Este trabajo fue apoyado por el Departamento de Ciencia e Ingeniería Mecánica de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, como parte del paquete de puesta en marcha de Leonardo P. Chamorro.

1. Seguridad de Laboratorio <ol><li> Revisar las directrices de seguridad de la fuente de iluminación seleccionada (por ejemplo láser, LED industrial, halógenas). Nota: en este experimento, un conjunto de cinco focos de 250 vatios de halógeno se utilizan como iluminación. los aspectos de seguridad y la recomendación básica para esta fuente de luz se describen a continuación. <ol><li> Evitar el contacto directo con las luces halógenas, que operan a altas temperaturas (~ 3000 K de temperatura de color). </li><li> Mantener la luz encendida sólo cuando la adquisición de datos para evitar el calentamiento del flujo bajo consideración. </li><li> Mantener alejado de todos los materiales consumibles cerca de la fuente de luz, incluyendo el papel de cualquier tipo. </li></ol></li></ol> 2. Estructura del ensayo <ol><li> Elegir la lente adecuada <ol><li> Elija una lente con una baja aberración para evitar problemas de calibración. los tipos de lentes de telefoto o recomendados son micro lentes. </li><li> Asegúrese de que la lente cubre el campo de visión deseado (FOV) dentro del object distancia, O, estimando la ampliación necesaria, M. Nota: el aumento es la relación de la longitud del chip de la cámara para el FOV, y la distancia del objeto puede calcularse como O = f (1 / M + 1), donde f es la longitud focal de la lente. En este experimento, la longitud del chip de la cámara es 20,34 mm y el campo de visión correspondiente, o el espejo primario, es de 50 mm con los limitados distancia del objeto O ≤250 mm. (La distancia del objeto es restringido debido a la longitud finita de la corredera, donde están montados la cámara y la vista splitter). El aumento es de M = 20,34 / 50 = 0,41, y la longitud focal aproximada con el rango dado de la distancia del objeto es f ≤72.7 mm. Por lo tanto, un micro lentes con una distancia focal de 60 mm se utiliza con una relación focal de f / 2.8D. </li></ol></li><li> De fijación y ajuste de la cámara con la vista Splitter. <ol><li> Nivelar el centro del espejo primario con la del volumen de interrogación deslizando el mirROR lo largo del poste de montaje vertical y se fija el espejo con el titular del puesto. Tenga en cuenta que esta etapa se realiza antes de instalar los espejos secundarios. </li><li> Monte la cámara y ajustar el centro de la imagen coincidente con el centro del espejo primario. </li><li> Ajuste el ancho y la altura de la vista de la cámara para cubrir sólo el espejo primario mediante el control de la región de interés (ROI) establecer en el software de grabación. Este proceso es reducir el tamaño de la imagen y el ruido de imagen. Nota: en este experimento, el tamaño del espejo primario es 5 x 5 cm 2 (1.728 x 1.728 píxeles). </li><li> Diseñar una plantilla de calibración (personalizada) en 3D. Se debe incluir todo el volumen de investigación. Asegúrese de que cada vista del divisor captura todas las marcas de objetivo para permitir una calibración uniforme. Nota: en esta demostración, el objetivo fue impreso en 3D utilizando vero trasera de plástico. Tiene una forma similar a la escalera con una dimensión de 35 x 35 x 30 mm 3, con 1 mm de diámetro puntos de destino blanco separated 2,5 mm, 5 mm y 10 mm en la vertical, sentido de la corriente y las direcciones de la envergadura. geometría precisa del objetivo es crucial, ya que se proyecta dentro de un modelo de calibración y la posición de las cámaras con respecto al canal de flujo. </li></ol></li><li> Coloque el patrón de calibración en el volumen de interrogatorios. <ol><li> Coloque el patrón de calibración en una plataforma ajustable en altura mirando hacia la cámara. </li><li> Coincida con la altura del centro del blanco de calibración con el centro del volumen de interrogación mediante el ajuste de la altura de la plataforma de destino. Nota: en este ejemplo, la marca del centro del objetivo de calibración se nivela con el centro de la boquilla de chorro, 20 cm de altura. Un indicador de nivel de burbuja se puede utilizar para nivelar el objetivo. </li></ol></li><li> De fijación y ajuste los espejos secundarios de los Cuatro-Splitter vista. <ol><li> Busque el espejo primario a una distancia de la interrogación que asegura su plena captura. Es 0,2 m para esta demostración (Figure 1). </li><li> Montar espejo secundario en su posición aproximada, donde la vista de la cámara de cada lado del espejo primario está más o menos alineada con un espejo secundario. Asegure el espejo secundario mediante su fijación a poste de montaje vertical del espejo secundario. </li><li> Repita este proceso para los otros tres espejos. Compruebe la simetría geométrica de todos los espejos secundarios con respecto al espejo primario. </li><li> Hacer los ajustes finales mediante el ajuste de la montura de espejo de los espejos secundarios para asegurar que cada uno de los cuatro puntos de vista y encierra todo el patrón de calibración. Una forma eficiente para comprobar las posiciones y ángulos de los espejos &#39;es utilizar un puntero láser para visualizar ruta de la imagen de cada punto de vista. </li><li> Compruebe si hay superposición de subimágenes moviendo un espejo. Nota: Si sólo una visión cambia, entonces la zona de solapamiento es insignificante. De lo contrario, repita los pasos 2.4.2 a la 2.4.5 hasta que se reduzca al mínimo la zona de solapamiento. </li></ol></li><li> Coloque la fuente de luz (s) directamente frente al volumen de interrogación. Asegúrese de haber cubierto la cámara cuando se ajusta la luz para evitar daños en el sensor de la cámara. <ol><li> Compruebe que la fuente de luz se distribuye uniformemente sobre todo el volumen de investigación. </li><li> Aumentar la intensidad de la luz, si es necesario, mediante la colocación de una lente de aumento directamente debajo de las fuentes de luz. Nota: en este experimento, una lente de aumento plano-convexa de la distancia focal f = 0 450 mm se utiliza para intensificar la iluminación. </li></ol></li></ol> 3. Puesta en marcha Optimización <ol><li> Encienda y ajustar la configuración de la cámara para aumentar la calidad de la imagen. <ol><li> Ajuste el aumento de lente hasta que la reflexión a través del espejo primario se centra igualmente en los cuatro puntos de vista de los espejos secundarios. </li><li> Compruebe que las imágenes de la vista divisor son simétricas y capturan el volumen de interrogación mediante la observación de la simetría de la imagen del patrón de calibración de los cuatro puntos de vista. </li><li> Ajuste el número-f para capturar el los puntos de destino de calibración más alejados y más cercanos de la cámara. Nota: Esto permite que la cámara capture partículas trazadoras sólo en la profundidad del volumen de interrogación. En este ejemplo, el número f es 11. </li><li> Ajuste la velocidad de fotogramas deseado como 550 Hz (que depende de una aplicación particular, véase la Introducción) y maximizar la sensibilidad a la luz en consecuencia en el software de grabación. </li></ol></li><li> Compruebe la iluminación en cada vista del espejo primario mediante la observación de la diferencia de densidad de partículas en cada vista del divisor a través de una cámara de visión en directo. Nota: Si se utilizan varias fuentes de luz para iluminar el volumen de interrogación, es probable que tenga diferencias en cada vista del divisor. En este experimento, los dos primeros espejos secundarios reciben menos luz porque la iluminación proviene de la parte superior. El uso de un espejo plano en la parte inferior de la canal de flujo puede ayudar a reducir la variación de luzen todos los puntos de vista. </li><li> Apagar las luces del fondo de la sala antes de utilizar fuentes de luz 3D-PTV. </li><li> Ajuste el nivel de G &amp; B de la cámara para capturar mejor la dispersión de la luz de las partículas. Grabar varias secuencias cortas con diferentes niveles de G &amp; B y encontrar el óptimo mediante la observación de la distribución y densidad de trayectorias de las partículas. Nota: en este experimento, la gama de G &amp; B nivel fue de 0-500 y negro nivel (B) se establece en 500, para iluminar la dispersión de la luz más tenue, media, mientras que, se estableció ganancia (G), 300, para amplificar moderadamente imagen señales y evitar el exceso de aclarar la imagen. </li></ol> 4. La calibración <ol><li> Coloque el patrón de calibración en el volumen de investigación antes de añadir partículas trazadoras, y tomar algunas imágenes de calibración. Utilice una fuente de luz más tenue (por ejemplo, la luz del flash LED) para iluminar el objetivo. </li><li> Dividir la imagen de calibración en cuatro sub-imágenes independientes, así como un archivo de texto que contiene la referenciacia coordinar las posiciones de las marcas de referencia. software OpenPTV (http://www.openptv.net) se utiliza aquí para este propósito. Nota: en adelante tratamiento es idéntico a los usuarios que emplean una cámara de múltiples reglajes. </li><li> Haga clic en la pestaña &quot;Crear calibración &#39;para iniciar el proceso de calibración después de guardar las imágenes y el archivo de texto obtenido en la etapa 4.2 en la carpeta&#39; Cal &#39;del software. </li><li> Haga clic en la pestaña &quot;Editar parámetros de calibración &#39;y seleccione la pestaña&#39; Parámetros de calibración de orientación &#39;para definir la ampliación, los ángulos de rotación y la distancia entre el centro de cada vista dividida y el origen de la plantilla de calibración. Nota: La primera fila es la distancia desde el objetivo de calibración origen al sensor de la cámara en la x, y, z dirección. La segunda fila indica los ángulos, en radianes, en torno a los ejes X, Y, Z. A continuación, una de datos 3 por 3 representa la matriz de rotación. Entonces, las dos siguientes filas son las distancias del agujero de alfiler de la x y <em&gt; y los ejes del centro de la imagen (mm) y la distancia focal. La última fila contiene la posición del cristal de canal con respecto a la meta en el origen x, y, z dirección. </li><li> Haga clic en &quot;detección&quot; y &quot;Mostrar estimación inicial &#39;para investigar que el&#39; adivinar &#39;puntos se corresponden con los puntos de destino detectados. </li><li> Repita el paso 4.4 para los cuatro puntos de vista hasta que los puntos de la &quot;adivinar&quot;, están alineados con el conjunto de imágenes de calibración. </li><li> Haga clic en &quot;Orientación&quot; para reconstruir la orientación del volumen de interrogación. Nota: La calibración se puede mejorar mediante el ajuste de la distorsión de la lente y la transformación afín. Ahora, el volumen de investigación está calibrado y listo para procesar los datos. Véase la tesis del autor 36 para una descripción adicional del proceso de calibración. </li></ol> 5. Flujo de configuración / Recolección de Datos <ol><li> Estimar la cantidad máxima de partículas capturadas en cada vista de la cámara de la velocidad de fotogramas de unad máxima velocidad de flujo. En esta demostración, la velocidad de referencia es de U ≈ 0,4 m / s, la velocidad de fotogramas es de 550 Hz y ~ 4 x 4 x 4 cm 3 de volumen de interrogación. Esto dio lugar a ~ 1.000 partículas por trama. </li><li> Encienda la cámara con los ajustes optimizados obtenidos en el paso 3. </li><li> Añadir partículas de siembra y esperar varias tiempo medio de residencia para permitir que el agua que llegue a un estado estacionario. Añadir más partículas, si es necesario, pero evitar alta densidad de siembra, que se estima en la etapa 5.1, que puede causar ambigüedades. Nota: en este ejemplo, ~ 1,6 g de 100 m esferas de cerámica huecas recubiertos de plata de 1,1 g / cm 3 de densidad se utilizan como siembra para el medio fluido (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Registre el número deseado de imágenes de