基于任意三维边界识别的复杂固体边界流场三维PIV测试技术研究

发布时间：2017-05-14 15:25

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【摘要】：在许多自然界和工程领域的研究中,流固耦合现象十分常见,例如鱼在游动时改变自身形态来减小运动阻力、航空发动机内叶栅和高温气体发生剧烈耦合振动现象等,精确测量复杂固体壁面附近的三维速度场,尤其是流固耦合实验研究中同步测量获取三维流场信息和固体结构的运动/变形特征,是剖析和解决这些复杂流动现象物理本质的关键。激光粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry,简称PIV)由于具有可视化、全场性和非接触测量等优点,目前被广泛应用于流场实验测量研究中。然而,传统二维PIV技术由于不能准确区别流固耦合实验中的固体边界和示踪粒子,导致在固体边界附近区域的PIV计算中不能精确地划分互相关窗口,从而增大了这些区域速度场的计算误差。另外,在流固耦合问题的实验研究中,流体和固体的交界面其实是任意运动变形的三维边界,但是目前针对PIV测量中三维复杂边界的识别算法还不完善。因此,为了给复杂固体边界近壁流场以及进一步研究复杂的流固耦合问题提供实验方法,本文提出了一种精确测量任意三维物体边界的边界识别算法,该算法能够识别近壁流场测量中任意三维物体的边界信息;并同时应用了基于MLOS-SMART(Multiplicative Line Of Sight-Simultaneous Multiplicative Algebraic Reconstruction Techniques)三维粒子场重构及三维互相关算法的层析PIV算法计算近壁附近的三维速度矢量场,最终同步获取了三维物体结构的边界特征和近壁三维瞬态流场。首先,作者为了识别近壁流场中三维物体的复杂曲面边界,提出了基于SURF(Speeded Up Robust Features,加速稳健特征)模式识别算法的三维边界识别算法:(1)提取两张不同视角图像上具有显著特征的关键点,并对关键点进行特征描述,再利用最近邻匹配算法和对极线限制准则对关键点的特征描述进行准确匹配;(2)根据相机系统的标定矩阵基于三角化方法重构匹配对,得到空间点云分布,再利用Delaunay triangulation三角剖分算法对空间点云进行曲面重构,从而获得空间三维复杂曲面的几何形态。然后,采用双相机布置方式获取了三种已知不同曲率的圆柱曲面图像,经过了系统的验证分析,证明了本文所提出的三维边界识别算法的准确性。此外,本文还利用计算流体力学(CFD)方法计算的近壁圆柱绕流三维速度场,并结合四相机标定矩阵,数字合成了四组层析PIV粒子图像序列对,将提出的新算法应用于此数字合成PIV图像,最终获得了圆柱边界的三维形态以及边界附近的瞬态三维流场。通过将计算结果与已知圆柱曲率和CFD计算的近壁三维速度场对比,证明了三维边界识别算法和层析PIV算法的准确性,为复杂固体边界近壁流场测试以及流固耦合现象的进一步实验研究提供了一种有效的实验测量技术。
【关键词】：三维边界识别 SURF模式识别 MLOS-SMART粒子场重构 三维互相关 近壁圆柱绕流
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究意义及背景9-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 激光粒子图像测速（PIV）技术研究现状11-15
• 1.2.2 任意物体边界识别PIV实验测量研究现状15-18
• 1.3 本文的主要研究工作18-19
• 第二章 基于SURF模式识别算法的三维边界识别算法19-33
• 2.1 图像匹配算法简介19-20
• 2.2 三维边界识别算法基本流程20-22
• 2.3 PIV粒子图像分离22-23
• 2.4 基于SURF模式识别算法的三维边界识别算法23-32
• 2.4.1 SURF模式识别算法23-29
• 2.4.2 基于三角化和Delaunay triangulation三角剖分算法的曲面重构29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 多相机测量系统相机标定和三维边界识别算法验证33-45
• 3.1 多相机测量系统相机标定33-41
• 3.1.1 相机标定模型和算法简介33-40
• 3.1.2 相机标定结果与分析40-41
• 3.2 三维边界识别算法验证41-43
• 3.3 本章小结43-45
• 第四章 基于任意三维边界识别的层析PIV测量应用45-61
• 4.1 层析PIV测量技术简介45-54
• 4.1.1 层析PIV系统的实验参数要求46-49
• 4.1.2 多相机系统标定和体积自标定49-52
• 4.1.3 基于MLOS-SMART三维粒子场重构算法52-54
• 4.1.4 三维互相关速度矢量计算54
• 4.2 任意三维边界识别算法的层析PIV测量应用54-59
• 4.2.1 层析PIV数字合成图像的生成55-57
• 4.2.2 三维边界识别算法和层析PIV算法的计算结果分析57-59
• 4.3 本章小结59-61
• 第五章 结论与展望61-64
• 5.1 结论61-62
• 5.2 展望62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文70-72

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本文编号：365559