三维PIV透视成像粒子定位的可确定性

三维粒子成像测速（ＰＩＶ）的透视成像分析方法中，在动用体积光照明前从多个不同光轴方向用多台照相机或摄像机同时获得ＰＩＶ图像后，根据多幅不同光轴的ＰＩＶ图像的透视性质，运用物点三维定位的透视成像定位原理和方法，可通过找出各透视面上像点所对应的透视射线的交点来确定相应粒子的三维位置。问题在于，尽管粒子所在位置上必然存在各像点相应的透视射线的交点，但反过不，相应的透视射线的交点上却未必存在着真实的粒子。     

CCD互相关粒子图像测速及其在对抗流流场测量中的应用

在常规自相关粒子图像测速（ＰＩＶ）系统的基础上,发展了一个采用ＣＣＤ像机的互相关粒子图像测速系统。用这一新系统测量了对抗流流场的结果表明,这一技术克服了自相关粒子图像测速技术在测量具有滞止点的流场中的困难。实验说明,与自相关粒子图像测速技术相比,这一技术更快捷有效。     

面向新世纪的粒子图像测速

一种综述粒子图像测速（Ｐａｒｉｃｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ）的非接触、瞬时、动态、全流场的和本质上是直接的速度场测量技术，成为当今最实用和非常有潜力的流体力学全流场观测（Ｆｕｌｌ Ｆｌｏｗ Ｆｉｅｌｄ Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ＆Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ）技术。回顾和展望ＰＩＶ（包括ＤＰＩＶ，ＳＰＩＶ，ＨＰＩＶ等）及尖用的进展和前景。面临新世纪，ＰＩＶ技术有望最终攻克一个容积的三维速度场时     

三维PIV中透视成像的视点定位与透视平面的确定

对三维ＰＩＶ中透视投影的视点定位与透视平面的确定技术作了深入的研究，提出了一种确定观点坐标与透视平面的方法，给出了相应的数学关系式，最后通过实验的方法对视点坐标与透视平面的确定技术进行了检验。     

PIV图像粒子像斑的定位偏差评估的讨论

针对ＰＩＶ技术的直接测量法中图像的可讯性和可测性，讨论了从模拟图像到数字图像，最后到粒子像斑中心位置的确定过程中的误差规律；并提出一种称之为粒子像斑定位偏差综合评估的试验方法。     

PIV中提取速度信息的一种新方法

通过对ＰＩＶ中粒子图像固有特点的研究，提出了一种新的速度信息提取方法。该方法先通过模拟人眼判断粒子图像中心点的过程来获得粒子的中心点，再利用这些中心点之间的相关关系求取速度。以内烯机缸内流场的ＰＩＶ实测图像为例，通过与直接ＦＦＴ变换求相关的方法进行比较，阐明了该方法的特点。     

基于MRV的菱形肋柱冷却通道三维全流场分析

在研究核磁共振成像测速（MRV）技术测速核心方法的基础上，成功实现了在10 min内对大宽高比肋柱通道200×100×25个空间点上三维全场速度的测量，并对流场结构进行了深入的解析。将MRV测得的通道中心截面速度分布与粒子成像测速（PIV）的实验结果进行了对比，两者吻合良好。利用MRV测得的空间三维速度分布解析了菱形肋柱与端壁附近复杂的三维流场与涡量场，发现端壁附近流体靠近肋柱时，先向下冲击端壁，仅在肋柱前缘两侧形成马蹄涡，随后绕过肋柱两侧尖角处向上抬升，端壁边界层内的涡，迅速演变为肋柱两侧尖角附近以及下游的剪切层涡。     

垂直于流向的截面中2D-PIV测量误差分析

常规二维粒子图像测速技术（2D-PIV）作为重要的流场测试手段,被越来越多地应用到各种类型的流场测量中。然而采用该技术对垂直于流向的截面进行测量时会产生明显误差,该误差是由2D-PIV原理中几何透视成像关系引起。本文分析了测量截面内有法向速度分量时透视误差产生原因及影响因素,建立了2D-PIV测量平面内的误差模型。通过实验测试验证了误差模型的正确性,确定了影响测量误差的关键参数为测量平面的法向速度和视场的离轴角。计算结果显示,最大透视误差可达法向速度的9.3%。根据误差模型进行分析,透视误差对流向涡类流场测量的影响主要为3个方面：改变流场速度量值大小、改变旋涡形状、改变旋涡的位置。最后,提出了一些减小误差的措施,为2D-PIV应用于垂直流向截面的测量提供了改进方法。     

空间自旋目标宽带雷达干涉三维成像方法

空间目标三维成像可为目标的特征提取、分类与识别提供重要依据。基于L型三天线干涉成像原理,提出了一种宽带雷达条件下空间自旋目标干涉三维成像方法。首先,分析了雷达发射线性调频(LFM)信号条件下,空间自旋目标在距离-慢时间平面上的成像特点,建立了基于距离-慢时间平面的空间自旋目标干涉三维成像模型;其次,针对建立的干涉三维成像模型中,不同散射点的回波在距离-慢时间平面上会相互交叠的问题,对回波曲线分离、交叉点处理以及一维距离旁瓣的影响等进行了讨论,并给出了解决方法,从而获得目标三维图像。与已有方法相比,该方法可有效克服单基雷达三维成像无法获得目标各散射点真实三维位置以及在双/多基雷达三维成像时多部雷达回波联合处理较困难的问题。最后,仿真实验结果验证了所提方法的有效性。     

粒子像测速技术（PIV）和激光散斑测速技术（LSV）的实验研究

本文应用粒子像测速技术（ＰＩＶ）和激光斑测速技术（ＬＳＶ），对Ｒａｙｌｅｉｇｈ－Ｂｅｎａｒｄ对流流动进行测量。说明这两种技术原理和数据处理方法是相同的，他们的区别聚决于源密度（Ｓ．Ｄ．）。当Ｓ．Ｄ．≤１时，是粒子像模式，当Ｓ．Ｄ．〉１时，则呈现激光散斑模式。实验表明，三次光脉冲系统比二次光脉冲系统在测量信噪比方面改善很多。     

基于轴线投影精确模型的弯管立体视觉测量方法

利用立体视觉技术测量弯管轴线需精确计算弯管轴线在图像上的投影位置,现有方法将弯管图像轮廓中心线近似为空间轴线在像平面上的投影,这种近似计算存在误差。为获得弯管轴线的精确投影位置,提高三维测量精度,对弯管成像特征进行了深入研究。首先对弯管任意横截面建立透视投影模型,探索截面图像边缘点与空间轴线投影点间的几何关系,进而提出轴线上任意一点在像平面上投影位置的精确计算方法。采用双目视觉系统对某一航空管件进行重构测量。试验结果表明,相较于现有方法,采用本文方法计算轴线投影位置后,管件测量的重复性精度与前者相当,而测量精度平均提高14.5%。说明本文方法对轴线投影位置计算正确,可有效提高弯管轴线视觉测量精度。     

基于单数码相机自由拍摄的空间点定位

 提出并实现了一种空间点定位方法。该方法仅用一台数码相机围绕目标进行多角度自由拍摄获得多帧图像,采用一套具有身份唯一性的标记点实现多图像间点的稳定匹配;在此基础上根据多视图几何约束,精确计算各次拍摄时的相机姿态和位置;进而求解目标点的三维位置信息,并对结果进行优化。实验表明空间点定位的相对误差优于0.03%。该方法所用设备十分简单,操作方式非常灵活,适用于大型物体多视角测量的拼合、某些情况下的装配检查等,也可直接用于较规则构型物体的三维数据获取与CAD模型重建。     

标量图像测速原理及数值检验

标量图像测速是一种新型的能够测量微小结构的湍流实验测量系统,其理论依据是Schmidt（Sc）数〉1的标量湍流里,标量场脉动的时间尺度和空间耗散尺度要小于对应的速度场脉动的时间尺度和空间耗散尺度,标量脉动比速度脉动具有更强的间歇性,标量场所含信息大于速度场所含信息,从高＆数标量场提取速度场是可能的。笔者详细介绍了标量图像测速原理,并在积分最小化法思想指导下根据标量输运守恒方程及限定条件,建立了积分最小化标量图像测速的数学表示。通过变分法,获得了积分空间每个点的三个速度分量的欧拉特征方程,对欧拉特征方程离散化即可在积分空间建立一线性稀疏方程组。采用变分迭代法对此线性稀疏方程组进行求解即可获得三维速度场,据此采用积分最小化法建立了标量图像测速图像处理系统。还介绍了四维标量场（三维空间加一维时间）的图像采集原理,并采用DNS数据对标量图像测速处理系统进行了数值检验,检验结果表明标量图像测速技术所求解的速度场和DNS精确解之间在结构上是十分相似的,标量图像测速可以正确地提取速度场。     

