高速度梯度流场图像PIV-PSV混合处理算法
High-speed Gradient Flow Field Image Hybrid PIV-PSV Processing Algorithm
张大鹏 1周骛 2黄浩钦 2蔡天意 2董祥瑞 2蔡小舒2
作者信息
- 1. 上海理工大学能源与动力工程学院,上海 200093;内蒙古科技大学能源与环境学院,包头 014010
- 2. 上海理工大学能源与动力工程学院,上海 200093
- 折叠
摘要
在流场测量中往往存在较大速度变化的区域,所获得测量图像若出现高速模糊的情况,则会出现单独使用现有PIV/PSV方法不能完全准确描述速度场的情况.本文提出一种结合PIV-PSV的图像处理方法,通过将高速度梯度图像进行高速度区域与低速度区域的拆分后,分别使用PIV和PSV方法进行对应处理,最终将结果进行整合,该方法相对于使用单一方法处理的准确度有超过2倍以上的提升,该方法具有进一步提升的空间以及处理三维速度场的可扩展性.
Abstract
In flow field measurements,there are often regions with large velocity variations.If the obtained measurement image shows high-speed blurring,using existing PIV/PSV algorithms alone may not accurately describe the velocity field.This paper proposes a combined PIV-PSV image pro-cessing algorithm that segments the high-speed gradient image into high-and low-speed sub-images and applies PIV and PSV algorithms separately to each sub-image.The resulting outcomes are sub-sequently integrated,leading to an improvement in accuracy by more than 2 times compared to using a single algorithm alone.This hybrid processing algorithm has potential for further improvement and scalability in handling three-dimensional velocity fields.
关键词
高速度梯度流场图像/PIV/PSV/算法Key words
high-speed gradient flow field image/PIV/PSV/algorithm引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金重点项目(52376163)
上海市科学技术委员会启明星培育(扬帆)计划(22YF1429600)
上海市自然科学基金(21ZR1443700)
出版年
2024
NETL
NSTL
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