flujo. Nota: en este experimento, 9.000 imágenes a 550 Hz fueron capturados utilizando el software de grabación. Repita los pasos 2.4 a 5.3 si la cámara y / o ver divisor se mueve (incluso un ligero movimiento puede afectar en gran medida los resultados). </li></ol> 6. Procesamiento de Datos (Via OpenPTV Software) <ol><li> Dividir la imagen en bruto obtenido en la etapa 5.4 en cuatro sub-imágenes independientes. </li><li> Haga clic en &quot;Init / reinicio &#39;en la pestaña&quot; Inicio &quot;para cargar las imágenes iniciales de las cuatro vistas. </li><li> Haga clic en el directorio &quot;Ejecutar&quot; y haga clic para controlar varias cámaras, índices de refracción, el reconocimiento de partículas, el número de secuencia de imágenes, el volumen de observación y los criterios de correspondencias &#39;Principales parámetros&#39;. <ol><li> Definir el número de cámaras (vistas) utilizados para la realización del experimento en la pestaña &#39;General&#39;. En este experimento, establecer el número de cámaras como 4. </li><li> Definir índices de refracción a lo largo de la vista de la cámara bajo la pestaña &#39;&#39; índices de refracción. </li><li> Definir los valores mínimo y máximo número de píxeles de detección, así como umbral de valor de gris para optimizar el número de detección de partículas en los cuatro puntos de vista bajo la etiqueta de &quot;reconocimiento de partículas &#39;. Los números mínimo y máximo de píxeles dela protección y el umbral gris determinan el tamaño de píxel y el nivel de brillo para la detección de partículas. Se elimina el ruido y las partículas fuera de foco. </li><li> Definir el número de imágenes a proceso bajo los &#39;Parámetros para la secuencia de procesamiento&#39;. </li><li> Definir el volumen de observación en la pestaña &quot;Volumen de observación». </li><li> Definir la correlación de las correspondencias en virtud de los «Criterios de correspondencias &#39;, incluyendo el parámetro de banda total (mm) para la coincidencia estéreo. </li></ol></li><li> Haga clic en &quot;filtro de paso alto&quot; en la pestaña &#39;preproceso&#39;. Esto intensifica la luz dispersada por las partículas en las cuatro vistas. </li><li> Haga clic en &#39;partícula de detección &quot;para determinar el centro de gravedad de partículas detectadas a nivel de sub-píxeles para las cuatro vistas. Repetir los pasos 6.2 y 6.3 hasta que el número de partículas detectadas similares a el número esperado de partículas calculadas en el paso 5.1. </li><li> Haga clic en &#39;&#39; para establecer correspondencias corresponden estereoscópicaces en cada vista. Nota: Para reconstruir la posición 3D de partículas detectadas, las correspondencias deben determinarse al menos desde tres puntos de vista. </li><li> Haga clic en &quot;posiciones 3D &#39;para obtener la posición 3D partícula detectada basado en la calibración. </li><li> Haga clic en &quot;Secuencia sin pantalla &#39;para repetir el proceso de los pasos 6.4 a 6.7 para todas las secuencias de imágenes. Nota: Esto crea un archivo &#39;&#39; rt_is para cada conjunto de imágenes que contiene un resumen de las partículas detectadas en el marco con un formato de archivo de texto separado por tabulaciones. </li><li> Haga clic en el directorio &quot;Ejecutar&quot; y haga clic en &quot;Seguimiento de Parámetros &#39;para definir los parámetros de la esfera de radio, (por ejemplo dvxmin y dvymin en mm / cuadro), para buscar partículas de candidatos para el seguimiento. </li><li> Haga clic en &quot;Seguimiento sin pantalla &#39;para definir la identificación de partículas (ID) de partículas reconstruidas obtenidos en el paso 6.7. Nota: Se correlaciona una secuencia de fotogramas adyacentes para rastrear el uso de un Predic de cuatro fotogramastor esquema de predicción-corrección 24. Este proceso crea un archivo ptv_is para cada conjunto de imágenes que contiene la información de seguimiento de partículas detectadas en el marco; las dos primeras columnas muestran el ID de partícula en el cuadro anterior y en el siguiente cuadro, respectivamente. </li><li> Haga clic en &#39;Mostrar&#39; trayectorias de visualizar las trayectorias en cada vista de la cámara. </li></ol> 7. Post Processing (Optativa) Nota: el alcance y el tipo de post-procesamiento depende de las necesidades individuales y es, por lo tanto, personalizable. Aquí, los cálculos de base punto se describen brevemente como un ejemplo. <ol><li> Obtener datos en marco de Lagrange (a través de Matlab). <ol><li> Se extrae la posición 3D de cada partícula y su ID asociado a partir de los archivos ptv_is. Permite la vinculación de partículas detectadas entre secuencias de imágenes para reconstruir trayectorias. </li><li> Calcular la velocidad y la aceleración de partículas a partir de la tasa de trama dada para cada trayectoria.En esta demostración, la velocidad y la aceleración de las partículas se calculan por filtro de paso bajo la señal de posición con un spline cúbico en movimiento 34, 37. </li><li> Hacer un formato de matriz de estructura con campos que contienen las posiciones 3D, velocidades, aceleraciones 3D, 3D y marca de tiempo, así como la trayectoria de identificación de cada trayectoria. En este formato de datos, la longitud de la matriz de struct representa el número de trayectorias. </li></ol></li><li> Obtener datos en marco euleriano (a través de Matlab). <ol><li> Transformar la matriz struct (etapa 7.1.3) a un uno temporal usando la marca de tiempo de cada partícula. Esto crea una estructura de matriz de estructura similar obtenida en el paso 7.1.3, pero la longitud de la matriz de struct ahora representa los números de trama, que es de 9.000 en este experimento. </li><li> Interpolar la matriz de estructura temporal en una rejilla tridimensional para cada marco de tiempo para obtener los campos de velocidades instantáneas en las coordenadas de Euler. En esta demostración, la diversión gridDatacción en Matlab se utiliza para realizar la interpolación. </li></ol></li></ol>

