Questo lavoro è stato sostenuto dal Dipartimento di Scienze Ingegneria Meccanica e, University of Illinois a Urbana-Champaign, come parte del pacchetto di start-up di Leonardo P. Chamorro.

1. Laboratorio di sicurezza <ol><li> Rivedere le linee guida sulla sicurezza della fonte di illuminazione selezionata (ad esempio laser, LED industriali, alogene). Nota: in questo esperimento, una serie di cinque 250 faretti alogeni Watts sono usati come illuminazione. Aspetti fondamentali di sicurezza e di raccomandazione per questo fonte di luce sono descritti come segue. <ol><li> Evitare il contatto diretto con luci alogene, che operano a temperature elevate (~ temperatura di 3000 K di colore). </li><li> Tenere la luce accesa solo quando l&#39;acquisizione di dati per evitare il riscaldamento del flusso in esame. </li><li> Allontanare tutti i materiali burnable vicino alla sorgente di luce, compresa carta di qualsiasi tipo. </li></ol></li></ol> 2. set-up sperimentale <ol><li> Scegliere l&#39;obiettivo appropriato <ol><li> Scegliere un obiettivo con bassa aberrazione per evitare problemi di calibrazione. tipi di lenti consigliate sono teleobiettivo o micro lenti. </li><li> Assicurarsi che la lente copre il campo di vista desiderato (FOV) all&#39;interno del object distanza, O, stimando l&#39;ingrandimento necessario, M. Nota: l&#39;ingrandimento è il rapporto tra la lunghezza del chip fotocamera al FOV e la distanza dell&#39;oggetto può essere calcolato come O = f (1 / M + 1), dove f è la lunghezza focale della lente. In questo esperimento, la lunghezza del chip fotocamera è 20,34 millimetri e il corrispondente FOV, o specchio primario, è di 50 mm con la limitata distanza dell&#39;oggetto O ≤250 mm. (La distanza dell&#39;oggetto è trattenuto a causa della lunghezza finita del cursore in cui sono montati la telecamera e la vista splitter.) L&#39;ingrandimento è M = 20,34 / 50 = 0,41, e la lunghezza focale approssimativa con la data gamma della distanza dell&#39;oggetto è f ≤72.7 mm. Così, un micro lenti con una lunghezza focale 60 mm viene utilizzato con un rapporto focale di f / 2.8D. </li></ol></li><li> Montare e regolare la telecamera con la vista Splitter. <ol><li> Livello centro dello specchio primario con quello del volume interrogatori trascinando il mirROR lungo il palo di montaggio verticale e fissare lo specchio con il titolare del posto. Si noti che questo passaggio viene eseguita prima di installare gli specchi secondari. </li><li> Montare la videocamera e impostare il centro dell&#39;immagine coincidente con il centro dello specchio primario. </li><li> Regolare la larghezza e l&#39;altezza della telecamera per coprire solo lo specchio primario attraverso il controllo della regione di interesse (ROI) impostazione nel software di registrazione. Questo processo è quello di ridurre le dimensioni delle immagini e rumore dell&#39;immagine. Nota: in questo esperimento, la dimensione dello specchio primario è di 5 x 5 cm 2 (1.728 x 1.728 pixel). </li><li> Progettare un target di calibrazione (su misura) 3D. Esso dovrebbe racchiudere il volume indagini intero. Assicurarsi che ogni vista dello splitter cattura tutti i segni di destinazione per consentire una calibrazione uniforme. Nota: in questa dimostrazione, l&#39;obiettivo era 3D stampato utilizzando vero posteriore in plastica. Ha una forma scala-come con dimensioni 35 x 35 x 30 mm 3, con 1 mm di diametro capisaldi bianco separatcato 2,5 mm, 5 mm e 10 mm in verticale, streamwise e direzioni alare. geometria accurata del target è fondamentale in quanto proietta in un modello di calibrazione e la posizione delle telecamere rispetto al canale artificiale. </li></ol></li><li> Posizionare il bersaglio di calibrazione nel volume interrogatori. <ol><li> Posizionare il target di calibrazione su una piattaforma regolabile in altezza rivolto verso la telecamera. </li><li> Abbinare l&#39;altezza del centro del bersaglio calibrazione con il centro del volume interrogatori regolando l&#39;altezza della piattaforma di destinazione. Nota: in questo esempio, il segno centrale della calibrazione è livellato con il centro dell&#39;ugello a getto, 20 cm di altezza. Un indicatore di livello bolla può essere utilizzato per livellare il bersaglio. </li></ol></li><li> Montare e regolare l&#39;specchi secondari del divisore quattro-view. <ol><li> Individuare specchio primario ad una distanza dalla interrogatori che ne assicura la cattura completa. Si tratta di 