PIV速度场坏矢量的本征正交分解处理技术

介绍了一种针对粒子图像测速(PIV)基于本征正交分解(POD)的速度场后处理技术.该技术改变了现在后处理技术将速度场坏矢量识别和修正分开实现的局面,通过迭代方法有效地实现了速度场坏点统一的识别和修复算法.算法利用POD分解的低阶模态信息重构出可以用于坏矢量识别的参考速度场,利用该参考速度场对全流场进行坏点识别并完成修正.通过对一套光滑的PIV速度场数据引入高斯分布的随机误差,测试验证了该POD方法的优越性.在坏矢量识别方面新方法较归一化中值检验有更高的正确性,能识别大面积出现的坏矢量区域.在坏矢量修补的插值算法中,新方法的计算效率又高于传统Gappy POD方法,且计算精度优于常见的矢量场内插数学方法.特别是在数据缺失的大连通区域,该方法对物理流场有很好的预测效果.     

基于PIV测量的超声波流量计内流场特性研究

采用PIV(Particle Image Velocimetry)测量手段,考察了小口径超声波流量计的流动特性。首先针对前端安装直管段时,不同流量条件下的流场特性建立基本认识,实验结果表明,在低流量条件下,流量计内流场存在明显的不稳定演变和非定常流动特征。进一步以上游前端安装球阀为典型案例,考察了安装条件对超声波流量计响应特性和测量偏差的影响。结合直管段的实验观测结果,发现此种结构超声波流量计的适应性与其流场非定常性的关系具有很好的一致性,即流场结构稳定则适应性强。此外,综合多参数的实验结果表明,雷诺数是判断小口径超声波流量计测量准确性的重要无量纲参数。