A single-camera, 3D scanning velocimetry system for quantifying active particle aggregations
一个三维（3D）扫描测速系统的开发，以量化的三维配置的颗粒及其周围的体积，三分量的速度场。该方法使用平移激光片来快速扫描通过感兴趣的体积，并顺序地照射包含接种在流体中的示踪剂和包括感兴趣的聚集体的颗粒的流的切片。这些图像切片由单个高速相机捕获，编码图像时间序列内的第三空间维度的信息。在以前的实施扫描系统已经开发的体积流量量化或3D对象重建，我们评估的可行性，同时完成这些任务与一个单一的相机，可以简化数据收集和分析。该系统的能力，其特点是使用毫米级卤虫（卤虫）诱导垂直迁移的研究。识别和重建的个别游泳机构和迁移聚集内的三维轨迹，实现了目前研究的最大数量密度，$8 \, \times\,10^5$动物每$\textrm{m}^3$。这个数密度与以前类似迁移的深度平均2D测量的密度相当。相应的流速测量表明，该技术是能够解决的三维速度场和周围的游泳聚集。在这些动物数量密度下，观察到迁移诱导的相干流。这些流量测量的准确性在$Re_D = 50$的自由射流单独研究中得到了证实。
2021-02-11 physics.flu-dyn
Combined stereoscopic wave mapping and particle image velocimetry
我们描述了一种技术的图像分析提供的时间分辨形状的水面上的三分量速度场的同时在这个表面上。该方法依赖于立体表面映射和立体三组分粒子成像测速（PIV）的组合，使用小聚苯乙烯颗粒的自由表面的播种。该方法适用于实验中的“弱湍流”，其中随机重力波相互作用在弱非线性政权。水的海拔的时间分辨字段进行比较，在水面上的速度场，提供直接访问的非线性平流效应。通过不同的标准来评估该方法的精度：合成图像的测试，几个相机对之间的一致性，与容量探针的比较。典型的r.m.s.对于PIV，误差对应于表面高度和时间位移的0.3像素，这对应于我们的视场2 x 1.5 m $^2$的相对精度的约0.3 mm或1%。
2019-02-15 physics.flu-dyn
Simultaneous free-surface profilometry and subsurface velocimetry with fringe projection and PIV
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）；SINTEF Ocean（SINTEF海洋研究所）
本文提出利用荧光素二钠盐实现自由表面湍流中表面形貌与亚表面速度场的同时测量，通过优化光学滤光片解决染料对光的干扰问题，实验显示12mg/L染料浓度可实现20微米的表面抬升测量精度。
2026-08-03 physics.flu-dyn physics.ins-det
Meta-Uncertainty for Particle Image Velocimetry
粒子图像测速（PIV）的不确定性量化对于比较流场与计算流体动力学（CFD）结果以及模型设计和验证至关重要。然而，PIV具有复杂的测量链，具有耦合的非线性误差源，并且量化不确定性具有挑战性。多项评估表明，目前没有一种方法可以可靠地测量各种实验的实际不确定度。由于目前的方法在测量过程和计算程序的假设上有所不同，因此尚不清楚哪种方法最适合用于实验。为了解决这个问题，我们提出了一种方法来估计不确定性方法的灵敏度和可靠性，称为元不确定性。新的方法是自动的，本地的，和瞬时的，并基于扰动的记录粒子图像。在考虑相关平面信噪比的基础上，提出了一种在询问窗口对中加入随机非匹配粒子的图像扰动方法。每个不确定性计划的响应随机粒子添加的几次试验被用来估计的可靠性度量，定义为随着粒子添加水平的增加的不确定性的四分位数范围（IQR）的变化率。我们还建议将元不确定性作为加权度量，根据共识预测文献中的思想，将各个方案的不确定性估计结合起来。通过对一系列典型流场的PIV测量结果进行分析，结果表明，组合不确定度方法的性能优于单独方法，从而确立了元不确定度作为PIV不确定性量化的可靠性评估工具。
2020-12-21 physics.data-an physics.flu-dyn physics.ins-det
