Bu çalışma, Leonardo P. Chamorro start-up paketinin bir parçası olarak Makine Bilimi ve Mühendisliği, Urbana-Champaign Illinois Üniversitesi Bölümü tarafından desteklenmiştir.

1. Laboratuvar Güvenliği <ol><li> Seçilen aydınlatma kaynağının emniyet kurallarına (örneğin lazer, endüstriyel LED, halojen) gözden geçirin. Not: Bu deneyde, beş 250 Watt halojen spot bir dizi aydınlatma olarak kullanılır. aşağıdaki gibi bu ışık kaynağı temel güvenlik ve öneri yönleri açıklanmıştır. <ol><li> yüksek sıcaklıklarda (~ 3.000 K renk sıcaklığı) çalışmasına halojen ışıkları ile doğrudan temastan kaçının. </li><li> söz konusu akışını ısıtma önlemek için, veri satın alırken sadece AÇIK ışığı tutun. </li><li> her türlü kağıt dahil olmak üzere, ışık kaynağına yakın uzak bütün yanabilir malzemelerini saklayın. </li></ol></li></ol> 2. Deney Seti-up <ol><li> Uygun Lens seçin <ol><li> Kalibrasyon sorunları önlemek için düşük sapma ile bir lens seçin. Tavsiye edilen mercek tipleri telefoto ya da mikro lensler vardır. </li><li> Lens obj içinde istenen alan-view (FOV) kapsar emin olunEKT mesafe, O, gerekli büyütme, M tahmin ederek. Not: Büyütme FOV kamera çipi uzunluğunun oranı ve nesne mesafe, merceğin odak uzaklığını O = f (1 / M + 1) olarak hesaplanabilir. Bu deneyde, kamera çipi uzunluğu 20.34 mm ve buna tekabül eden FOV veya birincil aynası sınırlı nesne mesafesi O ≤250 mm 50 mm &#39;dir. (Nesne mesafesi nedeniyle kamera ve görünüm ayırıcı monte edilir sürgünün sonlu uzunluğa tutulmuştur.) Büyütme M = 20.34 / 50 = 0.41 ve nesne mesafe verilen yelpazesi ile yaklaşık odak uzaklığı f olan ≤72.7 mm. Bu durumda, 60 mm&#39;lik bir odak uzunluğuna sahip bir mikro lens F / 2.8D odak oranı ile kullanılır. </li></ol></li><li> Mount View Splitter ile Kamera ayarlayın ve. <ol><li> mir kaydırarak sorgulama hacminin bu birincil ayna merkezini SeviyeDikey montaj sonrası boyunca ror ve sonrası tutucu ile ayna sabitleme. Bu adım ikincil aynalar yüklemeden önce gerçekleştirilir unutmayın. </li><li> kamera monte ve birincil aynanın merkezi ile görüntü tesadüf merkezini ayarlamak. </li><li> sadece kayıt yazılımı ayarını ilgi (ROI) bölgesini kontrol ederek birincil ayna kapsayacak şekilde kamera görüntüsü genişliğini ve yüksekliğini ayarlayın. Bu süreç görüntü boyutu ve görüntü gürültüsünü azaltmak için olduğunu. Not: Bu deneyde, birinci aynanın boyutu 5 x 5 cm2 (1.728 x 1.728 piksel). </li><li> bir (özel) 3D kalibrasyon hedefi tasarlayın. Bu bütün soruşturma hacmini zarfın içine koymalıdır. splitter her görünüm düzgün bir kalibrasyon izin tüm hedef işaretleri yakalar emin olun. Not: Bu gösteride, hedef vero geri plastik kullanarak 3D Baskılı oldu. 1 mm çapında beyaz hedef noktalarını separat ile boyut 35 x 35 x 30 mm3 bir merdiven benzeri bir şekle sahiptir2.5 mm, 5 mm, dikey akım içerisinde ve hesap edilen açıklık yönde 10 mm ed. o oluklu göre bir kalibrasyon modeli ve kameraların yerine projeler olarak hedefin doğru geometrisi çok önemlidir. </li></ol></li><li> Sorgulama Cilt içine Kalibrasyon Hedef yerleştirin. <ol><li> Kameraya doğru bakan bir yükseklik ayarlı platform üzerinde kalibrasyon hedefini yerleştirin. </li><li> Hedef platform yüksekliğini ayarlayarak sorgulama hacminin merkezi ile kalibrasyon hedefin merkezine yüksekliğini maç. Not: Bu örnekte, kalibrasyon hedefin merkez işareti jet nozul merkezinde 20 cm yüksekliğinde tesviye edilir. Bir kabarcık seviye göstergesi hedefi seviyesine kullanılabilir. </li></ol></li><li> Dağı ve Dört görünüm Splitter İkincil Aynalar ayarlayın. <ol><li> tam yakalama sağlayan sorgulama bir mesafede birincil ayna bulun. Bu (Figür bu gösteri için 0.2 me 1). </li><li> Birincil ayna her iki tarafında kamera görünümü kabaca bir ikincil ayna ile aynı hizaya onun yaklaşık