Este material é baseado em trabalho financiado pela Fundação Nacional de Ciência dos EUA sob Grant No. CBET-1032930 e trabalho realizado na Universidade de Quantitative Laser Diagnóstico Laboratório de Michigan.

1. Laboratório de Segurança <ol><li> Análise material de segurança a laser antes de operar um laser e garantir que os requisitos de formação foram cumpridos. </li><li> Obter o equipamento de segurança correto para trabalhar com lasers. Cada indivíduo deve usar um par de óculos de proteção de segurança do laser que irão bloquear a emissão de comprimento de onda do laser (s). Instale um sinal de alerta do lado de fora do laboratório para que os outros saibam quando o laser está funcionando. Pendure cortinas de segurança do laser ao redor do banco óptico para isolá-lo a partir de outros colegas de trabalho em um espaço de laboratório compartilhado. </li><li> Remova todos os relógios e jóias quando se trabalha com lasers. </li><li> Considere o caminho do feixe quando a criação de equipamentos: conjunto de equipamentos para a realização de ajustamentos não exigirá alcançando acima ou abaixo da viga. </li><li> Leia o manual do laser para determinar a forma de operar o laser de forma segura. </li><li> Mantenha o seu nível de olho para fora do avião do feixe de laser! </li></ol> 2. Bancada Set-up <ol><li> Determinar a ampliação tchapéu será necessário para a aplicação e escolher a lente apropriada. A ampliação (M) pode ser determinada dividindo o comprimento do chip câmara com o comprimento correspondente do campo de visão (FOV). Neste exemplo, o comprimento do chip câmara é de 17,6 mm e o comprimento correspondente do FOV é de 2,4 mm. Por conseguinte, M = 17,6 milímetros / 2.4 mm = 7,33. Um microscópio de longa distância é aqui utilizado para alcançar este FOV menor. <ol><li> Realizar alguns cálculos aproximados das velocidades esperadas na região perto da parede. Use essas estimativas para determinar os parâmetros de gravação, como a taxa de quadros eo tempo de atraso de acordo com orientações práticas para PIV 1,2. Determine o tempo que levará para uma partícula viajar 8 pixels. Isso irá determinar o atraso de tempo entre cada pulso de laser (dt). Na série temporal PIV, 1/dt vai determinar a taxa de quadros necessário câmera e deve ser menor que a taxa de quadros máxima permitida pela câmera. Pequenos ajustes para esses parâmetros podemmais tarde, ser necessário optimizar a gravação de fluxo para obter os dados de velocidade de elevada qualidade. Se a taxa de quadros necessária exceda a velocidade máxima de repetição do laser, dois lasers podem ser utilizados para executar no modo de quadro de PIV-abrangendo. Para este exemplo, a taxa de fotogramas (5 kHz) não exceda a velocidade máxima de repetição do laser e, assim, apenas um único laser é obrigado a executar no modo de tempo de PIV-série. </li></ol></li><li> Nivelar o laser em relação à mesa <ol><li> Ajuste a cabeça do laser em uma extremidade de uma mesa óptica nível. Coloque um despejo feixe directamente no caminho do feixe na outra extremidade do quadro. </li><li> Coloque um trilho óptico entre a cabeça do laser eo feixe de despejo. Fita de um alvo para um bloqueador de feixe, fixar o bloqueador de feixe para um veículo e colocar o transportador sobre o carril. </li><li> Ajuste a corrente para uma configuração de baixa corrente do laser - o suficiente para lase mas não o suficiente para queimar uma folha de papel. Ligue o laser e deslize o suporte para trás e para frente. Faça pequenos ajustes para a posição unt a laseril no centro do feixe de laser fica no mesmo local, como o transportador se move para trás e para a frente. Fixar o laser para a mesa óptica. </li><li> Medir a altura do centro do feixe de laser utilizando um quadrado combinação. Desligue a laser. </li></ol></li><li> Instale a laser folha de formação óptica <ol><li> Remover ferroviário, mas coloque o bloqueador de feixe com o alvo na frente do feixe de despejo. Ligue o laser e marcar cuidadosamente onde o centro do feixe atinge o alvo. Coloque a folha formando óptica, o que é o feixe homogeneizador (BH), que também inclui a formação de uma folha de telescópio nesta demonstração, no caminho do laser, para formar a folha de laser. A altura da folha de laser deve ser maior do que o FOV. Ajustar a posição do centro de BH para a altura e largura da folha de laser sobre a marca no alvo e para manter a volta de reflexões que viajam para trás para dentro da cavidade do laser. Coloque uma abertura entre a cabeça do laser e BH se necessário, para evitar a volta reflexões. Desligue a laser. A lfolha ight nesta demonstração tinha uma altura de 8 mm e uma espessura de 0,5 mm, respectivamente, e uma energia de impulso de 0,4 mJ / pulsação. </li><li> Se o espaço for limitado em cima da mesa óptica, colocar um espelho ° elevada reflectividade 45 para virar a folha de luz laser, de 90 °. Fita de um outro alvo de um bloqueador de feixe, fixar o bloqueador de feixe para um veículo e colocar o transportador sobre o carril. Coloque o conjunto de trilhos após o espelho. Ligue o laser. Faça pequenos ajustes para o espelho até o centro da folha de luz fica em um lugar no alvo enquanto desliza ao longo do trilho. </li><li> Definir a taxa de repetição do laser para coincidir com a taxa de quadros por medições (5 kHz para o exemplo discutido aqui) e definir o atual para a configuração máxima laser. Coloque um trilho entre o BH e destino. Anexar um segundo bloqueador de feixe para a transportadora e coloque o conjunto no trilho. Ligue o laser. Deslize o portador para trás e para determinar a localização do ponto focal do BH. Marque a localização do focal ponto em relação ao BH. Se é usado um espelho, fazer medição relativa ao espelho. Medir a altura aproximada da folha de laser no ponto focal. Desligue a laser. </li></ol></li><li> Montar e ajustar o microscópio de longa distância e câmera <ol><li> Marque os eixos horizontal e vertical do microscópio de longa distância (LDM) e aberturas de câmera usando um quadrado de centragem e esquadro combinado. Medir a distância entre a mesa e as linhas centrais horizontais