In-Lab X-ray Particle Velocimetry for Multiphase Flows: Design Principles and Demonstration of $O$(1 kHz) XPV
本文结合X射线示踪粒子、光子计数探测器和液态金属喷射阳极X射线源，实现实验室1 kHz级X射线成像，通过三项实验证明其在多相流和变形系统中的性能提升及同时测量标量与矢量量的潜力。
2023-10-13 physics.flu-dyn
Simultaneous boundary shape estimation and velocity field de-noising in Magnetic Resonance Velocimetry using Physics-informed Neural Networks
University of Cambridge（剑桥大学）
磁共振测速技术（MRV）是一种广泛应用于医学和工程领域的流体速度场测量的无创实验技术。这些测量是密集的，但是具有低的信噪比（SNR）。测量可以通过对流动施加物理约束来去噪，这些物理约束被封装在质量和动量的控制方程中。以前的研究要求先验地知道边界的形状（例如，血管）。然而，这需要一组额外的测量，这可能是昂贵的获得。在本文中，我们提出了一个物理信息神经网络，而不是单独使用嘈杂的MRV数据，同时推断最可能的边界形状和去噪速度场。我们通过训练一个辅助神经网络来实现这一点，该网络在控制PDE的推断域内取值1.0，在外部取值0.0。该网络用于相应地加权损失函数中的PDE残差项，并隐式地学习系统的几何形状。我们测试我们的算法同化合成和真实的MRV测量的流动，可以很好地模拟泊松和斯托克斯方程。我们发现，我们能够重建非常嘈杂（SNR = 2.5）的MRV信号，并恢复地面真理与低重建误差为3.7 - 7.5%。我们的物理信息神经网络方法的简单性和灵活性可以很容易地扩展到同化MRV数据与复杂的3D几何形状，时变的4D数据，或物理模型中的未知参数。
2021-07-16 cs.LG physics.flu-dyn
Particle Image Velocimetry Refinement via Consensus ADMM for Active Fluid Control
ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
研究针对传统粒子图像测速法及机器学习方法在流量量化中的不足，提出将其作为多估计器融合问题，采用基于交替方向乘子法的共识框架，经实验验证该方法能提升性能，并成功应用于实际主动流体控制中。
2026-08-25 cs.CV eess.IV math.OC
Velocimetry in rapidly rotating convection: spatial correlations, flow structures and length scales
旋转Rayleigh-Bénard对流是一个经常使用的模型系统，用于评估由于旋转引起的浮力和Coriolis力的相互作用，这是许多地球物理和天体物理流动中发现的动力学效应的显著相关相互作用。这些流量显示极端值的管理参数：大瑞利数$Ra$，量化的热力强迫的强度，和小埃克曼数$E$，一个参数成反比的旋转速率。这导致了在压力梯度和科里奥利力之间的流动中占主导地位的地转平衡。由于要求同时获得大的$Ra$值和小的$E$值，所以难以用实验室实验和数值模拟来研究旋转对流的所谓地转区。在这里，我们使用流量测量，使用立体粒子图像测速在一个大规模的旋转对流装置在一个水平面中的中等高度，研究丰富的流动现象的地转制度的旋转对流。我们量化的垂直速度和垂直涡度的空间相关性的流量的水平长度尺度，再现的对流泰勒柱和羽流状态的地转制度的两个部分的功能。此外，我们发现在这个水平面上的组织成一个四极涡在较高的瑞利数从羽状状态。
2021-11-03 physics.flu-dyn
Enhanced Laboratory X-ray Particle Tracking Velocimetry With Newly Developed Tungsten-Coated O(50 $μ$m) Tracers
