Алгоритмы и программные средства обработки информации для измерительных систем оптической диагностики двухфазных потоков
Техника РРВ1 применена, для экспериментального изучения турбулентной, пузырьковой. струи при значениях объемного газосодержания до 5%. В результате расчета статистики получены осредненные двухмерные распределения плоскостного газосодержания и, скоростей газовой и жидкой фаз, а также статистические моменты второго порядка пульсаций, этих величин. Впервые измерены совместные корреляции пульсаций… Читать ещё >
Содержание
- Цель диссертационной работы
- Научная новизна
- Основные положения выносимые на защиту
- Глава 1. Обзор литературы посвященной оптическим методам исследований
- 1. 1. Методы визуализации потоков
- 1. 2. Исследование многофазных потоков
- 1. 3. История развития измерительных систем для исследования потоков
- Глава 2. Алгоритмы определения поля скорости путем слежения за частицей з
- 2. 1. Введение
- 2. 2. Алгоритмы слежения за частицами
- 2. 3. Вычислительный эксперимент. I
- 2. 4. Экспериментальные исследования
- 2. 5. Выводы по главе
- Глава 3. Разработка методов для исследования двухфазных потоков
- 3. 1. Введение
- 3. 2. Плоскостная лазерно-индуцированная флюоресценция для визуализации пузырей
- 3. 3. Алгоритмы обработки данных
- 3. 4. Тестирование алгоритмов на экспериментальных данных
- 3. 5. Выводы по главе
- Глава 4. Разработка измерительной системы и программного обеспечения для лазерной диагностики потоков
- 4. 1. Введение
- 4. 2. Измерительная система «ПОЛИС».
- 4. 3. Программное обеспечение АсШа1Р1ом
- 4. 4. Применение измерительной системы «ПОЛИС» для исследований в аэродинамических трубах. из
- 4. 5. Выводы по главе
- Заключение
- Список литературы
- Список публикаций
- Благодарности
- Актуальность работы
Развитие ведущих отраслей экономики, нефтегазового и аэрокосмического комплексов, энергетики и атомной промышленности связано с применением современных методов исследования, в том числе, методов математического моделирования. Реализация практических задач требует фундаментальной научной, основы, на которой могут базироваться технические решения в конкретной, области наукоемкого или промышленного производства. Изучение аэро- и гидродинамики: многофазных сред в промышленных аппаратах* может существенно повысить эффективность их работы. К возможным объектам исследования можно отнести- обтекаемые аппараты: самолеты, гидрокостюмы, снаряды, и- т.д.- узлы, гидропроводов- форсунки: горелочных устройств- расходомеры и т. д.
Для проведения фундаментальных исследований1 потоков, содержащих: нестационарные вихревые структуры, таких как струи, следы, слои смешения, — требуется развивать высокоточные экспериментальные подходы, наряду с методами математического моделирования и вычислительного- эксперимента- Полученные детальные экспериментальные данные позволят- верифицировать- результаты численного моделирования^ а также, развивать, новые комплексные математические модели для описания сложных однофазных* и многофазных^ турбулентных- течений: Развитие современных- экспериментальных методов^ исследования сопряжено с необходимостью анализа все больших объемов первичных данных. Информационное обеспечение экспериментального метода, включая хранение и визуализацию данных, а также обработку^ данных современными' алгоритмами, становится: одним? из важных-, составляющих современных исследований.
Широким классом экспериментальных методов, исследования! являются контактные методы, которые позволяют измерять среднюю: скорость и значения турбулентных пульсацийш точке. Несомненным достоинством контактных методов является. возможность применения: датчиков в труднодоступных местах.
Оптические: методы исследования- которые стали развиваться вместе с эволюцией: лазерной, регистрирующей и компьютерной техники- выгодно отличаются от контактных методов тем, что не возмущают исследуемое течение. К одноточечным оптическим методам следует отнести метод лазерной допплеровской анемометрии, который позволяет измерять направление и величину скорости потока в точке, а также размеры частиц дисперсной фазы в многофазных потоках.
