论文部分内容阅读
传统的流速测量技术只能对流场进行定点测量，且多数仪器在应用时需要接触流场，不能对测量区域内的二维流场进行无扰动测量。当流场内部的流速变化对外部干扰敏感且在空间上变化剧烈、需要测量流场的二维流速分布时，接触式的定点测量仪器己经无法满足测量要求。随着激光技术的出现和发展以及计算机技术与图像分析算法的快速发展，以激光为光源、利用激光的散射和干涉原理的流场测试技术才得以迅速的发展，出现了基于互相关分析的粒子图像测速(Particle Image Velocimetry，PIV)技术，并逐渐成为流场速度测量的主导方法之一。PIV技术是近20年发展起来的非接触流场测量技术，通过对流场图像的互相关分析获取流场运动信息，克服了接触式定点测量设备的局限性，能够进行平面二维流场的测试，是一种非常有发展前景的无扰动流场测量技术，已经成功地应用在水动力实验、空气动力实验的二维流场测量中，为科研人员深入了解流场内部的速度分布提供了有效手段。 近年来国内外很多学者对PIV技术作了大量的研究工作，但在PIV技术的理论和应用研究方面都还存在不完善之处，其中的一个重要方面体现在由于图像中的粒子密度分布不均匀而导致的相关分析结果不精确。鉴于这个原因，本课题对PIV技术进行了系统的研究，这些研究工作将提高PIV技术在实际工程中的应用能力，这是本文研究的主要目的。 本文研究了PIV技术中的相关算法的原理以及实现方法，采用理论与实践相结合的路线对其优缺点进行比较和分析。并且针对图像中粒子分布的不均匀性，提出了利用密度聚类分析对图像中的粒子密度进行分类。对于图像中密度较大的区域用PIV的传统算法进行处理，而对于密度较小的区域则选用粒子跟踪测速技术(Particle Tracking Velocimetry，PTV)处理方法，这种并行的处理方法大大加快了处理的精度和鲁棒性，避免了由于图像中粒子分布不均匀造成的影响。并基于粒子密度的分类对图像做相关分析并得到流体速度矢量分布图，取得了良好的实验结果。此方法很好的解决了粒子分布不均匀的问题，为进一步完善二维PIV处理技术提供了良好的基础。