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	<li>Wygnanski, I., Fiedler, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Some measurements in the self preserving jet. , (1968).</li><li>Rajaratnam, N. <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 jets. , (1976).</li><li>Panchapakesan, N., Lumley, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Turbulence+measurements+in+axisymmetric+jets+of+air+and+helium.+Part+1.+Air+jet.">Turbulence measurements in axisymmetric jets of air and helium. Part 1. Air jet.</a> J Fluid Mech. 246, 197-223 (1993).</li><li>Hussein, H. J., Capp, S. P., George, W. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Velocity+measurements+in+a+high-Reynolds-number,+momentum-conserving,+axisymmetric,+turbulent+jet.">Velocity measurements in a high-Reynolds-number, momentum-conserving, axisymmetric, turbulent jet.</a> J Fluid Mech. 258, 31-75 (1994).</li><li>Yule, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Large-scale+structure+in+the+mixing+layer+of+a+round+jet.">Large-scale structure in the mixing layer of a round jet.</a> J Fluid Mech. 89, 413-432 (1978).</li><li>Yule, A., Chigier, N., Ralph, S., Boulderstone, R., Venturag, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combustion-transition+interaction+in+a+jet+flame.">Combustion-transition interaction in a jet flame.</a> AIAA Journal. 19, 752-760 (1981).</li><li>Quinn, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Upstream+nozzle+shaping+effects+on+near+field+flow+in+round+turbulent+free+jets.">Upstream nozzle shaping effects on near field flow in round turbulent free jets.</a> Eur J Mech B-Fluid. 25, 279-301 (2006).</li><li>Mi, J., Nathan, G. J., Luxton, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Centreline+mixing+characteristics+of+jets+from+nine+differently+shaped+nozzles.">Centreline mixing characteristics of jets from nine differently shaped nozzles.</a> Exp Fluids. 28, 93-94 (2000).</li><li>Liepmann, D., Gharib, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+streamwise+vorticity+in+the+near-field+entrainment+of+round+jets.">The role of streamwise vorticity in the near-field entrainment of round jets.</a> J Fluid Mech. 245, 643-668 (1992).</li><li>Oh, S. K., Shin, H. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+visualization+study+on+the+effect+of+forcing+amplitude+on+tone-excited+isothermal+jets+and+jet+diffusion+flames.">A visualization study on the effect of forcing amplitude on tone-excited isothermal jets and jet diffusion flames.</a> Int J Energ Res. 22, 343-354 (1998).</li><li>Cenedese, A., Doglia, G., Romano, G., De Michele, G., Tanzini, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=LDA+and+PIV+velocity+measurements+in+free+jets.">LDA and PIV velocity measurements in free jets.</a> Exp Therm Fluid Sci. 9, 125-134 (1994).</li><li>Wang, H., Peng, X., Lin, W., Pan, C., Wang, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bubble-top+jet+flow+on+microwires.">Bubble-top jet flow on microwires.</a> Int J Heat Mass Tran. 47, 2891-2900 (2004).</li><li>Shestakov, M. V., Tokarev, M. P., Markovich, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+Flow+Dynamics+in+a+Turbulent+Slot+Jet:+Time-resolved+Tomographic+PIV+Measurements.">3D Flow Dynamics in a Turbulent Slot Jet: Time-resolved Tomographic PIV Measurements.</a> 17th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2014).</li><li>Scarano, F., Bryon, K., Violato, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Time-resolved+analysis+of+circular+and+chevron+jets+transition+by+tomo-PIV.">Time-resolved analysis of circular and chevron jets transition by tomo-PIV.</a> 15th Int Symp on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics. , (2010).</li><li>Holzner, M., Liberzon, A., Nikitin, N., Kinzelbach, W., Tsinober, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Small-scale+aspects+of+flows+in+proximity+of+the+turbulent/nonturbulent+interface.">Small-scale aspects of flows in proximity of the turbulent/nonturbulent interface.</a> Phys Fluids. 19, 071702 (2007).</li><li>Holzner, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Lagrangian+investigation+of+the+small-scale+features+of+turbulent+entrainment+through+particle+tracking+and+direct+numerical+simulation.">A Lagrangian investigation of the small-scale features of turbulent entrainment through particle tracking and direct numerical simulation.</a> J Fluid Mech. 598, 465-475 (2008).</li><li>Chang, T. P., Wilcox, N. A., Tatterson, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Application+of+image+processing+to+the+analysis+of+three-dimensional+flow+fields.">Application of image processing to the analysis of three-dimensional flow fields.</a> Opt Eng. 23, 283-287 (1984).</li><li>Racca, R., Dewey, 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+method+for+automatic+particle+tracking+in+a+three-dimensional+flow+field.">A method for automatic particle tracking in a three-dimensional flow field.</a> Exp Fluids. 6, 25-32 (1988).</li><li>Maas, H. G., Gruen, D., Papantoniou, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particle+tracking+velocimetry+in+three-dimensional+flows.">Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows.</a> Exp Fluids. 15, 133-146 (1993).</li><li>Kasagi, N., Matsunaga, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+particle+tracking+velocimetry+measurement+of+turbulence+statistics+and+energy+budget+in+a+backward-facing+step+flow.">Three-dimensional particle tracking velocimetry measurement of turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow.</a> Int J Heat Fluid Fl. 16, 477-485 (1995).</li><li>Virant, M., Dracos, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+PTV+and+its+application+on+Lagrangian+motion.">3D PTV and its application on Lagrangian motion.</a> Meas Sci Technol. 8, 1539 (1997).</li><li>Willneff, 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> A spatio-temporal matching algorithm for 3 D particle tracking velocimetry. , (2003).</li><li>Rosi, G. A., Sherry, M., Kinzel, M., Rival, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterizing+the+lower+log+region+of+the+atmospheric+surface+layer+via+large-scale+particle+tracking+velocimetry.">Characterizing the lower log region of the atmospheric surface layer via large-scale particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluid. 55, 1-10 (2014).</li><li>Fu, S., Biwole, P. H., Mathis, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particle+Tracking+Velocimetry+for+indoor+airflow+field:+A+review.">Particle Tracking Velocimetry for indoor airflow field: A review.</a> Build Environ. 87, 34-44 (2015).</li><li>Kolaas, J., Jensen, A., Mielnik, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visualization+and+measurements+of+flows+in+micro+silicon+Y-channels.">Visualization and measurements of flows in micro silicon Y-channels.</a> Eur Phys J E. 36, 1-11 (2013).</li><li>G&#252;lan, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Experimental+study+of+aortic+flow+in+the+ascending+aortavia+Particle+Tracking+Velocimetry.">Experimental study of aortic flow in the ascending aortavia Particle Tracking Velocimetry.</a> Exp Fluids. 53, 1469-1485 (2012).</li><li>Mei, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Velocity+fidelity+of+flow+tracer+particles.">Velocity fidelity of flow tracer particles.</a> Exp Fluids. 22, 1-13 (1996).</li><li>Tropea, C., Yarin, A. L., Foss, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Springer handbook of experimental fluid mechanics. 1, (2007).</li><li>Melling, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracer+particles+and+seeding+for+particle+image+velocimetry.">Tracer particles and seeding for particle image velocimetry.</a> Meas Sci Technol. 8, 1406 (1997).</li><li>Hering, F., Leue, C., Wierzimok, D., J&#228;hne, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particle+tracking+velocimetry+beneath+water+waves.+Part+I:+visualization+and+tracking+algorithms.">Particle tracking velocimetry beneath water waves. Part I: visualization and tracking algorithms.</a> Exp Fluids. 23, 472-482 (1997).</li><li>Biferale, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+structure+functions+in+turbulence:+A+quantitative+comparison+between+experiment+and+direct+numerical+simulation.">Lagrangian structure functions in turbulence: A quantitative comparison between experiment and direct numerical simulation.</a> Phys Fluids. 20, 065103 (2008).</li><li>L&#252;thi, B., Tsinober, A., Kinzelbach, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lagrangian+measurement+of+vorticity+dynamics+in+turbulent+flow.">Lagrangian measurement of vorticity dynamics in turbulent flow.</a> J Fluid mech. 528, 87-118 (2005).</li><li>Hoyer, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3d+scanning+particle+tracking+velocimetry.">3d scanning particle tracking velocimetry.</a> Exp Fluids. 39, 923-934 (2005).</li><li>Kim, J. -. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications. , (2015).</li><li>L&#252;thi, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Some+aspects+of+strain,+vorticity+and+material+element+dynamics+as+measured+with+3D+particle+tracking+velocimetry+in+a+turbulent+flow.">Some aspects of strain, vorticity and material element dynamics as measured with 3D particle tracking velocimetry in a turbulent flow.</a> ETH Z&#252;rich. , (2002).</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. , (2000).</li></ol>