pozisyonunda, ikincil ayna monte edin. İkincil aynanın dikey montaj yazılan sabitlemek ikincil ayna sabitleyin. </li><li> Diğer üç aynalar için bu işlemi tekrarlayın. Birincil ayna ile ilgili tüm ikincil aynalar geometrik simetri kontrol edin. </li><li> Dört görüş her bütün kalibrasyon hedefi kapsayan sağlamak için ikincil ayna ayna monte ayarlayarak nihai ayarlamalar yapın. aynalar konumlarını ve açıları kontrol etmek için bir etkili yolu, her görünümün görüntü yolunu görselleştirmek için bir lazer işaretleyici kullanmaktır. </li><li> bir ayna hareket ettirerek alt görüntülerin üst üste olup olmadığını kontrol edin. Not: Sadece bir görünüm değişirse, o zaman örtüşen bölge yok denecek kadar azdır. Aksi takdirde, tekrar örtüşen bölge minimize kadar 2.4.5 için 2.4.2 adımları. </li></ol></li><li> (Işık kaynağı yerleştirins doğrudan sorgulama hacmi bakan). kamera sensörü üzerinde zarar görmemesi için ışığı ayarlarken kamera örtülü olması emin olun. <ol><li> ışık kaynağı eşit tüm soruşturma hacmi üzerine dağıtılmış olup olmadığını kontrol edin. </li><li> Gerekirse ışık kaynakları altında doğrudan bir büyütme merceğini koyarak, ışık yoğunluğunu artırır. Not: Bu deneyde, odak mesafesi f 0 = 450 mm bir dışbükey büyütme merceği aydınlatma yoğunlaştırmak için kullanılır. </li></ol></li></ol> 3. Set-up Optimizasyon <ol><li> açın ve Görüntü Kalitesi artırmak için Kamera Ayarlar ayarlayın. <ol><li> Birincil ayna aracılığıyla yansıması eşit ikincil ayna dört görünümlerde odaklı kadar objektif büyütme ayarlayın. </li><li> görünüm splitter görüntüleri simetrik olup olmadığını kontrol edin ve dört görünümleri kalibrasyon hedef görüntünün simetri gözlemleyerek sorgulama hacmini yakalamak. </li><li> Kameradan yakın ve uzak kalibrasyon hedef noktalarını yakalamak için f-sayısını ayarlayın. Not: Bu kamera yalnızca sorgulama hacminin derinlemesine izli parçacıkları yakalamak için olanak sağlar. Bu örnekte, K-değeri 11 olan. </li><li> 550 Hz (o bkz, özellikle uygulamaya bağlıdır) olarak istenen kare hızını ayarlamak ve kayıt yazılımı buna göre ışık duyarlılığını en üst düzeye çıkarmak. </li></ol></li><li> canlı kamera görüntüsü ile dağıtıcının her görünümde parçacık yoğunluğu farkını gözlemleyerek birincil ayna her görünümde aydınlatma kontrol edin. Not: Birden fazla ışık kaynakları sorgulama hacmini aydınlatmak için kullanılması durumunda, splitter her görünümde farklılıklar var muhtemeldir. aydınlatma üst gelir çünkü bu deneyde, üst iki ikincil ayna daha az ışık aldı. kanalet altındaki düz bir ayna kullanımı ışık farklılıkları azaltmak için yardımcı olabilirgörünümler arasında. </li><li> 3D-PTV ışık kaynakları kullanmadan önce odasında arka plan ışıkları kapatın. </li><li> Daha iyi parçacıklar ışık yayılımı yakalamak için kamera G &amp; B seviyesini ayarlayın. Çeşitli G &amp; B düzeyleri ile çeşitli kısa dizileri kaydedin ve parçacık yörüngeleri dağılımını ve yoğunluğunu gözlemleyerek optimum olanı bulmak. Not: Bu deneyde, G &amp; B seviyesinde aralığı 0-500 oldu ve siyah (B) seviyesi orta görüntüyü yükseltmek için, oysa, kazanç (G) kuruldu orta, 300 sönük ışık yayılımı aydınlatmak için, 500 için kuruldu sinyaller ve önlemek görüntüyü aşırı aydınlatmak. </li></ol> 4. Kalibrasyon <ol><li> izli parçacıkları eklemeden önce soruşturma hacmi kalibrasyon hedefini yerleştirin ve birkaç kalibrasyon görüntüleri alır. Hedefi aydınlatmak için bir sönük ışık kaynağı (örneğin LED flaş ışığı) kullanın. </li><li> dört bağımsız alt görüntü içine kalibrasyon görüntü bölün ve bakın içeren bir metin dosyası yapmakence hedef işaretlerinin pozisyonları koordine ederler. OpenPTV yazılımı (http://www.openptv.net) bu amaç için kullanılır. Not: ileriye işleme çoklu kamera set-up kullanan kullanıcılara aynıdır. </li><li> görüntü