空气动力学实验方法：粒子图像测速(PIV)：PIV实验中的误差分析与控制.pdf

空气动力学实验方法：粒子图像测速(PIV)：PIV实验中的误

差分析与控制

1空气动力学实验方法：粒子图像测速(PIV)技术基础

1.1PIV原理与应用

粒子图像测速（ParticleImageVelocimetry，简称PIV）是一种非接触式的流

场测量技术，广泛应用于空气动力学、流体力学等领域。PIV技术通过在流体中

添加示踪粒子，并使用高速相机捕捉粒子在流场中的运动图像，然后通过图像

处理算法分析粒子的位移，从而计算出流场的速度分布。

1.1.1原理

PIV的基本原理是基于流体中的粒子跟随流体运动的假设。在实验中，首先

在流体中均匀分布示踪粒子，然后使用两束激光在短时间内（通常为微秒级）

对同一区域进行两次曝光，形成粒子的“双曝光”图像。通过对比这两幅图像

中粒子的位置变化，可以计算出粒子的位移向量，进而得到该区域的流速。

1.1.2应用

PIV技术在空气动力学实验中有着广泛的应用，例如：

飞机翼型的气流分析：通过PIV可以观察到翼型周围气流的分布，

分析翼型的升力和阻力特性。

汽车风洞实验：在汽车设计阶段，使用PIV可以优化车身的空气

动力学性能，减少风阻，提高燃油效率。

燃烧过程的流场测量：在燃烧室中，PIV可以测量火焰周围的流

场，帮助理解燃烧过程的机理。

1.2实验设备与设置

1.2.1设备

PIV实验通常需要以下设备：

激光光源：用于照亮流体中的示踪粒子，产生双曝光图像。

高速相机：捕捉粒子在流场中的运动图像。

图像处理系统：包括计算机和PIV分析软件，用于处理图像并计

算流速。

示踪粒子：通常为微米级别的透明或半透明粒子，能够均匀分布

在流体中。

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1.2.2设置

PIV实验的设置包括：

1.激光光源的调整：确保激光能够均匀照亮实验区域，避免过亮或

过暗的区域影响图像质量。

2.高速相机的校准：设置相机的曝光时间、帧率等参数，确保能够

捕捉到清晰的粒子图像。

3.示踪粒子的选择与分布：选择合适的粒子大小和密度，确保粒子

能够均匀分布并跟随流体运动。

4.实验区域的确定：根据研究需要，确定需要测量流速的区域，并

确保该区域内的粒子图像能够被清晰捕捉。

1.2.3示例：PIV图像处理算法

下面是一个简单的PIV图像处理算法示例，使用Python和OpenCV库来分

析粒子的位移向量：

importcv2

importnumpyasnp

#读取双曝光图像

img1=cv2.imread(image1.jpg,0)

img2=cv2.imread(image2.jpg,0)

#使用FAST算法检测关键点

fast=cv2.FastFeatureDetector_create()

kp1=fast.detect(img1,None)

kp2=fast.detect(img2,None)

#计算关键点描述符

brief=cv2.xfeatures2d.BriefDescriptorExtractor_create()

kp1,des1=pute(img1,kp1)

kp2,des2=pute(img2,kp2)

#使用FLANN匹配关键点

FLANN_INDEX_LSH=6

index_params=dict(algorithm=FLANN_INDEX_LSH,

table_number=6,#12

key_size=12,#20

multi_probe_level=1)#2

search_params=dict(checks=50)

flann=cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)

matches=flann.knnMatch(des1,des2,k=2)