Los autores declaran que no tienen ningún interés financiero en competencia.

<html> 3D-PTV tiene un gran potencial para desentrañar la compleja física de una variedad de flujos turbulentos como los movimientos turbulentos de gran escala en la atmósfera inferior 25, la distribución del aire interior 26, o en los flujos pulsátiles en la topología de la aorta 28 entre muchos otros. Sin embargo, es esencial una comprensión de sus ventajas y limitaciones, así como la experiencia para maximizar su potencial. Juicio y las pruebas preliminares de error y iteracion...

flujos de chorro turbulento son ubicuos en aplicaciones de ingeniería. caracterización detallada de estos flujos es crucial en un amplio espectro de problemas prácticos que abarcan desde sistemas de descarga del medio ambiente a gran escala a los dispositivos electrónicos de microescala. Debido a su impacto en una serie de aplicaciones generales, los flujos de chorro han sido estudiados en profundidad de 1 - 4. Varias técnicas experimentales, incluyendo anemometría hotwire 4-8, Laser Doppler Velocimetría (LDV) 4, 9 a 12, y de velocimetría por imágenes de partículas (PIV) 12 a 16, se han utilizado para caracterizar chorro fluye en una amplia gama de números de Reynolds y límite condiciones. Recientemente, algunos estudios se han realizado utilizando 3D-PTV para estudiar la interfaz turbulenta / no turbulento de chorro de flujos 17, 18. 3D-PTV es una técnica especialmente adecuada para describir compleja fi turbulentacampos desde una perspectiva diferente. Permite la reconstrucción de trayectorias de las partículas dentro de un volumen en un marco de Lagrange de referencia utilizando múltiples vistas estereoscopía. La técnica fue introducida por primera vez por Chang 19 y posteriormente desarrollado por Racca y Dewey 20. Desde entonces, muchos se han realizado mejoras en el algoritmo 3D-PTV y la configuración experimental 21 - 24. Con estos logros y trabajos previos, el sistema ha sido utilizado con éxito para estudiar diversos fenómenos de fluidos tales como el movimiento del fluido a gran escala en un dominio de 4 mx 2 mx 2 m 25, campo de flujo de aire interior 26, pulsátil flujos 27 y la sangre aórtica flujo 28 . El principio de funcionamiento de una medición 3D-PTV consiste en sistema de adquisición de datos de configuración, la grabación / pre-procesamiento, calibración, correspondencias 3D, el seguimiento temporal y post-procesamiento. Una calibración precisa permite una detección precisa de la posición de la partículas. La correspondencia de las partículas detectadas en más de tres puntos de vista de imagen permite la reconstrucción de una posición de la partícula en 3D basado en la geometría epipolar. Un enlace de cuadros de imagen consecutivos como resultado un seguimiento temporal que define las trayectorias de las partículas s (t). Optimización del sistema de 3D-PTV es esencial para maximizar la probabilidad de trazabilidad de múltiples partículas. El primer paso de la optimización es la adquisición de un sistema de adquisición de datos adecuado, incluyendo cámaras de alta velocidad, fuente de iluminación y características de las partículas de siembra. La resolución de la cámara junto con el tamaño del volumen de interrogación define el tamaño de píxel y, por lo tanto, el tamaño de partícula requerido de siembra, que debe ser mayor que un solo pixel. Los centroides de partículas detectadas son estimados con precisión sub-pixel mediante la adopción de la posición media de píxeles de partícula ponderados por el brillo 21. velocidad de fotogramas de la cámara está estrechamente ASSOCIATed con el número de Reynolds y la capacidad de enlazar partículas detectadas. Una mayor velocidad de cuadro permite resolver los flujos más rápidos o un mayor número de partículas ya que el seguimiento se hace más difícil cuando el desplazamiento medio entre las imágenes es superior a la separación media de las partículas. La velocidad de obturación, la abertura y la sensibilidad son tres factores a considerar en la captura de imágenes. La velocidad de obturación debe ser lo suficientemente rápido como para minimizar el desenfoque alrededor de una partícula, lo que reduce la incertidumbre de la posición del centroide de partículas. apertura de la cámara se debe ajustar a la profundidad de campo del volumen de interrogación para reducir la probabilidad de detectar partículas fuera del volumen. Dado que se fija la sensibilidad máxima de una cámara, a medida que aumenta la velocidad de fotogramas, la luz necesaria necesaria para iluminar las partículas debe aumentar en consecuencia. A diferencia de PIV, ajustes ópticos complejos y láseres de alta potencia no se requiere estrictamente de 3D-PTV, siempre y cuando la fuente de luz es suficientemente Scatcados de las partículas trazadoras a la cámara. LED o luces halógenas continuas son buenas opciones rentables que pasan por alto la necesidad de sincronización 21. En 3D-PTV, al igual que otras técnicas de medición de flujo óptico, velocidad de las partículas de trazador se supone que es la velocidad del fluido instantánea local de 29. Sin embargo, esto es sólo el caso de trazadores ideales de diámetro nula y la inercia; partículas trazadoras deben ser lo suficientemente grandes como para ser capturada por una cámara. La fidelidad de una partícula finita puede ser determinada por el número de Stokes S t, es decir la relación de la escala de tiempo de relajación de las partículas y la escala de tiempo de las estructuras turbulentas de interés. En general, S t debe ser sustancialmente menor que 1. Por S t ≤0.1 errores de seguimiento de flujo están por debajo del 1% 30. Análisis en profundidad se puede encontrar en Mei et al. 29 - 31 </sup&gt;. tamaño de partícula recomendada para un experimento de 3D-PTV varía dependiendo de la fuente de luz y la sensibilidad de la cámara. Con halógeno o luces LED como fuentes de iluminación, partículas relativamente grandes se utilizan (por ejemplo 50-200 micras) 32, mientras que las partículas más pequeñas (por ejemplo, 1-50 micras) 33, 34 se puede utilizar con un láser de alta potencia (por ejemplo, 80-100 vatios láser CW). Las partículas con alta reflectividad para luz de longitud de onda determinada, como la plata recubierta con luz halógena, pueden amplificar