Apparecchio di misura di velocimetria ad immagini PIV
di particelleCCD

apparecchio di misura di velocimetria ad immagini PIV
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Caratteristiche

Misurando
di particelle, di velocimetria ad immagini PIV
Tecnologia
CCD

Descrizione

La velocimetria volumetrica (VV), nota anche come 3D PIV o Tomo PIV, fornisce dati di velocità veramente volumetrica, utilizzando quattro telecamere con obiettivi telecentrici, e un foglio di luce spessa o un foglio di luce spessa di scansione. Sono disponibili soluzioni VV a risoluzione temporale con telecamere CMOS a risoluzione temporale e soluzioni "classiche" con telecamere CCD. Per una concentrazione di semina da bassa a media, la Particle Tracking Velocimetry (PTV) viene utilizzata con due o tre telecamere, mentre per una concentrazione di semina elevata (come PIV) un algoritmo Least Squares Matching (LSM) fornisce 3 componenti di velocità in un volume 3D, spesso descritto come 3D-3C (3 dimensioni - 3 componenti). Tensore di taglio completo direttamente dall'elaborazione dati LSM LSM è un metodo di elaborazione molto efficiente e veloce, che fornisce molte più informazioni rispetto alla classica PIV tomografica basata sulla correlazione incrociata: il tensore di taglio completo che descrive la scala, la rotazione e il taglio senza la necessità di ricavare questi dati dal campo di velocità è intrinsecamente disponibile. L'aumento della velocità di calcolo è duplice: 1) LSM è più veloce della correlazione incrociata, e 2) il tensore di taglio completo viene calcolato nello stesso calcolo del campo di velocità. Con l'elaborazione PIV, il tensore di taglio deve essere calcolato dopo il campo di velocità. Semplice percorso di aggiornamento da Stereo PIV alla velocimetria volumetrica I sistemi PIV stereo vengono facilmente aggiornati alla volumetrica Particle Tracking Velocimetry (PTV) con l'aggiunta di obiettivi telecentrici e di un software aggiuntivo. Aggiunta di una terza telecamera, PTV tomografico in flussi seme medi è possibile, e l'aggiunta di una quarta telecamera, Velocimetria volumetrica utilizzando un algoritmo Least Squares Matching è possibile.

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