Для диагностики нестационарных потоков с крупномасштабными вихревыми структурами, а также в случаях, когда необходима полная информация о пространственно-временных корреляциях, существенным фактором является возможность одновременного мгновенного измерения характеристик потока в массиве точек. Наиболее перспективный класс оптических методов измерения основывается на количественной визуализации оптически прозрачного течения при помощи лазерного ножа. Для измерения поля скорости подобным способом в непрерывную среду помещаются светоотражающие частицы малого размера. В простейшей" конфигурации отраженный- от поверхности частиц свет регистрируется на сенсор камеры, оптическая- ось которого направлена перпендикулярно лазерному ножу. Компьютерный анализ пары* мгновенных изображений частиц, полученных-таким образом и зарегистрированных с малым регулируемым промежутком времени между кадрами, позволяет рассчитать*, смещения частиц за* время между кадрами. Результатом такой (обработки-картин* является поле скорости в плоскости, освещенной лазерным ножом. Анализ картин предполагает либо корреляционную обработку, либо использование алгоритмов? слежения- за отдельными частицами. Измерительные методы на принципах корреляционной обработки называются Particle-Image Velocimetry (PIV). Исходные изображения, разбиваются на прямоугольные элементарные области, для каждой-из которых- рассчитывается поле кросс-корреляции изображений^ на первом и втором кадрах. Положение наибольшего пика* на рассчитанной корреляционной плоскости соответствует наиболее вероятному, (близкому к среднему) смещению частиц за время между кадрами'. В результате получается поле скорости с векторами, в узла* регулярной*сетки. Другой класс алгоритмов основывается на слежении за каждой отдельной-частицей и имеет общепринятое международное название Particle Tracking Velocimetry (PTV). Слежение подразумевает распознавание образов частиц и применение процедуры поиска пары образов одной и той же частицы на двух кадрах. Таким образом, каждой частице на изображении- может соответствовать свой рассчитанный вектор скорости. Результирующее поле, в отличие от поля скорости, полученного методом PIV, является нерегулярным. Естественным расширением базового 2D подхода являются стереоскопическая и томографическая конфигурации данных методов, 5 позволяющие определять три компоненты скорости в плоскости лазерного ножа и в объеме потока, соответственно.
Несмотря на то, что корреляционные алгоритмы слабо восприимчивы к шуму и обладают большой точностью, в их применении к задачам механики жидкости и газа остается ряд нерешенных проблем. В первую очередь это осреднение значения скорости по элементарному объему, что ограничивает локальность таких данныхлинейным размером ячейки. В измерениях с большими градиентами скоростей- метод Р1/ дает результаты с большими погрешностями. Обработка корреляционными методами изображений частиц дисперсных потоков, где нельзя гарантировать постоянную и однородную концентрацию частиц, связано с дополнительными сложностями. При выборе размера элементарной области необходимо сохранять приемлемое пространственное разрешение и одновременно удовлетворять требованию наличия в элементарной расчетной области некоторого минимального количества частиц, что не всегда возможно. '
Решением указанных проблем может стать применение алгоритмов слежения за частицами, которые обладают бОлыиим пространственным разрешением. Это является следствием того что локальность вектора скорости, рассчитанного по смещению отдельной частицы — максимально возможная. Особенности течения, связанные с неоднородностью засева частицами, также не являются проблемой для методов слежения, что делает предпочтительным их использование в. анализе картин течения дисперсных потоков.
В то же время применение алгоритмов слежения ограничено в связи с малой^ точностью определения смещений частиц, а>также в связи* с чувствительностью к шумам на изображениях. Последняя проблема также приводит к необходимости развития методов отсева неверных векторов для нерегулярных данных.
Изучение гидродинамики пузырьковых потоков остается актуальной задачей в связи с малым количеством экспериментальных методик позволяющих получать надежные данные, в. особенности для нестационарных течений с эволюционирующими> вихревыми структурами. Данные полученные путем обработки экспериментальных изображений1 пузырьковых потоков важны не только для- изучения определенных объектов или режимов течения, но и для верификации- математических моделей двухфазных течений. В этой связи чрезвычайно важна информация о взаимодействии фаз, данные о совместных (газ-жидкость) статистических моментах пульсаций скорости и газосодержания. математический анализ, цифровая обработка изображений, элементы теории алгоритмов, объектно-ориентированный анализ и дизайн ПО, компонентно-ориентированное программирование и др.
Научная новизна
Для методов определения полей скорости по анализу смещения частиц (слежения за частицами) предложен новый алгоритм отсева неверных векторов на основе фильтра скользящего среднего в применении к нерегулярным данным. Проведено детальное исследование влияния корреляционной коррекции вектора смещения на точность и пространственное разрешение метода слежения за частицей.
Предложен способ использования предварительно рассчитанного поля скорости для улучшения точности релаксационного алгоритма слежения за частицами.
Разработаны подходы для анализа PIV изображений-при* диагностике потоков с гиперзвуковыми скоростями в условиях1 естественного засева. Впервые, рассчитаны- поля, скорости в- гиперзвуковой импульсной аэродинамической* трубе ИТ-302.
Предложен корреляционный алгоритм для идентификации образов пузырей- t полученных методом PFBI (Planar Fluorescence for Bubble Imaging) с применением оптимизационных схем. Предложен и реализован алгоритм слежения- за пузырями* на. основе критерия корреляционного подобия с. применением корреляционной коррекции вектора смещения. Предложен способ расчета статистических характеристик в двухфазном потоке. Впервые получены взаимные корреляции пульсаций компонент скорости газовой и жидкой фаз в свободной газонасыщенной струе.
Достоверность
Достоверность работы созданных алгоритмов подтверждена оценкой величины погрешности измерений, постановкой вычислительных экспериментов, сравнением рассчитанных данных с экспериментальными и теоретическими. результатами других авторов.