专门为X射线粒子跟踪和成像测速（XPTV和XPIV）设计的示踪粒子是必要的，以扩大可以用这些技术研究的流动范围。在这项研究中，我们展示了在实验室XPTV使用新的，定制设计的$O$（50 $μ$ m）直径的钨涂层空心碳球和单能量阈值光子计数探测器。为了探索由新的示踪粒子和光子计数探测器实现的测量质量增强，测量了一个很好理解的Poiseulle管流。数据显示与深度平均速度剖面的分析解一致。该实验还表明，钨涂层颗粒实现了更高的对比度，并且比以前可用的银涂层颗粒更好地定位，使得可以实现更快和更精确的测量。该颗粒是用容易规模化的化学气相沉积工艺制造的。我们进一步表明，实验室XPTV是实用的，目前可用的能量分辨光子计数探测器（PCD），尽管他们目前较低的时空分辨率相比，闪烁探测器。这一发现表明，不同类别的示踪剂的能量阈值识别是可行的，进一步激发探索的X射线示踪粒子设计空间。最新一代PCD包含多个能量阈值，并具有更高的计数率限值。在不久的将来，人们可以潜在地扩展所提出的工作，并同时跟踪多个示踪剂种类和标量场。
2022-07-15 physics.flu-dyn
Uncertainty quantification for Multiphase-CFD simulations of bubbly flows: a machine learning-based Bayesian approach supported by high-resolution experiments
在本文中，我们开发了一种基于机器学习的贝叶斯方法来反向量化和减少基于双流体模型的多相计算流体动力学（MCFD）的不确定性的泡状流模拟。所提出的方法是支持高分辨率的两相流测量技术，包括双传感器电导率探头，高速成像，粒子图像测速。局部分布的关键物理量的利益（QOI），包括空隙率和相位速度，得到支持模块贝叶斯推断。在此过程中，封闭关系的认知不确定性被反量化，随机波动的系统的偶然不确定性评估的基础上实验不确定性分析。然后通过MCFD求解器传播组合的不确定性以获得QoS的不确定性，基于该不确定性构建概率框以进行验证。所提出的方法依赖于三个机器学习方法：前馈神经网络和主成分分析的替代建模，和高斯过程的模型形式的不确定性建模。整个过程在开源深度学习库PyTorch的框架内实现，具有图形处理单元（GPU）加速，从而确保了计算的效率。结果表明，在高分辨率数据的支持下，MCFD模拟的不确定性可以显着降低。
2020-10-21 physics.flu-dyn
Uncertainty Quantification of Large-Eddy Simulation Results of Riverine Flows: A Field and Numerical Study
我们提出了大涡模拟（LESs）的河流流量在萨克拉门托河，加利福尼亚州的研究达到。河床测深调查高分辨率使用多波束回声测深仪构建的计算模型的研究区域，而地形的定义使用航空照片拍摄的无人驾驶飞机系统（UAS）。在一系列的实地活动中，我们测量了流场的河流使用声学多普勒流速剖面仪（ADCP）和估计使用大规模粒子测速的视频在操作UAS。我们使用的河流流场的实测数据来评估LES计算的水动力学的准确性。采用不确定性量化（UQ）分析方法，研究了河床有效糙率和入流流量变化对LES计算结果不确定性的影响。多项式混沌展开（PCE）方法被用来开发一个代理模型，这是随机抽样充分的蒙特卡罗抽样（MCS）方法来产生的LES计算的速度场的置信区间。此外，Sobol指数来自PCE系数计算，以帮助了解不同的输入参数的结果的全局不确定性的相对影响。UQ分析表明，LES结果的不确定性，在浅近岸区域的河流主要与粗糙度，而流入流量的变化导致LES结果的不确定性，在整个河流，不加区别。
2021-04-30 physics.flu-dyn
Rare-event detection in a backward-facing-step flow using live optical-flow velocimetry: observation of an upstream jet burst
Photon Lines SAS；ESPCI（巴黎物理化学高等学院）
本研究通过长时长活体光学流速度计（L-OFV）在Re_h=2100的逆向台阶流中首次直接实验检测到向上喷射爆发事件，揭示了该现象的形成机制及稀有事件检测方法。
2026-03-24 physics.flu-dyn
Combined particle image velocimetry and thermometry of turbulent superstructures in thermal convection