da LDM e da câmara. </li><li> Fixe o LDM e câmera para as operadoras e utilizar quaisquer separadores, tais como anilhas ou nozes, de modo que os eixos horizontal da LDM e da câmara estão na mesma altura. Fixe o LDM e câmera no trilho. Prenda a LDM ea câmera usando os adaptadores apropriados. Ajustar a altura do conjunto de maneira que as linhas centrais horizontais estão à mesma distância acima da mesa, como o centro da folha de luz. </li><li> Corrigir um estágio de tradução em frente da marca para o po focalint do feixe. O movimento da fase de tradução será paralelo à propagação do feixe. Corrigir o carril com o conjunto da câmara para o estágio de translação de modo a que toda a montagem é perpendicular à folha de luz. Centralize o conjunto câmera, alinhando as linhas centrais verticais da LDM e câmera com o ponto focal. </li><li> Conecte a câmera ao computador eo controlador de alta velocidade (HSC). Ligue o laser para o HSC. Mantenha a tampa do conjunto câmera e executar uma calibração de intensidade no programa de software PIV (LaVision Davis 7.2). </li><li> No programa de software definir a câmara para o modo de captura contínua e retire a tampa da montagem da câmera. Coloque um esquadro combinado no ponto focal. Mova a câmera e LDM ao longo do trilho até uma imagem nítida do governante entra em foco. Continue a mover a câmera e LDM ao longo do trilho e trazer a imagem em foco com haste foco da LDM até o chip da câmera atravessa o desejado campo de visão (2.4 x 1.8 mm 2 correspondente a um chip de pixel de 800 x 600). </li></ol></li><li> Corrigir uma placa para um suporte de modo que é paralela à mesa e colocá-lo no ponto focal. Elevar o prato de modo que é visível nas imagens no computador. Desligue montagem agarrando e cap contínuo da câmera. Ligue o laser e certificar-se da folha de luz laser faz contacto ao longo da superfície da placa. </li></ol> 3. Fluxo de Set-up <ol><li> Nesta demonstração, PIV é executada gravando imagens de luz dispersa a partir de gotas de óleo de silicone. As gotículas de óleo são criados usando um atomizador de óleo. Conecte os seguintes itens até um suprimento de ar: um filtro de partículas, filtro de óleo, regulador de pressão, medidor de fluxo de massa, e atomizador de óleo. Ligação à saída do atomizador para um tubo de aço. Use um suporte e braçadeira para fixar o tubo de aço para a mesa óptica, elevar o tubo de cima da tabela e direcioná-la para o prato. </li><li> Abrir a válvula de fornecimento de ar. Defina a voltapressão no regulador de pressão para&gt; 140 kPa a criar um fluxo suficiente através do sistema. </li><li> Ligue o fluxo e ajustar a densidade de sementeira por meio de jactos de atomizador e as válvulas de derivação sobre o atomizador. </li></ol> 4. Otimizando o Set-up <ol><li> Digite a taxa de quadros no programa de software. Verifique se o HSC está enviando um sinal de disparo que corresponde a taxa de quadros para o laser. No fornecimento de energia laser, definida a taxa de repetição e de corrente (5 kHz e 15,5 A, neste exemplo, respectivamente). Definir o laser para o modo externo. O laser deve continuamente receber um sinal de disparo do HSC que corresponde ao conjunto de taxa de repetição sobre o laser antes de mudar para o modo externo, ou então o laser vai superaquecer. </li><li> Defina a câmara para agarrar continuamente, ligue o laser, e ativar o atomizador. Use a vara com foco na LDM para se certificar de imagens de partículas estão em foco. Certifique-se também a intensidade das imagens das partículas não é a saturação do cameera. Se assim for, desligue o laser atual - isso afetará a localização do ponto focal! Repita os passos 2.3.3 e 2.4.3 se a corrente do laser é alterada. Desativar o modo agarrando quando as imagens de partículas focados sejam alcançados. </li><li> Record, revisar e ajustar os parâmetros para a obtenção de dados de velocidade válidos <ol><li> Grave várias centenas de imagens do fluxo. Após o término da gravação, verifique as imagens gravadas para fazer partículas certeza não mudar mais de 8 pixels, que a densidade de semeadura é da ordem de 8-10 partículas por 32 janela interrogatório pixels x 32, e para verificar o foco das imagens . Repita os passos 4.3.1-4.3.4 até que foram cumpridos os critérios anteriores. </li><li> Se as partículas estão a mudar mais do que 8 pixels, diminuir o dt entre os dois impulsos laser de PIV para atingir um máximo de oito turnos pixel. Se as partículas estão a mudar substancialmente menos do que 8 pixels, aumentar o dt acordo. Para sistemas simples PIV a laser, a dt é ajustado alterando a taxa de quadros e, consequentementea taxa de repetição do laser. Para PIV usando dois lasers, dt é o intervalo de tempo entre um impulso a partir do primeiro e de um laser de impulsos a partir do segundo laser. Se o ajuste dt não atenuar o problema, a taxa de quadros e repetência a laser pode ser ajustado primeiro e depois dt pode precisar de ser afinado novamente. </li><li> Se for difícil de controlar grupos de partículas ao longo de uma série de imagens, não pode ser demasiado movimento fora de plano. Existem várias maneiras de abordar esta questão: a) compensar o conjunto de câmera do ponto focal para que a câmera é a imagem de uma folha de luz espessa, b) aumentar a distância de trabalho entre a câmera ea montagem avião folha de luz (e focar utilizando haste foco ) para atingir uma maior profundidade de foco, no entanto, isto vai reduzir a resolução espacial. </li><li> Se a densidade de sementeira é demasiado escasso ou muito denso, aumentar ou diminuir o número de jactos atomizador. </li></ol></li></ol> 5. Executando o Experimento <ol><li> Realize uma cameruma calibração de intensidade com a tampa na montagem da câmera para definir uma referência para a intensidade. Uma vez que a calibração terminar, retire a tampa. </li><li> Definir o laser para a taxa de repetição e optimizado actual. Antes de ligar o laser de modo externo, certifique-se que o laser recebe um sinal de disparo contínuo que corresponde a freqüência set. Ligue o laser. </li><li> Gravar uma seqüência de imagens de apenas a luz folha de