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

1. G.E.A. Meier. “Computerized background-oriented schlieren” // Exp. Fluids, Vol. 33, pp. 181–187, 2002.
2. F. Scarano, M.L. Riethmuller. “Iterative multigrid approach in PIV image processing with discrete window offset” // Exp. Fluids, Vol. 26, pp. 513-523, 1999.
3. J. Westerweel, D. Dabiri, M. Gharib. “The effect of a discrete window offset on the accuracy of cross-correlation analysis of digital PIV recordings” // Exp. Fluids, Vol. 23, pp. 20-28, 1997.
4. J. Nogueira, A. Lecuona, P.A. Rodríguez. “Local field correction PIV: on the increase of accuracy of digital PIV systems” // Exp. Fluids, Vol. 27, pp. 107-116, 1999.
5. M. Stanislas, K. Okamoto, C. J. Kähler, J. Westerweel, F. Scarano. “Main results of the third international PIV Challenge” // Exp. Fluids, Vol. 45, pp. 27-71, 2008.

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.

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

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