Лектор
к.ф.-м.н, доцент Винниченко Николай Аркадьевич
| Код курса: | Аннотация курса | |
| Статус: | по выбору | Современные методы количественной визуализации гидродинамических течений, такие как цифровая трассерная визуализация и теневой фоновый метод, основаны на сравнении экспериментальных изображений путем их компьютерной обработки. В курсе рассматриваются различные методы определения поля смещений для пары изображений, а также методы нахождения дополнительных величин: завихренности и давления для метода цифровой трассерной визуализации, плотности и температуры для теневого фонового метода. Обсуждаются источники погрешности и оптимальные условия применения каждого метода. Также рассмотрено получение трехмерных полей с помощью томографии. |
| Аудитория: | специальный | |
| Специализация: | Физика молекулярных процессов и экстремальных состояний вещества | |
| Семестр: | 2 | |
| Трудоёмкость: | 1 з.е. | |
| Лекций: | 32 часа | |
| Семинаров: | ||
| Практ. занятий: | ||
| Отчётность: | экзамен | |
| Начальные компетенции: | М-ПК-1, М-ПК-6 | |
| Приобретаемые компетенции: | М-ПК-2, М-ПК-3 |
|
Приобретаемые знания и умения |
В результате освоения дисциплины обучающийся должен знать основные методы определения полей смещения по экспериментальным изображениям, полученным с помощью цифровой трассерной визуализации и теневого фонового метода, а также алгоритмические источники погрешности. Должен уметь применять эти методы для измерения полей скорости, плотности и температуры. |
|
Образовательные технологии |
Курс имеет электронную версию для презентации. Лекции читаются с использованием современных мультимедийных возможностей и проекционного оборудования. Курс основан на научных статьях последних 20 лет и включает самостоятельное их освоение учащимися. |
|
Логическая и содержательно-методическая взаимосвязь с другими частями ООП |
Курс читается в логической взаимосвязи со специальными дисциплинами: «Экспериментальные методы», «Физические основы методов визуализации потоков», «Компьютерные методы для решения физических задач», а также с задачами спецпрактикума. |
|
Дисциплины и практики, для которых освоение данного курса необходимо как предшествующего |
Научно-исследовательская практика, научно-исследовательская работа, курсовая работа. |
|
Основные учебные пособия, обеспечивающие курс |
1. M. Raffel, C.E. Willert, S.T. Wereley, J. Kompenhans. Particle Image Velocimetry. Springer, Berlin, Heidelberg, 2007. 2. О.А. Евтихиева, И.Л. Расковская, Б.С. Ринкевичюс. Лазерная рефрактография. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. |
|
Основные учебно-методические работы, обеспечивающие курс |
1. М.П. Токарев, Д.М. Маркович, А.В. Бильский. “Адаптивные алгоритмы обработки изображений частиц для расчета мгновенных полей скорости” // Вычислительные технологии, т. 12, № 3, с. 109-131, 2007. 2. R.J. Adrian. “Particle-imaging techniques for experimental fluid mechanics” // Annu. Rev. Fluid. Mech., Vol. 23, pp. 261-304, 1991. 3. M. Raffel. “Background-oriented schlieren (BOS) techniques” // Exp. Fluids, Vol. 56, 60, 2015. |
|
Основные научные статьи, обеспечивающие курс |
|
|
Программное обеспечение и ресурсы в интернете |
|
|
Контроль успеваемости |
Промежуточная аттестация на 9 неделе курса. Критерии формирования оценки – уровень знаний пройденной части курса. Текущая аттестация проводится раз в две недели. Критерии формирования оценки – посещаемость занятий, активность студентов на лекциях. |
|
Фонды оценочных средств |
Контрольные вопросы для текущей аттестации на занятиях; вопросы для контрольных работ; вопросы к зачету; задания для написания компьютерных программ. |
Структура и содержание дисциплины
|
Раздел |
неделя |
|
Задача определения поля смещений путем сравнения нескольких изображений. Цифровая трассерная визуализация, теневой фоновый метод, стереоскопическое зрение. |
1 |
|
Кросскорреляционный метод. Базовый алгоритм, использование быстрого преобразования Фурье, субпиксельная точность. Методы отсева ошибочных значений. |
2 |
|
Требования к методу определения смещений: точность, динамический диапазон, пространственное разрешение, устойчивость к шуму. Алгоритмические и физические источники погрешности. |
3 |
|
Многопроходный кросскорреляционный метод с целочисленным сдвигом области опроса. |
4 |
|
Итерационные методы с деформацией областей опроса и интерполяцией изображений. |
5 |
|
Оценки точности и пространственного разрешения для разных методов обработки. Создание синтетических изображений. Влияние размера области опроса, диаметра частиц, плотности засева, градиента смещения на точность кросскорреляционной обработки. |
6, 7 |
|
Слежение за отдельными частицами. Методы выделения частиц из фона и нахождения парной частицы. |
8 |
|
Методы оптического потока. Методы Хорна-Шунка и Лукаса-Канаде. |
9 |
| Применение специальных фонов в теневом фоновом методе: вейвлетный фон, использование цвета, фон из линий и интерферометрические методы восстановления фазы. |
10 |
|
Использование большого числа изображений. Корреляция отдельных пикселей для стационарных течений. Автоматический подбор временного интервала. |
11 |
|
Вычисление дифференциальных характеристик (дивергенции, завихренности) по экспериментальному полю скорости. Определение турбулентных характеристик путем статистической обработки большого числа изображений. |
12 |
|
Определение полей плотности и температуры по градиенту показателя преломления в теневом фоновом методе. Решение уравнения Пуассона и решение переопределенной системы уравнений первого порядка. |
13 |
|
Определение поля давления по данным цифровой трассерной визуализации. Использование уравнений гидродинамики для нахождения дополнительных величин. |
14 |
|
Проблема томографической реконструкции трехмерных полей. Методы алгебраической реконструкции. |
15, 16 |