pastagem a superfície da placa de fundo. Guarde estas imagens. </li><li> Ligue o fluxo e permitir que o fluxo se estabilize. </li><li> Defina a câmara para agarrar continuamente e verificar que a câmara está a recolher imagens das partículas focalizados. Desligue o modo de captura contínua. </li><li> Digite o número desejado de imagens e pressione registro. </li><li> Quando a gravação estiver concluída, desligue o fluxo e laser. Reveja a sequência de imagens e verificar a mudança de partículas, densidade de semeadura e de partículas focagem da imagem. Salvar a gravação se passos satisfeitos, ou então repita 5,4-5,7. </li&gt; <li> Repita os passos de 5,4-5,7 para coletar mais corridas. </li><li> Aumentar o tempo de exposição (a quantidade de tempo por quadro que a câmara recolha imagens) da câmara. </li><li> Definir um destino de calibragem no plano folha de luz e verifique se ele faz contato com a placa. Iluminar o alvo por trás com uma fonte de luz (ou seja, lanterna). Com a câmera no modo de captura contínua, ajuste o alvo de modo que a imagem gravada está em foco e não distorcida. Certifique-se o ponto de contacto entre a placa e o alvo é visível na imagem - isto é crucial para determinar a localização da placa nas imagens. </li><li> Gravar 10 imagens do alvo de calibração. Repita os passos 5,9-5,11 cada vez que o conjunto de câmera ou o foco é alterado. </li></ol> 6. Informática <ol><li> O programa de software PIV utilizado nesta demonstração foi LaVision Davis 8.1. Média, cada conjunto de imagens do alvo de calibração. Utilizar a imagem resultante na calibração rouTine para determinar as dimensões verdadeiro mundo das imagens adquiridas. </li><li> Aplicar cada calibração do conjunto correspondente de imagens. </li><li> Determinar a localização da placa nas imagens calibradas. Esta informação é necessária para a criação de uma máscara geométrico (descrito em 6.6). </li><li> Em média, as imagens de fundo. Determinar se reflexões de laser a partir da superfície contribuem significativamente para o ruído de fundo em comparação das contagens de intensidade da imagem média de fundo para as contagens de intensidade de partículas de semeadura. Reflexões a laser brilhantes perto da parede terá intensidades superiores intensidades de partículas. Isto irá impactar negativamente as correlações PIV perto da parede e limitar o local do primeiro vector de confiança mais próxima da parede. Neste exemplo, as reflexões de laser não contribuem significativamente para o fundo. </li><li> Pré-processamento das imagens de fluxo calibrado utilizando um filtro passa-alta (subtrair deslizamento filtro de fundo) para remover grande intensidade flutuaçõesções no fundo, como reflexões laser. Sinais de partículas têm pequenas flutuações de intensidade e vai passar através do filtro. </li><li> Definir uma máscara geométrico - utilizar uma máscara rectangular para desactivar o cálculo do vector em que o prato está localizado nas imagens. Nota: Davis tem duas opções de máscaras geométricas: um que permite PIV correlações interior da região determinada e que desativa PIV correlações dentro da região especificada. Uma máscara para permitir que o algoritmo de PIV na zona especificada foi utilizado nesta demonstração. </li><li> Em um menu &quot;Advanced máscara settings&quot;, certifique-se a máscara é aplicada de forma adequada (ou seja, apenas usar pixels dentro da máscara). </li><li> Especifique o procedimento de cálculo vetorial: neste exemplo foi utilizado um procedimento multi-pass com a diminuição tamanho da janela - 2 passes iniciais utilizando 64 x 64 janelas de interrogatório de pixel com 50% de sobreposição seguido por três passes usando 32 x 32 janelas de interrogatório de pixels, com 50% de sobreposição . </li><li> Os campos de vetores de velocidadenesta demonstração foram pós-processado usando cinco sub-rotinas para melhorar a qualidade dos resultados de correlação cruzada: a) Fazer máscara permanente, b) remover vectores com uma relação de pico (Q) &lt;1,1, c) Aplicar um filtro mediano, d) Remova grupos com &lt;5 vetores e) Aplicar vetor encher-se. A proporção de pico (Q) é definida como <img alt="Equação" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq1.jpg" /> , Em que P1 e P2 são os primeiro e segundo picos de correlação mais elevados, respectivamente, e mínimo é o valor mínimo no plano de correlação. Q é uma métrica para avaliar a qualidade de um vector. Q compara o maior pico de correlação, o que resulta na melhor vector, para o fundo de correlação comum representada por o segundo maior pico de correlação. Vetores com Q próximo de 1 são uma indicação de que o maior pico de correlação é um pico falso. Em seguida, o filtro de média determina o vector médio (média u, v mediana) De um grupo de vetores eo desvio dos vetores vizinhos (rms u, v rms). O filtro de mediana rejeita o vetor média (u, v) se ele não se encaixar nos seguintes critérios: u mediana - u rms ≤ u ≤ u mediana + u rms e v mediana - v rms ≤ v ≤ v mediana + v rms. Além disso, é possível obter os grupos de vectores espúrios se uma grande sobreposição foi especificado no cálculo do vector velocidade. Portanto, é possível remover os grupos de vectores com menos do que um número especificado de vectores. Uma vez que vetores espúrios são removidos, vetor encher pode ser usado para preencher os espaços vazios com vetores interpolados determinados de vetores vizinhos não-zero. Finalmente, aplicar a máscara irá apagar permanentemente quaisquer vetores fora da máscara. </li><li> Avaliar a qualidade dos resultados: a) fazer os resultadosfazer sentido físico? (Ou seja, velocidades mais lentas, perto da fronteira, aumentando a velocidade com o aumento da distância da parede, na direção dos vetores de seguir a direção geral do fluxo, etc); b) O campo vetor resultante é em grande parte composta de vetores primeira escolha (indicado por o software de processamento de PIV). Normalmente recomenda-se que a fracção de vectores de primeira escolha ser superior a 95%. Uma ampla variedade de passos de processamento pós é descrita na literatura, por exemplo, 1,2. </li></ol>

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Os autores não têm nada a revelar.

Como acontece com qualquer técnica de medição de fluxo óptico, o planejamento da instalação de alta velocidade velocimetria por imagem de partículas (PIV) requer avaliação de restrições e avaliação dos melhores compromissos para a tarefa de medição na mão. A seleção de ampliação da imagem, taxa de quadros, as propriedades de chapas a laser, e algoritmos de análise dependem detalhes do fluxo em estudo. Caso seja necessário, as medições experimentais devem ser conduzidos para identificar parâmetros para medições de alta fidelidade. Este artigo descreve o procedimento geral, e alguns exemplos de resultados de PIV de alta velocidade para estudar a camada de fronteira de um fluxo ao longo de uma placa plana. Uma seqüência de 500 imagens foi registrada em 5 kHz. Um microscópio de longa distância foi utilizado para alcançar uma x 1.8 mm 2 de campo de visão de 2,4 localizado na superfície da placa. Iluminação das gotículas de óleo de semente de alta qualidade foi conseguida com um feixe de um diodo de pulsada laser de estado sólido que foi expandido para um sh luzeet utilizando um homogeneizador de feixe. O feixe homogeneizador contém uma matriz de micro-lentes composta de pequenas lentes cilíndricas e um telescópio adicional integrado. A matriz de micro-lentes expande o feixe de circular na direcção vertical pela divisão do feixe de entrada em beamlets. Em seguida, o seguinte telescópio sobrepõe as beamlets para criar uma folha de luz com uma distribuição de intensidade de luz no mesmo plano da folha de luz normal para a propagação do feixe. As imagens foram processadas usando um algoritmo de correlação cruzada PIV. Deve notar-se que um feixe homogeneizada é útil, especialmente quando se trabalha próximo de superfícies, mas não é essencial para a aplicação aqui descrita. O método descrito neste procedimento permite que as investigações não-intrusiva de alta resolução e de alta velocidade de fluxos usando algoritmos de correlação robustos. As principais vantagens desta técnica de medição de alta resolução, de alta velocidade são de alta resolução espacial e temporal ea capacidade de identificar e rastreara evolução de estruturas dentro do fluxo. Utilizando estas técnicas, Alharbi 6 e Jainski et ai. 8 demonstraram a capacidade de visualizar e controlar estruturas de vórtices no interior da camada de fronteira de um motor de combustão interna. Estas características-chave permitir investigações sobre a estrutura e dinâmica dos fluxos altamente transientes. Além disso, de PIV pode ser expandido para além da bi-dimensional, de dois componentes (2C-2D) campos de velocidade (como descrito aqui) para resolver de 3 componentes (3C), num plano (estéreo-PIV) e em um volume (tomográfico PIV , digitalização PIV, holográfico PIV). Além disso, de PIV pode ser implementada com outras técnicas, tais como planar fluorescência induzida por laser (PLIF), filtrou espalhamento Rayleigh (FRS), termografia e fósforo para conseguir medições simultâneas 2D de velocidade e de outros escalares (temperatura, concentração de espécies, a razão de equivalência) 11 -14. Estes métodos ópticos baseados em laser pode ser aplicado diretamente para investigar massa eprocessos de troca de energia em várias aplicações, tais como a próxima da parede flui num motor de combustão interna.