ve yazılım &#39;Cal&#39; klasöründe adım 4.2 &#39;de elde edilen metin dosyasını kaydettikten sonra kalibrasyon işlemini başlatmak için&#39; kalibrasyon oluştur &#39;sekmesini tıklayın. </li><li> &#39;Düzenleme kalibrasyon parametreleri&#39; sekmesini tıklayın ve her bölünmüş görünüm merkezi ve kalibrasyon hedefin kökeni arasındaki büyütme, dönme açıları ve mesafe tanımlamak için &#39;Kalibrasyon Oryantasyon Parametreler&#39; sekmesini seçin. Not: ilk satır x, y, z yönünde kamera sensörüne kökenli kalibrasyon hedeften mesafedir. İkinci satır x, y, z eksenleri etrafında radyan açıları, gösterir. Daha sonra, bir 3 3 veri döndürme matrisini temsil eder. Ardından, aşağıdaki iki satır x iğne deliği mesafeleri ve <em&gt; y görüntü merkezi (mm) ve fokal mesafeden eksenleri. Son satır x, y, z yönünde kökenli hedef bakımından kanalet cam konumunu içerir. </li><li> &#39;Tahmin&#39; noktaları tespit hedef noktaları ile uyumlu olmasını araştırmak için &#39;Algılama&#39; ve &#39;Göster ilk tahmin tıklayın. </li><li> &#39;Guess&#39; işaret edene kadar dört görünümleri için yineleyin 4.4 Kalibrasyon görüntüleri seti ile uyumludur. </li><li> sorgulama hacminin yönünü yeniden &#39;Yön&#39; tıklayın. Not: Kalibrasyon lens bozulma ve afin dönüşümü ayarlayarak geliştirilebilir. Şimdi, soruşturma hacmi kalibre ve verileri işlemek için hazırdır. Ek bilgi için yazarın tezini 36 kalibrasyon süreci bakın. </li></ol> 5. Akış Ayarı / Veri Toplama <ol><li> kare oranı, bir her kamera görüntüsü yakalanan parçacıkların maksimum tutarı tahmind maksimum akış hızı. Bu gösteri, referans hızı U ≈ 0.4 m / sn, kare oranı 550 Hz ve ~ 4 x 4 x 4 cm 3 sorgulama birimdir. Bu ~ kare başına 1.000 parçacıklar sonuçlandı. </li><li> 3. adımda elde optimize edilmiş ayarlar ile kamerayı açın. </li><li> tohumlama parçacıkları ekleme ve sabit duruma ulaşıldıktan akışına izin vermek için çok ortalama ikamet süresi bekleyin. Gerekirse daha fazla parçacıkları ekleyin ancak belirsizlikleri neden olabilir adımda 5.1, tahmini yüksek ekim yoğunluğu, kaçının. Not: Bu örnekte, ~ 1.1 g / cm3 yoğunluk, 100 m gümüş kaplamalı içi boş seramik küreler 1.6 g sıvı ortam (2 x 0.4 x 0.4 m 3) için tohum olarak kullanılırlar. </li><li> Akış görüntülerin istenilen numarasını kaydedin. Not: Bu deneyde, 550 Hz 9000 görüntüler kayıt yazılımı kullanılarak ele geçirildi. kamera ve / veya görünümü ayırıcı (hatta hafif bir hareket ağır sonuçları etkileyebilir) taşınırsa tekrarlayın 5.3 2.4 adımları tekrarlayın. </li></ol> 6. Veri İşleme (Via OpenPTV Yazılımı) <ol><li> dört bağımsız alt görüntü içine adım 5.4 &#39;de elde edilen ham görüntü bölün. </li><li> Dört görünümlerinden ilk görüntüleri yüklemek için &#39;Başlat&#39; sekmesi altında &#39;Init / yeniden tıklayın. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; dizini sağ tıklatın ve kameralar, kırılma endeksleri, parçacık tanıma, yazışmalar için sıra görüntü, gözlem hacmi ve kriterlerin sayısı &#39;Ana Parametreler&#39; kontrol numarasını tıklatın. <ol><li> &#39;Genel&#39; sekmesi altında deney için kullanılan kameralar (kez) sayısını tanımlayın. Bu deneyde, 4 olarak kamera sayısını ayarlayın. </li><li> &#39;Kırılma indeksleri&#39; sekmesi altında kamera görüntüsü boyunca kırılma indeksleri tanımlayın. </li><li> &#39;Partikül tanıma&#39; sekmesinin altındaki dört görünümlerde parçacık tespiti sayısını optimize etmek için min ve piksel tespiti yanı sıra gri değer eşiğinin maksimum sayıda tanımlayın. Piksel de bir minimum ve maksimum sayılarrunma ve gri eşik parçacık tespiti için piksel boyutunu ve parlaklık seviyesini belirler. Bu odak dışı gürültü ve partikülleri ortadan kaldırır. </li><li> &#39;Dizisi işleme Parametreleri&#39; başlığı altında sürecine görüntü sayısını