Бессеточный планарный метод Particle Image Velocimetry

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.26089/NumMet.v23r420

Ключевые слова:

Particle Image Velocimetry, бессеточный метод, погрешность, пространственное разрешение

Аннотация

На сегодняшний день многопроходный метод PIV (Particle Image Velocimetry) широко используется в области экспериментальной механики жидкости и газа из-за его высокой надежности при решении практических задач. Однако он имеет известное ограничение, связанное с ошибками, возникающими при вычислении производных скорости, необходимых для деформации обрабатываемых PIV-изображений при повышении производительности метода. Поскольку количество ошибок увеличивается с применением схем более высокого порядка, на практике чаще всего ограничиваются первым порядком, что в свою очередь приводит к снижению пространственного разрешения. В данной работе предлагается метод, допускающий применение схем более чем второго порядка, что позволяет заметно повысить точность измерения скорости и ее производных и тем самым увеличить пространственное разрешение. Метод не требует восстановления ошибочных векторов скорости, позволяет избежать численного расчета производных скорости и легко применим на практике.

Авторы

Д. И. Зарипов

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

М. П. Токарев

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

А. А. Лукьянов

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• младший научный сотрудник

Д. М. Маркович

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• академик РАН

Библиографические ссылки

  1. M. P. Tokarev, D. M.  Markovich, and A. V. Bil’skii, “Adaptive Particle Image Processing Algorithms for Calculating Instantaneous Velocity Fields,” Vychisl. Tekhnol. 12 (3), 109-131 (2007).
  2. C. J. Kähler, T. Astarita, P. P. Vlachos, et al., “Main Results of the 4th International PIV Challenge,” Exp. Fluids 57 (6), 1-71 (2016).
    doi 10.1007/s00348-016-2173-1.
  3. M. Raffel, C. E. Willert, F. Scarano, et al., Particle Image Velocimetry: A Practical Guide (Springer, Cham, 2018).
  4. B. J. Kim and H. J. Sung, “A Further Assessment of Interpolation Schemes for Window Deformation in PIV,” Exp. Fluids 41 (3), 499-511 (2006).
    doi 10.1007/s00348-006-0177-y.
  5. M. P. Tokarev, Development of Algorithms and Software for Processing Images in Digital Tracer Visualization Methods , Candidate’s Dissertation in Technical Sciences (Institute of Thermophysics, Novosibirsk, 2010).
  6. H. T. Huang, H. E. Fiedler, and J. J. Wang, “Limitation and Improvement of PIV. Part I: Limitation of Conventional Techniques due to Deformation of Particle Image Patterns,” Exp. Fluids 15 (3), 168-174 (1993).
    doi 10.1007/BF00189883.
  7. H. T. Huang, H. E. Fiedler, and J. J. Wang, “Limitation and Improvement of PIV. Part II: Particle Image Distortion, a Novel Technique,” Exp. Fluids 15 (4), 263-273 (1993).
    doi 10.1007/BF00223404.
  8. F. Scarano, “Iterative Image Deformation Methods in PIV,” Meas. Sci. Technol. 13 (1), R1-R19 (2001).
    doi 10.1088/0957-0233/13/1/201.
  9. F. Scarano and M. L. Riethmuller, “Iterative Multigrid Approach in PIV Image Processing with Discrete Window Offset,” Exp. Fluids 26 (6), 513-523 (1999).
    doi 10.1007/s003480050318.
  10. F. Scarano and M. L. Riethmuller, “Advances in Iterative Multigrid PIV Image Processing,” Exp. Fluids 29 (Suppl 1), S051-S060 (2000).
    doi 10.1007/s003480070007.
  11. S. T. Wereley and C. D. Meinhart, “Second-Order Accurate Particle Image Velocimetry,” Exp. Fluids 31 (3), 258-268 (2001).
    doi 10.1007/s003480100281.
  12. L. Gui and J. M. Seiner, “An Improvement in the Nine-Point Central Difference Image Correction Method for Digital Particle Image Velocimetry Recording Evaluation,” Meas. Sci. Technol. 15 (10), 1958-1964 (2004).
    doi 10.1088/0957-0233/15/10/002.
  13. J. Westerweel, D. Dabiri, and M. Gharib, “The Effect of a Discrete Window Offset on the Accuracy of Cross-Correlation Analysis of Digital PIV Recordings,” Exp. Fluids 23 (1), 20-28 (1997).
    doi 10.1007/s003480050082.
  14. J. Chen and J. Katz, “Elimination of Peak-Locking Error in PIV Analysis Using the Correlation Mapping Method,” Meas. Sci. Technol. 16 (8), 1605-1618 (2005).
    doi 10.1088/0957-0233/16/8/010.
  15. J. Westerweel and F. Scarano, “Universal Outlier Detection for PIV Data,” Exp. Fluids 39 (6), 1096-1100 (2005).
    doi 10.1007/s00348-005-0016-6.
  16. S. Tiwari and J. Kuhnert, Grid Free Method for Solving the Poisson Equation , Volume 25 of Berichte (Fraunhofer Institut Techno- und Wirtschaftsmathematik, Kaiserslautern, 2001).
  17. M. Stanislas, K. Okamoto, C. J. Kähler, et al., “Main Results of the Third International PIV Challenge,” Exp. Fluids 45 (1), 27-71 (2008).
    doi 10.1007/s00348-008-0462-z.
  18. B. Lecordier and J. Westerweel, “The EUROPIV Synthetic Image Generator (S.I.G.),” in Particle Image Velocimetry: Recent Improvements (Springer, Berlin, 2004), pp. 145-161.
    doi 10.1007/978-3-642-18795-7_11.
  19. M. Frigo and S. G. Johnson, “The Design and Implementation of FFTW3,” Proc. IEEE 93 (2), 216-231 (2005).
    doi 10.1109/JPROC.2004.840301.

Загрузки

Опубликован

20-11-2022

Как цитировать

Зарипов Д. И., Токарев М. П., Лукьянов А. А., Маркович Д. М. Бессеточный планарный метод Particle Image Velocimetry // Вычислительные методы и программирование. 2022. 23. 328-338. doi 10.26089/NumMet.v23r420

Выпуск

Раздел

Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения