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목차
1. PIV 개요
1.1 기본 가정
1.2 PIV의 기본원리
1.3 조명
1.4 데이터 기록
1.5 추적입자
2. 해석방법
2.1 PIV
2.2 PSV(particle streak velocimetry)
2.3 PTV(particle tracking velocimetry)
1.1 기본 가정
1.2 PIV의 기본원리
1.3 조명
1.4 데이터 기록
1.5 추적입자
2. 해석방법
2.1 PIV
2.2 PSV(particle streak velocimetry)
2.3 PTV(particle tracking velocimetry)
본문내용
좌표, P(x,y)에 대한 이동위치로 간주하는 것이다. 그림은 이 방법을 그림으로 도시한 것이고 이고, 공식은 다음과 같다.
여기서, fi와 gi는 첫 번째, 그리고 두 번째 프레임에서의 각각의 관측 소구간 내의 픽셀 값을 나타내고, f와 g는 그들의 평균을 의미한다.
Pair of image fragments to be identified.
Pixels in a pair of image fragments
② 상호상관법(Cross Correlation)
상호상관법은 두 장의 프레임에 미소시간 동안의 입자상을 각각 기록하여, 관측소구간들에서 얻어지는 결과의 1차 최대치를 구하여, 1차 최대치에 대한 거리를 이동위치로 간주하는 것이다. 상호상관에 대한 한 쌍의 모사입자에 대한 결과를 보이고, 공식은 다음과 같다.
(a) 1st image (b) 2nd image (c) Result image
Result of simulated single pulsed two frame in interrogation spot.
이 공식은 이산 시간 신호 처리에서 컨볼루션(convolution) 합을 공간상 데이터 처리에 적용한 것으로, f(i,j)는 입력 임펄스 (impulse) 데이터이고, g(i-x,j-y)는 임펄스 함수로 정의 될 수 있으며, 이 때 x,y 는 입력 데이터의 공간상 지연된 값을 의미한다. 자기상관법(auto correlation)은 미소시간으로 이중 노출된 입자쌍들을 한 장의 프레임에서 얻어지는 결과값의 1차, 2차 최대치를 구한다. 1차 최대치는 동일한 소구간에 대한 계산값이므로, (0,0)의 위치를 가지므로, 2차 최대치에 대한 거리를 이동위치로 간주한다. 공식은 다음과 같다.
(a) Double Pulsed image (b) Result image
Result of simulated double pulsed single frame in interrogation spot
③ Youngs Fringe법
이 방법은 단일 영상내의 입자쌍이 저장된 관측소구간내에서, 2차원 푸리에변환을 계산한 결과는 2차원 밴드형태의 Youngs fringe가 입자쌍의 변위방향에 수직으로 나타난다. 이는 레이저의 간섭성을 이용하여 광학적으로도 얻어질 수가 있다. 이렇게 얻어진 결과영상을 다시 2차원 푸리에 변환을 시행한 결과는 자기상관에서 얻어지는 결과와 동일하게 된다. 1차 푸리에변환의 결과와 2차 푸리에변환의 결과를 보여준다.
double pulsed frame - fringe image - result
Result using Fourier transform
2.2 PSV(particle streak velocimetry)
이 방법은 입자 밀도가 낮은 유동장에 노출시간을 길게 하여 얻어진 사진을 디지털 스캔한 픽셀영상으로 변환하여, 시점과 종점사이의 길이를 노출 시간으로 나누어 속도벡터를 얻는다. 가우시안적인 연속적인 입자상을 추적, 윤곽(edge)처리, 세선화(thin), 곡률코드(curvature code)적용 등 많은 디지털 화상처리 기법이 요구되고, 정확한 속도벡터를 위한 고 해상도의 스캐너가 필요하다.
2.3 PTV(particle tracking velocimetry)
이 방법도 입자밀도가 낮은 유동장에서 입자 하나 하나를 추적하는 방법으로, 각각의 여러 프레임사이에서 있을 수 있는 모든 트랙의 가능한 조합을 고려하여, 각 경우에 대한 길이, 각도의 분산을 최소화하는 트랙을 올바른 변위로 간주한다.
공조 시스템의 경우에서 넓은 관측영역에 대한 계산은 매우 정밀한 고해상도의 고가인 CCD 카메라를 요하게 되지만, 사진을 이용하는 방법은 경제성과 정확도 측면에서 개발의 여지가 충분하다고 보며, PSV와 같이 사진을 이용하는 분야에서의 좀더 개선된 방법을 기대해 본다.
PIV/PTV System Configulation
3차원 속도분포계측
3차원 속도계측을 위해서는 2대이상의 CCD Camera가 필요하다. 2대이상의 카메라로 하나의 추적입자를 관찰한 뒤 이 점에 대한 교정을 카메라의 사진좌표를 이용하여 계측 공간상에서 찾아내는 과정이 추가적으로 고려되는 것이 2차원 PIV 속도계측법과 다른 점이다.
▼ 3차원 속도계측의 원리를 나타내는 그림
▼ 믹싱탱크내 유동장의 3차원 PIV 계측장치 예시도
▼ 3차원 PTV에 의한 후향단 유동의 평균속도분포
▼ 해양구조물의 3차원 운동해석 적용 예
▼ 탱크바닥으로부터 높이 200㎜에서의 3차원 평균속도, U,V,W의 분포
여기서, fi와 gi는 첫 번째, 그리고 두 번째 프레임에서의 각각의 관측 소구간 내의 픽셀 값을 나타내고, f와 g는 그들의 평균을 의미한다.
Pair of image fragments to be identified.
Pixels in a pair of image fragments
② 상호상관법(Cross Correlation)
상호상관법은 두 장의 프레임에 미소시간 동안의 입자상을 각각 기록하여, 관측소구간들에서 얻어지는 결과의 1차 최대치를 구하여, 1차 최대치에 대한 거리를 이동위치로 간주하는 것이다. 상호상관에 대한 한 쌍의 모사입자에 대한 결과를 보이고, 공식은 다음과 같다.
(a) 1st image (b) 2nd image (c) Result image
Result of simulated single pulsed two frame in interrogation spot.
이 공식은 이산 시간 신호 처리에서 컨볼루션(convolution) 합을 공간상 데이터 처리에 적용한 것으로, f(i,j)는 입력 임펄스 (impulse) 데이터이고, g(i-x,j-y)는 임펄스 함수로 정의 될 수 있으며, 이 때 x,y 는 입력 데이터의 공간상 지연된 값을 의미한다. 자기상관법(auto correlation)은 미소시간으로 이중 노출된 입자쌍들을 한 장의 프레임에서 얻어지는 결과값의 1차, 2차 최대치를 구한다. 1차 최대치는 동일한 소구간에 대한 계산값이므로, (0,0)의 위치를 가지므로, 2차 최대치에 대한 거리를 이동위치로 간주한다. 공식은 다음과 같다.
(a) Double Pulsed image (b) Result image
Result of simulated double pulsed single frame in interrogation spot
③ Youngs Fringe법
이 방법은 단일 영상내의 입자쌍이 저장된 관측소구간내에서, 2차원 푸리에변환을 계산한 결과는 2차원 밴드형태의 Youngs fringe가 입자쌍의 변위방향에 수직으로 나타난다. 이는 레이저의 간섭성을 이용하여 광학적으로도 얻어질 수가 있다. 이렇게 얻어진 결과영상을 다시 2차원 푸리에 변환을 시행한 결과는 자기상관에서 얻어지는 결과와 동일하게 된다. 1차 푸리에변환의 결과와 2차 푸리에변환의 결과를 보여준다.
double pulsed frame - fringe image - result
Result using Fourier transform
2.2 PSV(particle streak velocimetry)
이 방법은 입자 밀도가 낮은 유동장에 노출시간을 길게 하여 얻어진 사진을 디지털 스캔한 픽셀영상으로 변환하여, 시점과 종점사이의 길이를 노출 시간으로 나누어 속도벡터를 얻는다. 가우시안적인 연속적인 입자상을 추적, 윤곽(edge)처리, 세선화(thin), 곡률코드(curvature code)적용 등 많은 디지털 화상처리 기법이 요구되고, 정확한 속도벡터를 위한 고 해상도의 스캐너가 필요하다.
2.3 PTV(particle tracking velocimetry)
이 방법도 입자밀도가 낮은 유동장에서 입자 하나 하나를 추적하는 방법으로, 각각의 여러 프레임사이에서 있을 수 있는 모든 트랙의 가능한 조합을 고려하여, 각 경우에 대한 길이, 각도의 분산을 최소화하는 트랙을 올바른 변위로 간주한다.
공조 시스템의 경우에서 넓은 관측영역에 대한 계산은 매우 정밀한 고해상도의 고가인 CCD 카메라를 요하게 되지만, 사진을 이용하는 방법은 경제성과 정확도 측면에서 개발의 여지가 충분하다고 보며, PSV와 같이 사진을 이용하는 분야에서의 좀더 개선된 방법을 기대해 본다.
PIV/PTV System Configulation
3차원 속도분포계측
3차원 속도계측을 위해서는 2대이상의 CCD Camera가 필요하다. 2대이상의 카메라로 하나의 추적입자를 관찰한 뒤 이 점에 대한 교정을 카메라의 사진좌표를 이용하여 계측 공간상에서 찾아내는 과정이 추가적으로 고려되는 것이 2차원 PIV 속도계측법과 다른 점이다.
▼ 3차원 속도계측의 원리를 나타내는 그림
▼ 믹싱탱크내 유동장의 3차원 PIV 계측장치 예시도
▼ 3차원 PTV에 의한 후향단 유동의 평균속도분포
▼ 해양구조물의 3차원 운동해석 적용 예
▼ 탱크바닥으로부터 높이 200㎜에서의 3차원 평균속도, U,V,W의 분포
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- 페이지수9페이지
- 등록일2005.11.21
- 저작시기2005.10
- 파일형식한글(hwp)
- 자료번호#315301
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