PIV(Particle image velocimetry) presents the flow velocity of whole flow fields in a fraction of a second. Conventional PIV method uses two optical axis configuration during the image grabbing process. That is, the illumination plane and the recording plane must be parallel. This configuration is very natural to grab the whole field without the image distortion. In the real problem, it is often to meet the situation which this configuration is hard to be fulfilled. In this study, we developed new PIV method which only uses single optical axis to grab the particle images. This new PIV method become possible by utilizing the scanning method similar to echo PIV technique. One particle image of scanning PIV consists of scanned several line images and by repeating this scanning process, two particle images were grabbed and processed to produce the velocity vectors.
Conventional PIV method uses two optical axis configuration during the image grabbing process. That is, the illumination plane and the recording plane must be parallel. This configuration is very natural to grab the whole field without the image distortion. In the real problem, it is often to meet the situation when this configuration is hard to be fulfilled. In the present study, the new PIV method which uses only single optical axis to grab the particle images is developed. This new PIV method becomes possible by utilizing the scanning method similar to the echo PIV technique. One particle image of the scanning PIV consists of scanned several line images and by repeating this scanning process, two particle images were grabbed and processed to produce the velocity vectors. An optimization study was performed to find parameters which minimize the measurement errors. The effects of particle diameter, beam overlap ratio and particle number density were investigated.
The hierarchical recursive local-correlation PIV algorithm with CBC (correlation based correction) method was employed to increase the spatial resolution of PIV results and to reduce error vectors. The performance of this new PIV algorithm was tested using synthetic images, PIV standard images of Visualization Society of Japan, real flows including ventilation flow inside a vehicle passenger compartment and wake behind a circular cylinder with riblet surface. As a result, most spurious vectors were suppressed by employing the CBC method, the hierarchical recursive correlation algorithm improved the sub-pixel accuracy of PIV results by decreasing the interrogation window size and Increased spatial resolution significantly. However, with recursively decreasing of interrogation window size, the SNR (signal-to-noise ratio) in the correlation plane was decreased and number of spurious vectors was increased. Therefore, compromised determination of optimal interrogation window size is required for given flow images, the performance of recursive algorithm is also discussed from a viewpoint of recovery ratio and error ratio in the paper.
Variations of temperature and velocity fields in a Hele-Shaw Convection Cell (HSC) were measured using a holographic interferometry and PIV technique with varying Rayleigh number. Experimental results show a steady flow pattern at low Rayleigh numbers and a time-dependent periodic flow at high Rayleigh numbers. Two different measurement methods of holographic interferometry, double-exposure method and real-time method, were employed to measure the temperature field variations of HSC convective flow. In the double-exposure method, unwanted waves can be eliminated and reconstruction images are clear, but transient flow structure cannot be observed clearly. On the other hand, transient flow can be observed and reconstructed well using the real-time method. PIV results show that flow inside the HSC is periodic and the oscillating state is well matched with the temperature field results. The holographic interferometry and PIV techniques employed in this study are useful for analyzing the unsteady convective thermal fluid flows.
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced from out-of$.$plane velocity components using a stereoscopic matching method. Most industrial fluid flows are three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Miniature Stereo-PIV(MSPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some primitive experimental results of the Miniature Stereo-PIV system. The Miniature Stereo-PIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Miniature Stereo-PIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제18권3호
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pp.34-42
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1994
The present study is aimed to improve the PIV performance by suggesting a two-frame particle identification technique and by introducing estimation method of wall pressure distribution from the velocity data. Adopted image processing system consists of one commercial image board slit into a personal computer, 2-D sheet light generator, flow picture recording apparatus and related particle identification software. A revised particle tracking method essential to PIV performance is obtained by particle centroid correlation pairing (CCP) and its effectiveness is ascertained by comparison with multi-frame identification.
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.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.25-32
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2004
The new algorithm for higher performance of dynamic PIV has been proposed. Present study considered mathematical basis of PIV analysis for multiple-time-step images and it enables us to analyze the high time-resolution PIV, which is obtained by dynamic PIV system. Conventional single pair image PIV analysis gives us the velocity field data in each time step but it sometimes contains unnecessary information of target flow. Present technique utilize multi-time step correlation information, and it is analyzed.
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.
A novel method for simultaneously measuring the fluid velocity and the large particle velocity in a particle-containing fluid flow is developed in this study. In this method, the fluid velocity and the large particle velocity are measured by PIV and PTV, respectively. The PIV and PTV images are obtained from the same flow images. Since a PIV result represents the average displacement of all particles in an interrogation area, it will include an error caused by the relative displacement between the large particles and the fluid. In order to reduce the false influence of large particles on the PIV calculation, the mean brightness of small PIV particle images is substituted to the locations of large particles in the PIV images. The simulation results showed that the new method significantly reduces the PIV error caused by the large particles even at the case where the large particles occupy area fraction as large as $20\%$ of the full image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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