Ce matériau est basé sur des travaux appuyés par le US National Science Foundation, subvention n ° ÉFAC-1032930 et aux travaux effectués à l&#39;Université de Quantitative Laser Diagnostics Laboratory du 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. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particle+image+velocimetry.">Particle image velocimetry.</a> Current Science (Bangalore). 79 (1), 51 (2000).</li><li>Stitou, A., Riethmuller, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Extension+of+PIV+to+super+resolution+using+PTV.">Extension of PIV to super resolution using PTV.</a> Measurement Science &amp; Technology. 12 (9), 1398-1403 (2001).</li><li>Alharbi, A. 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>

Les auteurs n&#39;ont rien à révéler.

Comme avec n&#39;importe quelle technique de mesure de flux optique, la planification de la mise en place de l&#39;image particules à grande vitesse vélocimétrie (PIV) exige une évaluation des contraintes et de l&#39;évaluation des meilleurs compromis pour la tâche de mesure à la main. Le choix du grossissement de l&#39;image, le frame rate, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes d&#39;analyse dépend des détails de la circulation à l&#39;étude. Si nécessaire, des mesures exploratoires doivent être menées pour identifier les paramètres pour des mesures de haute fidélité. Cet article décrit la procédure générale et des résultats de l&#39;échantillon pour PIV à grande vitesse pour étudier la couche limite d&#39;un écoulement le long d&#39;une plaque plane. Une séquence de 500 images a été enregistré à 5 kHz. Un microscope à longue distance a été utilisé pour réaliser un x 1,8 mm 2 de champ de vue de 2,4 situé à la surface de la plaque. Éclairage de haute qualité des gouttelettes d&#39;huile de graines a été réalisée avec un faisceau d&#39;un laser pulsé pompé par diode à semi-conducteurs qui a été développé dans un sh lumièreeet en utilisant un homogénéisateur de faisceau. Homogénéisateur de faisceau comprend un réseau de micro-lentilles formé de petites lentilles cylindriques et, un télescope intégré supplémentaire. La matrice de micro-lentilles se dilate le faisceau circulaire dans la direction verticale par séparer le faisceau entrant en faisceaux élémentaires. Ensuite, le télescope suivant superpose les petits faisceaux pour créer une nappe de lumière avec une distribution d&#39;intensité de lumière dans le même plan de la tôle de lumière perpendiculaire à la propagation du faisceau. Les images ont été traitées à l&#39;aide d&#39;un algorithme de corrélation croisée PIV. Il convient de noter qu&#39;un faisceau homogénéisé est utile, surtout lorsque vous travaillez à proximité de surfaces, mais ce n&#39;est pas essentiel à l&#39;application décrite ici. La méthode décrite dans cette procédure permet à des enquêtes non-intrusives haute résolution, haute vitesse de flux en utilisant des algorithmes de corrélation robustes. Les principaux avantages de cette technique de mesure à haute résolution et haute vitesse sont résolution spatiale et temporelle élevée et la capacité d&#39;identifier et de suivrel&#39;évolution des structures au sein de l&#39;écoulement. Grâce à ces techniques, Alharbi 6 et Jainski et al. 8 ont démontré la capacité de visualiser et de suivre les structures tourbillonnaires au sein de la couche limite d&#39;un moteur à combustion interne. Ces caractéristiques clés permettent d&#39;enquêtes sur la structure et la dynamique des écoulements fortement transitoires. En outre, PIV peut être étendu au-delà de la, à deux composants, à deux dimensions (2D-2C) des champs de vitesse (comme décrit ici) pour résoudre 3-composantes (3C) dans un plan (stéréo-PIV) et dans un volume (tomographique PIV , la numérisation PIV, PIV holographique). En outre, PIV peut être mis en œuvre avec d&#39;autres techniques telles que le plan fluorescence induite par laser (PLIF), filtré diffusion de Rayleigh (FRS), et phosphores thermographiques pour atteindre mesures 2D simultanés de vitesse et d&#39;autres scalaires (température, concentration des espèces, des rapports d&#39;équivalence) 11 -14. Ces méthodes optiques, à base de laser peuvent être appliqués directement à enquêter sur la masse etprocessus d&#39;échange d&#39;énergie dans de nombreuses applications, comme la quasi-paroi flux dans un moteur à combustion interne.

