개수로에서 혹은 수리구조물 주변에서의 흐름 및 난류 특성을 파악하기 위해서는 연직유속분포 및 수심별 평면유속분포의 측정이 필요하다. 유속분포를 측정하기 위한 방법은 음파 도플러 유속계(ADV:Acoustic Doppler Velocimetry)를 사용하는 방법과 PIV 기법을 이용하는 방법이 있다. 일반적으로 ADV는 한 지점의 유속을 시간변화에 따라 연속적으로 측정할 수 있어 난류특성의 정량적인 해석에 장점이 있으나 동시간에 여러 지점을 측정할 수 없기 때문에 난류의 공간적인 문제를 해석함에 있어서 한계가 있다. 그러나, 입자영상유속계(PIV:Particle Image Velocity)는 측정하고자 하는 단면에서 연직 횡단면의 유속분포 및 수심별 평면 유속분포 흐름장 측정이 가능하여 난류흐름의 공간적인 문제를 해석하는데 효과적일 뿐만 아니라 영상간의 시간간격을 짧게 하고, 촬영시간을 충분히 길게 한다면 개수로 내 난류특성 분석도 가능하다. 이에 본 연구의 목적은 PIV 기법을 이용하여 매끄러운 하상의 개수로에서 연직유속분포를 측정하고 그 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 본 연구에서는 첫째, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포와 3차원 전자식 유속계를 이용하여 측정한 연직유속분포를 비교 분석하였다. 둘째, 후류법칙에 의해 계산된 연직유속분포와 PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속분포의 비교를 위해 각각의 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)를 계산하고 비교하였다. 마지막으로 각 흐름 조건에 따라 수심의 변화를 주어 연직유속분포를 PIV 기법으로 측정한 후 개수로의 수심변화에 따른 연직유속의 특성을 분석하였다. 분석 결과, PIV 기법을 이용하여 측정한 연직유속 성분에 비해 3차원 전자식 유속계로 측정한 연직유속 성분이 작게 나타났고 바닥에서부터 0.2h 지점까지는 무차원 유속분포(지점 유속/지점 마찰속도)가 후류법칙과 잘 맞는 경향을 보였으나 0.2h 지점부터 수표면까지는 유속이 감소하는 현상이 나타났다.
본 논문에서는 대심도 굴착시 흙막이 벽체에 대한 실내 모형실험 결과를 다루었다. 지반의 지하수위와 벽체의 강성등의 영향인자가 흙막이 벽체 및 지반 거동에 미치는 영향에 대한 정성적 고찰을 위하여 기존 CIP 벽체와 CS-H벽체의 휨강성에 따른 상사법칙을 적용하여 제작 및 사용하여 모형실험을 수행하였으며, 실제 현장을 모사하여 버팀보 설치 및 굴착을 진행하였다. 또한 벽체, 지반 거동 분석을 위하여 PIV 분석을 수행하였으며, 벽체변위, 지반침하 및 지반 수평변위를 분석하여 지하수위가 높아질수록 벽체 강성이 작아질수록 변위가 커지는 것을 확인하였다.
Research on general particle image velocimetry (PIV) has been conducted extensively, but studies on granular PIV are relatively insufficient. In addition, the parameters used for analyzing granular PIV need to be optimized. In this study, we analyzed the error of velocity measurements based on the interrogation area (64-192 pixel), frame per second (30-120 FPS), and video resolution [ultrahigh definition (UHD) and high definition (HD)] within the velocity range typically measured in hoppers. The estimated errors of the granular PIV were below 5%, which is generally acceptable. However, considering the data reliability, the flow velocity in the hopper could be measured with less than 5% error at 120 FPS or higher in the HD resolution and 30 FPS or higher in the UHD resolution.
본 연구는 고성능 전개판을 개발하기 위하여 전개판 주변의 유동장을 계측할 수 있는 해석 방법을 제시하고자 하였다. 실험 방법으로는 CFD를 이용한 유동장의 수치 해석과 유동장의 정량적, 정성적 계측이 가능한 PIV 실험방법을 사용하였다. 본 실험에서는 전개판 주변의 가시화된 영상을 PIV 기법을 이용한 화상처리로 유동특성을 해석하였으며, 이 결과를 CFD에 의한 해석 결과와 유동 패턴을 비교하였다. 또한, 회류 수조에서의 양력 계수 및 항력계수의 계측 결과를 상호 비교 하였다. 그 결과, 수치 해석된 결과와 PIV의 실험 결과는 정성적으로 매우 잘 일치하였으며, 물리적으로 타당성을 확인할 수 있었다. 그 결과는 다음과 같다. (1) 전개판의 유동장 분석을 위하여 레이저 광원을 이용한 가시화 실험을 실시하고, PIV 기법으로 화상분석을 실시하였으며, 유동입자의 흐름으로도 충분한 정성적인 유체운동의 경향을 파악할 수 있었다 (2) PIV해석결과가 정량적인 결과이므로 이를 다양한 후처리 방법을 통해 속도벡터장, 순간 유동장, 평균 와도로 나타내어 유동장의 변화를 확인할 수 있었다. (3) 최대전개력계수가 나타난 영각 24$^{\circ}$에서 비교한 CFD와 PIV 해석 결과, 유동 패턴은 유사하였고, 두 경우 모두 전개판 후연에서 약간의 경계층 박리가 발생하였으나 양호한 흐름을 보였다. (4) PIV에 의한 속도 벡터도, 순간 유선도, 평균 와도로 후처리한 결과, 영각 24$^{\circ}$에서부터 경계층 박리 현상이 일어나기 시작하여, 영각 28$^{\circ}$이상이 되면 심하게 전연으로 발생지점이 이동하게 되고, 그 폭도 확대됨을 확인할 수 있었다.
PIV(Particle Image Velocimetry : 입자영상유속계)는 유동장에 분포된 추종입자의 위치를 영상처리에 의해 자동추적 함으로써 속도벡터를 전유동영역에 걸쳐 동시에 구할 수 있는 계측기법이다. 따라서, CFD와 같이 정량적 및 정성적으로 수치해석된 결과와 바로 비교 검토가 가능한 유일한 실험기법으로 인식되고 있다. 본 실험에서는 CFD에 의한 모형의 유체유동 특성을 분석하고 이를 회류수조에서 PIV를 이용해 모형 전개판 주위의 유체흐름을 분석하여 각 전개판 모형의 유체유동 특성을 파악하였다. (중략)
본 연구에서는 최근 유체역학 유동장 해석분야에서 각광을 받고 있는 PIV 해석기술을 이용하여 소파블럭과 인공어초 주위의 유동을 실험적으로 분석하였다. 실험에 사용된 소파블럭은 현재 현장에서 널리 채택, 운용되는 삼각뿔 tetrapod를 이용하였고 인공어초로는 원통형인 흄관어초 모형을 이용하였다. 유동장 촬영은 소형 회류수조와 아르곤 레이저, 고속 카메라 등을 이용하였다. 최종적으로 영상정보를 이용하여 PIV 해석을 실시, 실험 대상 물체 주위의 경계층(Boundary layer)영역, 박리 현상 등의 유동 특성을 조사하였다.
본 연구는 목적은 PIV 시스템을 이용하여 분기관내 유동현상을 가시화하여 분기부 영역의 유동특성을 분석하는데 있다. PIV 시스템으로 유동장을 가시화하기 위해서 분기관 모델은 투명 아크릴판으로 제작하였고 작동유체와 추적입자는 각각 물과 송화가루를 사용하였다. 유동장에서 획득된 영상으로부터 속도벡터를 얻기 위해서 입자추적방법의 1-프레임 법과 2-프레임 법, 상호상관 PIV법인 2-프레임법을 사용하였다. PIV 시스템으로 측정된 실험결과의 신뢰성을 확보하기 위해서 표면구동 캐비티 유동의 속도분포를 4-프레임법으로 얻어진 기준 실험 데이터와 비교하였다. 분기관에서 뉴턴유체의 유동현상을 효과적으로 가시화하는데 필요한 상호상관 PIV방법의 2-프레임법을 적용하는 알고리즘을 개발하였고, sub-pixel과 면적보간을 사용하여 오벡터를 제거후 최종속도벡터를 얻었다. PIV를 이용한 분기관내 유동가시와 실험결과를 신뢰할 수 있는 수치해석 결과를 이용하여 검증한 결과 PIV 실험으로 얻어진 속도벡터는 수치해석의 결과와 잘 일치하였다. PIV 실험과 수치해석 결과로부터 분기관모델의 분기점 원위부에 재순환영역이 형성됨이 확인되었고 두 다른 방법을 이용한 재순환영역의 길이와 높이는 거의 동일하였다.
Thermal flows inside a laser printer are affected by generated heat from a fuser and boards. Thus, the effect of fans has been investigated to control the thermal flows and behaviors of toners. In order to analyze the phenomena experimentally, a PIV (Particle Image Velocimetry) has been used, and then the flow inside the printer has been predicted by the CFD (Computational Fluid Dynamics) in this study to determine the efficient flow distribution by an optimum design of the printer. The determined optimum design has been confirmed by the developed PIV technique so that the efficiency of the laser printer can be improved by the proposed design.
Animation understanding and time-resolved analysis of the wake characteristic of 2-D sharp plane flows were executed by applying the multi-vision PIV to a sharp plane(three angle of attacks : $15^{\circ}, \; 30^{\circ}, \; 45^{\circ}$) submerged within a circulating water channel($Re = 2{\times}10^4$). The macroscopic shedding patterns were discussed in terms of instantaneous velocity, vorticity, velocity profile, kinetic energy, turbulent intensity, frequency analysis. Particularly, the time-averaged distribution of turbulent intensity in each experimental cases revealed separate island-like small regions magnitude of turbulent intensity was always strengthened.
영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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