导读:本文包含了粒子图像测速论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:粒子,测速,图像,风洞,测量,层析,超声速。
粒子图像测速论文文献综述
韩佳成,刘天罡[1]（2019）在《粒子图像测速技术在流体力学领域的应用探讨》一文中研究指出流体流动的改善问题一直是工程上和科研上重点研究方向,通过改变外部条件来减小流动能量损失的技术正在发展且日趋完善。然而,粒子图像测速(PIV)的出现使得分析角度发生转变。做为一种流场显示技术,PIV能够清晰准确地帮助人们获取流体流动的内部信息,并且具有非接触式,对流动无干扰等优点。文章简要介绍了PIV系统组成,阐述了在湍流理论的应用,并指出在管道流动应用上有着光明的前景。(本文来源于《辽宁化工》期刊2019年11期）
许晟明,丁俊飞,梅迪,李赫飞,刘友[2]（2019）在《光场叁维粒子图像测速技术在复杂流场解析中的应用》一文中研究指出随着计算机硬件技术的日益发展,计算成像学中的光场成像技术(Light-field Imaging)已被成功应用于许多领域之中。光场叁维粒子图像测速(Light-field Particle Image Velocimetry, LF-PIV)是一种利用单相机拍摄获取叁维流场的新兴测试技术。对比较为成熟的多相机层析叁维粒子图像测速技术(Tomographic PIV),其利用单相机的特点使其具有安装校准便捷、对光学窗口数量要求小等优势,故尤其适用于受限空间中的测量。本文将主要介绍光场叁维粒子图像测速在两个应用场景中的实验结果,即超声速射流(Supersonic JetFlow)和线性叶栅流(Linear Cascade Flow)。在超声速射流测量中,将其结果与二维PIV以及纹影测量结果做了对比分析,表明光场PIV能够较好的还原空气中超声速条件下的流动特征;对线性叶栅尾缘附近不同叶高处的流场测量结果表明,其捕获到了吸力面分离涡随着攻角变化的变化,观测到了在不同叶高处截面流场的特征变化。两个实验的结果验证了光场PIV在复杂实验工况下的可行性。(本文来源于《中国力学大会论文集（CCTAM 2019）》期刊2019-08-25）
王宏伟,黄湛,于靖波,李晓辉,秦永明[3]（2019）在《平面粒子图像测速技术在大型工业风洞中的应用》一文中研究指出粒子图像测速技术以其非接触、瞬态、全局速度场测量的优势已在航空、宇航、医学等领域的基础研究中获得广泛应用。随着航空航天型号研究对复杂流场显示与测量需求的不断增加,中国航天空气动力技术研究院针对3m量级大型低速风洞和1.2m量级亚跨超声速风洞,自主研发了适用于低速和低亚声速流场的大流量雾化粒子发生器和适用于跨超声速的纳米粉末粒子发生器,其中雾化粒子中值粒径低于200nm。系统建立后,在大型工业风洞中进行一系列研究应用,在FD-09风洞中针对某小展弦比飞翼飞行器标模,开展前缘涡结构发展的测量研究,获得不同站位、不同攻角条件下前缘涡发展与破裂结构,验证了纵向气动特性和偏航气动特性;在FD-12风洞中进行了C919机头高速选型试验,在快速巡航马赫数条件下,机头顶端存在局部低强度、小区域的超声速区,不存在流动分离,实验数据符合气动规律,可以作为机头气动设计的依据;在FD-12风洞中完成了通气模型内阻测量实验,采用体视布局粒子图像测速技术,测量某通气模型出口截面叁分量速度场,结合总压耙测量结果计算获得通气模型内阻,相比传统总静压耙测量方法,将内阻测量精度显着提高;在FD-09和FD-12风洞中应用粒子图像测速技术系统性地进行了小肋湍流减阻机理与试验验证研究,试验结果表明小肋薄膜使流动的湍动能降低,近壁区触发和下掠减缓,湍流强度降低并受到抑制,流场高速区扩大,试验结果与理论分析和其他技术验证结果吻合。(本文来源于《2019年全国工业流体力学会议摘要集》期刊2019-08-10）
