fields around the jet core axis at a cross-plane located at ten diameters downstream of the jet is compared with literature, and the power spectrum of the large-scale streamwise velocity motions is obtained at various radial distances from the jet core.

A three-dimensional particle tracking velocimetry (3D-PTV) system based on a high-speed camera with a four-view splitter is described here. The technique is applied to a jet flow from a circular pipe in the vicinity of ten diameters downstream at Reynolds number Re &#8776; 7,000.

Tridimensional de velocimetría de seguimiento de partículas para aplicaciones de turbulencia: Caso de un Flujo Jet

3D-PTV is a quantitative flow measurement technique that aims to track the Lagrangian paths of a set of particles in three dimensions using stereoscopic ...

High-speed Continuous-wave Stimulated Brillouin Scattering Spectrometer for Material Analysis

Recent years have witnessed a significant increase in the use of spontaneous Brillouin spectrometers for non-contact analysis of soft matter, such as aqueous solutions and biomaterials, with fast acquisition times. Here, we discuss the assembly and operation of a Brillouin spectrometer that uses stimulated Brillouin scattering (SBS) to measure stimulated Brillouin gain (SBG) spectra of water and lipid emulsion-based tissue-like samples in transmission mode with &lt;10 MHz spectral-resolution and &lt;35 MHz Brillouin-shift measurement precision at &lt;100 ms. The spectrometer consists of two nearly counter-propagating continuous-wave (CW) narrow-linewidth lasers at 780 nm whose frequency detuning is scanned through the material Brillouin shift. By using an ultra-narrowband hot rubidium-85 vapor notch filter and a phase-sensitive detector, the signal-to-noise-ratio of the SBG signal is significantly enhanced compared to that obtained with existing CW-SBS spectrometers. This improvement enables measurement of SBG spectra with up to 100-fold faster acquisition times, thereby facilitating high spectral-resolution and high-precision Brillouin analysis of soft materials at high speed.

We describe the construction of a rapid continuous-wave-stimulated-Brillouin-scattering (CW-SBS) spectrometer. The spectrometer employs single-frequency diode-lasers and an atomic vapor notch-filter to acquire transmission spectra of turbid/non-turbid samples with high spectral-resolution at speeds up to 100-fold faster than those of existing CW-SBS spectrometers. This improvement enables high-speed Brillouin material analysis.

Espectrómetro de dispersión de Brillouin estimulada onda continua alta velocidad para análisis de materiales

Recent years have witnessed a significant increase in the use of spontaneous Brillouin spectrometers for non-contact analysis of soft matter, such as ...

Multiscale Structures Aggregated by Imprinted Nanofibers for Functional Surfaces

Multiscale surface structures have attracted increasing interest owing to several potential applications in surface devices. However, an existing challenge in the field is the fabrication of hybrid micro-nano structures using a facile, cost-effective, and high-throughput method. To overcome these challenges, this paper proposes a protocol to fabricate multiscale structures using only an imprint process with an anodic aluminum oxide (AAO) filter and an evaporative self-aggregation process of nanofibers. Unlike previous attempts that have aimed to straighten nanofibers, we demonstrate a unique fabrication method for multiscale aggregated nanofibers with high aspect ratios. Furthermore, the surface morphology and wettability of these structures on various liquids were investigated to facilitate their use in multifunctional surfaces.

Presented is an easy method to fabricate nano-micro multiscale structures, for functional surfaces, by aggregating nanofibers fabricated using an anodic aluminum oxide filter.