Medições multi-dimensional da velocidade e da capacidade de controlar o fluxo de campo em tempo, fornecer informações críticas em muitas áreas da ciência, engenharia e ciências da saúde. Entre as técnicas mais utilizadas para imagens de fluxo é velocimetria por imagem de partículas (PIV). Inicialmente estabelecida como uma técnica planar que instantâneos medidos das duas componentes no plano de velocidade, as variantes de PIV foram desenvolvidos para proporcionar capacidades de medição de três componentes e volumétrico. Todos os sistemas de PIV consistir de partículas de marcadores, uma ou mais fontes de luz, e uma ou mais câmaras. As partículas sólidas ou gotículas são geralmente usados ​​na forma de partículas mas traçadores bolhas inerentes ao fluxo também pode ser utilizado como partículas de marcadores. A câmara (s), em seguida (s) imagem ou dispersa a luz emitida a partir das partículas traçadores após serem irradiados pela fonte de luz (es). Entre a ampla gama de variações de 1,2 a mais comum captura de dois componentes de velocidade em um avião em um ratoe de alguns fotogramas por segundo. Mais recentemente, novos instrumentos permitiu medições de alta taxa de quadros (&gt; 1 kHz) que seguem o fluxo em escalas de tempo de turbulência na faixa de kHz. PIV determina um campo de velocidade, acompanhando o movimento médio de grupos de partículas a partir de um par de imagens que são separados por um intervalo de tempo conhecido. Cada imagem é dividida em uma grade de janelas de interrogação regularmente espaçados. O tamanho mais comum janela interrogatório é de 32 x 32 pixels. Um algoritmo calcula a função de correlação cruzada para todas as janelas de interrogatório, resultando em um vetor de deslocamento por janela interrogatório e, portanto, produz uma grade regular de vetores. Dividindo campo vetor deslocamento pelo intervalo de tempo, então, determina o campo de vetores velocidade. Ao planejar as medições PIV é importante perceber que, normalmente, a escolha de configurações experimentais é um compromisso entre as exigências conflitantes. Em outras palavras, a expericondições mentais precisam ser cuidadosamente planejado para capturar os aspectos do fluxo que são de importância para o estudo em questão. Os livros de Raffel et al. 1 e Adrian e Westerweel 2 proporcionam excelentes discussões aprofundadas destas restrições. Aqui destacamos alguns que são mais críticos no contexto atual. A escolha do campo de visão (FOV) irá definir o ponto de partida para a seleção de parâmetro aqui. O número de pixels no chip da câmera, então, determina a resolução espacial eo número de vetores que são obtidos, assumindo que se escolhe para usar tamanhos de janela de interrogatório de 32 x 32 pixels, frequentemente com uma sobreposição de 50% durante o procedimento de correlação cruzada. A densidade de sementeira de 8-10 partículas por janela de interrogação é geralmente desejado para auxiliar a função de correlação cruzada. No entanto, existem algoritmos especiais, tais como partículas de velocimetria de seguimento (PTV) e abordagens de correlação por média de tempo, que podeser utilizado para tratar situações de baixa densidade de sementeira (1-3 partículas / janela de interrogação), como é o caso com a imagem perto das superfícies. Note-se que os gradientes de velocidade dentro de cada janela de interrogação deve ser pequeno para evitar um viés no vetor resultante representante para essa janela. Uma regra de polegar é estabelecido que os deslocamentos de partículas entre a primeira e segunda estrutura não deve exceder os 8 pixels (¼ do tamanho da janela de interrogação) para reduzir o número de perdas de emparelhamento (perda de imagens das partículas dentro da janela de interrogação a partir da primeira quadro para o segundo quadro) para a correlação. Como resultado, o tempo entre os dois impulsos de laser consecutivos (dT) não tem de ser ajustada em conformidade. No entanto, reduzir dt abaixo do equivalente de deslocamentos 8-pixel irá reduzir a gama dinâmica, porque a velocidade limite de resolução extremidade inferior é da ordem de 0,1 pixel de deslocamento. Semelhante ao 8 pixels deslocamento wentro o plano de imagem, as maiores partículas de velocidade não deve atravessar mais de ¼ da espessura da folha de luz, de novo para reduzir o número de perdas de emparelhamento. Uma vez que o atraso de tempo entre os dois impulsos de laser é usado para garantir as melhores correlações dentro do plano da folha de luz, a espessura da folha é uma variável neste contexto. Embora a uniformidade da intensidade de luz não é tão crítico como para as medições baseadas em intensidade, tais como planar fluorescência induzida por laser de imagem 3, o perfil do feixe próximo cartola ajuda a qualidade de PIV, especialmente para imagens de alta resolução. Em geral, algumas hipóteses sobre a natureza do fluxo em estudo podem ser utilizados como um ponto de partida para a selecção de parâmetros experimentais. Então, experimentos exploratórios pode ser necessária para refinar as definições. Aqui nós descrevemos como configurar uma experiência PIV que permite medições de imagem de alta taxa de quadros de duas velocidades components com resolução espacial que é adequada para resolver estruturas camada limite. Isto é conseguido com o uso de uma alta taxa de repetição MET 00 diodo de laser de estado sólido, de um microscópio de longa distância, e uma câmara de alta taxa de moldura CMOS. Alguns detalhes sobre a imagem perto de superfícies também estão incluídos.