0,2 m per questa dimostrazione (Figure 1). </li><li> Montare specchio secondario nella posizione approssimativa, dove la telecamera da ciascun lato dello specchio primario è approssimativamente allineata con uno specchio secondario. Fissare lo specchio secondario fissandolo al palo montaggio verticale dello specchio secondario. </li><li> Ripetere questa procedura per gli altri tre specchi. Verifica simmetria geometrica di tutti gli specchi secondari rispetto allo specchio primario. </li><li> Effettuare le regolazioni finali regolando il monte specchio degli specchi secondari per garantire che ciascuno dei quattro viste racchiude l&#39;intero profilo di calibrazione. Un modo efficace per controllare le posizioni e gli angoli degli specchi &#39;è quello di utilizzare un puntatore laser di visualizzare il percorso dell&#39;immagine di ogni vista. </li><li> Verificare la presenza di sovrapposizione di immagini derivate spostando uno specchio. Nota: se una sola vista cambia, allora la regione di sovrapposizione è trascurabile. In caso contrario, ripetere i punti 2.4.2 a 2.4.5 fino a quando la regione di sovrapposizione è ridotto al minimo. </li></ol></li><li> Posizionare sorgente luminosa (s) si affaccia direttamente sul volume di interrogatori. Assicurarsi di avere la macchina fotografica coperto durante la regolazione della luce per evitare di danneggiare il sensore della fotocamera. <ol><li> Verificare che la sorgente luminosa è distribuita uniformemente su tutto il volume di indagine. </li><li> Aumenti l&#39;intensità della luce, se necessario, posizionando una lente di ingrandimento direttamente sotto le sorgenti luminose. Nota: in questo esperimento, una lente piano-convessa della distanza focale f 0 = 450 mm è utilizzato per intensificare l&#39;illuminazione. </li></ol></li></ol> 3. Ottimizzazione Set-up <ol><li> Accendere e regolare le impostazioni della fotocamera per aumentare la qualità dell&#39;immagine. <ol><li> Regolare l&#39;ingrandimento della lente fino a quando la riflessione attraverso lo specchio primario è ugualmente messo a fuoco in tutte le quattro viste degli specchi secondari. </li><li> Verificare che le immagini dallo splitter vista sono simmetriche e catturare il volume interrogatori osservando la simmetria dell&#39;immagine di calibrazione dai quattro viste. </li><li> Regolare il numero f di catturare il più lontane punti di riferimento di calibrazione più vicina e dalla fotocamera. Nota: Questo permette alla fotocamera di catturare particelle traccianti solo nella profondità del volume interrogatori. In questo esempio, il numero f è 11. </li><li> Impostare il frame rate desiderato come 550 Hz (dipende dalla particolare applicazione, vedere Introduzione) e massimizzare la sensibilità alla luce di conseguenza nel software di registrazione. </li></ol></li><li> Controlla illuminazione in ciascuna vista dello specchio primario osservando la differenza di densità di particelle in ciascuna vista dello splitter attraverso una ripresa dal vivo. Nota: Se più fonti di luce sono utilizzati per illuminare il volume interrogatori, è probabile avere differenze in ogni vista dello splitter. In questo esperimento, i primi due specchi secondari hanno ricevuto meno luce perché l&#39;illuminazione proviene dall&#39;alto. L&#39;uso di uno specchio piano sul fondo della canaletta può contribuire a ridurre la variazione di luceattraverso i punti di vista. </li><li> Spegnere le luci di sfondo nella stanza prima di utilizzare sorgenti luminose 3D-PTV. </li><li> Regolare il livello di G &amp; B della macchina fotografica per catturare meglio la diffusione luminosa dalle particelle. Registrare più brevi sequenze con diversi livelli di G &amp; B e trovare quello ottimale osservando la distribuzione e la densità delle traiettorie delle particelle. Nota: in questo esperimento, la gamma di livello di G &amp; B era 0-500, e nero (B) il livello è stato fissato a 500, per illuminare la diffusione luminosa dimmer, di media, mentre, il guadagno (G) è stato istituito, 300, per amplificare moderatamente immagine segnali e evitare un eccesso di illuminare l&#39;immagine. </li></ol> 4. La calibrazione <ol><li> Posizionare il target di calibrazione del volume di indagine prima di aggiungere particelle traccianti, e prendere alcune immagini di calibrazione. Utilizzare una sorgente di luce dimmer (ad esempio la luce flash LED) per illuminare il bersaglio. </li><li> Dividere l&#39;immagine di calibrazione in quattro sotto-immagini indipendenti e fare un file di testo contenente il riferimentoza coordinare le posizioni dei marchi di riferimento. software OpenPTV (http://www.openptv.net) viene qui utilizzato per questo scopo. Nota: in avanti l&#39;elaborazione è identico per gli utenti che utilizzano un multiplo di set-up della fotocamera. </li><li> Fare clic sulla scheda &#39;Crea calibrazione&#39; per avviare il processo di calibrazione dopo aver salvato le immagini e il file di testo ottenuto al punto 4.2 nella cartella &#39;Cal&#39; del software. </li><li> Fare clic sulla scheda &#39;Modifica parametri di calibrazione&#39; e scegliere la scheda &quot;Calibration Orientamento parametri &#39;per definire l&#39;ingrandimento, angoli di rotazione e la distanza tra il centro di ogni split view e l&#39;origine del target di calibrazione. Nota: La prima riga è la distanza dal bersaglio di calibrazione origine al sensore della fotocamera in x, y, z direzione. La seconda riga indica gli angoli, in radianti, intorno alle x, y, z assi. Successivamente, un dato 3 per 3 rappresenta la matrice di rotazione. Poi, le due righe seguenti sono le distanze foro di spillo del x e <em&gt; y assi dal centro dell&#39;immagine (mm) e distanza focale. L&#39;ultima riga contiene la posizione del vetro canaletta rispetto al target origine nella x, y, direzione z. </li><li> Fare clic su &#39;Detection&#39; e &#39;Mostra un&#39;ipotesi iniziale&#39; di indagare che la &#39;indovinare&#39; punti sono abbinati con i punti di riferimento rilevati. </li><li> Ripetere il passaggio 4.4 per tutti e quattro viste fino a quando punti il ​​&#39;indovinare&#39; sono allineati con il set di immagini di calibrazione. </li><li> Istruzioni &#39;orientamento&#39; di ricostruire l&#39;orientamento del volume di interrogazione. Nota: La calibrazione può essere migliorata regolando la distorsione della lente e trasformazione affine. Ora, il volume di indagine è calibrato e pronto per elaborare i dati. Vedere la tesi dell&#39;autore 36 per descrizione aggiuntiva del processo di calibrazione. </li></ol> 5. impostazione del flusso / Raccolta dati <ol><li> Stimare la quantità massima di particelle catturate in ogni telecamera dal un frame rated velocità massima di flusso. In questa dimostrazione, la velocità di riferimento è U ≈ 0.4 m / sec, il frame rate è di 550 Hz e ~ 4 x 4 x 4 cm 3 di volume interrogatori. Ciò ha provocato ~ 1.000 particelle per fotogramma. </li><li> Accendere la fotocamera con le impostazioni ottimizzate ottenuti al punto 3. </li><li> Aggiungere particelle semina e attendere vari tempo medio per consentire il flusso di raggiungere uno stato stazionario. Aggiungere più particelle se necessario, ma evitando alta densità di semina, stimato nel passo 5.1, che può causare ambiguità. Nota: in questo esempio, ~ 1,6 g di 100 m sfere cave di ceramica rivestiti d&#39;argento di 1,1 g / cm 3 densità sono usati come semina per mezzo fluido (2 x 0,4 x 0,4 m 3). </li><li> Registrare il numero desiderato di immagini di flusso. Nota: in questo esperimento, 9.000 immagini a 550 Hz sono stati catturati utilizzando il software di registrazione. Ripetere i passaggi 2,4-5,3 se la fotocamera e / o vista splitter viene spostato (anche un leggero movimento può influenzare pesantemente i risultati). </li></ol> 6. Elaborazione Dati (Via OpenPTV Software) <ol><li> Dividere l&#39;immagine grezza ottenuta al punto 5.4 in quattro sotto-immagini indipendenti. </li><li> Fare clic su &#39;Init / restart&#39; nella scheda &#39;Start&#39; per caricare le immagini iniziali da quattro punti di vista. </li><li> Fare clic con il directory &#39;Run&#39; e cliccare su &#39;principale Parametri&#39; il numero per il controllo delle telecamere, indici di rifrazione, il riconoscimento delle particelle, il numero di immagini della sequenza, il volume di osservazione e criteri di corrispondenze. <ol><li> Definire il numero di telecamere (visualizzazioni) utilizzati per l&#39;esperimento sotto la scheda &#39;Generale&#39;. In questo esperimento, impostare il numero di telecamere come 4. </li><li> Definire indici di rifrazione lungo la telecamera sotto la scheda &quot;indici di rifrazione. </li><li> Definire il minimo e il numero massimo di rilevazione di pixel così come soglia di valore di grigio per ottimizzare il numero di rivelazione di particelle in tutte le quattro viste sotto la scheda &#39;di riconoscimento delle particelle&#39;. Min e Max numero di