PIV 유동 가시화 실험

소개글

PIV 유동 가시화 실험에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 실험목적
2. 실험이론
3. 실험방법
4. 실험결과
5. 결론 및 고찰
6. 레퍼런스

본문내용

있다. 그러나 시간적, 경제적 측면을 총체적으로 고려해보면, 실험은 하주 불편한 점이 많다. 이러한 불편을 해소하고 보다 효율적인 대한의 고찰을 통해 대두된 것이 바로 컴퓨터이다. 컴퓨터의 힘을 빌려 실제 유동패턴을 조사하는 학문이 CFD이며 최근에 보다 많은 발전이 있었고 앞으로도 유망한 학문의 한 분야로 자리매김 하였다.
Streamline : 속도는 벡터이며, 크기와 방향을 갖는다. 유선(streamline)은 유체내의 모든 점에서 순간 속도장과 접하는 연속선(유선을 횡단하는 흐름은 없다)으로 정의된다. 만일 속도장을 안다면 유선의 모양을 알 수 있다.
3. 실험방법
① 위의 계략도와 같은 실험 장치를 꾸민다.
② 물이 들어있는 수조안에 dust와 같은 입자의 크기와 부력이 물보다 작은 dust와
같은 물질을 훑어 뿌려놓고 물 안에서 떠다니도록 한다.
③ 빛의 세기가 강한 레이저를 이용하여 수조안의 입자들을 비추기 위하여 레이저
의 초점을 실런더리컬한 렌즈의 중심에 맞추어 빛을 분산시킨다.
※ 초고속카메라는 초당 60장의 사진을 찍기 때문에 순간적으로 충분한 양의 빛을 얻기 위해선 레이져와 같은 강한 빛이 필요하다.
④ 수조 오른쪽에 물의 저장탱크를 아래로 내림으로서 수조안의 물이 수조에 연결
된 호수에 빨려들어 가도록 한다.
※ 이때 물의 흐름을 너무 빠르게 할 경우 카메라의 입자 형상이 점으로 보이지 않고 직선으로 보여 질 가능성도 있으므로 너무 빠르지 않게 속도를 조절한다.
⑤ 이때 초고속 카메라를 작동시켜 물과 함께 호수 속으로 빨려 들어가는 작은 입자들을 관찰한다.
※ 레이저의 강한 빛에도 불구하고 뚜렷한 형상이 안 나타날 경우 포토샵
등의 편집을 거쳐 가능한 많은 결과량을 도출, 고찰해 보자.
⑥ Matlab을 이용하여 위의 사진 중 2장을 뽑아 PIV과정을 해보고 smooth와 filter기능을 활용하여 보다 정확한 결과 사진을 도출한다.
⑦ 픽셀 당 거리의 비례를 세워 실제 속도를 산출한다.
4. 실험결과
(1) 프로그래밍 소스
(2) Plotting
(3) X-속도성분 Graph
5. 결론 및 고찰
(1) 결론
파티클의 유동은 파이프의 입구를 향해 원을 그리며 흡입하고 있다. 가시화 된 화면에서 스무딩과 필터링을 통해 유동의 흐름을 좀더 부드럽고 정확하게 나타내었다. 처음에는 파티클이 잘 보이지 않아 포토샵을 통해 인텐시티를 증가시켜 유동의 흐름을 세밀하게 표현했다. 15번째 행의 X-성분속도는 가로방향의 속도 성분을 나타내는 것으로 파이프 입구에 다가갈 수록 속도가 증가하다가 파이프에 빨려들어가기 위해 Y속도 성분이 점점 X 속도성분보다 커져 X-속도성분이 눈에 띄게 저하되는 그래프를 얻어낼 수 있었다. 즉, 파이프 입구에서는 세로방향의 속도방향 성분이 유동을 지배하는 것을 알 수 있다. 따라서 파이프 입구와 나란한 행을 잡으면 X-속도성분은 파이프입구에 가까워질수록 계속 증가할 것으로 예상해 볼 수 있다.
(2) 고찰
눈에 보이지 않는 파티클들의 유동을 눈으로 직접 보고 데이터를 뽑아내여 가공하며 우리가 원하는 성분의 속도나 이동거리 등을 알아낼 수 있는 실험은 굉장히 흥미로웠다. 학부과정에서 유체역학을 배우긴 하지만 실제로 많은 가정과 이론과의 오차로 복잡한 유동에서 그 해답을 찾기란 굉장히 어려운 것으로 알고 있다. 하지만 CFD같은 해석과 PIV 유동가시화 실험을 통해 우리가 얻을 수 있는 정보는 산술적 계산 이상으로 굉장히 큰 의미를 지니는 것으로 느껴진다. 실제 인더스트리에서도 자동차나 배 등의 선체를 직접 모델링하여 유동가시화 실험을 통해 적합성 여부를 판단한다고 하니 본 실험의 의의는 굉장히 중요한다고 할 수 있다. 실험 상 몇가지 아쉬운 점이 있다면 파티클이 너무 보이지 않아 좀 더 세세한 유동의 흐름을 판단할 수가 없다는 점이었다. 데이터를 가공하는 데도 한계가 있고 너무 심하게 가공하게 되면 본래의 유동의 특성을 상실할 수 있기 때문에 좀 더 세밀한 실험의 결과가 필요했다. 하지만 실험여건 상 좀더 정밀한 촬영이 힘들었기 때문에 정확한 데이터를 산출 할 수는 없었고 다만 그 패턴을 익히는 데 만족해야만 했다.
실제 풍동실험과 비슷한 축소 모형에서 소형 물체를 놓고 공기의 유동을 가시화 하여 stream line을 관찰하고 속도벡터의 형상을 확인하려 하였으나 실험장비의 사정상 다른 실험으로 대체하였다. 즉, 수조에 파티클 입자를 띄워 놓고 유체의 압력차이로 입자가 출구로 빠져나가는 유동을 관찰해보는 실험이었다. 촬영된 사진을 프로그램을 통해서 살펴본 결과 얻고자 했던 벡터가 매우 조금밖에 얻을 수 가 없었다. 출구 위쪽 부분에서는 거의 파티클의 유동을 벡터로 표현해내지 못하였다. 이유인 즉 사진을 여러번 촬영하여 가장 좋은 사진을 뽑아냈어야 했는데 이 점에 있어서 미흡했던것 같다. 차례대로 찍힌 사진들에서 어떻게 불규칙하고 무작위적인 각각의 입자에 대한 속도벡터를 표현해 낼 수 있는가, 사진에서 특정 스텝 사이즈를 지정해주고 그 시점의 스텝사이즈와 가장 비슷한 그 다음의 스텝사이즈를 지정해주고 위와 같은 작업을 반복적으로 프로그램이 수행해주어서 우리가 얻고자하는 u방향속도와 v방향속도의 벡터를 얻을 수 있는 것이다. 이와 같은 기본적인 실험 원리를 통해서 실제로 풍동실험에 있어서 만약 자동차에 풍동실험을 한다면 자동차 차체 주위의 공기의 흐름에 대해서 stream line, 유적선을 관찰하고 각각의 위치에서 유체의 속도를 알아내고 이 결과를 바탕으로 설계하는데 좀더 효율적으로 응용할수 있을 것이다. ex/ F-1 경주차량에 있어서 차량 뒤에 에어 스포일러를 설치하여 양력을 방지하려고 할 때.
6. 레퍼런스
(1) http://www.google.co.kr
(2) http://www.postech.ac.kr
(3) 서상호, 유체역학, 사이어미디텍
(4) http://amigas.kaist.ac.kr
(5) http://www.cyncron.co.kr/sub02/sub03.php
(6) 최명진, 열 유체분야 기계공학 실험, 경희대학교출판부
(7) PIV and Water Waves, Pedersen 외 다수, WCPC

키워드

유체,   유동가시화,   PIV,   유체역학,   풍동실험,   유동실험,   가시화실험