<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

Fluxos multi-dimensionais e transitórios desempenham um papel fundamental em muitas áreas da ciência, engenharia e ciências da saúde, mas muitas vezes não são bem compreendidos. A natureza complexa desses fluxos pode ser estudada usando velocimetria por imagem de partículas (PIV), uma técnica de imagem a laser para os fluxos opticamente acessíveis. Embora existam diversas formas de PIV que se estendem para além da técnica planar inicial da capacidade de medição de velocidade de dois componentes, o sistema de PIV básico consiste de uma fonte de luz (laser), uma câmara, as partículas de marcadores, e algoritmos de análise. Os parâmetros de imagem e gravação, a fonte de luz, e os algoritmos são ajustados para otimizar a gravação para o fluxo de interesse e obter dados de velocidade válidos. Comum PIV investigações medida velocidades de dois componentes em um avião em alguns quadros por segundo. Medições de alta taxa de quadros (&gt; 1 kHz) No entanto, os recentes desenvolvimentos na instrumentação têm facilitado capazes de resolver transiçãoent flui com alta resolução temporal. Portanto, as medidas de alta taxa de quadros habilitados têm investigações sobre a evolução da estrutura e da dinâmica dos fluxos altamente transientes. Estas investigações desempenham um papel fundamental na compreensão dos fundamentos da física de fluxos complexos. Uma descrição detalhada para a realização de alta resolução, de alta velocidade PIV planar para estudar um fluxo transiente perto da superfície de uma placa plana é aqui apresentada. Detalhes para ajustar as restrições de parâmetro, como imagem e propriedades de gravação, a folha de propriedades do laser, e processamento de algoritmos para se adaptar PIV para qualquer fluxo de juros estão incluídos.

Uma foto da configuração é mostrado na Figura 1. Imagens das partículas em bruto de uma janela de 32 x 32 pixels de interrogação perto da parede a partir de duas imagens captadas consecutivamente, são mostrados na Figura 2. As partículas na Figura 2a são deslocados 2-3 pixels para a direita na Figura 2b e satisfazer a &quot;regra de um quarto&quot;, que afirma que no plano e fora do plano deslocamentos de partículas não deve exceder ¼ do tamanho da janela de interrogatório . Além disso, a densidade de partículas por janela interrogatório deve ser cerca de 8-10 partículas desde algoritmos de correlação PIV acompanhar grupos de partículas. No entanto, a densidade de sementeira na próxima da parede de PIV investigações é muitas vezes da ordem de partículas de 1-3. Assim, os algoritmos especiais devem ser utilizados para tratar os estudos com menor densidade de sementeira, tais como partículas de rastreamento velocimetria (PTV) algoritmos que rastreiam 1,2,4-6 partículas individuais. A abordagem correlação tempo médio7,8 podem também ser usados ​​para tratar problemas de baixa densidade de sementeira, mas esta geralmente resulta na perda de resolução temporal. Além disso, a imagem perto das paredes é afetado pelos reflexos luminosos de laser que podem afetar negativamente PIV correlações e produzir falsos vetores. Estas reflexões brilhantes também limitar a posição do primeiro vector de velocidade válido no sentido normal da parede. Pré-processamento de imagens de partículas matérias é necessário para reduzir o impacto do ruído de fundo a partir de fontes tais como reflexões laser. Nesta demonstração o primeiro vetor válido foi localizado 23 m da parede. Depois que as imagens de partículas matérias são processados ​​usando os algoritmos de correlação PIV, a qualidade e validade dos campos vetoriais velocidade resultante deve ser avaliada. Vetores espúrios são inevitáveis ​​nos campos vetoriais matérias, mas há algumas características distintivas. Vector incorrectos são comuns perto das superfícies, as bordas da folha de luz, e nas bordas ofluxo fa. Além disso, a magnitude e direcção de vectores inválidos diferem significativamente dos vectores vizinhas e não vai fazer sentido físico. No caso deste exemplo de fluxo de camada limite, os vectores de velocidade deve apontar válidos a partir da esquerda para a direita como os deslocamentos de partículas da Figura 2 indicam. Além disso, as velocidades deve diminuir perto da parede devido à condição de ausência de deslizamento 9. Os campos de velocidade instantânea mostrados na Figura 3 encaixa de ambos estes critérios físicos. Outra métrica útil para avaliar a validade dos resultados PIV é determinar a escolha do vetor de cada vetor em campo vetorial da velocidade. Em geral, o campo de vectores deve consistir de&gt; = 95% primeiros vectores de escolha, isto é, aqueles que não requer pós-tratamento, de modo que os algoritmos robustos de pós-processamento podem ser utilizadas para detectar e substituir vectores espúrios sem produzir artefactos consideráveis ​​2. Os campos de vetores instantâneos mostrados na <strong&gt; Figura 3 são compostas inteiramente de 1 vetores escolha. O significado, medições PIV de alta velocidade, ou cinematográfica torna-se evidente a partir de uma inspeção de uma seqüência temporal de imagens de fluxo. Velocidade instantânea (V i), e a flutuação da velocidade (V &#39;), campos de vectores, no início, meio e fim da sequência de gravação são mostradas na Figura 3. Usando uma decomposição de Reynolds, V i é a soma do campo de velocidade média ( <img alt="Equação" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> ) E V 10. Para esta experiência, <img alt="Equação" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559eq2.jpg" /> foi determinada pelo temporal média de todas as imagens na seqüência. Os campos instantâneos vetor atravésa seqüência de gravação são muito semelhantes e mostram o fluxo de movimento da esquerda para a direita. Estes resultados também indicam que o fluxo é essencialmente na direcção horizontal uma vez que o componente de velocidade horizontal (u) é muito maior do que o componente de velocidade vertical (V). Os campos de vectores de flutuação também indicam que as flutuações de velocidade horizontal (u &#39;) são maiores do que as flutuações de velocidade vertical (V&#39;). No entanto, as flutuações também indicam que o fluxo está a abrandar desde u &#39;inverte a sua direcção, durante a sequência de gravação. O tempo médio de u e instantânea - perfis em vários momentos diferentes durante a sequência de gravação são mostradas na Figura 4, e verificar se o fluxo é abrandar ao longo do tempo. O u - perfis quere determinada calculando a média de quatro colunas do vetor adjacentes em conjunto para melhorar a significância estatística dos resultados perto da parede. O procedimento foi utilizado em trabalhos anteriores 6,8. As barras de erro indicam duas vezes o desvio padrão das quatro colunas do vetor adjacentes. A barra de erro ocorre maior próximo da superfície da placa e confirma a dificuldade de utilizar os algoritmos de correlação PIV para as áreas de baixa densidade de sementeira. Vários algoritmos de análise são projetados para lidar com a baixa densidade de semeadura, como PTV 5,6 e abordagens de correlação por média de tempo 7,8. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig1.jpg" /> Figura 1. Montagem de bancada. <img alt="Figura 2" fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig2.jpg" /> Figura 2. Imagens partícula em um x 32 pixels de interrogação 32, perto da parede, a uma) t = 0,2 ms e b) t = 0,4 ms. As dimensões físicas da janela de interrogação são 96 x 2 96 mM. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig3.jpg" /> Figura 3 à esquerda:. Instantânea (V i), e à direita: flutuação (V &#39;) campos de velocidade no início, meio e fim da sequência de gravação. Campos vetoriais são compostos inteiramente de vetores de primeira escolha. Um subconjunto mais pequeno dos campos de vector é mostrado para maior clareza. Os campos i V indicar o fluxo da esquerda para a direita, enquanto V &#39;direção inversa. Por favor, note que apenas a cada quarta coluna vetor na direção horizontal é mostrado para maior clareza. Adicionalmente, A escala de velocidade entre os domínios V &#39;i e V é diferente, tal como indicado no canto superior esquerdo de cada imagem. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/50559/50559fig4.jpg" /> Figura 4. Velocidade perfis horizontais (u) em diferentes momentos ao longo do fluxo. U tempo médio - perfil é mostrado com círculos. As barras de erro mostrados em t = 0,1 ms perfil são representativos de barras de erro para todas as outras vezes. A evolução temporal dos perfis U - mostra uma diminuição do fluxo ao longo do tempo.

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High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Um procedimento para o estudo de fluxos transitórios perto das fronteiras com alta resolução, de alta velocidade velocimetria por imagem de partículas (PIV) é descrito aqui. PIV é uma técnica de medição não-intrusiva aplicável a qualquer fluxo opticamente acessíveis por meio da otimização vários constrangimentos de parâmetros, tais como as propriedades de imagem e gravação, a folha de propriedades do laser, e algoritmos de análise.

Alta velocidade da partícula Velocimetry Imagem perto de superfícies

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 ...

high-speed-particle-image-velocimetry-near-surfaces

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32.9K visualizações.  University of Michigan. Um procedimento para o estudo de fluxos transitórios perto das fronteiras com alta resolução, de alta velocidade velocimetria por imagem de partículas (PIV) é descrito aqui. PIV é uma técnica de medição não-intrusiva aplicável a qualquer fluxo opticamente acessíveis por meio da otimização vários constrangimentos de parâmetros, tais como as propriedades de imagem e gravação, a folha de propriedades do laser, e algoritmos de análise.

Vídeo: High-speed Particle Image Velocimetry Near Surfaces

Echo Particle Image Velocimetry

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

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

Echo Velocimetria por Imagem de Partículas

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

Engenharia

Probing and Mapping Electrode Surfaces in Solid Oxide Fuel Cells

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

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

Sondagem e Mapeamento superfície do eletrodo em células a combustível de óxido sólido

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

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

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

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

Fabricação de Nano-engenharia transparentes Óxidos Realização por deposição por laser pulsado

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

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

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

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

De alta resolução, de alta velocidade, de imagens de vídeo tridimensional com Franja Digital Técnicas de Projeção

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

Monolayer Contact Doping of Silicon Surfaces and Nanowires Using Organophosphorus Compounds

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

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

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

Visualization of High Speed Liquid Jet Impaction on a Moving Surface

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

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

Visualização de alta velocidade líquido Jet impactação sobre uma superfície móvel

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

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

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

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

Desenvolvimento de uma instalação experimental para a medição do coeficiente de restituição sob condições de vácuo

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

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

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

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

Tridimensional Velocímetro de Partículas de Rastreamento for Applications Turbulência: Case de um fluxo de 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 ...

Evanescent Field Based Photoacoustics: Optical Property Evaluation at Surfaces

Here, we present a protocol to estimate material and surface optical properties using the photoacoustic effect combined with total internal reflection. Optical property evaluation of thin films and the surfaces of bulk materials is an important step in understanding new optical material systems and their applications. The method presented can estimate thickness, refractive index, and use absorptive properties of materials for detection. This metrology system uses evanescent field-based photoacoustics (EFPA), a field of research based upon the interaction of an evanescent field with the photoacoustic effect. This interaction and its resulting family of techniques allow the technique to probe optical properties within a few hundred nanometers of the sample surface. This optical near field allows for the highly accurate estimation of material properties on the same scale as the field itself such as refractive index and film thickness. With the use of EFPA and its sub techniques such as total internal reflection photoacoustic spectroscopy (TIRPAS) and optical tunneling photoacoustic spectroscopy (OTPAS), it is possible to evaluate a material at the nanoscale in a consolidated instrument without the need for many instruments and experiments that may be cost prohibitive.

Here we present a protocol to estimate material and surface optical properties using the photoacoustic effect combined with total internal reflection. This technique evanescent field-based photoacoustics can be used to create a photoacoustic metrology system to estimate materials&#39; thicknesses, bulk and thin film refractive indices, and explore their optical properties.

Evanescente Campo photoacoustics Baseado: Avaliação da Propriedade óptica a Surfaces

Here, we present a protocol to estimate material and surface optical properties using the photoacoustic effect combined with total internal reflection. ...

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

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

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

Espectrômetro de espalhamento Brillouin estimulado assemelhace de alta velocidade para análise de Material

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