THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH VÀ TƯƠNG QUAN CHÉO TRONG PHÂN TÍCH DÒNG CHẢY VÒI PHUN | Hùng | TNU Journal of Science and Technology

THUẬT TOÁN XỬ LÝ ẢNH VÀ TƯƠNG QUAN CHÉO TRONG PHÂN TÍCH DÒNG CHẢY VÒI PHUN

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 04/11/22                Ngày hoàn thiện: 30/11/22                Ngày đăng: 30/11/22

Các tác giả

1. Trần Thế Hùng Email to author, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
2. Lê Đình Anh, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội
3. Nguyễn Anh Văn, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn

Tóm tắt


Xử lý dữ liệu nhằm thu được trường vận tốc toàn cục rất quan trọng trong cơ học chất lỏng.Nghiên cứu này trình bày thuật toán lai để trích xuất véc tơ vận tốc từ ảnh của phương pháp đo vận tốc ảnh hạt (PIV) thực hiện trong quá trình thực nghiệm. Phương pháp lai sử dụng cả thuật toán tương quan chéo và thuật toán xử lý ảnh. Đầu tiên, thuật toán tương quan chéo được sử dụng để trích xuất vận tốc ban đầu từ ảnh PIV. Sau đó, thuật toán xử lý ảnh được áp dụng cho các trường vận tốc đã được tinh chỉnh với ước lượng ban đầu bằng kết quả tương quan chéo. Phương pháp đề xuất được áp dụng cho phân tích véc tơ vận tốc từ dòng chảy qua vòi phun. Kết quả chỉ ra rằng phương pháp lai thấy hình ảnh tương tự với thuật toán tương quan chéo. Ngoài ra, độ phân giải đã được cải thiện nhiều bởi thuật toán được đề xuất so với kết quả từ phương pháp tương quan chéo. Cả trường vận tốc trung bình và vận tốc tức thời được phân tích trong nghiên cứu này. Ảnh hưởng của hệ số Lagrange, số bước lặp tính toán lên kết quả của phương pháp lai được khảo sát. Phương pháp được đề xuất cho thấy hiệu quả cao trong việc trích xuất trường vận tốc từ ảnh PIV.

Từ khóa


Hiển thị dòng chảy; Xử lý ảnh; Phương pháp đo vận tốc ảnh hạt; Thuật toán lai; Dòng chảy vòi phun

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo


[1] F. R. Menter, “Two-equation eddy-viscosity turbulence models for engineering applications,” AIAA J., vol. 32, no. 8, pp. 1598–1605, 1994.

[2] C. D. Argyropoulos and N. C. Markatos, “Recent advances on the numerical modelling of turbulent flows,” Appl. Math. Model., vol. 39, no. 2, pp. 693–732, 2015, doi: 10.1016/j.apm.2014.07.001.

[3] W. Cheng and R. Samtaney, “A high-resolution code for large eddy simulation of incompressible turbulent boundary layer flows,” Comput. Fluids, vol. 92, pp. 82–92, 2014, doi: 10.1016/j.compfluid.2013.12.001.

[4] T. H. Tran, H. Q. Dinh, H. Q. Chu, V. Q. Duong, C. Pham, and V. M. Do, “Effect of boattail angle on near-wake flow and drag of axisymmetric models: a numerical approach,” J. Mech. Sci. Technol., vol. 35, no. 2, pp. 563–573, Feb. 2021, doi: 10.1007/s12206-021-0115-1.

[5] T. H. Tran, D. A. Le, T. M. Nguyen, C. T. Dao, and V. Q. Duong, “Comparison of Numerical and Experimental Methods in Determining Boundary Layer of Axisymmetric Model,” in International Conference on Advanced Mechanical Engineering, Automation and Sustainable Development, 2022, pp. 297–302.

[6] A. D. Le, B. M. Duc, T. V. Hoang, and H. T. Tran, “Modified Savonius Wind Turbine for Wind Energy Harvesting in Urban Environments,” J. Fluids Eng., vol. 144, no. 8, 2022, Art. no. 081501.

[7] A. D. Le and T. H. Tran, “Improvement of Mass Transfer Rate Modeling for Prediction of Cavitating Flow,” J. Appl. Fluid Mech., vol. 15, no. 2, pp. 551–561, 2022.

[8] A. D. Le, T. H. Phan, and T. H. Tran, “Assessment of a Homogeneous Model for Simulating a Cavitating Flow in Water Under a Wide Range of Temperatures,” J. Fluids Eng., vol. 143, no. 10, 2021, Art. no. 101204, doi: 10.1115/1.4051078.

