空气动力学实验方法：流动显示技术：粒子图像测速技术PIV教程.pdf

空气动力学实验方法：流动显示技术：粒子图像测速技术

PIV教程

1空气动力学基础

1.1流体力学基本概念

流体力学是研究流体（液体和气体）的运动和静止状态的学科。在空气动

力学中，我们主要关注气体的流动特性。流体的运动可以用连续介质假设来描

述，即认为流体是由无数连续分布的流体质点组成的。流体质点的运动状态可

以通过速度、压力、密度和温度等参数来描述。

1.1.1速度场与流线

速度场是空间中每一点流体质点的速度分布。流线是在某一时刻，流体质

点的运动轨迹，它与速度场的方向一致。

1.1.2欧拉描述与拉格朗日描述

欧拉描述是从固定的空间点观察流体的运动，记录流体质点通过

该点的性质变化。

拉格朗日描述是跟踪特定流体质点，记录其性质随时间的变化。

1.1.3纳维-斯托克斯方程

纳维-斯托克斯方程是描述粘性流体运动的基本方程，它基于牛顿第二定律，

考虑了流体的惯性力、压力梯度力和粘性力。

1.2流动显示技术概述

流动显示技术是空气动力学实验中用于可视化流场的一种方法。它通过在

流场中引入示踪粒子或使用特殊照明技术，使流体的运动状态变得可见。流动

显示技术可以帮助研究人员理解流体的流动模式，检测涡流、边界层分离等现

象。

1.2.1常用流动显示技术

烟雾显示：在流场中喷射烟雾，观察烟雾的运动轨迹。

激光多普勒测速（LDA）：使用激光束照射流场中的粒子，通过粒

子散射光的多普勒频移来测量粒子的速度。

粒子图像测速技术（PIV）：通过记录流场中粒子的图像，分析粒

1

子的位移来计算流体的速度场。

1.3PIV技术原理与应用领域

粒子图像测速技术（ParticleImageVelocimetry，PIV）是一种先进的流动显

示技术，它能够提供二维或三维流场的速度分布信息。PIV技术基于图像处理和

模式识别，通过分析连续图像帧中粒子的位移，计算出流体的速度矢量。

1.3.1PIV技术原理

PIV技术通常包括以下几个步骤：1.粒子注入：在流场中注入示踪粒子，

这些粒子应该足够小，以跟随流体运动。2.图像采集：使用高速相机连续拍摄

流场中的粒子图像。3.图像处理：对连续的图像帧进行处理，识别粒子的位置

并计算其位移。4.速度计算：根据粒子的位移和时间间隔，计算流体的速度矢

量。5.数据后处理：对计算出的速度矢量进行分析，生成流场的速度分布图。

1.3.2PIV算法示例

以下是一个简化版的PIV算法示例，使用Python和OpenCV库来处理图像

并计算粒子的位移。

importcv2

importnumpyasnp

#读取连续的图像帧

frame1=cv2.imread(frame1.jpg,0)

frame2=cv2.imread(frame2.jpg,0)

#转换为灰度图像

gray1=cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray2=cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#使用光流法计算粒子位移

flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(gray1,gray2,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0)

#计算平均速度

avg_speed=np.mean(np.sqrt(flow[...,0]**2+flow[...,1]**2))

#输出平均速度

print(f平均速度:{avg_speed}pixels/frame)

1.3.3应用领域

PIV技术广泛应用于航空航天、汽车工业、生物医学、环境科学等领域，用

于研究和优化流体动力学性能，如飞机翼型的气动特性、汽车的空气阻力、心

2

脏血流动力学等。

以上内容详细介绍了空气动力学基础、流动显示技术概述以及PIV技术的

原理和应用领域，通过一个简化的PIV算法示例，展示了如何使用Python和

OpenCV库来处理图像并计算粒子的位移，从而理解流体的速度分布。

2空气动力学实验方法：流动显示技术