Практическая значимость
В составе коллектива создан первый отечественный*измерительный комплекс для исследования потоков методами- цифровой трассерной визуализации. 8
Получение подобных данных затруднено существующими экспериментальными и алгоритмическими подходами.
Измерительные системы (ИС) на основе методов количественной лазерной визуализации получили широкое распространение благодаря своим уникальным свойствам, таким как бесконтактность и возможность получения мгновенного распределения характеристик. За последние’два1 десятилетия, на, основе базового оборудования, а именно: лазера, цифровой. камеры и, компьютера, было создано множество методов, позволяющих-измерять: скорость в плоскости и в объеме, поля температур и концентраций- дисперсный состав, карту толщин-в пленочных течениях1 и-др. Однако постоянное-развитие производительности вычислительной-техники и. цифровых регистрирующих систем требует совершенствования существующих и создания новых алгоритмических* подходов для обработки и анализа информации, получаемой в физическом эксперименте, и создание на этой основе конкурентоспособных отечественных измерительных систем нового поколения.'
Цель диссертационной работы
Целью диссертационной работы является разработка современных: высокоточных алгоритмов. и программных средств обработки данных, полученных^ в ходе эксперимента по диагностике одно- и двухфазных потоков с применением методов количественной-лазерной визуализации:
Задачи исследований разработка и реализация алгоритмов обработки? экспериментальных изображений, полученных методами количественнойлазерной- визуализации, для расчета двумерных полей скорости в сечении потока путем слежения за частицами в потоках однофазных и двухфазных сред-
создание алгоритмических подходов распознавания- образов частиц дисперсной фазы в пузырьковых потоках и статистической обработки данных-
разработка программного комплекса в рамках созданной измерительной системы для управления, и, автоматизации1 процесса проведения гидрогазодинамического эксперимента, хранения и обработки данных.
Методы исследования
Для достижения указанных целей использовались методы математического моделирования и вычислительного эксперимента, математическая статистика и
Измерительный комплекс внедрен в ряде институтов РАН и университетах России (ИТПМ СО РАН- ОИВТ РАН- ИСЭМ СО РАН- ИМСС УрО РАН- ИТ СО РАН- ЦАГИ (г. Жуковский) — Казанский НЦ ПЭ РАН- СПбГУ- КГТУ (КАИ) — СПбГПУ- ПГУ- МЭИ- ВНИИПО МЧС России) для проведения исследований в области аэро- и гидродинамики.
Основные положения выносимые на защиту
На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:
Отсев неверных векторов для нерегулярного поля! скорости, основанный на сравнении текущего вектора^ с наиболее отличным от среднего в некотором окружении, в котором вклад векторов учитывается^ с гауссовым весом, сохраняет высокое пространственное разрешение методов слежения.
Применение корреляционной коррекции вектора смещения позволяет в несколько раз уменьшить ошибку оценки смещения без потери пространственного разрешения методов слежения:
Идентификация фокусированных образов пузырей из изображений- полученных методом лазерно-индуцированной флуоресценции для пузырьковых потоков, основанная на расчете полей корреляций изображения с предварительно сгенерированными масками в виде колец, позволяет-распознавать перекрывающиеся образы пузырей различного диаметра. Применение схемы субдискретизации рассчитываемого поля, а также схемы разрежения изображения маски снижает время^ идентификации образов, пузырей в десятки раз.
Совместное использование метода слежения за пузырями на основе критерия корреляционного подобия и метода корреляционной коррекции вектора смещения повышает точность определения векторов смещения пузырей.
Расчет совместной математической статистики полей скорости газовой и жидкой фаз и локального газосодержания, когда учитывается объемное включение каждой из фаз, дает возможность рассчитать смешанные (газ-жидкость) статистические моменты высокого порядка.
Апробация работы
Результаты работы докладывались на 7th International* Symposium onr Particle Image Velocimetry (Рим, Италия, 2007 г.), 13th International Symposium on Flow Visualization (Ницца, Франция, 2007 г.), 9-й и 10-й международных научнотехнических конференциях «Оптические методы исследования потоков» (Москва, 9
2007 г., 2009 г.), 14th Workshop on Transport Phenomena In Two-Phase Flow (Bansko, Bulgaria, 2010 г.), Всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Физика неравновесных процессов в энергетике и наноиндустрии» (Новосибирск,
2007 г.), Всероссийской молодёжной конференции «Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей» (Новосибирск,
2008 г.), Конференции молодых ученых «Актуальные вопросы теплофизики и физической гидрогазодинамики» (Новосибирск, 2008 г.) XLII, XLIII, XLIV и XLV Международных научных студенческих конференциях «Студент и научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2004 г., 2005 г., 2006 г., 2007 г.), а также на различных научных семинарах и совещаниях.