su huella en una imagen. La densidad de siembra es otro parámetro importante para el éxito de la medición 3D-PTV. Algunas partículas como resultado una baja cantidad de trayectorias, mientras que un número excesivo de partículas provoca ambigüedades en el establecimiento de correspondencias y el seguimiento. Las ambigüedades en el establecimiento de correspondencias incluyen partículas superpuestas y la detección de múltiples candidatos a lo largo de la línea epipolar definido. En el proceso de seguimiento, la ambigüedad debido a un alto seedin<html> se produjo la densidad g debido a la relativamente corta separación media de las partículas. El segundo paso es la configuración óptima de grabación / pre-procesamiento para mejorar la calidad de la imagen. ajustes fotográficos, tales como aumento y el nivel de negro (G &amp; B), juegan un papel importante en la optimización de la calidad de la imagen. nivel de negro define el nivel de brillo en la parte más oscura de una imagen, mientras que la ganancia amplifica el brillo de una imagen. Las ligeras variaciones de los niveles G y B pueden afectar significativamente la probabilidad de trazabilidad. De hecho, alto contenido en G &amp; B puede sobre-iluminar una imagen y eventualmente dañar el sensor de la cámara. Para ilustrar esto, el impacto de los niveles de G &amp; B en la reconstrucción de flujo también se examina en este artículo. En la etapa de pre-procesamiento, las imágenes se filtran con un filtro de paso alto para enfatizar la dispersión de luz de partículas. El tamaño de píxel y la escala de grises se ajustan para maximizar la detección de partículas dentro del volumen de interrogación. t &quot;&gt; Tercer paso de la optimización es la calibración precisa de la formación de imágenes estereoscópicas, que se basa en la geometría epipolar, parámetros de la cámara (longitud focal, punto principal, y los coeficientes de distorsión), y los cambios del índice de refracción. Este proceso es esencial para minimizar el 3D error de reconstrucción de los puntos de destino fiduciales. geometría Epipolar utiliza distancias relativas (entre la cámara y el volumen de interrogación) y el ángulo inclinado de la imagen de destino. cambios del índice de refracción a lo largo de la vista de la cámara a través del volumen de interrogación pueden ser tomadas en cuenta con base en el procedimiento de la misa et al., 21. En este experimento, una estructura de escalera de tipo 3D con los objetivos de puntos distribuidos regularmente se utiliza como un objetivo. En un experimento de 3D-PTV, aunque sólo se necesitan dos imágenes para determinar una posición de la partícula 3D, típicamente más cámaras se utilizan para reducir las ambigüedades 21. Una alternativa a las configuraciones de múltiples caras con cámaras de alta velocidad es el vidivisor ew, propuesto por Hoyer et al. 35 para el uso de 3D-PTV y recientemente aplicado por Gulean et al. 28 para las aplicaciones biomédicas. La vista divisor consta de un espejo en forma de pirámide (en adelante espejo primario) y cuatro espejos ajustables (en adelante espejo secundario). En este trabajo, una de cuatro vista divisor y una sola cámara se utilizaron para imitar la imagen estereoscópica a partir de cuatro cámaras. El sistema se utiliza para caracterizar el campo de flujo intermedio de un chorro de tubería con un diámetro, d H = 1 cm y Re ≈ 7000 a partir de una función de Lagrange y euleriano enmarca en alrededor de 14,5 a 18,5 diámetros aguas abajo del origen de chorro.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="749">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">ImageOps</td>
			<td style="width:119px;">CAMMC4082</td>
			<td style="width:407px;">High-speed camera</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">ImageOps</td>
			<td style="width:119px;">FBD-4XCXP6</td>
			<td>Frame Grabber</td>
		</tr>
		<tr height="24">
			<td height="24" style="height:24px;width:223px;">Potters Industries LLC</td>
			<td style="width:119px;">AG-SL150-30-TRD</td>
			<td>Seeding Paritcles</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:223px;">Upstate Technical Equipment CO.,INC</td>
			<td style="width:119px;">MISNOR-STP-6-S-CL</td>
			<td>Camera appliation</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">Photrack AG</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>Customized part and necessary if performing 3D-PTV with one camera</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">General Electrics&#160;</td>
			<td style="width:119px;">23719</td>
			<td>Light source</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:223px;">OpenPTV(http://www.openptv.net)</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>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).</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

three-dimensional particle tracking velocimetry for turbulence applications: case of a jet flow

3D-PTV es una técnica de medición de flujo cuantitativa que tiene como objetivo realizar un seguimiento de las trayectorias de Lagrange de un conjunto de partículas en tres dimensiones utilizando la grabación estereoscópica de secuencias de imágenes. La básica componentes, características, limitaciones y sugerencias de optimización de una topología 3D-PTV que consiste en una cámara de alta velocidad con un divisor de cuatro vistas se describen y discuten en este artículo. La técnica se aplica al campo intermedio de flujo (5 &lt;x / d &lt;25) de un chorro circular en Re ≈ 7000. características de flujo de Lagrange y las cantidades de turbulencia en un marco euleriano se estiman en torno a diez diámetros aguas abajo del origen acuático y a diferentes distancias radiales desde el núcleo de chorro. propiedades de Lagrange incluyen trayectoria, velocidad y aceleración de partículas seleccionadas, así como la curvatura de la trayectoria de flujo, que se obtienen de la ecuación Frenet-Serret. La estimación de los campos de velocidad y turbulencia 3D alrededor del eje central del jet en un plano transversal situado a las diezdiámetros aguas abajo del chorro se compara con la literatura, y se obtiene el espectro de potencia de los movimientos de velocidad sentido de la corriente a gran escala a diferentes distancias radiales desde el núcleo del chorro.