Chun-bao,LIU,Jing,LI,Yuan,LI,Tong-jian,WANG[4]（2019）在《船用螺旋桨流动尺度解析模拟与粒子图像测速验证（英文）》一文中研究指出目的:船用螺旋桨性能评估中常用的雷诺平均方法(RANS)存在许多难题,特别是在处理边界层发展、尺度效应、翼尖和轮毂涡等复杂流动现象时。本文使用动态大涡模拟(DLES)、延迟分离涡模拟(DDES)和应力混合涡模拟(SBES)叁种尺度解析模拟(SRS)方法,以提高流动特性预测的准确性。创新点:1.通过SRS方法详细地描述螺旋桨流场的不规则和多尺度湍流结构;2.通过粒子图像测速(PIV)试验,分析缩比螺旋桨的真实流场。方法:1.考虑叶片的周期分布和计算消耗,提取1/5的螺旋桨计算区域,并采用局部网格细化方法,获得分辨率足够高的网格模型(图1);通过仿真结果与已有试验数据的对比,验证SRS方法在螺旋桨性能预测方面的可行性与有效性(图3)。2.通过搭建PIV试验装置(图4),得到缩比螺旋桨在特定横截面上的速度和涡量分布情况下的尾流演变(图9和10),从而分析SRS方法对流场结构的捕捉能力。结论:1.通过定量和定性分析发现,SRS方法在预测特征参数和捕捉流场信息方面表现良好,特别是值得重点关注的SBES模型;2.作为一种可视化流场分析工具,PIV测量方法可以为螺旋桨等旋转机械的设计和性能改进提供一定的参考依据。(本文来源于《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》期刊2019年08期）
陈根华,詹斌,王海龙,罗晓萱[5]（2019）在《粒子图像测速发展综述》一文中研究指出粒子图像测速(PIV)是一种基于流场图像互相关分析的非接触式瞬时全流场测量技术,它融合了计算机、光学及图像处理技术等交叉学科,在流体力学、空气动力学以及生命科学等领域有着广泛的应用。随着PIV技术的进步,其测量功能由早期的二维平面发展成叁维空间,为瞬态流场的可视化提供了强有力的工具。从测试原理及系统组成的角度,重点介绍了立体PIV、全息PIV、层析PIV及微PIV等最新叁维PIV技术,总结了PIV技术的发展和研究现状,最后探讨了PIV技术的未来发展趋势。(本文来源于《南昌工程学院学报》期刊2019年03期）
蔡声泽,许超,高琪,魏润杰[6]（2019）在《基于深度神经网络的粒子图像测速算法》一文中研究指出粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。(本文来源于《空气动力学学报》期刊2019年03期）
李建林[7]（2019）在《明渠均匀流简易粒子图像测速技术浅析》一文中研究指出粒子图像测速系统PIV是一种近年兴起并发展迅速的非接触式流体测量方式,通过测量示踪粒子在很短时间间隔内的位移来间接地测量流场的速度分布,具有高精度、多点位和瞬时态等优点,但其需要高功率激光片光来定位速度剖面和照亮示踪粒子,高昂的价格和维修费用使得人们需要找到一种非激光照明式PIV作为替代。结合明渠均匀流的断面流速测量特点及工作原理,使用LED光照亮示踪粒子,并运用摄影原理窄束景深得到清晰的速度矢量场图形。经过分析发现,测量结果与理论公式所得值吻合良好,说明该技术在均匀流流态中具有较高精确性和实用性。(本文来源于《陕西水利》期刊2019年02期）
张小航,曾波,李少甫,刘艺[8]（2018）在《用于层析粒子图像测速的模拟粒子场成像》一文中研究指出对层析粒子图像测速(PIV)技术中示踪粒子成像部分进行理论分析,并结合真实风洞的相应参数,通过搭建模拟粒子成像平台的方法来进行研究。设计了一套体积为80mm×100mm×100mm的激光照明系统,以提供粒子场的入射光强。建立了示踪粒子的叁维成像模型,从而得到层析PIV系统的模拟图像。分析了影响PIV系统成像质量的相关因素。在单像素粒子数为0.007 7的情况下,通过真实粒子图像和模拟粒子图像比较,验证了该方法的正确性。(本文来源于《强激光与粒子束》期刊2018年11期）
栾昆鹏,叶景峰,王晟,沈炎龙,赵柳[9]（2019）在《基于粒子图像测速的XeF(C-A)气体激光器增益区流场测量》一文中研究指出基于粒子图像测速(PIV)技术,测量了闭合循环脉冲XeF(C-A)蓝绿准分子激光器增益区的流场。研究了放电区域内流场中心区、近激光窗口区和过渡区在未放电条件下定常流场的流速特征及放电后不同时刻的流场形态,分析了放电后流场的恢复时间与风机转动频率、放电电压的关系。结果表明:在近窗口区域,存在流速缓慢的涡流;在流场中心区,流速较大且分布均匀;放电后瞬态出现了流速极慢的流场停滞现象。(本文来源于《中国激光》期刊2019年02期）
胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳[10]（2018）在《多光谱成像的粒子图像测速》一文中研究指出基于时间分辨的粒子图像测速技术(time-resolved particle image velocimetry,TR-PIV)是一种广泛应用的非接触式二维瞬时流场可视化测量技术。为了得到流场精细的瞬态空间结构和演变过程,提出了一种利用多光谱成像技术来提高流场测量的时间分辨率的方法。利用多个不同波长的脉冲激光照明流场中的同一测量区域,使用多光谱成像系统采集不同波长的粒子图像,经过图像分离,判决计算产生速度矢量场。为了验证这一原理的可行性,使用叁种不同波长(488,532和632.8nm)的单色光谱脉冲搭建了一套基于多光谱成像的TR-PIV系统,通过多波长激光脉冲之间时序的精确控制,将两帧图像之间的时间间隔从10ms缩短至3.4ms,时间分辨率提高了3倍。结果表明基于多光谱的TR-PIV测量系统在保持PIV技术瞬时全场测量特点的同时,时间分辨率大为提高。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年07期）
粒子图像测速论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着计算机硬件技术的日益发展,计算成像学中的光场成像技术(Light-field Imaging)已被成功应用于许多领域之中。光场叁维粒子图像测速(Light-field Particle Image Velocimetry, LF-PIV)是一种利用单相机拍摄获取叁维流场的新兴测试技术。对比较为成熟的多相机层析叁维粒子图像测速技术(Tomographic PIV),其利用单相机的特点使其具有安装校准便捷、对光学窗口数量要求小等优势,故尤其适用于受限空间中的测量。本文将主要介绍光场叁维粒子图像测速在两个应用场景中的实验结果,即超声速射流(Supersonic JetFlow)和线性叶栅流(Linear Cascade Flow)。在超声速射流测量中,将其结果与二维PIV以及纹影测量结果做了对比分析,表明光场PIV能够较好的还原空气中超声速条件下的流动特征;对线性叶栅尾缘附近不同叶高处的流场测量结果表明,其捕获到了吸力面分离涡随着攻角变化的变化,观测到了在不同叶高处截面流场的特征变化。两个实验的结果验证了光场PIV在复杂实验工况下的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
粒子图像测速论文参考文献
[1].韩佳成,刘天罡.粒子图像测速技术在流体力学领域的应用探讨[J].辽宁化工.2019
[2].许晟明,丁俊飞,梅迪,李赫飞,刘友.光场叁维粒子图像测速技术在复杂流场解析中的应用[C].中国力学大会论文集（CCTAM2019）.2019
[3].王宏伟,黄湛,于靖波,李晓辉,秦永明.平面粒子图像测速技术在大型工业风洞中的应用[C].2019年全国工业流体力学会议摘要集.2019
[4].Chun-bao,LIU,Jing,LI,Yuan,LI,Tong-jian,WANG.船用螺旋桨流动尺度解析模拟与粒子图像测速验证（英文）[J].JournalofZhejiangUniversity-ScienceA(AppliedPhysics&Engineering).2019
[5].陈根华,詹斌,王海龙,罗晓萱.粒子图像测速发展综述[J].南昌工程学院学报.2019
[6].蔡声泽,许超,高琪,魏润杰.基于深度神经网络的粒子图像测速算法[J].空气动力学学报.2019
[7].李建林.明渠均匀流简易粒子图像测速技术浅析[J].陕西水利.2019
[8].张小航,曾波,李少甫,刘艺.用于层析粒子图像测速的模拟粒子场成像[J].强激光与粒子束.2018
[9].栾昆鹏,叶景峰,王晟,沈炎龙,赵柳.基于粒子图像测速的XeF(C-A)气体激光器增益区流场测量[J].中国激光.2019
[10].胡文斌,马志敏,田猛,赵小红,胡向阳.多光谱成像的粒子图像测速[J].光谱学与光谱分析.2018
论文知识图
