空气动力学实验方法：粒子图像测速(PIV)：流体流动可视化技术.pdf

空气动力学实验方法：粒子图像测速(PIV)：流体流动可视

化技术

1引言

1.1PIV技术的简介

粒子图像测速（ParticleImageVelocimetry，简称PIV）是一种先进的流体流

动测量技术，广泛应用于空气动力学、流体力学等领域。它通过在流体中引入

粒子，利用高速相机捕捉粒子在流场中的运动图像，然后通过图像处理技术分

析粒子的位移，从而计算出流体的速度场。PIV技术能够提供二维或三维的流场

信息，对于研究复杂流动现象具有重要意义。

1.2PIV在空气动力学中的应用

在空气动力学实验中，PIV技术被用来研究翼型周围的气流分布、湍流特性、

边界层分离等现象。通过PIV，研究人员可以直观地看到气流如何围绕物体流动，

以及在不同飞行条件下气流的变化，这对于优化飞机设计、提高飞行效率至关

重要。

2PIV技术原理与流程

2.1原理

PIV技术基于以下原理：1.粒子追踪：在流体中引入足够小且密度接近流

体的粒子，这些粒子会跟随流体运动。2.图像采集：使用高速相机从不同角度

拍摄粒子图像，通常需要两幅或更多图像来捕捉粒子在短时间内的位置变化。

3.图像处理：通过图像处理算法，识别并跟踪粒子在图像序列中的位移，从而

计算出流体的速度矢量。

2.2流程

PIV技术的实施流程包括：1.粒子注入：在流体中注入粒子。2.照明与成

像：使用激光或闪光灯照明，高速相机拍摄图像。3.图像预处理：包括图像去

噪、对比度增强等。4.粒子识别与追踪：使用算法识别粒子并追踪其在图像序

列中的运动。5.速度场计算：根据粒子的位移计算流体的速度场。6.数据后处

理与分析：对计算出的速度场进行分析，提取流场特性。

1

3PIV图像处理算法示例

3.1示例：使用OpenPIV进行PIV分析

假设我们有两幅粒子图像，分别命名为image1.png和image2.png，我们将

使用OpenPIV库来分析这两幅图像，计算流体的速度场。

3.1.1安装OpenPIV

pipinstallopenpiv

3.1.2示例代码

importopenpiv.tools

importcess

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

#图像文件路径

frame_a=image1.png

frame_b=image2.png

#读取图像

img_a=openpiv.tools.imread(frame_a)

img_b=openpiv.tools.imread(frame_b)

#设置PIV参数

window_size=32

overlap=16

search_size=64

#执行PIV分析

u,v,sig2noise=cess.extended_search_area_piv(img_a,img_b,

window_size=window_size,overlap=overlap,

dt=1/25.,search_area_size=search_size,

sig2noise_method=peak2peak)

#绘制速度场

x,y=openpiv.tools.get_coordinates(image_size=img_a.shape,window_size=window_size,overl

ap=overlap)

plt.figure(figsize=(10,10))

plt.quiver(x,y,u,v)

plt.title(速度场)

2

plt.xlabel(x)

plt.ylabel(y)

plt.show()

3.1.3代码解释

1.读取图像：使用openpiv.tools.imread函数读取图像。

2.设置PIV参数：window_size定义了分析窗口的大小，overlap定

义了窗口之间的重叠量，search_size定义了搜索区域的大小。

3.执行PIV分析：调用cess.extended_search_area_