船舶推进器叶梢部流动PIV测试

利用2D-PIV（particle image velocimetry）技术在空泡水筒中对螺旋桨叶梢部流场进行了详细的测量。选用松花粉为示踪粒子,通过驱动轴轴编码器输出相位信号,经同步控制器控制CCD摄像及两激光器出光,解决了螺旋桨相位、激光器与CCD三者的同步控制与连续采集问题。轴向平面每一相位下均测量获得100幅瞬时速度矢量场,采用相位平均方法获得了同一相位下的平均速度场。比对了叶梢附近桨盘面前后流动的差异以及沿径向叶梢内外流场的不同,利用测试数据研究了梢涡、尾涡的结构。     

环形扩压叶栅流动非定常控制方法的PIV研究

利用合成射流发生器对于一台环形扩压叶栅进行了流动主动控制的探索,发现适当的非定常激励方式可以使得环形叶栅的总压损失明显减小。同时利用二维粒子图像测速仪(ParticleImageVelocimetry,简称PIV)测量了扩压叶片绕流流场。获得了不同攻角下,在不同的激励频率和激励强度下,流场结构的变化。结果表明非定常激励可以使叶片绕流流场结构发生明显变化。在合适的非定常激励下,扩压叶片的叶背分离流动得到明显抑制,尾迹漩涡的强度和尾迹宽度均明显减小,流线分布比无非定常激励时更加平滑。实验结果能够与环形叶栅时均总压损失的变化相吻合。对于这一非定常控制方法的作用机理也进行了初步的分析。      

高速流动中PIV示踪粒子松弛特性研究

示踪粒子的随流能力是PIV技术在高速流动中应用的关键点之一。在上海交通大学变马赫数高速风洞中开展了PIV实验研究,重点提出一种评价示踪粒子随流能力的松弛特性分析模型。在马赫数4条件下尖锥、尖劈等模型PIV实验研究中,可以准确分析粒子的松弛特性,粒径分析结果与实验吻合较好,并验证了高速流动PIv的测试精度和示踪粒子布撒能力。     

航空发动机加力燃烧室跨流气冷稳定器流场研究

针对1种航空发动机加力燃烧室用引气冷却的跨流稳定器结构形式,采用标准k-ε湍流模型数值模拟方法,对其流场结构进行了分析和研究,将数值计算结果与封闭风洞中PIV流场测试结果进行了对比。结果表明:跨流气冷稳定器流场结构复杂,呈3维分布,环形稳定器后方的流场结构与普通钝体的类似,带后掠角的径向稳定器后方回流区与环形稳定器回流区互相耦合为整体,与沿环形稳定器展向的回流区形成高度一体的复杂回流区结构,形成稳定的低速区,起到良好的火焰稳定作用。     

表面介质阻挡放电等离子体体积力实验

采用粒子图像测速(PIV)技术,在2200,4800,7300,14600Pa空气压力条件下,测量了高频高压表面介质阻挡放电(surface dielectric barrier discharge,SDBD)等离子体诱导流场.根据速度场和N-S方程求解了等离子体体积力分布,分析了空气压力和激励器电压对等离子体体积力影响.实验结果表明:相同空气压力时,激励器电压越高体积力越大.相同激励器电压时,体积力随空气压力升高减小.在体积力分布区域,体积力方向一致,较大体积力区域分布于体积力方向线上游,流场高速流动区域紧挨较大体积力分布区域,位于体积力方向线下游.     

燃油射流横流穿透深度试验和数值模拟

采用激光粒子成像测速仪(PIV),试验研究了不同动量比下燃油射流在横向空气流中的穿透深度特性。同时,采用数值计算方法,对射流穿透特性进行了模拟,并将试验和计算结果,分别与已有的经验关系式,及考虑气动韦伯数影响修改后的关系式进行对比。结果表明:燃油射流上边界深度与幂指数关系式较吻合;采用VOF两相流模型能较准确地模拟出燃油射流的喷雾核心深度;修改后的关系式与不同燃油-空气动量比范围下的喷雾核心深度较吻合;燃油-空气动量比和气动韦伯数,是影响燃油射流横流穿透深度的主要参数。     

水平槽道内气固两相湍流中颗粒行为的PIV实验研究

运用PIV技术对充分发展的水平槽道内稀疏湍流两相流中的颗粒行为进行了定量研究。实验中壁面雷诺数Rer=430,使用颗粒为直径60μm的聚乙烯微珠,测量了0．1％和0．5％两种质量荷载。研究发现,颗粒最大浓度出现在y＋≈10的位置上。对两种质量荷载,下壁面附近的颗粒体积分数最大值均远小于10^3量级,仍属于稀疏两相流。槽道下壁面附近,向上运动的颗粒概率大于向下运动的颗粒,两者概率的差异随着法向距离的增大而减小。在y’=10～30的范围内,颗粒相“喷射”事件（Q2）和“下扫”事件（Q4）概率分别显著地大于和小于当地流体对应值。颗粒相主要通过促进Q2且抑制Q4来实现对流体湍流的影响,颗粒的这一作用随着法向距离的增加而逐渐减弱。     

PIV技术在复杂二相流场中的应用

光学元器件随飞行器在大气中飞行时,其工作性能越来越多地受到大气悬浮汇聚微粒的影响。大气微粒在复杂流场中呈现何种运动汇聚效应,对于合理准确评估机载光学元器件的工作效能具有十分重要的工程意义,而复杂气动流场中微粒分布状态的预估一直是飞行器外界环境研究中的一个难点。气动问题的复杂性、大气中微粒的多样性一直是制约各种试验手段展开、数值模型建立的主要因素。利用先进的激光粒子图像技术,在风洞中对舵面旋涡主导的复杂流场中的微粒速度及分布特性进行了实验研究。在测量舵面翼梢脱落旋涡特性的基础上,通过激光片光扫描流场全域,同时高帧频CCD相机同步曝光,利用PIV 拍摄到的流场中涡流截面内微粒分布的瞬态图像。结合图像后处理技术,对原始粒子图像进行互相关、二值化处理,通过对图像区域内的灰度值计算,统计相对流场截面内的粒子浓度系数,得到在复杂旋涡结构流场内瞬态粒子的分布特性规律。研究结果表明,利用大气中微粒在激光片光下的米氏散射原理,可以有效地拍摄到复杂流场结构下粒子光学散射及分布的特性图像,解决了传统环境测试设备无法对复杂条件下流场内粒子分布进行实时测量的缺陷;在旋涡为主导的流场中,大气中的微粒由向心力牵引,在涡核周围达到平衡运动状态,微粒环绕涡核形成一条环状带,这一区域中的粒子浓度系数要远大于自由流场中的微粒,涡核中心粒子呈“空洞”状态。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。