在普朗特数为$Pr = 7$的水介质中，通过受控实验研究了水平延伸的三维Rayleigh-Bénard对流中的湍流超结构。使用具有正方形横截面、纵横比$Γ= l/h = 25$、边长$l$和高度$h$的瑞利-贝纳德单元。考虑了$10^5 < Ra < 10^6$范围内的三种不同的瑞利数。该单元是光学可访问的，使得热致变色液晶可以作为示踪剂颗粒接种，以同时监测温度和速度场在一个大的部分的水平中平面长达6小时的长时间段，对应于大约$10^4$对流自由落体时间单位。立体粒子图像测速和测温的联合应用开辟了评估局部对流热通量场的对流单体的体积，从而分析的特点大规模的运输模式的流动的可能性。与现有的直接数值模拟数据在相同的参数范围内的$Pr, Ra$和$Γ$的直接比较，揭示了相同的超结构模式和全球湍流传热标度$Nu(Ra)$。轻微的定量差异可以追溯到在顶部扩展的水冷玻璃板处的等温边界条件的违反。模式的特征尺度属于相同的尺寸范围，但系统地更大。实验证实，超结构模式是传热的重要支柱。此外，目前的实验，使研究的大规模模式的逐渐演变的时间，这是具有挑战性的大纵横比湍流对流的模拟。
2022-08-02 physics.flu-dyn
Uncertainty Quantification in Resolvent Analysis of Experimental Wall-Bounded Turbulent Flows
本文量化了预解分析对实验不确定性的敏感性，通过人工扰动和粒子图像测速数据应用于局部和双全局分析，揭示了近壁分辨率不足可能导致错误结论。
2025-10-31 physics.flu-dyn
Investigating the shortcomings of the Flow Convergence Method for quantification of Mitral Regurgitation in a pulsatile in-vitro environment and with Computational Fluid Dynamics
本研究通过体外实验和CFD模拟系统揭示了血流汇聚法（PISA）在二尖瓣反流定量中的系统性低估问题，发现大孔口低估可达52%，并指出混叠速度选择不当是导致低估达40%的主要原因。
2024-09-03 physics.flu-dyn
Uncertainty Quantification in density estimation from Background Oriented Schlieren (BOS) measurements
我们提出了一个不确定性量化方法，密度估计从面向背景的纹影（BOS）测量，以提供本地，瞬时，后验不确定性界限上的每个密度测量的视野。采用基于互相关的粒子图像测速（PIV）技术中的位移不确定性量化算法，对BOS中互相关法获得的点阵位移的不确定性进行了估计，并对其可行性进行了评估。为了通过密度积分过程传播位移的不确定性，我们还开发了一种新的方法，通过泊松求解器使用稀疏线性算子。使用高斯密度场的合成图像测试该方法显示了传播的密度不确定性与真实不确定性之间的一致性。随后的方法是实验证明超声速流动的楔形，显示区域的密度急剧变化导致整个视野中的密度不确定性增加，即使在没有这些急剧变化的区域。的不确定性传播的密度积分方案的影响，并为泊松求解器的密度不确定性单调增加移动远离指定的Dirichlet边界条件的区域。
2019-09-14 physics.data-an physics.flu-dyn physics.ins-det
An exploration of Homogeneous Isotropic Turbulence in He II Using Particle Tracking Velocimetry
尽管是一个量子双流体系统，超流氦-4（He II）被观察到在机械力产生的流动时表现出与经典流体相似的行为。考虑到He II的小运动粘度，这种相似性带来了利用He II进行高雷诺数经典湍流研究的可行性。然而，有人建议，在He II在小尺度的非经典耗散机制可能会改变其湍流统计和湍流度。在这项工作中，我们报告了我们的研究，一个几乎均匀的和各向同性的湍流（HIT）所产生的拖曳网格在他II。我们用固体氘粒子作为示踪剂，用粒子跟踪测速技术测量了流场。通过将在不同颗粒轨迹上同时测量的速度或沿相同颗粒轨迹在不同时间测量的速度相关联，我们能够进行欧拉和拉格朗日流动分析。通过欧拉分析得到的空间速度结构函数在惯性子区的标度行为与经典HIT相似，但具有增强的不稳定性。拉格朗日分析使我们能够检查流量统计到耗散长度尺度以下。有趣的是，强烈偏离经典的标度行为观察到在这一制度。我们将讨论这些偏差可能与量子化的旋涡在超流分量在他II的运动。