tanımlayın. </li><li> &#39;Gözlem Hacmi&#39; sekmesinin altındaki gözlem seviyesini tanımlar. </li><li> Stereo eşleme için toplam bant parametresinin (mm) de dahil olmak üzere &#39;yazışmalar için Kriterleri&#39; başlığı altında yazışmalar korelasyon tanımlayın. </li></ol></li><li> &#39;Preprocess&#39; sekmesi altında &#39;Yüksek geçiş filtresi tıklayın. Bu dört görünümlerinde parçacıklar ışık saçılması yoğunlaştırır. </li><li> Dört görünümleri için sub-pixel düzeyinde tespit parçacıkların ağırlık merkezini belirlemek için &#39;Parçacık Algılama tıklayın. Adımı yineleyin 5.1 hesaplanan parçacıkların beklenen sayıda benzer algılanan parçacıkların sayısı kadar 6.2 ve 6.3 adımları tekrarlayın. </li><li> stereoskopik corresponden kurmak için &#39;yazışmalar tıklayınHer görünümde ces. Not: Algılanan parçacıkların 3D konumunu yeniden kurmak için, yazışmalar üç görüşlerinden en azından tespit edilmelidir. </li><li> Kalibrasyon dayalı tespit parçacık 3D pozisyon elde etmek &#39;3D pozisyonlarını tıklayın. </li><li> adımlar tüm görüntü dizileri için 6.7 6.4 den işlemi tekrarlamak &#39;ekran olmadan Sırası tıklayın. Not: Bu bir sekme ayrılmış metin dosyası formatı ile çerçeve tespit parçacıkların bir özetini içeren her görüntü kümesi için bir &#39;rt_is&#39; dosyası oluşturur. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; dizini sağ tıklatın ve izleme için aday parçacıkları aramak için, (aa / çerçevede örneğin dvxmin ve dvymin) yarıçapı küre, parametrelerini tanımlamak için &#39;Takip Parametreleri&#39; tıklayın. </li><li> Adım 6.7 &#39;de elde edilen yeniden parçacıkların parçacık kimlik (ID) tanımlamak için&#39; ekran olmadan İzleme &#39;seçeneğini tıklayın. Not: Bu dört kare öngörü kullanarak izlemek için bitişik karelik bir dizi ilişkilendirirtor belirleyicisi-düzeltme şeması 24. Bu süreç çerçevesinde tespit parçacıkların izleme bilgilerini içeren her görüntü kümesi için bir ptv_is dosyası oluşturur; İlk iki sütun sırasıyla önceki çerçevede ve bir sonraki karede parçacık kimliğini gösterir. </li><li> Her kamera görünümünde yörüngeleri görselleştirmek için &#39;Show yörüngeleri tıklayın. </li></ol> 7. Post Processing (optative) Not: Erişim ve post-processing türü bireysel ihtiyaçlarına bağlıdır ve bu nedenle, özelleştirilebilir vardır. Burada, nokta baz hesaplamaları kısaca bir örnek olarak tarif edilmektedir. <ol><li> (Matlab aracılığıyla) Lagrange Çerçevede veri edinin. <ol><li> Ptv_is dosyalarından her parçacığın ve bununla ilişkili kimliği 3D pozisyonunu ayıklayın. Bu yörüngeleri yeniden görüntü dizileri arasında tespit edilen parçacıklar bağlayan sağlar. </li><li> Her bir yörünge için verilen kare hızı ile ilgili hız ve parçacıkların hızlandırılmasını hesaplayın.Bu gösteri, parçacıkların hız ve ivme hareketli bir küp spline 34, 37 ile pozisyon sinyali filtreleme low-pass edilerek hesaplanır. </li><li> 3D pozisyonları, 3D hızları, 3D hızlanma ve zaman damgası yanı sıra her bir yörünge yörünge kimliğini içeren alanlar ile bir yapı dizisi biçimi olun. Bu veri formatında, yapı dizisinin uzunluğu yörüngeleri sayısını temsil eder. </li></ol></li><li> (Matlab aracılığıyla) Euler Frame veri edinin. <ol><li> Her parçacığın zaman damgası kullanılarak zamansal birine yapı dizisi (adım 7.1.3) Transform. Bu aşamada 7.1.3 elde edilen benzer bir yapı dizisi yapısını oluşturur, ancak yapı dizinin uzunluğu şimdi bu deneyde 9.000 olan çerçeve numaralarını temsil eder. </li><li> Euler koordinatlarda anlık hız alanları elde etmek için her zaman dilimi için üç boyutlu ızgara içine zamansal yapı dizisi katmak. Bu gösteri, griddata eğlenceMatlab ction interpolasyon yapmak için kullanılır. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<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>

