【摘要】：分析了相關(guān)深度對(duì)Micro-PIV速度場(chǎng)測(cè)量的影響,說明采用低密度粒子圖像疊加技術(shù)能夠有效減小相關(guān)深度,提高速度測(cè)量的準(zhǔn)確性。將該方法應(yīng)用于微柱群繞流流場(chǎng)的分層測(cè)量,雷諾數(shù)分別取0.8~3.6,在此基礎(chǔ)上計(jì)算了空間平均速度。將分層速度場(chǎng)和平均速度廓線與采用平均相關(guān)技術(shù)獲得的結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明,采用低密度粒子圖像疊加方法獲得的全場(chǎng)繞流速度分布更為合理,通道底部和頂部近壁區(qū)的平均"偽滑移速度"分別減小了22.7%和17.2%,通道中心平均速度峰值增加了5.2%。
【圖文】：

（ａ）低密度粒子圖像（ｂ）１００幅圖像疊加后的粒子圖像（ｃ）速度剖面圖４低密度粒子圖像疊加方法計(jì)算速度場(chǎng)Ｆｉｇ．４Ｖｅｌｏｃｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｂｙｔｈｅｉｍａｇｅｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ公司生產(chǎn)）與去離子水按１∶１００比例混合后由注射泵注入微通道。將通道由底部到頂部分為１２個(gè)流體層，利用三維坐標(biāo)平臺(tái)進(jìn)行垂直方向的調(diào)節(jié)，間隔４μｍ。圖５給出了典型低密度粒子的原始圖像。圖５微柱群粒子圖像Ｆｉｇ．５Ｐａｒｔｉｃｌｅｉｍａｇｅｂｅｔｗｅｅｎｍｉｃｒｏ－ｃｙｌｉｎｄｅｒａｒｒａｙｓ２．２分層速度場(chǎng)測(cè)量結(jié)果以圓柱直徑Ｄ為特征尺寸，以通道截面的平均速度Ｕ為特征速度，設(shè)定０．８～３．６等８?jìng)�(gè)雷諾數(shù)，間隔為０．４，由此反算注射泵的輸入流量Ｑ，如式（２）所示。Ｑ＝ＡνＤＲｅ（２）式中：Ａ為通道截面面積，ν為運(yùn)動(dòng)粘性系數(shù)，Ｄ為圓柱直徑。對(duì)１２層流體平面的疊加圖像進(jìn)行互相關(guān)分析，得到由底面到頂面一組二維速度常同時(shí)為了評(píng)估低密度粒子圖像疊加方法，開展了一組采用平均相關(guān)算法的實(shí)驗(yàn)，示蹤粒子溶液與水的體積比為１∶１０。作為示例，圖６和７分別給出了采用２種方法獲得的底層、峰值速度層和頂層速度場(chǎng)測(cè)量結(jié)果（Ｒｅ＝０．４），其中圖６為采用低密度粒子圖像疊加方法的結(jié)果，圖７為采用平均相關(guān)算法的結(jié)果。子圖（ａ）～（ｃ）分別為底面、峰值速度平面及頂面速度場(chǎng)測(cè)量結(jié)果。測(cè)量結(jié)果顯示，相比傳統(tǒng)的平均相關(guān)算法，采用低密度粒子圖像疊加方法所獲速度場(chǎng)更合理。從頂面和底面的速度場(chǎng)，即對(duì)應(yīng)子圖（ａ）和（ｃ）的比較可

間平均速度廓線。ｕ－ｋ＝１ＭＮ∑Ｍｉ＝１∑Ｎｊ＝１ｕｉｊｋ（ｘ，ｙ）（３）式中：ｕ－ｋ為第ｋ（ｋ＝１～１２）個(gè)流體層的空間平均速度；Ｍ和Ｎ分別為流向和展向的判讀域總數(shù)；ｕｉｊｋ（ｘ，，ｙ）為第ｋ個(gè)流體層的流向速度分布函數(shù)，其中下標(biāo)ｉ（ｉ＝１～Ｍ）和ｊ（ｊ＝１～Ｎ）分別表示判讀域在流向和展向的編號(hào)。利用式（３）對(duì)所有８?jìng)�(gè)雷諾數(shù)采用２種方法獲得的空間平均速度進(jìn)行比對(duì)。作為示例，圖８給出了Ｒｅ數(shù)分別�。保埠停玻暗慕Y(jié)果，其他Ｒｅ數(shù)也有類似結(jié)果。圖中，正方形點(diǎn)為采用平均相關(guān)方法的結(jié)果，圓點(diǎn)表示低密度圖像疊加方法的結(jié)果。可以看到，兩者都呈現(xiàn)“類拋物線”分布，但兩者速度值存在明顯差異。以近壁區(qū)和中間層為例進(jìn)行說明：對(duì)于近壁區(qū)，雖然２個(gè)結(jié)果都存在“偽滑移速度”，但采用低密度粒子疊加方法得到的近壁區(qū)空間平均速度小于采用平均相關(guān)算法的結(jié)果，后者有更顯著的“偽滑移速度”。值得說明的是，采用低密度粒子圖像測(cè)速方法之所以也出現(xiàn)了“偽滑移速度”，其主要原因與壁面結(jié)構(gòu)以及定位的精度有關(guān)，而非相關(guān)深度的影響。事實(shí)上，經(jīng)過閾值過濾后，面外粒子圖像已經(jīng)基本被剔除，相關(guān)深度影響基本可以忽略。對(duì)于峰值速度，能夠看到采用低密度粒子疊加方法所測(cè)速度值高于平均相關(guān)算法。以上結(jié)果與圖１給出的分析是一致的。（ａ）Ｒｅ＝１．２（ｂ）Ｒｅ＝２．０圖８空間平均速度廓線Ｆｉｇ．８Ｐｒｏｆｉｌｅｓｏｆｓｐａｔｉａｌａｖｅｒａｇｅｄｖｅｌｏｃｉｔｙ為了定量說明底面、頂面及峰值測(cè)量速度的差異，根據(jù)空間平均速度
【作者單位】： 金陵科技學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;中國(guó)計(jì)量學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11472261,11172287) 金陵科技學(xué)院高層次人才啟動(dòng)項(xiàng)目(2016)
【分類號(hào)】：O357.5

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本文編號(hào)：2526096