高超声速飞行器DPIV内流阻力测量技术研究

为了研究吸气式高超声速飞行器的气动特性,提出一种新的内流阻力测量技术,即采用粒子图像测速技术和总压测量技术相结合,测量超燃发动机尾喷管流场速度矢量和皮托压力分布,间接获得内流出口处平均马赫数和内流出口处静压平均值,从而实现高超声速通气模型内流阻力测量。研究结果表明:粒子图像测速技术和总压测量技术相结合,成功地实现了内流阻力测量;试验获得的粒子图像,能够清楚地显示喷管出口位置内外流的分界面及边界层和边界层的尾迹;粒子图像测速试验获得的速度矢量场结果准确,精度高,能够提供远远超出传统测量技术所能提供的流场信息。      

三维激光成像系统构像点定位误差分析方法

三维激光成像系统是一种包含激光扫描仪、惯性导航系统（SINS）、全球定位系统（GPS）等多种先进技术的复杂系统。影响三维激光成像系统构像点定位精度的因素有扫描仪测距误差、扫描角误差、姿态测量误差、GPS定位误差、系统集成误差。在三维激光成像系统设计开始时需要确定各分系统的技术指标,这需要确定上述各误差项对构像点定位精度的影响大小。为了确定上述各误差大小与构像点定位误差之间的量化关系,研究了一种三维激光成像系统误差分析方法,推导了系统误差方程。通过试验验证,该方法能够准确确定各误差项对构像点定位误差的影响,为系统设计时对各分系统提出合理技术指标提供理论支持。     

应用PIV技术测量二维瞬时流场

本文应用ＰＩＶ技术对循环水槽中两种工况下进行了二维瞬时流场测量。在双脉冲激光片光源照射的平面流场中,得到了清的粒子位移照片,采用杨氏条纹法精确的测量了整个二维瞬时流场。本文还采用粒子像模拟技术,用几种图像处理方法：傅里叶变换法,空间自相关法和位移距离概率统计法分别进行处理,得到了相同的结果。     

基于低密度粒子图像叠加的Micro-PIV速度场测量

提出了一种基于低密度粒子图像的微流体粒子图像全场测速技术。经过背景噪声去除、阈值过滤、图像增强等图像预处理过程,获得了高质量的低密度荧光示踪粒子图像。对100对图像进行图像叠加处理,得到了满足互相关算法求解二维速度场的高密度叠加粒子图像。针对宽度为250μm,深60μm的长直微通道开展了覆盖全场不同流体层平面的二维速度测量,并利用多个流体平面的二维速度场实现了微通道内全场速度的构建。研究结果表明：由于图像叠加法去除了像径大但灰度低的背景粒子图像,采用互相关分析能够准确获得分层二维速度场,所构建的全场速度场正确反映了长直微通道内流流场特征。     

小翼羽掠角对机翼增升效果的影响

鸟类会通过抬起其翅膀前缘3至4根长度较短的羽毛（小翼羽）来抑制失速和增加升力,并根据不同飞行状态改变小翼羽与翅膀之间的掠角。为应对大迎角下的机翼失速问题,本文结合风洞测力和粒子图像测速实验研究了小翼羽掠角对机翼增升效果的影响。风洞测力实验结果表明,相比于无前掠的小翼羽,适当前掠的小翼羽对机翼的增升效果更好且不会增加机翼阻力。平面粒子图像测速和体视粒子图像测速实验表明,适当的前掠角能够增强小翼羽产生的前缘涡的强度,并扩大前缘涡增升的有效机翼迎角范围,最终导致适当前掠的小翼羽对机翼的增升效果更好。     

一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

神经网络在立体成象测速技术中的应用

立体成象测速技术是一种用于测量三维流场中流体的三个速度分量的光学方法。该测量为非接触测量,其测量原理是基于由两个CCD传感器从不同的有利位置点获取的图象。采用这一方法时,如果流场中散布的粒子的密度较大的,由成象系统所获得的图象中就可能丢失单个粒子的部分象点或者是等效的数据点。该数据丢失大多数是发生在对重叠的粒子图象进行分解的过程中和对粒子进行跟踪阶段。为了尽可能恢复更多的数据点并提高测量精度,在立体成象测速技术的两个阶段中采用了神经网络技术。在对重叠的粒子进行分解的阶段采用了后向传播(Back Propagation)神经网络,这是由于此方法具有图形识别和分类的能力。在对粒子跟踪阶段,跳跃神经网络（Hopfield neural network)是获取相应粒子轨迹的一种公认的最佳求解方法。研究表明,神经网络对于提高测试性能具有潜在的作用,而且已被证明对于立体成象测速技术是非常有用的。