Mesures multidimensionnelles de vitesses et la capacité de suivre le champ d&#39;écoulement dans le temps fournissent des renseignements essentiels dans de nombreux domaines de la science, l&#39;ingénierie et sciences de la santé. Parmi les techniques les plus couramment utilisés pour l&#39;imagerie de flux est vélocimétrie par image de particules (PIV). Initialement créé comme une technique planaire qui instantanés mesurées des deux dans le plan composantes de la vitesse, des variantes PIV ont été développés pour fournir des capacités de mesure à trois composantes et volumétrique. Tous les systèmes PIV sont constitués de particules de traceur, une ou plusieurs sources de lumière, et une ou plusieurs caméras. Les particules solides ou de gouttelettes sont couramment utilisés comme particules traçantes mais bulles inhérents à la circulation peuvent également être utilisés sous forme de particules traçantes. La caméra (s), puis l&#39;image (s) dispersée ou la lumière émise par les particules de traceur après qu&#39;ils sont irradiés par la source lumineuse (s). Parmi le large éventail de variations 1,2, la plus courante capture deux composantes de la vitesse dans un plan à un rate de quelques images par seconde. Plus récemment, une nouvelle instrumentation a permis à des mesures de fréquence d&#39;image élevée (&gt; 1 kHz) qui suivent le débit à des échelles de temps turbulents dans la gamme kHz. PIV détermine un champ de vitesse en suivant le mouvement moyen des groupes de particules à partir d&#39;une paire d&#39;images qui sont séparées par un temps de retard connu. Chaque image est divisée en une grille de fenêtres d&#39;interrogation espacés régulièrement. L&#39;interrogatoire taille la plus courante de la fenêtre est de 32 x 32 pixels. Un algorithme calcule la fonction de corrélation croisée pour toutes les fenêtres d&#39;interrogation, ce qui entraîne un vecteur de déplacement par fenêtre d&#39;interrogation, et produit donc une grille régulière de vecteurs. Diviser le champ de vecteurs de déplacement par le temps de retard détermine alors le champ de vecteurs de vitesse. Lors de la planification des mesures de PIV, il est important de réaliser que généralement le choix des paramètres expérimentaux est un compromis entre des exigences contradictoires. En d&#39;autres termes, l&#39;expériencetroubles mentaux doivent être soigneusement planifié pour capturer les aspects de la circulation qui sont d&#39;importance pour l&#39;étude à portée de main. Les livres de Raffel et al. 1 et Adrian et Westerweel 2 fournissent d&#39;excellentes discussions approfondies sur ces contraintes. Ici, nous mettons en évidence plusieurs qui sont les plus critiques dans le contexte actuel. Le choix du champ de vision (FOV) pour définir le point de départ de la sélection des paramètres ici. Le nombre de pixels sur la puce de la caméra détermine ensuite la résolution spatiale et le nombre de vecteurs que l&#39;on obtient, en supposant que l&#39;on choisit d&#39;utiliser une taille de fenêtre d&#39;interrogation de 32 x 32 pixels, souvent avec un recouvrement de 50% au cours de la procédure de corrélation croisée. Une densité d&#39;ensemencement des particules de 8 à 10 par fenêtre d&#39;interrogation est généralement souhaitable pour faciliter la fonction de corrélation croisée. Cependant, il ya des algorithmes spéciaux, tels que la vélocimétrie de suivi de particules (PTV) et les approches de corrélation moyenne temporelle, qui peutêtre utilisé pour traiter les situations à faible densité de semis (1-3 particules / fenêtre d&#39;interrogation) comme c&#39;est le cas avec l&#39;imagerie à proximité de surfaces. A noter que les gradients de vitesse à l&#39;intérieur de chaque fenêtre d&#39;interrogation doit être faible afin d&#39;éviter un biais dans le vecteur représentatif qui en résulte pour cette fenêtre. Une règle de pouce établie est que les déplacements des particules entre la première et la deuxième trame ne doit pas dépasser huit pixels (¼ de la taille de la fenêtre d&#39;interrogation) à réduire le nombre de pertes d&#39;appariement (perte d&#39;images de particules à l&#39;intérieur de la fenêtre d&#39;interrogation à partir de la première cadrer au deuxième cadre) pour la corrélation. En conséquence, le délai entre les deux impulsions laser consécutives (dt) doit être ajustée en conséquence. Toutefois, la réduction dt inférieure à la somme des déplacements de 8 pixels permettra de réduire la plage dynamique de la vitesse en raison de la limite de résolution de l&#39;extrémité inférieure est de l&#39;ordre de 0,1 déplacement de pixel. Similaire au déplacement 8 pixels wans le plan de formation d&#39;image, les particules les plus élevées de la vitesse ne doit pas traverser plus de ¼ de l&#39;épaisseur de la nappe de lumière, à nouveau de réduire le nombre de pertes de couplage. Etant donné que le retard de temps entre les deux impulsions laser est utilisé pour assurer les meilleures corrélations dans le plan de la nappe de lumière, l&#39;épaisseur de la feuille est une variable dans ce contexte. Alors que l&#39;uniformité de l&#39;intensité de la lumière n&#39;est pas aussi critique que pour les mesures fondées sur l&#39;intensité comme plane fluorescence induite par laser imagerie 3, un profil de faisceau top-hat près contribue à la qualité PIV, en particulier pour l&#39;imagerie de haute résolution. En général, quelques hypothèses sur la nature de l&#39;écoulement à l&#39;étude peuvent être utilisés comme point de départ dans la sélection des paramètres expérimentaux. Ensuite, exploratoires expériences pourraient être nécessaires pour affiner les réglages. Nous décrivons ici comment mettre en place une expérience PIV qui permet des mesures d&#39;imagerie des taux de rafraîchissement élevés de deux compone de vitessents avec une résolution spatiale qui est suffisant pour résoudre les structures de la couche limite. Ceci est accompli à l&#39;aide d&#39;un taux élevé-répétition TEM 00 pompé par diode laser à semi-conducteur, un microscope longue distance, et un taux caméra haute capteur CMOS. Quelques détails sur l&#39;imagerie à proximité de surfaces sont également inclus.