Yazarlar hiçbir rakip mali ilgi var olduğunu beyan ederiz.

<html> 3D-PTV diğerleri arasında aort topoloji 28 gibi düşük bir atmosferde 25, kapalı hava dağılımı 26 veya pulsatil akımları büyük ölçekli çalkantılı hareketler olarak türbülanslı akışların çeşitli karmaşık fizik çözülmeye büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, avantaj ve sınırlamaları olarak tecrübe anlaşılması potansiyelini arttırmak için gereklidir. Deneme yanılma ön test ve kare hızı, aydınlatma kaynağı, G &amp; B seviyesi...

Çalkantılı jet akımları mühendislik uygulamalarında her yerde vardır. Bu tür akımların detaylı karakterizasyonu elektronik mikro ölçekli cihazlara büyük ölçekli çevre deşarj sistemleri kapsayan pratik sorunlara geniş bir yelpazede çok önemlidir. 4 - Çünkü geniş bir dizi uygulamalar üzerindeki etkisi, jet akımları derinlemesine 1&#39;de incelenmiştir. Hotwire Anemometry dahil birçok deneysel teknikler, 4-8, Laser Doppler Akımları (LDV) 4, 9-12 ve Parçacık Görüntü Akımları (PIV) 12 - 16 jet Reynolds sayıları ve sınır geniş bir yelpazede akar karakterize etmek için kullanılmıştır koşullar. Son zamanlarda, bir kaç çalışmada jet 17 akar 18, çalkantılı / olmayan çalkantılı bir arayüz incelemek için 3D-PTV kullanılarak yapılmıştır. 3D-PTV kompleks, türbülanslı fi tanımlamak için özellikle uygun olan bir teknik olduğunufarklı bir perspektiften elds. Bu çoklu görüntülü stereoskopi kullanarak bir referans Lagrange çerçeve içinde bir hacim içinde parçacık yörüngeleri yeniden izin verir. Tekniği ilk Chang 19 tarafından tanıtıldı ve daha Racca ve Dewey 20 tarafından geliştirilmiştir. 24 - O zamandan beri, birçok yenilik 3D-PTV algoritması ve deneysel kurulum 21 yapılmıştır. Bu başarıları ve önceki çalışmalar ile, sistem başarıyla gibi 4 mx 2 mx 2 m 25, kapalı hava akımı alan 26 bir etki alanında büyük ölçekli akışkan hareketi gibi çeşitli sıvı olguları incelemek için kullanılır olmuştur, pulsatil 27 ve aort kan akımı 28 akar . 3D-PTV ölçüm çalışma prensibi veri toplama sistemi kurulumu, kayıt / ön işleme, kalibrasyon, 3D yazışmalar, zamansal izleme ve post-processing oluşur. Doğru bir kalibrasyon partikül pozisyonunun hassas bir şekilde tespit eders. Üçten fazla resim görünümleri tespit parçacıkların yazışma Epipolar geometri dayalı bir 3D parçacık pozisyon yeniden inşası için izin verir. Ardışık görüntü çerçevesinden gelen bir bağlantı parçacık yörüngeleri (t) tanımlayan bir geçici ayarı ile sonuçlanır. 3D-PTV sistem optimizasyonu çoklu partikül izlenebilirlik olasılığını arttırmak için gereklidir. optimizasyon ilk adım, yüksek hızlı kameralar, aydınlatma kaynağı ve tohumlama parçacıkların özellikleri de dahil olmak uygun bir veri toplama sistemi elde etmektir. sorgulama hacminin büyüklüğü ile birlikte kamera çözünürlüğü, bu nedenle, piksel boyutunu tanımlayan ve tek bir pikselden daha büyük olmalıdır gerekli tohumlama partikül boyutu. Tespit edilen parçacıkların sentroidler parlaklık 21 ile ağırlıklandırılmış parçacık piksel ortalama konumunu alarak alt piksel doğruluk ile tahmin edilmektedir. Kameranın kare hızı yakından associat edilirReynolds sayısı ve tespit edilen parçacıklar bağlamak için yeteneği ile ed. Daha yüksek kare hızı görüntüler arasında ortalama yer değiştirme parçacıkların ortalama ayrılmasını aştığında izleme zorlaşır çünkü daha hızlı akar veya parçacıkların daha büyük bir sayı çözümlemek için izin verir. Enstantane hızı, diyafram ve hassasiyet görüntü yakalama dikkate üç faktörlerdir. Deklanşör hızı yeterince hızlı olmalı parçacık ağırlık merkezi konumunun belirsizliği azaltan bir parçacık, etrafında bulanıklık aza indirmek için. Kamera diyafram hacminin dışındaki parçacıkların saptanması olasılığını azaltmak için sorgulama hacminin alan derinliği ayarlanmalıdır. Bir kameranın maksimum hassasiyet sabit olduğundan, kare hızı arttıkça, gerekli ışık buna bağlı olarak yükselecektir parçacıkları aydınlatmak için gerekli. PIV aksine, karmaşık optik ayarları ve yüksek güçlü lazerler kesinlikle sürece ışık kaynağı yeterince scat olduğu gibi, 3D-PTV gerekli değildirkameraya izleyici parçacıklardan Gürler. Sürekli LED veya halojen lambalar senkronizasyon 21 ihtiyacını bypass iyi maliyet-etkin seçenekler bulunmaktadır. 3D-PTV olarak, diğer optik akış ölçüm teknikleri gibi, iz parçacık hızı yerel anlık akışkan hızı 29 olduğu varsayılır. Ancak, bu boş çapı ve atalet ideal izleyiciler için sadece bir durumdur; izleyici parçacıklar yeterince büyük bir kamera tarafından yakalanan olmalıdır. Sonlu bir parçacığın aslına Stokes Sayısının t belirlenebilir parçacıkların gevşeme süresi ölçek oranı ve ilgi türbülans zaman ölçeği, yani. Genel olarak, t t 1&#39;den büyük ölçüde daha küçük olmalıdır ≤0.1 akış izleme hata% 1 ila 30 altında bulunmaktadır. Derinlemesine tartışma Mei ve ark bulunabilir 29 -. 31 </sup&gt;. 3D-PTV deney için tavsiye edilen parçacık boyutu ışık kaynağı ve kamera duyarlılığına bağlı olarak değişiklik gösterir. Halojen veya ışık kaynakları olarak LED lambaları ile nispeten büyük parçacıklar (örneğin, 50-200 um) daha küçük partiküller ise 32, (örneğin, 1-50 um) 33, 34 (yüksek güçlü bir lazer kullanılabilir, örneğin 80-100 Watt kullanılan CW lazer). Belirli bir dalga boyu ışık için yüksek yansıtma sahip partiküller, halojen ışık altında kaplı gümüş gibi, bir görüntü içine iz yükseltmek olabilir. tohum yoğunluğu başarılı 3D-PTV ölçümü için bir başka önemli parametredir. parçacıkların fazla sayıda yazışmaları kurulması ve izleme belirsizlikler neden olurken kaç parçacıklar, yörüngeler düşük sayıda neden. yazışmaları kurulmasında belirsizlikler örtüşen parçacıkları ve tanımlanmış Epipolar hattı boyunca birden fazla aday tespit sayılabilir. İzleme sürecinde, belirsizlik nedeniyle yüksek seedin için<html> g yoğunluğu nedeniyle parçacıkların nispeten kısa ortalama ayrılma oluştu. İkinci aşama görüntü kalitesini arttırmak için kayıt / ön işleme optimum ayarlar olduğunu. Böyle kazanç ve siyah seviyesi (G &amp; B) olarak fotoğrafik ayarlar, görüntü kalitesini optimize önemli bir rol oynamaktadır. kazanç bir görüntünün parlaklığını güçlendirir oysa siyah seviyesi, bir görüntünün karanlık kısmında parlaklık seviyesini tanımlar. G &amp; B düzeylerinin küçük farklılıklar önemli ölçüde izlenebilirlik olasılığını etkileyebilir. Aslında, yüksek G &amp; B bir görüntü aşırı aydınlatmak ve sonunda kamera sensörüne zarar verebilir. Bunu göstermek için, akış yeniden G &amp; B düzeylerinin etkisi de bu makalede incelenmiştir. ön işleme adımında, görüntü parçacıklar ışık yayılımı vurgulamak yüksek geçiş filtresi ile filtrelenir. piksel boyutu ve gri skala sorgulama hacmi içinde parçacık algılama maksimize etmek için ayarlanır. t &quot;&gt; optimizasyon Üçüncü adım Epipolar geometri, kamera parametreleri (odak uzaklığı, ilke gelin ve distorsiyon katsayıları), ve refraktif indeks değişiklikleri dayanan stereoskopik görüntüleme, doğru kalibrasyon olduğunu. Bu süreç 3D aza indirmek için önemlidir referans hedef noktalarının yeniden hatası. Epipolar geometri hedef görüntü ve eğik açıyla (kamera ve sorgulama hacmi arasında) göreceli mesafeleri kullanır. sorgulama hacmi ile kamera görüntüsü boyunca Kırılma indeksi değişiklikleri Mass prosedüre dayanmaktadır dikkate alınabilir ve ark., 21. Bu deneyde, düzenli bir şekilde dağılmış bir hedef nokta ile 3 boyutlu bir merdiven benzeri bir yapı, bir hedef olarak kullanılır. Sadece iki resim, bir 3D parçacık konumunu belirlemek için gereklidir, ancak bir 3D-PTV deneyde, tipik olarak daha fazla kamera belirsizlikleri 21 azaltmak için kullanılır. Birden fazla yüksek hızlı kameralarla pahalı kurulumları bir alternatif viEW 3D-PTV kullanımı için Hoyer ve arkadaşları tarafından önerilen ayırıcı. 35 ve en son biyomedikal uygulamalar için Gulean ve ark., 28 ile uygulandı. görünüm ayırıcı bir piramit şeklindeki ayna (bundan sonra birincil ayna) ve dört ayarlanabilir aynalar (ikincil aynanın Bu andan) oluşur. Bu çalışmada, dört görünüm splitter ve tek bir kamera dört kameralardan stereoskopik görüntüleme taklit etmek için kullanılmıştır. Sistem bir çapa, D burada H = 1 cm ve Re, ≈ 7000 Lagrange gelen bir boru memesinin ara akış alanı tanımlamak için kullanılır ve Euler püskürtme kökenli alt yaklaşık 14,5-18,5 çap çerçeveleri.