Una fotografía y un esquema de la configuración se muestran en las figuras 1 y 2. El objetivo de calibración, las marcas de referencia que se refleja en la vista-divisor y la reconstrucción de calibración 3D se ilustran en la Figura 3. El RMS de los patrones de calibración reconocidos es de 7,3 m, 5,7 m y 141,7 micras en el sentido de la corriente x, y de la envergadura y la profundidad Z. El parie...

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

Aquí se describe un sistema tridimensional de rastreo de partículas velocimetría (3D-PTV) basado en una cámara de alta velocidad con un divisor de cuatro vistas. La técnica se aplica a un flujo de chorro de un tubo circular en la proximidad de diez diámetros aguas abajo en el número de Reynolds, Re ≈ 7000.

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 ...

three-dimensional-particle-tracking-velocimetry-for-turbulence

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Unit 1

Flow in Pipes

Motion in Two or Three Dimensions

SCIENTISTS IN ACTION

12.1K vistas.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Aquí se describe un sistema tridimensional de rastreo de partículas velocimetría (3D-PTV) basado en una cámara de alta velocidad con un divisor de cuatro vistas. La técnica se aplica a un flujo de chorro de un tubo circular en la proximidad de diez diámetros aguas abajo en el número de Reynolds, Re ≈ 7000. 

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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

Process of Making Three-dimensional Microstructures using Vaporization of a Sacrificial Component

Vascular structures in natural systems are able to provide high mass transport through high surface areas and optimized structure. Few synthetic material fabrication techniques are able to mimic the complexity of these structures while maintaining scalability. The Vaporization of a Sacrificial Component (VaSC) process is able to do so. This process uses sacrificial fibers as a template to form hollow, cylindrical microchannels embedded within a matrix. Tin (II) oxalate (SnOx) is embedded within poly(lactic) acid (PLA) fibers which facilitates the use of this process. The SnOx catalyzes the depolymerization of the PLA fibers at lower temperatures. The lactic acid monomers are gaseous at these temperatures and can be removed from the embedded matrix at temperatures that do not damage the matrix. Here we show a method for aligning these fibers using micromachined plates and a tensioning device to create complex patterns of three-dimensionally arrayed microchannels. The process allows the exploration of virtually any arrangement of fiber topologies and structures.

The Vaporization of a Sacrificial Component (VaSC) process is used to fabricate microvascular structures. This procedure uses sacrificial poly(lactic) acid fibers to form hollow microchannels with precise 3D geometric positioning provided by laser micromachined guide plates.

Proceso de fabricación microestructuras tridimensionales mediante vaporización de un componente de sacrificio

Vascular structures in natural systems are able to provide high mass transport through high surface areas and optimized structure. Few synthetic material ...

High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

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 complex nature of these flows may be studied using particle image velocimetry (PIV), a laser-based imaging technique for optically accessible flows. Though many forms of PIV exist that extend the technique beyond the original planar two-component velocity measurement capabilities, the basic PIV system consists of a light source (laser), a camera, tracer particles, and analysis algorithms. The imaging and recording parameters, the light source, and the algorithms are adjusted to optimize the recording for the flow of interest and obtain valid velocity data. 
Common PIV investigations measure two-component velocities in a plane at a few frames per second. However, recent developments in instrumentation have facilitated high-frame rate (&gt; 1 kHz) measurements capable of resolving transient flows with high temporal resolution. Therefore, high-frame rate measurements have enabled investigations on the evolution of the structure and dynamics of highly transient flows. These investigations play a critical role in understanding the fundamental physics of complex flows.
A detailed description for performing high-resolution, high-speed planar PIV to study a transient flow near the surface of a flat plate is presented here. Details for adjusting the parameter constraints such as image and recording properties, the laser sheet properties, and processing algorithms to adapt PIV for any flow of interest are included.

A procedure for studying transient flows near boundaries using high-resolution, high-speed particle image velocimetry (PIV) is described here. PIV is a non-intrusive measurement technique applicable to any optically accessible flow by optimizing several parameter constraints such as the image and recording properties, the laser sheet properties, and analysis algorithms.

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 ...

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 ...

Characterization of Nanocrystal Size Distribution using Raman Spectroscopy with a Multi-particle Phonon Confinement Model

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The common techniques used for the size analysis are transmission electron microscopy (TEM), X-ray diffraction (XRD) and photoluminescence spectroscopy (PL). These techniques, however, are not suitable for analyzing the nanocrystal size distribution in a fast, non-destructive and a reliable manner at the same time. Our aim in this work is to demonstrate that size distribution of semiconductor nanocrystals that are subject to size-dependent phonon confinement effects, can be quantitatively estimated in a non-destructive, fast and reliable manner using Raman spectroscopy. Moreover, mixed size distributions can be separately probed, and their respective volumetric ratios can be estimated using this technique. In order to analyze the size distribution, we have formulized an analytical expression of one-particle PCM and projected it onto a generic distribution function that will represent the size distribution of analyzed nanocrystal. As a model experiment, we have analyzed the size distribution of free-standing silicon nanocrystals (Si-NCs) with multi-modal size distributions. The estimated size distributions are in excellent agreement with TEM and PL results, revealing the reliability of our model.

We demonstrate how to determine the size distribution of semiconductor nanocrystals in a quantitative manner using Raman spectroscopy employing an analytically defined multi-particle phonon confinement model. Results obtained are in excellent agreement with the other size analysis techniques like transmission electron microscopy and photoluminescence spectroscopy.

Caracterización de Nanocristal distribución por tamaño utilizando espectroscopia Raman con un multi-partícula Phonon Confinamiento Modelo

Analysis of the size distribution of nanocrystals is a critical requirement for the processing and optimization of their size-dependent properties. The ...

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 ...

Methods for Measuring the Orientation and Rotation Rate of 3D-printed Particles in Turbulence

Experimental methods are presented for measuring the rotational and translational motion of anisotropic particles in turbulent fluid flows. 3D printing technology is used to fabricate particles with slender arms connected at a common center. Shapes explored are crosses (two perpendicular rods), jacks (three perpendicular rods), triads (three rods in triangular planar symmetry), and tetrads (four arms in tetrahedral symmetry). Methods for producing on the order of 10,000 fluorescently dyed particles are described. Time-resolved measurements of their orientation and solid-body rotation rate are obtained from four synchronized videos of their motion in a turbulent flow between oscillating grids with R&#955; = 91. In this relatively low-Reynolds number flow, the advected particles are small enough that they approximate ellipsoidal tracer particles. We present results of time-resolved 3D trajectories of position and orientation of the particles as well as measurements of their rotation rates.