pixel deprotezione e la soglia grigio determinano la dimensione dei pixel e livello di luminosità per il rilevamento di particelle. Si elimina il rumore e le particelle fuori fuoco. </li><li> Definire il numero di immagini da elaborare sotto i &quot;Parametri per l&#39;elaborazione sequenza &#39;. </li><li> Definire il volume di osservazione sotto la scheda &#39;osservazione Volume&#39;. </li><li> Definire la correlazione delle corrispondenze sotto i &quot;Criteri per corrispondenze &#39;tra cui il parametro di banda totale (mm) per la corrispondenza stereo. </li></ol></li><li> Fare clic su &#39;Filtro passa alto&#39; nella scheda &#39;pre-elaborazione&#39;. Questo intensifica dispersione della luce da particelle in tutti e quattro i punti di vista. </li><li> Fare clic su &#39;Particle Detection&#39; per determinare il baricentro di particelle rilevate a livello sub-pixel per tutti e quattro i punti di vista. Ripetere le fasi 6.2 e 6.3 fino a che il numero di particelle rilevate simili al numero atteso di particelle calcolati al passaggio 5.1. </li><li> Fai clic su &quot;Corrispondenze&quot; di stabilire corresponden stereoscopicaces in ogni vista. Nota: per ricostruire la posizione 3D di particelle rilevate, corrispondenze dovrebbero essere determinati almeno da tre punti di vista. </li><li> Fai clic su &quot;posizioni 3D &#39;per ottenere la posizione 3D di particelle rilevata in base alla calibrazione. </li><li> Fare clic su &#39;Sequenza senza display&#39; per ripetere il processo da passi 6.4 a 6.7 per tutte le sequenze di immagini. Nota: Questo crea un file &#39;rt_is&#39; per ogni set di immagini contenente un riepilogo delle particelle rilevate nel telaio con un formato di file di testo separato da tabulazioni. </li><li> Fare clic con il directory &#39;Run&#39; e cliccare su &#39;monitoraggio dei parametri&#39; per definire i parametri di raggio della sfera, (ad esempio dvxmin e dvymin in mm / frame), per cercare particelle di candidati per il monitoraggio. </li><li> Fare clic su &#39;Monitoraggio senza display&#39; per definire l&#39;identificazione delle particelle (ID) di particelle ricostruiti ottenuti nella fase 6.7. Nota: correla una sequenza di fotogrammi adiacenti per il monitoraggio utilizzando una predizione quattro fotogrammitor schema predittore-correttore 24. Questo processo crea un file ptv_is per ogni set di immagini che contiene informazioni di rilevamento delle particelle rilevate nel telaio; le prime due colonne mostrano l&#39;ID particelle nel fotogramma precedente e nel frame successivo, rispettivamente. </li><li> Fai clic su &quot;Visualizza traiettorie &#39;di visualizzare le traiettorie in ogni visualizzazione della telecamera. </li></ol> 7. Post Processing (Ottativo) Nota: la portata e il tipo di post-elaborazione dipende esigenze individuali ed è, quindi, personalizzabile. Qui, calcoli di base punto sono brevemente descritti come esempio. <ol><li> Ottenere dati nel fotogramma di Lagrange (tramite Matlab). <ol><li> Estrarre la posizione 3D di ogni particella e il suo ID associato dai file ptv_is. Esso consente il collegamento particelle rilevate tra le sequenze di immagini per ricostruire traiettorie. </li><li> Calcolare la velocità e l&#39;accelerazione di particelle dalla data frame rate per ogni traiettoria.In questa dimostrazione, la velocità e l&#39;accelerazione di particelle sono calcolati passa-basso filtrando il segnale di posizione con una spline cubica movimento 34, 37. </li><li> Fare un formato di array di struct con campi che contengono posizioni 3D, velocità, accelerazioni 3D 3D e di data e ora, nonché ID traiettoria di ogni traiettoria. In questo formato di dati, la lunghezza dell&#39;array struct rappresenta il numero di traiettorie. </li></ol></li><li> Disporre di dati Eulerian Frame (tramite Matlab). <ol><li> Trasforma la matrice struct (fase 7.1.3) ad uno temporale, utilizzando il timestamp di ogni particella. Questo crea una simile struttura a matrice struct ottenuto nel passaggio 7.1.3, ma la lunghezza dell&#39;array struct ora rappresenta i numeri di telaio, che è 9.000 in questo esperimento. </li><li> Interpolare la matrice struct temporale in tre griglia bidimensionale per ogni periodo di tempo per ottenere campi di velocità istantanea in coordinate Euleriani. In questa dimostrazione, il divertimento gridDataction in Matlab viene utilizzato per eseguire l&#39;interpolazione. </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>

Gli autori dichiarano di non avere alcun interesse finanziario in competizione.

<html> 3D-PTV ha un grande potenziale di svelare il complesso di fisica di una varietà di flussi turbolenti, come su larga scala moti turbolenti nella bassa atmosfera 25, la distribuzione dell&#39;aria interna 26, o dei flussi di pulsatile in topologia aortica 28 tra molti altri. Tuttavia, una comprensione dei suoi vantaggi e limitazioni nonché esperienza è essenziale per massimizzare il suo potenziale. Tentativi ed errori test preliminari e iterazioni esaustivi per le impostazioni ott...

i flussi turbolenti jet sono onnipresenti nelle applicazioni di ingegneria. Caratterizzazione dettagliata di tali flussi è fondamentale in un ampio spettro di problemi pratici che spaziano dai sistemi di scarico ambientale larga scala per dispositivi elettronici micro scala. A causa del suo impatto su una serie di vaste applicazioni, flussi getto sono stati studiati approfonditamente 1 - 4. Diverse tecniche sperimentali, inclusi hotwire anemometry 4 - 8, Laser Doppler (LDV) 4, 9 - 12 e Particle Image Velocimetry (PIV) 12 - 16, sono stati utilizzati per caratterizzare jet scorre in una vasta gamma di numeri di Reynolds e boundary condizioni. Di recente, alcuni studi sono stati realizzati con 3D-PTV per studiare l&#39;interfaccia turbolenta / non turbolento del jet scorre 17, 18. 3D-PTV è una tecnica particolarmente adatto a descrivere complesso fi turbolentocampi da una prospettiva diversa. Esso permette di ricostruire traiettorie delle particelle all&#39;interno di un volume in una cornice di Lagrange di riferimento utilizzando multi-view stereoscopia. La tecnica è stata introdotta da Chang 19 e ulteriormente sviluppato da Racca e Dewey 20. Da allora, molti miglioramenti sono stati apportati sull&#39;algoritmo 3D-PTV e setup sperimentale 21 - 24. Con questi risultati e delle opere precedenti, il sistema è stato utilizzato con successo per studiare vari fenomeni di fluidi, come movimento fluido su larga scala in un dominio di 4 mx 2 mx 2 m 25, coperta campo flusso d&#39;aria 26, pulsatile scorre 27 e il sangue aortico flusso 28 . Il principio di funzionamento di una misurazione 3D-PTV costituito da sistema di acquisizione dati set-up, la registrazione / pre-trattamento, calibratura, corrispondenze 3D, monitoraggio temporale e post-elaborazione. Un calibrazione accurata consente un rilevamento preciso della posizione delle particelleS. La corrispondenza delle particelle rilevate in più di tre visualizzazioni immagine permette la ricostruzione di una posizione particelle 3D in base alla geometria epipolare. Un leveraggio da fotogrammi consecutivi comporta un monitoraggio temporale che definisce le traiettorie delle particelle s (t). Ottimizzazione del sistema 3D-PTV è essenziale per massimizzare la probabilità di tracciabilità multi-particelle. Prima fase di ottimizzazione è quello di acquisire un sistema di acquisizione dati appropriato comprese telecamere ad alta velocità, sorgente di illuminazione e le caratteristiche delle particelle semina. La risoluzione fotocamera insieme con la dimensione del volume di interrogazione definisce la dimensione dei pixel e, quindi, la dimensione delle particelle di semina desiderata, che dovrebbe essere maggiore di un singolo pixel. I centroidi di particelle rilevate sono stimati con una precisione sub-pixel prendendo la posizione media dei pixel di particelle ponderati per luminosità 21. frame rate della telecamera è strettamente AssociatED con numero di Reynolds e la capacità di collegare le particelle rilevate. Un frame rate più elevato consente di risolvere flussi più rapidi o un maggior numero di particelle poiché l&#39;inseguimento diventa più difficile quando lo spostamento medio fra immagini supera la separazione medio delle particelle. La velocità dell&#39;otturatore, l&#39;apertura e la sensibilità sono tre fattori da considerare nella cattura delle immagini. La velocità dell&#39;otturatore dovrebbe essere abbastanza veloce per ridurre al minimo la sfocatura intorno una particella, che riduce l&#39;incertezza della posizione di baricentro della particella. apertura obiettivo deve essere regolata per la profondità di campo del volume di interrogazione per ridurre la probabilità di rilevare particelle fuori del volume. Poiché la sensibilità massima di una telecamera è fissata, all&#39;aumentare frame rate, la luce necessaria necessaria per illuminare le particelle dovrebbe aumentare di conseguenza. Diversamente PIV, impostazioni ottiche complesse e laser ad alta potenza non sono strettamente necessari 3D-PTV, fintanto che la sorgente luminosa è sufficientemente scattrato dalle particelle traccianti alla telecamera. Luci a LED o alogene continue sono buone opzioni di costo-efficacia che ignorano la necessità di sincronizzazione 21. In 3D-PTV, come altre tecniche di misurazione del flusso ottico, la velocità delle particelle traccianti si presume essere il locale velocità del fluido istantanea 29. Tuttavia, questo è solo il caso di traccianti ideali di diametro nullo e di inerzia; particelle traccianti dovrebbe essere grande abbastanza per essere catturato da una telecamera. La fedeltà di una particella finita può essere determinata dal numero di Stokes S t, cioè il rapporto tra il tempo di rilassamento scala delle particelle e la scala temporale della strutture turbolente di interesse. In generale, S t dovrebbe essere sostanzialmente più piccolo di 1. Per S t ≤0.1 errori di tracciamento di flusso sono sotto l&#39;1% 30. In discussione approfondita può essere trovato in Mei et al. 29 - 31 </sup&gt;. la dimensione delle particelle consigliato per un esperimento 3D-PTV varia a seconda della fonte di luce e la sensibilità della fotocamera. Con alogeno o LED come fonte di illuminazione, particelle relativamente grandi vengono utilizzati (ad esempio 50-200 micron) 32, mentre le particelle più piccole (per esempio 1-50 micron) 33, 34 può essere utilizzato con un laser ad alta potenza (ad esempio 80-100 Watts laser CW). Le particelle con alta riflettività per una data luce di lunghezza d&#39;onda, come l&#39;argento rivestito in luce alogena, possono amplificare il loro segno in un&#39;immagine. La densità di semina è un altro parametro importante per una misurazione di successo 3D-PTV. Poche particelle provocano basso numero di traiettorie, mentre un numero eccessivo di particelle causano ambiguità nello stabilire corrispondenze e il monitoraggio. Ambiguità a stabilire corrispondenze sono le particelle che si sovrappongono e rilevare più candidati lungo la linea epipolare definito. Nel processo di monitoraggio, l&#39;ambiguità a causa di un elevato seedin<html> Densità g è verificato a causa della relativamente breve separazione media di particelle. Secondo passo è impostazioni ottimali in registrazione / pre-elaborazione per migliorare la qualità dell&#39;immagine. impostazioni fotografici, come livello di nero (G e B) guadagno e, giocano un ruolo importante per ottimizzare la qualità dell&#39;immagine. Livello nero definisce il livello di luminosità nella parte più scura di un&#39;immagine, mentre il guadagno amplifica la luminosità di un&#39;immagine. Lievi variazioni dei livelli di G &amp; B possono avere un impatto significativamente la probabilità di tracciabilità. Infatti, alta G e B possono over-schiarire un&#39;immagine ed eventualmente danneggiare il sensore della fotocamera. Per illustrare questo, l&#39;impatto dei livelli di G &amp; B sulla ricostruzione flusso è inoltre esaminato in questo articolo. Nella fase di pre-elaborazione, le immagini vengono filtrati con un filtro passa-alto per enfatizzare diffusione della luce da particelle. La dimensione dei pixel e scala di grigi sono adeguati per massimizzare il rilevamento delle particelle all&#39;interno del volume interrogatori. t &quot;&gt; Terza fase della ottimizzazione è calibrazione accurata della creazione di immagini stereoscopiche, che si basa sulla geometria epipolare, parametri della telecamera (lunghezza focale, punto principio, e coefficienti di distorsione), e variazioni dell&#39;indice di rifrazione. Questo processo è essenziale per minimizzare la 3D errore di ricostruzione dei capisaldi fiduciali. geometria epipolare utilizza distanze relative (tra fotocamera e il volume degli interrogatori) e angolo di inclinazione da l&#39;immagine di destinazione. variazioni dell&#39;indice di rifrazione lungo la telecamera attraverso il volume degli interrogatori possono essere prese in considerazione in base alla procedura di messa et al. 21. In questo esperimento, una struttura scala-come 3D con punti di destinazione distribuiti regolarmente è usato come bersaglio. In un esperimento 3D-PTV, anche se solo due immagini sono necessari per determinare una posizione di particelle 3D, tipicamente più telecamere sono utilizzati per ridurre ambiguità 21. Un&#39;alternativa a configurazioni costosi con più telecamere ad alta velocità è il VIew splitter, proposto da Hoyer et al. 35 per l&#39;uso di 3D-PTV e recentemente applicato dalla Gulean et al. 28 per le applicazioni biomediche. Lo splitter vista costituito da uno specchio piramidale (specchio hereon primario) e quattro specchi orientabili (, procedendo specchio secondario). In questo lavoro, uno splitter quattro-view e una singola telecamera sono stati usati per imitare il immagini stereoscopiche da quattro telecamere. Il sistema è utilizzato per caratterizzare il campo di flusso intermedio di un jet tubo con un diametro, d h = 1 cm e Re ≈ 7,000 da una lagrangiana e Euleriana telai a circa 14,5-18,5 diametri valle dall&#39;origine jet.

<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 è una tecnica di misurazione del flusso quantitativa che mira a replicare i percorsi di Lagrange di un insieme di particelle in tre dimensioni utilizzando la registrazione stereoscopica di sequenze di immagini. La base dei componenti, le caratteristiche, i vincoli e suggerimenti per l&#39;ottimizzazione di una topologia 3D-PTV costituito da una telecamera ad alta velocità con uno splitter a quattro viste sono descritte e discusse in questo articolo. La tecnica è applicata al campo intermedio flusso (5 &lt;x / d &lt;25) di un getto circolare Re ≈ 7,000. caratteristiche di flusso lagrangiane e le quantità di turbolenza in una cornice Euleriano sono stimati circa dieci diametri a valle dell&#39;origine jet ed a varie distanze radiali dal nucleo jet. proprietà Lagrangiani includono traiettoria, velocità e accelerazione di particelle selezionati e curvatura del percorso del flusso, che si ottengono dall&#39;equazione Frenet-Serret. Stima della velocità e turbolenza campi 3D intorno all&#39;asse centrale del getto a croce piano posto a diecidiametri a valle del getto viene confrontato con la letteratura, e lo spettro di potenza dei grandi moti velocità streamwise è ottenuto a varie distanze radiali dal centro jet.

Una fotografia e uno schema della configurazione sono illustrati nelle figure 1 e 2. Il target di calibrazione, punti di riferimento riflette sulla visione-splitter e la ricostruzione di calibrazione 3D sono illustrati nella Figura 3. I RMS dei bersagli di calibrazione riconosciuto è 7,3 micron, 5,7 micron e 141,7 micron nel streamwise x, y dell&#39;apertura alare, e la profondità Z. Il relativo RMS pi...

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

Un sistema tridimensionale di monitoraggio di particelle velocimetry (3D-PTV) sulla base di una telecamera ad alta velocità con uno splitter a quattro vista è descritta qui. La tecnica è applicata a un flusso del getto da un tubo circolare in prossimità di dieci diametri valle al numero di Reynolds Re ≈ 7,000.

Tridimensionale Velocimetry monitoraggio di particelle per applicazioni Turbulence: caso di flusso 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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Flow in Pipes

Motion in Two or Three Dimensions

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12.1K Views.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Un sistema tridimensionale di monitoraggio di particelle velocimetry (3D-PTV) sulla base di una telecamera ad alta velocità con uno splitter a quattro vista è descritta qui. La tecnica è applicata a un flusso del getto da un tubo circolare in prossimità di dieci diametri valle al numero di Reynolds Re ≈ 7,000. 

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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.

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

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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.

Processo di creazione di microstrutture tridimensionali mediante vaporizzazione di un componente sacrificale

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 velocità Particle Image Velocimetry prossimità di superfici

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.

Visualizzazione di Liquid High Speed ​​Jet Occlusione su una superficie mobile

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.

Caratterizzazione di nanocristalli Dimensione distribuzione utilizzando Spettroscopia Raman con un Multi-particella Phonon confinamento Modello

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.

Sviluppo di un apparato sperimentale per la misura del coefficiente di restituzione sotto vuoto Condizioni

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.

Metodi per misurare l&#39;orientamento e rotazione Tasso di particelle in turbolenza 3D-stampati

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.

L&#39;utilizzo delle radiazioni al sincrotrone microtomografia a indagare multi-scala Pacchetti microelettronici tridimensionali

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.

Tracking con un ricevitore di ultrasuono in fibra ottica a punta d'ago ad ultrasuoni tridimensionale

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.

Misura simultanea di turbolenza e la cinematica delle particelle utilizzando tecniche di formazione immagine di flusso

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