<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 resim dizilerinin üç boyutlu kayıt kullanılarak üç boyutlu parçacıkların bir dizi Lagrange yolu izlemek amaçlayan sayısal debi ölçüm yöntemidir. bileşenleri, özellikleri, kısıtlamaları ve dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera oluşan bir 3D-PTV topoloji optimizasyon ipuçları temel açıklanan ve bu makalede tartışılmıştır. Teknik, Re ≈ 7000 bir dairesel jet ara akış alanı (5 &lt;x / D &lt;25) uygulanır. Bir Euler çerçevede Lagrange akış özellikleri ve türbülans miktarları jet kökenli aşağı on çapları ve çevresinde jet çekirdek çeşitli radyal mesafelerde tahmin edilmektedir. Lagrange özellikleri yörünge, hız ve seçilen parçacıkların hızlandırılmasını ve Frenet-Serret denkleminden elde edilen akış yolu, bir eğrilik vardır. onda bulunan bir çapraz düzlemde jet çekirdek ekseni etrafında 3D hız ve türbülans alanlarının Tahminimemesinin aşağı çapları literatür ile karşılaştırılır, ve büyük ölçekli akım içerisinde hızı hareketlerinin güç spektrumu püskürtme çekirdekten farklı radyal mesafelerde elde edilir.