[9] T. H. Tran, M. Anyoji, T. Nakashima, K. Shimizu, and A. D. Le, “Experimental Study of the Skin-Friction Topology Around the Ahmed Body in Cross-Wind Conditions,” J. Fluids Eng., vol. 144, no. 3, 2022, doi: 10.1115/1.4052418.

[10] R. J. Adrian and J. Westerweel, Particle image velocimetry, vol. 30. Cambridge University Press, 2011.

[11] T. H. Tran, “The Effect of Boattail Angles on the Near-Wake Structure of Axisymmetric Afterbody Models at Low-Speed Condition,” Int. J. Aerosp. Eng., vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/7580174.

[12] T. H. Tran and L. Chen, “Optical-Flow Algorithm for Near-Wake Analysis of Axisymmetric Blunt-Based Body at Low-Speed Conditions,” J. Fluids Eng., vol. 142, no. 11, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1115/1.4048145.

[13] T. Liu, A. Merat, M. H. M. Makhmalbaf, C. Fajardo, and P. Merati, “Comparison between optical flow and cross-correlation methods for extraction of velocity fields from particle images,” Exp. Fluids, vol. 56, no. 8, pp. 1–23, 2015.

[14] Z. Yang and M. Johnson, “Hybrid particle image velocimetry with the combination of cross-correlation and optical flow method,” J. Vis., vol. 20, no. 3, pp. 625–638, 2017, doi: 10.1007/s12650-017-0417-7.

[15] T. Liu, D. M. Salazar, H. Fagehi, H. Ghazwani, J. Montefort, and P. Merati, “Hybrid Optical-Flow-Cross-Correlation Method for Particle Image Velocimetry,” J. Fluids Eng., vol. 142, no. 5, pp. 1–7, 2020, doi: 10.1115/1.4045572.

[16] T. H. Tran and L. Chen, “Wall shear-stress extraction by an optical flow algorithm with a sub-grid formulation,” Acta Mech. Sin. Xuebao, vol. 37, no. 1, pp. 65–79, 2021, doi: 10.1007/s10409-020-00994-9.

[17] I. Symposium and P. I. Velocimetry, “Spatio-temporal correlation-variational approach for robust optical flow estimation,” Image, Rochester, N.Y., September 2007, pp. 11–14.

[18] J. Venning, D. Lo Jacono, D. Burton, M. Thompson, and J. Sheridan, “The effect of aspect ratio on the wake of the Ahmed body,” Exp. Fluids, vol. 56, no. 6, 2015, doi: 10.1007/s00348-015-1996-5.

[19] E. J. Lee and S. J. Lee, “Drag reduction of a heavy vehicle using a modified boat tail with lower inclined air deflector,” J. Vis., vol. 20, no. 4, pp. 743–752, 2017, doi: 10.1007/s12650-017-0426-6.

[20] T. H. Tran, H. Q. Chu, and X. L. Trinh, “Investigation on unsteady behavior of near-wake flow of a blunt-base body by an optical-flow algorithm,” J. Sci. Tech., vol. 15, no. 05, pp. 48 - 59, 2020.

[21] B. K. Horn and B. G. Schunck, “Determining Optical Flow Berthold,” Tech. Appl. Image Underst., vol. 0281, pp. 319–331, 1981.

[22] C. Cassisa, S. Simoens, V. Prinet, and L. Shao, “Subgrid scale formulation of optical flow for the study of turbulent flow,” Exp. Fluids, vol. 51, no. 6, pp. 1739–1754, 2011, doi: 10.1007/s00348-011-1180-5.

[23] X. Chen, P. Zillé, L. Shao, and T. Corpetti, “Optical flow for incompressible turbulence motion estimation,” Exp. Fluids, vol. 56, no. 1, pp. 1–14, 2015, doi: 10.1007/s00348-014-1874-6.

[24] W. Thielicke and E. Stamhuis, “PIVlab–towards user-friendly, affordable and accurate digital particle image velocimetry in MATLAB,” J. open Res. Softw., vol. 2, no. 1, 2014, doi: 10.5334/jors.bl.

[25] M. Stanislas, K. Okamoto, C. J. Kähler, J. Westerweel, and F. Scarano, “Main results of the third international PIV challenge,” Exp. Fluids, vol. 45, no. 1, pp. 27–71, 2008.

[26]M. Khalid, L. Pénard, and E. Mémin, “Optical flow for image-based river velocity estimation,” Flow Meas. Instrum., vol. 65, pp. 110–121, 2019, doi: 10.1016/j. flowmeasinst.2018.11.009




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6875

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved