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稳健的PIV速度场异常值识别与校正方法研究

2020-12-02阅读(436)

稳健的PIV速度场异常值识别与校正方法研究

论文摘要

粒子图像测速（Particle Image Velocimetry,PIV）是一种先进的非接触式瞬时全流场测量技术,它融合了计算机、光学及数字图像处理等学科,在流体力学、空气动力学等领域广泛应用。从信号处理角度来看,PIV技术主要包括流场图像采集、图像预处理、图像互相关分析及PIV后处理四部分。目前,PIV后处理部分仍是PIV研究热点。PIV速度场异常值识别与校正是PIV后处理的重要领域,而现有速度场异常值的识别与校正方法的稳健性较弱,严重影响PIV精度。因此,本文主要研究复杂流场的PIV速度场异常值的稳健识别与校正方法,提高PIV测量的可靠性。本文主要在以下几个方面开展研究工作:（1）分析了PIV速度场异常值的产生原因及对PIV测量精度的影响。首先介绍了几种常用的速度场异常值识别与校正方法,并通过实验对常用的PIV速度场异常值识别与校正方法进行了分析,指出了常用方法在计算精度和稳健性方面不足。（2）提出了基于空域符号变换的POD分解算法（SSCM-POD）和稳健的速度场异常值识别方法（MADN）。首先简单介绍了 POD-OC法的基本原理,并针对POD-OC法的插值精度和稳健性较低的问题,提出了 SSCM-POD算法。同时针对POD-OC法在识别时易出现错误识别和缺失识别情况,提出了 MADN算法。通过实测的湍流喷射流场数据验证了 SSCM-POD法可有效地降低噪声和异常值对低阶模态的影响。（3）提出了稳健的PIV速度场异常值识别与校正法（MPOD-OC）。MPOD-OC法是结合SSCM和MADN而提出的稳健PIV速度场异常值识别与校正方法,并以实测双涡流场数据作为测试数据,与几种常用PIV速度场异常值识别与校正方法比较分析,分析结果表明MPOD-OC提高了速度场异常值的插值精度,也提高了算法的稳健性和适用性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 课题背景与意义
  •   1.2 PIV技术国内外研究现状
  •   1.3 本文主要内容与结构安排
  • 第2章 粒子图像测速（PIV）
  •   2.1 PIV原理
  •   2.2 硬件系统组成
  •     2.2.1 示踪粒子
  •     2.2.2 激光器
  •     2.2.3 CCD传感器
  •     2.2.4 图像处理系统
  •   2.3 互相关分析
  •     2.3.1 随机过程的互相关理论
  •     2.3.2 常规PIV互相关算法
  •     2.3.3 基于快速傅里叶变换的互相关算法（FFT-CC）
  •   2.4 典型的图像分析方法
  •     2.4.1 窗口平移法
  •     2.4.2 窗口变形迭代多重网格法（WIDIM）
  •   2.5 PIV应用实例
  •   2.6 本章小结
  • 第3章 PIV速度场异常值识别与校正
  •   3.1 PIV速度场异常值
  •   3.2 PIV速度场异常值识别方法
  •     3.2.1 局部均值检测（Local Mean Test）
  •     3.2.2 局部中值检测（Local Median Test）
  •     3.2.3 归一化中值检测（Normalized Median Test）
  •   3.3 PIV速度场异常值校正方法
  •     3.3.1 局部中值插值法（Local-Median Interpolation）
  •     3.3.2 双线性插值法（Bilinear Interpolation）
  •     3.3.3 快速一体化法（DCT-PLS）
  •   3.4 仿真实验与结果分析
  •     3.4.1 仿真数据与评估参数
  •     3.4.2 PIV速度场异常值识别方法的仿真分析
  •     3.4.3 PIV速度场异常值校正方法的仿真分析
  •   3.5 本章小结
  • 第4章 稳健的PIV速度场异常值识别与校正法
  •   4.1 本征正交分解
  •   4.2 PIV速度场异常值对本征正交分解的影响
  •   4.3 基于本征正交分解的速度场异常值识别与校正法（POD-OC）
  •     4.3.1 算法原理
  •     4.3.2 基于本征正交分解的速度场异常值识别
  •     4.3.3 基于本征正交分解的速度场异常值校正
  •   4.4 稳健的PIV速度场异常值识别与校正法（MPOD-OC）
  •     4.4.1 基于空域符号变换的本征正交分解（SSCM-POD）
  •     4.4.2 稳健的速度场异常值识别方法（MADN法）
  •     4.4.3 MPOD-OC法的原理
  •     4.4.4 实验数据验证与结果分析
  •       4.4.4.1 实验平台与实验数据
  •       4.4.4.2 速度场异常值识别
  •       4.4.4.3 速度场异常值校正
  •   4.5 本章小结
  • 第5章 总结与展望
  •   5.1 工作总结
  •   5.2 展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间的研究成果
  • 致谢

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 詹斌

    导师: 陈根华,王海龙

    关键词: 粒子图像测速,异常值,识别与校正,稳健的,空域符号变换

    来源: 南昌工程学院

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 力学,计算机软件及计算机应用

    单位: 南昌工程学院

    分类号: TP391.41;O35

    DOI: 10.27839/d.cnki.gncgc.2019.000055

    总页数: 68

    文件大小: 7739K

    下载量: 67

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