Bir fotoğraf ve kurulum şematik Şekil 1 ve 2&#39;de gösterilmiştir. Kalibrasyon hedefi, referans işaretleri Şekil 3&#39;te gösterilmiştir görünüm-splitter ve 3D kalibrasyon yeniden yansır. tanınan kalibrasyon hedefleri RMS akım içerisinde x, hesap edilen açıklık y, ve derinlik z yönlerinde 7,3 mikron, 5.7 mikron ve 141.7 mm. Z -coordinate göreli olarak daha yüksek bir RMS d...

Watch this Scientific Journal Video about Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry for Turbulence Applications: Case of a Jet Flow at JoVE.com

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

Dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera dayalı üç boyutlu parçacık izleme velosimetri (3D-PTV) sistem burada tanımlanmıştır. Teknik alt ≈ 7.000 Re Reynolds sayısı on çap çevresinde dairesel bir borudan, bir jet akışı uygulanır.

Türbülans Uygulamaları için üç boyutlu Parçacık Takip Akımları: Jet Akış Örneği

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

Research

Education

JoVE Journal

JoVE Core

Engineering

Physics

Civil Engineering

Unit 1

Flow in Pipes

Motion in Two or Three Dimensions

SCIENTISTS IN ACTION

12.1K Görüntüleme.  University of Illinois at Urbana-Champaign.  Dört görünüm ayırıcı ile yüksek hızlı kamera dayalı üç boyutlu parçacık izleme velosimetri (3D-PTV) sistem burada tanımlanmıştır. Teknik alt ≈ 7.000 Re Reynolds sayısı on çap çevresinde dairesel bir borudan, bir jet akışı uygulanır. 

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

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.

Parçacık Hızı Echo

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

Mühendislik

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.

Bir Kurban bileşeni buharlaşma kullanarak üç boyutlu Mikroyapılar Yapma Süreci

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.

Yüzeyler Yakın yüksek hızlı Partikül imaj velosimetri

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.

Bir Hareketli Yüzeyde Yüksek Hızlı Sıvı Jet birikiminin Görselleştirme

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.

Multi-parçacık Phonon Confinement Modeli ile Raman Spektroskopisi kullanarak nano-kristal Boyut Dağılımı Karakterizasyonu

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.

Vakum Koşullarında Restitüsyon katsayısı ölçümü için bir deneysel Kur Geliştirilmesi

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.

Oryantasyon ve dönme hızının ölçülmesi yöntemleri türbülansına tanecikler 3D basılmış

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.

Çok ölçekli Üç boyutlu Mikroelektronik paketleri Soruşturma Sinkrotron Radyasyon Microtomography kullanma

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.

Üç boyutlu ultrasonik iğne ucu ile bir Fiber optik ultrason alıcı izleme

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.

Eş zamanlı ölçüm türbülans ve akış görüntüleme teknikleri kullanarak parçacık kinematik

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