淹没射流湍流场的TR-PIV测量及流场结构演变的POD分析.docx

淹没射流湍流场的TR-PIV测量及流场结构演变的POD分析
引言：
随着科技的不断发展，工程实践对流体力学的研究不断深入。而流场结构及其演变规律是许多工程实践需了解及掌握的基本问题之一。在研究流场结构及其演变规律时，粒子影像测速技术(ParticleImageVelocimetry，简称PIV)由于其测量精度高、实验数据瞬时完整等优点，成为研究流场结构及其演变规律的重要手段之一。
本文主要介绍利用TR-PIV技术分析淹没射流湍流场的方法及流场结构演变的POD分析，并结合实验结果进行讨论和验证。
实验介绍：
实验采用了淹没射流发生器，在一定强度的背景蓝光照明下，通过将红色粒子透明液体与红色色素混合，将流体中的红色粒子进行标记。采用高速相机捕获液体粒子运动，再通过PIV分析获得湍流流场结构。利用特殊的TR-PIV技术，可以获取激光测量区域内的全部运动信息。在实验中，使用两束激光同时进行测量，可以获取两个激光平面中液体粒子的速度场，从而得到三维速度矢量。
实验结果：
通过PIV技术获取的淹没射流湍流场的速度云图如图1所示。
图片1：TR-PIV速度云图
从图中可以看出，淹没射流的流速场具有很强的湍流特性。通过图2所示的涡旋云图，可以更直观地观察到淹没射流湍流场中的涡旋结构。
图片2：淹没射流涡旋云图
由图2可见，淹没射流的流场较为复杂，存在众多的局部涡旋。在设计实验参数时，发现留出一个较大的空间后会增加涡旋结构的复杂性。
流场结构演变的POD分析：
将TR-PIV技术获取的涡旋速度场数据按一定时间间隔进行采样，然后采用POD方法对涡旋速度场数据进行处理，从而得到流场结构演变的主要成分。
首先，对实验数据进行sgaussian平滑，去除噪声的影响，并将速度场数据化为矩阵。之后，采用离散余弦变换(DCT)将采样的速度场数据进行离散化，以便对其进行POD分析。
POD方法采用奇异值分解(SVD)对离散化过的速度场数据进行降维处理，并得到对应的主成分。主成分的差异可以反映涡旋结构随时间演变的规律。
图3是使用POD方法分析淹没射流流场结构演变的结果，其中X轴表示主成分的编号，Y轴表示归一化的奇异值。由图中可见，前三个主成分所占的奇异值较大，说明主成分值较大的涡旋在流场结构演变中具有重要作用。
图片3：POD分析结果
结论：
本文通过实验验证了TR-PIV技术在淹没射流湍流场的测量中的优良性质。获得了该湍流场的速度云图和涡旋云图，并通过POD分析进一步探讨了流场的演变规律。研究表明：涡旋在淹没射流湍流场中起着重要作用，而涡旋结构的主要演变趋势可以通过POD的方法予以捕捉。这一研究结果对于淹没射流湍流场的进一步研究及该类场景的优化设计具有一定的指导作用。