Публикации
Соискатель имеет 21 опубликованную работу, в том числе по теме диссертации 21, работ, опубликованных в ведущих рецензируемых научных^ журналах и изданиях, определенных Высшей аттестационной комиссией, 5.
Личный вклад автора
Автором были сформулированы технические требования к создаваемому измерительному комплексу, осуществлена реализация программного обеспечения для автоматизации процессов проведения эксперимента, сбора, хранения, визуализации-и обработки данных, реализация-модулей управления оборудованием. Автором были предложены и- реализованы алгоритмы, построения поля скорости путем слежения. за^ частицей и алгоритмы для анализа картин пузырькового течения, а также выполнены тесты, отраженные в диссертации. Представление совместных материалов согласовано с соавторами.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка. Работа изложена на 135 страницах, иллюстрирована 53 рисунками и содержит
список литературы из 94 наименований.
Алгоритмы и программные средства обработки информации для измерительных систем оптической диагностики двухфазных потоков (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
4.5 Выводы по главе
В главе представлена общая архитектура и особенности реализации программной системы Ас1иа1Р1о/у, которая позволяет проводить эксперимент и сохранять полученные данные, а также обрабатывать данные и отображать результат обработки пользователю.
Система разбита на три логических слоя: уровень представления (пользовательский интерфейс), уровень предметной области (блок управления экспериментом и блок обработки данных) и уровень источника данных (блок хранения данных). Логическая структура базы данных — дерево, в котором связями потомок — родитель кодируется информация о том, каким методом и из каких данных был получен текущий узел. Физически база данных представляет собой файл описания иерархии узлов и систему файлов с вложенными подкаталогами. Блок обработки включает в себя модуль управления обработкой и обширную библиотеку готовых процедур обработки данных, открытую для расширения. Блок управления экспериментом управляет внешними устройствами и сохраняет полученные данные в базе. Возможна интеграция управляющих модулей как для новых камер и лазеров, так и для принципиально новых устройств. Пользовательский интерфейс предоставляет средства для наглядного управления' всеми частями системы и визуализации данных. Данные отображаются в виде полей, графиков и гистограмм.
Предложен один из вариантов эффективного и наглядного хранения больших объемов данных, и их обработки. Описан подход к организации расширения' системы конечным пользователем за счет интеграции новых расчетных процедур и оборудования, что существенно расширяет область применения продукта.
В настоящее время АсШа1Р1ол/ используется в экспериментах по исследованию потоков жидкости И! газа в двух десятках университетах и^ научно исследовательских институтах.
В главе описано1 применение лазерного измерительного комплекса «ПОЛИС» для измерений поля средней скорости: и * пульсаций-скорости, в импульсных’и-стационарных сверхзвуковых аэродинамических трубах. Выполнены измерения в свободном потоке и. на ряде моделей.
Показана возможность измерений" средней, скорости и^ пульсаций скорости в импульсной установке с помощьюестественного засева' потокаконденсатом-паров металлов, возникающих^ при* работе электроразрядной системы подогрева воздуха: Показано, что, ранее применяемая методика оценки" скорости газа по измерениям" величины давления в форкамере импульсной аэродинамической трубы может быть использована с гарантированной погрешностью 4%.
Определен характерный размер частиц, вводимых в сверхзвуковой поток аэродинамической трубы промышленным, генератором тумана: Показана1* существенная инерционность этих частиц при проведении измерений поля скорости в сильно градиентных сверхзвуковых течениях-.
Впервые получены данные о поле течения' в следе за кососрезным-газодинамическим свистком, обтекаемым сверхзвуковым потоком в режиме автоколебаний.
Заключение
Создан алгоритм Particle Tracking Velocimetry (PTV) для обработки изображений цифровой трассерной визуализации, позволяющий рассчитывать поля скорости с высоким пространственным разрешением путем слежения за образами частиц. Результаты вычислительного эксперимента показали, что применение корреляционной коррекции конечного поля скорости по изображениям отдельных частиц (Individual Particle Correlation — IPC) позволяет в три раза уменьшить полную ошибку метода PTV для модельного течения с равномернымсмещением частиц. Моделирование течения с наложенным синусоидальным смещением показало сохранение высокого пространственного разрешения метода слежения при использовании малого размера окна-корреляционной коррекции.*
Предложен и реализован метод отсева ошибочных векторов на основе фильтра скользящего среднего, применимый к полям скорости с неравномерной концентрацией частиц на изображении. Адаптивный характер данного алгоритма позволяет сохранить высокое пространственное разрешение метода PTV.
Предложен способ использования, предварительно рассчитанного поля скорости на этапе слежения для улучшения качества конечного поля скорости.
Проведен сравнительный' анализ методов слежения с методами кросс-корреляционного анализа на экспериментальных данных по изучению затопленныхструйных течений. Результаты обработки" продемонстрировали низкое значение ошибки связанной с эффектом «peak-locking» для метода PTV, а также экспериментально подтвердили большее пространственное разрешение методов слежения по сравнению с методами корреляционного анализа.