<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

Les flux multi-dimensionnels et transitoires jouent un rôle clé dans de nombreux domaines de la science, l&#39;ingénierie et les sciences de la santé, mais ne sont souvent pas bien compris. La nature complexe de ces flux peut être étudiée en utilisant la vélocimétrie par images de particules (PIV), une technique d&#39;imagerie à base de laser pour les flux optique accessibles. Bien que de nombreuses formes de PIV existent qui s&#39;étendent au-delà de la technique du plan d&#39;origine de capacités de mesure vitesse à deux composants, le système PIV de base se compose d&#39;une source de lumière (laser), un appareil photo, des particules de traceur, et des algorithmes d&#39;analyse. Les paramètres d&#39;imagerie et d&#39;enregistrement, la source de lumière, et les algorithmes sont ajustés pour optimiser l&#39;enregistrement de l&#39;écoulement d&#39;intérêt et à obtenir des données de vitesse valides. Common enquêtes mesurent PIV vitesses à deux composants dans un avion à quelques images par seconde. Les mesures de fréquence d&#39;image élevée (&gt; 1 kHz) Toutefois, les récents développements en matière d&#39;instrumentation ont facilité capables de résoudre transitionent coule avec une haute résolution temporelle. Par conséquent, les mesures de fréquence d&#39;image élevée ont permis aux enquêtes sur l&#39;évolution de la structure et de la dynamique des écoulements fortement transitoires. Ces enquêtes jouent un rôle essentiel dans la compréhension de la physique fondamentale des flux complexes. Une description détaillée pour effectuer à haute résolution et haute vitesse PIV planaire d&#39;étudier un écoulement transitoire à proximité de la surface d&#39;une plaque plane est présentée ici. Détails pour ajuster les contraintes de paramètres tels que l&#39;image et les propriétés d&#39;enregistrement, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes de traitement d&#39;adapter PIV pour tout flux d&#39;intérêts sont inclus.