We use 3D printing to fabricate anisotropic particles in the shapes of jacks, crosses, tetrads, and triads, whose alignments and rotations in turbulent fluid flow can be measured from multiple simultaneous video images.

Los métodos para medir la orientación y rotación Tasa de partículas en la turbulencia impresa en 3D

Experimental methods are presented for measuring the rotational and translational motion of anisotropic particles in turbulent fluid flows. 3D printing ...

Using Synchrotron Radiation Microtomography to Investigate Multi-scale Three-dimensional Microelectronic Packages

Synchrotron radiation micro-tomography (SR&#181;T) is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that offers high flux for fast data acquisition times with high spatial resolution. In the electronics industry there is serious interest in performing failure analysis on 3D microelectronic packages, many which contain multiple levels of high-density interconnections. Often in tomography there is a trade-off between image resolution and the volume of a sample that can be imaged. This inverse relationship limits the usefulness of conventional computed tomography (CT) systems since a microelectronic package is often large in cross sectional area 100-3,600 mm2, but has important features on the micron scale. The micro-tomography beamline at the Advanced Light Source (ALS), in Berkeley, CA USA, has a setup which is adaptable and can be tailored to a sample&#39;s properties, i.e., density, thickness, etc., with a maximum allowable cross-section of 36 x 36 mm. This setup also has the option of being either monochromatic in the energy range ~7-43 keV or operating with maximum flux in white light mode using a polychromatic beam. Presented here are details of the experimental steps taken to image an entire 16 x 16 mm system within a package, in order to obtain 3D images of the system with a spatial resolution of 8.7 &#181;m all within a scan time of less than 3 min. Also shown are results from packages scanned in different orientations and a sectioned package for higher resolution imaging. In contrast a conventional CT system would take hours to record data with potentially poorer resolution. Indeed, the ratio of field-of-view to throughput time is much higher when using the synchrotron radiation tomography setup. The description below of the experimental setup can be implemented and adapted for use with many other multi-materials.

For this study synchrotron radiation micro-tomography, a non-destructive three-dimensional imaging technique, is employed to investigate an entire microelectronic package with a cross-sectional area of 16 x 16 mm. Due to the synchrotron&#39;s high flux and brightness the sample was imaged in just 3 min&#160;with an 8.7 &#181;m spatial resolution.

El uso de la radiación del sincrotrón Microtomografía encargado de investigar multi-escala Paquetes microelectrónicos tridimensionales

Synchrotron radiation micro-tomography (SR&#181;T) is a non-destructive three-dimensional (3D) imaging technique that offers high flux for fast data ...

Three-Dimensional Ultrasonic Needle Tip Tracking with a Fiber-Optic Ultrasound Receiver

Ultrasound is frequently used for guiding minimally invasive procedures, but visualizing medical devices is often challenging with this imaging modality. When visualization is lost, the medical device can cause trauma to critical tissue structures. Here, a method to track the needle tip during ultrasound image-guided procedures is presented. This method involves the use of a fiber-optic ultrasound receiver that is affixed within the cannula of a medical needle to communicate ultrasonically with the external ultrasound probe. This custom probe comprises a central transducer element array and side element arrays. In addition to conventional two-dimensional (2D) B-mode ultrasound imaging provided by the central array, three-dimensional (3D) needle tip tracking is provided by the side arrays. For B-mode ultrasound imaging, a standard transmit-receive sequence with electronic beamforming is performed. For ultrasonic tracking, Golay-coded ultrasound transmissions from the 4 side arrays are received by the hydrophone sensor, and subsequently the received signals are decoded to identify the needle tip&#39;s spatial location with respect to the ultrasound imaging probe. As a preliminary validation of this method, insertions of the needle/hydrophone pair were performed in clinically realistic contexts. This novel ultrasound imaging/tracking method is compatible with current clinical workflow, and it provides reliable device tracking during in-plane and out-of-plane needle insertions.

Accurate and efficient visualization of invasive medical devices is extremely important in many ultrasound-guided minimally invasive procedures. Here, a method for localizing the spatial position of a needle tip relative to the ultrasound imaging probe is presented.

Punta de aguja ultrasónica tridimensional de seguimiento con un receptor de ultrasonido de fibra óptica

Ultrasound is frequently used for guiding minimally invasive procedures, but visualizing medical devices is often challenging with this imaging modality. ...

Simultaneous Measurement of Turbulence and Particle Kinematics Using Flow Imaging Techniques

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine micro-organisms, and/or sediments in the ocean, or fluidized bed reactors and combustion processes in engineered systems. In order to study the effect of turbulence on the kinematics of particles in such flows, simultaneous measurements of both the flow and particle kinematics are required. Non-intrusive, optical flow measurement techniques for measuring turbulence, or for tracking particles, exist but measuring both simultaneously can be challenging due to interference between the techniques. The method presented herein provides a low cost and relatively simple method to make simultaneous measurements of the flow and particle kinematics. A cross section of the flow is measured using a particle image velocimetry (PIV) technique, which provides two components of velocity in the measurement plane. This technique utilizes a pulsed-laser for illumination of the seeded flow field that is imaged by a digital camera. The particle kinematics are simultaneously imaged using a light emitting diode (LED) line light that illuminates a planar cross section of the flow that overlaps with the PIV field-of-view (FOV). The line light is of low enough power that it does not affect the PIV measurements, but powerful enough to illuminate the larger particles of interest imaged using the high-speed camera. High-speed images that contain the laser pulses from the PIV technique are easily filtered by examining the summed intensity level of each high-speed image. By making the frame rate of the high-speed camera incommensurate with that of the PIV camera frame rate, the number of contaminated frames in the high-speed time series can be minimized. The technique is suitable for mean flows that are predominantly two-dimensional, contain particles that are at least 5 times the mean diameter of the PIV seeding tracers, and are low in concentration.

The technique described herein offers a low cost and relatively simple method to simultaneously measure particle kinematics and turbulence in flows with low particle concentrations. The turbulence is measured using particle image velocimetry (PIV), and particle kinematics are calculated from images obtained with a high-speed camera in an overlapping field-of-view.

Medida simultánea de la cinemática de la partícula usando técnicas de imagen de flujo y turbulencia

Numerous problems in scientific and engineering fields involve understanding the kinematics of particles in turbulent flows, such as contaminants, marine ...