В составе коллектива предложен новый экспериментальный метод исследования пузырьковых потоков, основанный, на плоскостной лазерно-индуцированной флюоресценции (Planar Fluorescence Bubble Imaging — PFBI), который позволяет исследовать двухфазные потоки с объемной долей газовой фазы до 5%. Использование метода PFBI позволяет одновременно исследовать как дисперсную, так и непрерывную фазы в одной плоскости. Это позволяет получать уникальные характеристики потока, такие как смешанные статистические моменты высоких порядков необходимые для создания математических моделей двухфазных течений.
Автором предложены и разработаны алгоритмы, позволяющие идентифицировать образы пузырей в условиях неравномерного освещения и перекрытия образов, следить за перемещениями пузырей с высокой подпиксельной точностью, и рассчитывать совместную статистику полей скорости и объемной доли непрерывной и дисперсной фаз.
Техника РРВ1 применена, для экспериментального изучения турбулентной, пузырьковой. струи при значениях объемного газосодержания до 5%. В результате расчета статистики получены осредненные двухмерные распределения плоскостного газосодержания и, скоростей газовой и жидкой фаз, а также статистические моменты второго порядка пульсаций, этих величин. Впервые измерены совместные корреляции пульсаций скорости пузырей, и жидкой фазы в слое смешения течения струи.1
В составе коллектива разработана первая отечественная оптическая система диагностики потоков «ПОЛИС» на основе методов количественной лазерной визуализации. Созданное программное обеспечение «Ас1иа1Р1ол/" — позволяет автоматизировать процесс сбора, хранения, визуализации л. обработки экспериментальных данных. Измерительная система. «ПОЛИС» внедрена в 18 учебных и научных организациях на территории России.
Автором лично предложены^ и в составе коллектива реализованы принципы хранения массива, экспериментальны* данных, которые позволяют оперировать сотнями тысяч измерений — мгновенных', показателей течения, без уменьшения производительности, системы.
Предложены и-реализованы возможности измерительной системы по сбору данных, в том числе разработаны модули управления устройствами.
Измерительный комплекс «ПОЛИС» применен для измерений течения среды в импульсной и стационарной аэродинамических трубах. Показана возможность измерений средней, скорости в импульсной гиперзвуковой установке с помощью естественного засева потока конденсатом * паров металлов. Впервые получены данные о поле течения, в следе за кососрезным. газодинамическим* свистком, обтекаемым сверхзвуковым потоком в режиме автоколебаний.
1. Бражко, В:. (1976) Способ визуализации линий^ тока, на поверхности моделей в аэродинамическихтрубах. //Труды ЦАГИ (1749)
2. Дубнищев, Ю. Н., Арбузов,. В. А. Белоусов, П. П., & Белоусов, П. Я. (2003) Оптические методы исследования потоков. // Новосибирск: Сибирскоеуниверситетское издательство.:
3. ДубнищевЮ., & Ринкевичюс-. Б. (1982) Методы лазерной доплеровской анемометрии: // Mi: Наука-. ,
4. Маслов, А., & Миронов, С. (1996) Экспериментальное исследование, обтеканияполузамкнутой, цилиндрической, полости гиперзвуковым-потоком"низкои плотности. // Изв. РАН. МЖГ (6), стр. 155−160.
5. Миронов, С., & ЦырюльниковИ. (2005) Исследованиеволнового, поля контролируемых: периодических: возмущений? двух источников: // Теплофизикам аэромеханика, 12 (3), стр. 379−386.
6. ПузыревЛ., & Ярославцев, М- (1990) Стабилизация параметров газа, в форкамере гиперзвуковой аэродинамической трубы. // Изв. СО АНСерия техническая (5), стр. 135−139.
7. Токареву Ms, МарковичД, & Бильскийг А. (2007)-: Адаптивныеалгоритмы—обработкиизображений* частиц длярасчетамгновенных полей скоростиII Вычислительные, технологии-, 12, 109−131.
8. Фаулер, Ml. (2004) Архитектура корпоративных программныхприложений. // Вильяме. .
9. Хабахпашева, Е. М., & Перепелица^ Б. В. (1968) Поля скоростей и турбулентных пульсаций, при малых добавках, к воде: высокомолекулярных веществ. // ИФЖ, 14 (4), 598:.
10. Adrian? R. J. (2004) Twenty years of particle image velocimetry. // 12th International Symposium on Applications of Laser Techniques. to Fluid Mechanics. Lisbon.
11. Adrian R. J. (1984) Scattering particle characteristics and their effect on pulsed laser measurements of fluid flow: speckle velocimetry vs particle image.velocimetry. II Appl. Opt., 23, 1690−1691. .
12. Agui J., Jimenes-J. (1987) On the performance of particle tracing velocimetry. // J Fluid Mech, 185,448−468.
13. Albrecht H., Boris M., Damaschke N., Tropea C. (2003) Laser Doppler and Phase Doppler Measurement Techniques: // Berlin: Springer.
14. Alekseenko S., Markovich D., Semenov V. (1999) Suppression of large-scale structures in a gas-saturated impact jet. // Tech Phys Lett, 25, 374−376.
15. Astarita T. (2006) Analysis of interpolation schemes for image deformation methods in PIV: effect of noise on the accuracy and spatial resolution. // Exp: Fluids, 40, 977−987.
16. Astarita Т., Cardone G. (2005) Analysis of interpolation’schemes for image deformation methods in PIV. // Exp. Fluids, 38, 233−243.
17. Augier F., Morchain P., Guiraud P., Masbernat O. (2003) Volume fraction gradient-induced flow patterns in a two-liquid*, phase mixing layer. // Chem. Eng. Sci., 58, 39 853 993.
18. Baek S., Lee S. (1996) A new two-frame particle tracking algorithm using match probability. // Exp. Fluids, 22, 23−321.
19. Barker D. В., Fourney M. E. (1977) Measuring fluid velocities^with speckle patterns. // Opt. Lett., 1, 135−137.
20. Bongiovanni C., Chevaillier J. P., Fabre J. (1997) Sizing of bubbles by incoherent imaging: defocus bias. II Exp Fluids, 23, 209−216.
21. Broder D., Sommerfeld M. (2002) An1 advanced LIF-PLV system for analysing the hydrodynamics in a laboratory bubble column at higher void fractions. // Exp Fluids, 33, 826−837.
22. Broder D., Sommerfeld M. (2007) Recognition of highly overlapping ellipse-like bubble images. // Meas Sci Technol, 18, 2513−2528.
23. Bruun H. H-. (1995) Hot-Wire Anemometry Principles and Signal Analysis. // Oxford University Press, USA.
24. Coolen M., Kieft R., Rindt C., Steenhoven A. (1999) Application of 2-D LIF temperature measurements in water using a Nd: YAG laser. // Exp. in Fluids, 27, 420−426.
25. Cowen E., Monismith S. (1996) A hybrid digital particle tracking velocimetry technique. //Exp. Fluids, 22 (3), 199−211.
26. Crowder J. (2001) Handbook of flow visualization. // Tufts. (W. J. Yang, Ред.) N.Y.: Taylor & Francis.
27. Damaschke N., Nobach H., Tropea C. (2002) Optical limits of particle concentration for multi-dimensional particle sizing techniques in fluid mechanics. II Exp Fluids, 32, 143 152.
28. Davies T. P. (1981) Schlieren photography—short bibliography and review. // Optics & Laser Technology, 13 (1), 37−42.
29. Dehaeck S., Beeck J. v., Riethmuller M. (2005) Extended glare point velocimetry and sizing for bubbly flows. // Exp Fluids, 39, 407−419.
30. DudderarT. D., Simpkins P. (1977) Laser speckle photography in a fluid medium. // Nature, 270, 45−47.
31. Dulin V., Markovicli D., Pervunin K. (2009) Round bubble imaging technique based on planar-fluorescence. // Submitted to Meas Sci Technol.
32. Estrada-Perez C., Ontiveros E. D., Hassan Y., Ortiz-Villafuerte J. (2005) Near-wall study of turbulent channel flows with an improved PTV algorithm1. II Proc. 6th Int. Symp. on Particle Image Velocimetry, Pasadena, California, USA, 23−25, September.
33. Etoh R., Takehara K. (1999) A study on particle identification in PTV — particle mask correlation method. // J Visualiz, 1, 313−323
34. Grousson R., Mallick S. (1977) Study of flow pattern in a fluid by scattered laser light. // Appl. Opt., 16, 2334—2336.
35. Guezennec Y., Brodkey R., Trigui N., Kent J. (1994) Algorithms for fully automated three-dimensional particle tracking velocimetry. // Exp. Fluids, 17, 209−219.
36. Hart D. (1996) Sparse, array image, correlation. // 8th International Symposium on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics, Lisbon, Portugal.
37. Hassan Y., Canaan R. (1991) Full-field bubbly flow velocity measurements using a multiframe particle tracking technique. // Exp. Fluids, 12, 49−60.
38. Heinz O., Ilyushin B., Markovich D. (2004) Application of a PDF’s method for the statistical processing of experimental data. // Int. Journal of Heat and Fluid. Flow, 25, 846−874.
39. Honkanen M., Marjanen K. (2007) Analysis of the overlapping images of irregularly-shaped particles, bubbles and droplets. II Proc. of 7th Int. Conf. on Multiphase Flow, Leibzig, Germany, paper 559
40. Honkanen M., Saarenrinne P., Stoor T., Niinimaki J. (2005) Recognition of highly overlapping ellipse-like bubble images. II Meas Sci Technol, 16,1760−1770.
41. Kobayashi Т., Saga Т., Segawa S. (1989) Multipoint velocity measurement for unsteady flow field by digital image processing. // Flow Visualization, 5, 197−202.
42. Maas H. G., Gruen A., Papantoniou D'. (1993) Particle tracking velocimetry in three-dimensional flows—part 1. Photogrammetric determination of particle coordinates. // Exp. Fluids, 15, 133−146.
43. Meynart R. (1982a). Convective flow field measurement by speckle velocimetry. // Rev. Phys. Appl., 17, 301.
44. Meynart R. (19 826). Digital image processing for speckle flow velocimetry. //-Rev. Sei. Instrum., 53,110−111.
45. Meynart R. (1980) Equal velocity fringes in a Rayleigh-Benard flow by a speckle method://Appl. Opt., 19, 1385−1386.
46. Meynart R. (1979) Flow velocity measurement by a speckle method. // Proceedings of 2nd European Cong, on Opt. Appl. to Metrology. 210, стр. 25−28. Bellingham, WA: SPIE.
47. Meynart R. (1983a). Instantaneous velocity field measurements in unsteady gas flow by speckle velocimetry. // Appl. Opt., 22, 535−540.
48. Meynart R. (19 836). Speckle velocimetry study of vortex pairing in a low-Re unexcited jet. // Phys. Fluids, 26, 2074;2079.
49. Meynart R. (1983b). Speckle velocimetry: an application of image analysis techniques to the measurement of instantaneous velocity fields in unsteady flow. // ICIASF '83 Record (стр. 30−36). New York: IEEE.
50. Mikheev A., Zubtsov V. (2008) Enhanced particle-tracking velocimetry (EPTV) with a combined two-component pair-matching algorithm. // Meas. Sci. Technol., 19,1−16.
51. Milenkovic R., Sigg В., Yadigaroglu G. (2007a). Bubble clustering and trapping in large vortices. Part 1: Triggered bubbly jets investigated by phase-averaging. // Int J Multiphase Flow, 33, 1088−1110.
52. Milenkovic R., Sigg В., Yadigaroglu G. (2007b). Bubble clustering and trapping in large vortices. Part 2: Time-dependent trapping conditions. // Int J Multiphase Flow, 33, 1111−1125.
53. Moravec H. (1977) Towards automatic visual obstacle avoidance. // Proc. 5th Int. Joint Conf. Artificial Intelligence, (стр. 584).
54. Nakoryakov V., Kashinsky O., Randin V., Timkin L. (1996) Gas-liquid bubbly flow in vertical pipes (Data Bank contribution). // J Fluid Eng, 118, 377−382.
55. Nishino K., Kasagi N. Hirata M. (1989) Three-dimensional particle tracking velocimetry based on automated digital image processing. // ASME J., 111, 384—391.
56. Ohmi K., Li H. (1999) Particle tracking velocimetry by combined use of the Moravec operator and the relaxation algorithm. // Proc. 2nd Pacific Symp. on Flow Visualization, (стр. 112).
57. Prandtl L. (1904) Verhandlungen des dritten internationalen Mathematiker-Kongresses. // (стр. 484). Heidelberg: Teubner, Leipzig, Germany.
58. Raffel M., Willert C., Wereley S., Kompenhans J. (2007) Particle image Velocimetry. A practical guide. // Springer.
59. Rightley P., Lasheras J. (2000) Bubble dispersion and interphase coupling in a* free shear flow. IIJ Fluid Mech, 412, 21−59.
60. Roig V., Suzanne C., Masbernat I. (1998) Experimental investigation of a turbulent bubbly mixing layer. // Int J Multiphase Flow, 24, 35−54.
61. Saarenrinne P., Piirto M., Eloranta H. (2001) Experiences of turbulence measurement with PIV. // Meas. Sci. Technol., 21,1904;1910.
62. Scarano F. (2002) Iterative image deformation methods in PIV. // Meas Sci Technol, 13, R1-R19.
63. Scarano F. (2008) Overview of PIV in supersonic Flows. В Particle Image Velocimetry II (стр. 445−463). Berlin: Heidelberg: Springer.
64. Scarano F., Riethmuller M. (2000) Advances in iterative multigrid PIV image processing. //Exp. Fluids, 29, S51-S60.
65. Semidetnov N., Tropea C. (2004) Conversion relationships for multidimensional particle sizing techniques. // Meas Sci Technol, 15,112−118.
66. Serizava A., Kataoka I., Michigoshi I. (1975) Turbulence structure of air-water bubbly flow II. Local properties. // Int J Multiphase Flow, 2, 235−246.
67. Sokolov M., Giant Z. (1992) The Ladder Probe: Reverse Flow Measurements with a Hot-Wire Rake. // Experiments in Fluids, 12, стр. 307−318.
68. Spedding G. R. (1993) Performance analysis and application of grid interpolation techniques for fluid flows. // Exp Fluids, 15, 417−430.
69. Stainback P., Nagabushana K. (1993) Review of Hot-Wire Anemometry Techniques and the Range of their Applicability. //Thermal Anemometry, FED167, стр. 93−133.
70. Stanislas M., Okamoto K., Kahler C. (2005) Main results of the Second International PIV Challenge. II Exp. Fluids, 39, 170−191.
71. Stanislas M., Okamoto K., Kaehler C., Westerweel J., Scarano F. (2008) Main results of the third international PIV challenge. // Exp. Fluids, 45 (1), 27−71.
72. Stitou A., Riethmuller M. (2001) Extention of PIV to super resolution using PTV. II Meas. Sci. Technol., 12,1398−1403.
73. Sun Т., Faeth G. (1986a). Structure of turbulent bubbly jets-l. Methods and centerline properties. // Int J Multiphase Flow, 12, 99−114.
74. Sun Т., Faeth G. (1986b). Structure of turbulent bubbly jets-ll. Phase property profiles. // Int J Multiphase Flow, 12, 115−126:
75. Takehara K., Etoh T. (1999) A study on particle identification in PTV. Particle Mask Correlation Method. //J Visualization, 1, 313−323.
76. Takehara K., Adrian R., Etoh G., Christensen K. (2000) A Kalman tracker. for superresolution PIV. // Exp. Fluids., 29- 34−41.
77. Tam C. (1993) Supersonic jet noise. // Annu. Rev. Fluid Mech., 27, стр. 17−43.
78. Theunissen R., Scarano F., Riethmuller M. (2007) An adaptive sampling and windowing interrogation method in PIV. // Meas. Sci. Technol., 18, 275−287.
79. Theunissen R., Stitou A., Riethmuller M. (2004) A novel approach to improve the accuracy of PTV methods. // 12-th International Symposium on Applications of Laser to Fluid Mechanics. Lisbon, Portugal.
80. Tokuhiro A., Maekawa M., lizuka K., Hishida K., Maeda M. (1998) Turbulent flow past a bubble and an ellipsoid using shadow-image and PIV techniques. // Int J Multiphase Flow, 24, 1383−1406.
81. Uemura Т., Yamamoto F., Ohmi K. (1989) A high speed algorithm of image analysis for real time measurement of two-dimensional velocity distribution. II Flow Visualization, B.
82. Wernet M. (2000) New insights into particle image velocimetry data using fuzzy-logic-based correlation/particle tracking processing. // Exp. Fluids, 30, 434−447.
83. Westerweel J. (2000) Theoretical analisys of the measurement precision in particle image velocimetry. // Exp. Fluids, 29, S3-S12.
84. Westerweel J., Scarano F. (2005) Universal outlier detection for PIV data. // Exp. Fluids, 39,1096−1100.
85. Yeh Y., Cummins H. (1964) Localized flow measurements with an He-Ne laser spectrometer. //Applied Physics Letters, 4, 176−179.1. Список публикаций
86. Akhmetbekov Y. К., Alekseenko S. V., Dulin V. M., Markovich D. M., Pervunin K. S. (2010). Planar fluorescence for round bubble imaging and its application for the study of an axisymmetric two-phase jet// Exp. Fluids, 48, стр. 615−629.
87. Ахметбеков Е. К., Маркович Д. М., Токарев М. П. (2010). Корреляционная: коррекция в методе: слежения за частицами в потоках: // Вычислительные технологии- 15(4), стр. 57−72:
88. Ахметбеков Е. К., Дулин В. М., Первунин К. С. (2010). Турбулентная: структура газонасыщенных: свободных и импактных струй // Тепловые процессы в. технике, 2 (1), стр. 2−6,
89. Akhmetbekov Y. К., Markovich: D. М., Tokarev М. Р. (2007). A novel correction algorithm for PW // Proceedings-of «7th International Symposium on PIV. Rome.
90. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich, D. (2007). Application of a novel PLIF technique combined with PIV and PTV to bubble: turbulent jets study // Proceedings of «7th International Symposium on PIV» — Rome.
91. Akhmetbekov Y., Alekseenko S., Dulin V., Markovich D., Pervunin K.(2009). Turbulent Structure of Bubble Free and Confined Jets // Proceedings of the 6th International Symposium on Turbulence and Shear Flow Phenomena, 2, стр. 865−870. Seoul.
92. Ахметбеков Е., Токарев М. (2008). Алгоритм корреляционной коррекции для PTV II Труды молодежной конференции «Устойчивость и турбулентность течений гомогенных и гетерогенных жидкостей. Новосибирск.
93. Ахметбеков Е., Токарев. М. (2007). Новый метод коррекции для измерения поля скорости методом слежения за частицей"// Труды IX Международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков», (стр. 134−137). Москва.
94. Работа поддержана следующими грантами РФФИ: 06−01−762-а, 07−08−213-а, 07−08−12 254-офи, 10−08−1 304-а. Затраты на представление результатов на международных конференциях частично покрыты следующими грантами РФФИ: 10−08−9 302-мобз, 11−08−90 705-моб ст.