PIVの概要

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PIVの概要

流れ場に流体の運動をトレースさせる微粒子を混入分散させ、シート状に広がるレーザー光などで照明します。2次元平面として照明されている流体をカメラで撮影し、その映像から速度と方向を求める計測手法です。

撮影された画像は、小さな検査エリア(Interrogation Window)に区切られ、この部分に複数撮影されているトレーサー粒子を群体として解析、X,Yの移動量を計測します。これに検査エリアのX,Yポジションを付加して流体の速度と角度のベクトルマップのデータとします。

得られるデータは流体の2次元平面速度ベクトルマップ(各X,Yに対する u=Vx,v=Vy)になります。2台のカメラを使用したステレオPIVの場合は、2次元平面の3軸ベクトルマップデータ(各X,Yに対するu=Vx,v=Vy,w=Vz)となります。

速度ベクトルマップのデータからは、渦度、Strain、Shear strain等の様々なスカラや各種平均、偏差などを計算することができます。流体を多角的に解析する手助けになります。

 

Adaptive Crosscorrelation

高精度演算PIVアルゴリズム

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近年のPIVソフトウエアーにはPIV計測の精度と空間分解能の向上を実現する事のできる、Adaptive Crosscorrelation PIVアルゴリズムが開発されています。

通常のPIVアルゴリズムにはトレーサーの輝度をサブピクセル(画像のピクセル以下)で解析しますが、移動量が極端に少なく複雑な場合や、速度勾配が大きい部分などでおきるピークロッキングやバイアス誤差と呼ばれる誤った計算をしてしまう弱点があります。
このため、Adaptive Crosscorrelationではインタロゲーション窓をトレーサーの移動量と変位方向に応じて変位フィットさせながら移動させることでSNを改善するデフォメーションウインドウ機能と、移動量が少ない場合や輝点が小さい場合などピークロッキング現象を解消するサブピクセルシフト機能を搭載しています。

Adaptive Crosscorrelationは、SNフィルター等を併用して複数回の再演算をおこなうMulti-Adaptive Crosscorrelationがあります。誤差を推測し誤ベクトルを抑える機能があり、極限までSNを改善することが可能です。

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