空气动力学实验方法：激光多普勒测速(LDV)：LDV实验数据处理方法.pdf

空气动力学实验方法：激光多普勒测速(LDV)：LDV实验数

据处理方法

1空气动力学实验方法：激光多普勒测速(LDV)

1.1引言

1.1.1LDV技术简介

激光多普勒测速（LaserDopplerVelocimetry，简称LDV）是一种非接触式的

流体速度测量技术，广泛应用于空气动力学、流体力学和工程热力学等领域。

LDV利用激光束照射流体中的粒子，通过测量粒子散射光的多普勒频移来确定

粒子的速度。这一技术能够提供高精度、高分辨率的速度测量，对于研究复杂

流场的瞬态特性尤为有效。

1.1.2LDV在空气动力学中的应用

在空气动力学实验中，LDV被用于测量风洞实验中的气流速度分布，以及

飞机、汽车等模型表面的边界层特性。通过LDV，研究人员可以精确地分析流

体动力学参数，如湍流强度、流体粘性、边界层分离点等，从而优化设计，提

高空气动力学性能。

1.2实验数据处理方法

1.2.1数据采集与预处理

LDV实验数据通常以时间序列的形式记录，包括粒子散射光的频率信息。

数据预处理阶段，需要对原始数据进行滤波，去除噪声，确保后续分析的准确

性。例如，使用Python的scipy库进行滤波处理：

importnumpyasnp

fromscipy.signalimportbutter,lfilter

#定义Butterworth滤波器

defbutter_lowpass(cutoff,fs,order=5):

nyq=0.5*fs

normal_cutoff=cutoff/nyq

b,a=butter(order,normal_cutoff,btype=low,analog=False)

returnb,a

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#应用滤波器

defbutter_lowpass_filter(data,cutoff,fs,order=5):

b,a=butter_lowpass(cutoff,fs,order=order)

y=lfilter(b,a,data)

returny

#假设数据和采样频率

data=np.random.normal(0,1,1000)

fs=1000.0#采样频率，单位Hz

cutoff=30.0#截止频率，单位Hz

#滤波处理

filtered_data=butter_lowpass_filter(data,cutoff,fs)

1.2.2数据分析与速度计算

预处理后的数据，通过分析多普勒频移，可以计算出粒子的速度。LDV系

统通常会输出频率数据，需要转换为速度值。假设我们有经过预处理的频率数

据frequencies，以及已知的激光波长lambda和散射角度theta，可以使用以下

公式计算速度：

⋅

=

2⋅⋅

0sin/2

其中，是光速，是多普勒频移，是激光的频率。在Python中，可以

0

编写如下代码进行速度计算：

importnumpyasnp

#定义速度计算函数

defcalculate_velocity(frequencies,delta_f,lambda_laser,theta):

c=299792458#光速，单位m/s

f0=532e9#激光频率，单位Hz

velocity=(c*delta_f)/(2*f0*np.sin(theta/2))

returnvelocity

#假设数据

frequencies=np.array([532.01e9,532.02e9,532.03e9])#频率数据，单位Hz

delta_f=frequencies-532e9