Une photo du set-up est illustré à la figure 1. Images d&#39;un x 32 fenêtre d&#39;interrogation de 32 pixel près du mur de deux images consécutives capturés de particules bruts sont présentés dans la figure 2. Les particules de la figure 2a sont déplacés 2-3 pixels vers la droite dans la figure 2b et de satisfaire la «règle du quart&quot;, qui stipule que les déplacements de particules dans le plan et hors du plan ne doivent pas dépasser le quart de la taille de la fenêtre d&#39;interrogation . En outre, la densité de particules par la fenêtre d&#39;interrogation devrait être environ 8-10 particules depuis algorithmes de corrélation PIV suivre des groupes de particules. Cependant, la densité de semis en temps quasi-paroi PIV enquêtes est souvent de l&#39;ordre de 1-3 particules. Ainsi, des algorithmes spéciaux devraient être utilisés pour traiter des études avec une densité de semis plus faible, comme particules suivi vélocimétrie algorithmes (PTV) qui permettent de suivre les particules individuelles 1,2,4-6. Une approche de corrélation moyenne dans le temps7,8 peut également être utilisé pour traiter les problèmes de faible densité de semis, mais cela se traduit généralement par la perte de résolution temporelle. En outre, l&#39;imagerie près des murs est impactée par les réflexions de laser lumineux qui peuvent affecter négativement les corrélations PIV et produire de faux vecteurs. Ces réflexions lumineuses limitent également la position du premier vecteur de vitesse valable dans la direction normale paroi. Pré-traitement des images de particules bruts est nécessaire pour réduire l&#39;impact du bruit de fond à partir de sources telles que les réflexions laser. Dans cette démonstration le premier vecteur valide a été situé à 23 um du mur. Après images de particules brutes sont traitées à l&#39;aide des algorithmes de corrélation PIV, la qualité et la validité des champs de vecteurs de vitesse qui en résulte devraient être évalués. Vecteurs parasites sont inévitables dans les champs de vecteurs premières, mais il ya quelques caractéristiques distinctives. Vecteurs incorrectes sont communes à proximité de surfaces, sur les bords de la nappe de lumière, et à bords oflux fa. En outre, l&#39;ampleur et la direction des vecteurs invalides diffèrent sensiblement des vecteurs voisins et ne feront sens physique. Dans le cas de cet exemple de flux de couche limite, les vecteurs de vitesse valables doivent pointer de gauche à droite, comme les déplacements de particules provenant de la figure 2 montrent. En outre, les vitesses devraient diminuer près du mur en raison de la condition de non-glissement 9. Les champs de vitesse instantanés montre la figure 3 correspondent à ces deux critères physiques. Une autre mesure utile pour évaluer la validité des résultats PIV est de déterminer le choix du vecteur de chaque vecteur dans le champ de vecteurs vitesse. En général, le champ de vecteurs devrait être composé de&gt; = 95% premiers vecteurs de choix, c&#39;est à dire ceux qui n&#39;avait pas besoin de post-traitement, ainsi que les algorithmes de post-traitement robustes peuvent être utilisés pour détecter et remplacer les vecteurs parasites sans produire des artefacts importants 2. Les champs de vecteurs instantanés présentés dans <strong&gt; Figure 3 sont entièrement composée de 1ère vecteurs de choix. L&#39;importance de la grande vitesse, ou cinématographiques, les mesures de PIV devient évidente à partir d&#39;une inspection d&#39;une séquence temporelle d&#39;images de flux. Vitesse instantanée (V i) et de la fluctuation de vitesse (V &#39;) des champs de vecteurs au début, au milieu et à la fin de la séquence d&#39;enregistrement sont présentés dans la figure 3. En utilisant une décomposition de Reynolds, V i est la somme du champ de vitesse moyenné ( <img alt="Équation" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> ) Et V &#39;10. Pour cette expérience, <img alt="Équation" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> a été déterminée en faisant la moyenne de toutes les images temporellement dans la séquence. Les champs de vecteurs instantanés à traversla séquence d&#39;enregistrement sont très semblables et montrer le flux se déplaçant de la gauche vers la droite. Ces résultats indiquent également que l&#39;écoulement est essentiellement dans le sens horizontal depuis la composante de vitesse horizontale (u) est beaucoup plus importante que la composante de vitesse verticale (v). Les champs de vecteurs de fluctuation indiquent également que les fluctuations de la vitesse horizontale (u &#39;) sont plus grandes que les fluctuations de vitesse verticale (V&#39;). Cependant, les fluctuations indiquent également que le débit se ralentit depuis u &#39;inverse sa direction tout au long de la séquence d&#39;enregistrement. Le U-temps moyenne et instantanée - profils en plusieurs fois tout au long de la séquence d&#39;enregistrement sont présentés dans la figure 4 et vérifiez que la circulation se ralentit au fil du temps. L&#39;u - profils que nousre déterminée en faisant la moyenne de quatre colonnes de vecteurs adjacents ensemble pour améliorer la signification statistique des résultats proches de la paroi. La procédure a été utilisée dans des travaux antérieurs 6,8. Les barres d&#39;erreur indiquent deux fois l&#39;écart type des quatre colonnes de vecteurs adjacents. La plus grande barre d&#39;erreur se produit près de la surface de la plaque et réaffirme la difficulté d&#39;utiliser des algorithmes de corrélation PIV pour les zones à faible densité de semis. Plusieurs algorithmes d&#39;analyse sont conçus pour répondre à la faible densité de semis comme PTV 5,6 et approches de corrélation durée d&#39;utilisation moyenne 7,8. <img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig1.jpg" /> Figure 1. Assemblage de table. <img alt="Figure 2" fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2.jpg" /> Figure 2. images de particules dans un 32 x 32 pixels interrogation près du mur à un) t = 0,2 msec et b) t = 0,4 ms. Les dimensions physiques de la fenêtre d&#39;interrogation sont de 96 x 96 um 2. <img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig3.jpg" /> Figure 3 Sur la gauche:. Instantanée (V i), et à droite: fluctuation des champs de vitesse (V &#39;) au début, au milieu et à la fin de la séquence d&#39;enregistrement. Les champs vectoriels sont composés entièrement de vecteurs de premier choix. Un petit sous-ensemble des champs de vecteurs est représenté pour plus de clarté. Les champs I V indiquent flux déplaçant de gauche à droite tout en sens inverse V &#39;. Veuillez noter que seulement chaque quatrième colonne du vecteur dans le sens horizontal est représenté pour plus de clarté. En outre, L&#39;échelle de vitesse entre le V i et les champs V &#39;est différent, comme indiqué dans le coin supérieur gauche de chaque image. <img alt="Figure 4" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig4.jpg" /> Figure 4. Vitesse profils horizontaux (u) à différents moments tout au long de l&#39;écoulement. Moyennée dans le temps u - profil est montré avec des cercles. Les barres d&#39;erreur figurant sur t = 0,1 msec profil sont représentatives des barres d&#39;erreur pour toutes les autres fois. L&#39;évolution dans le temps des profils u - montre une diminution du débit au cours du temps.

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High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Une procédure pour l&#39;étude des écoulements transitoires près des limites à l&#39;aide de haute résolution, haute vitesse vélocimétrie par image de particules (PIV) est décrite ici. PIV est une technique de mesure non intrusive applicable à n&#39;importe quel flux optique accessible par l&#39;optimisation de plusieurs contraintes de paramètres tels que l&#39;image et l&#39;enregistrement des propriétés, les propriétés de la feuille de laser, et des algorithmes d&#39;analyse.

Particules à haute vitesse vélocimétrie par image de près de 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 ...

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