2020-04-12 cond-mat.other physics.flu-dyn
An end-to-end KNN-based PTV approach for high-resolution measurements and uncertainty quantification
我们介绍了一种新的端到端的方法来提高PIV测量的分辨率。该方法混合信息从不同的快照，而不需要时间分辨的测量的理由在不同的快照中的流动区域的相似性。主要的假设是，与足够大的合奏的独立的快照，识别流结构，形态相似，但发生在不同的时刻是可行的。因此，可以合并来自具有类似流动组织的不同快照的测量的各个矢量，从而人为地增加颗粒浓度。这允许细化询问区域，并且因此增加空间分辨率。测量域分为子域。相似性仅在局部尺度上实施，即仅在对应于相同流动区域的子域之间寻求形态相似的区域。局部相似快照的识别是基于无监督的K-最近邻搜索在空间中的显着流特征。这样的功能是定义在一个适当的正交分解，在子域上的原始低分辨率的数据，获得标准的互相关或与粒子跟踪测速数据与一个相对较大的bin大小的装箱。然后，根据所识别的“足够接近”的快照的数量来选择细化的箱大小。的统计离散度的速度矢量的bin内，然后使用估计的不确定性，并选择最佳的K，使其最小化。该方法进行测试和验证对数据集的复杂性逐步增加：两个虚拟实验的基础上直接模拟的流体弹球和通道流的尾流和湍流边界层中收集的实验数据。
2022-09-02 physics.flu-dyn
Stochastic particle advection velocimetry (SPAV): theory, simulations, and proof-of-concept experiments
Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of Minnesota（明尼苏达大学）；Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希·亚历山大大学）
本文提出随机粒子输运测速法（SPAV）以提高粒子追踪测速的准确性，通过统计数据损失函数结合纳维-斯托克斯方程和壁面边界损失，有效减少误差，实验结果显示误差平均降低近50%。
2023-11-06 physics.data-an physics.flu-dyn
Flow Gym: A framework for the development, benchmarking, training, and deployment of flow-field quantification methods
Institute for Dynamic Systems；Control, ETH Z\"urich, Z\"urich, Switzerland
本文提出Flow Gym框架，旨在解决流场量化方法开发和评估中的软件碎片化、接口不一致和可重复性差问题，通过标准化接口整合经典和基于学习的算法，提升方法的可重复性和应用性。
2026-04-11 cs.CV cs.SE physics.comp-ph
Pattern-Based Phase-Separation of Tracer and Dispersed Phase Particles in Two-Phase Defocusing Particle Tracking Velocimetry
Institute of Fluids Mechanics (ISTM), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Kaiserstraße 10, 76131 Karlsruhe, Germany（流体力学研究所（ISTM），卡尔斯鲁厄理工学院（KIT））；Karlsruhe Institute of Technology, Institute of Applied and Numerical Mathematics, Karlsruhe, 76133, Germany（卡尔斯鲁厄理工学院，应用与数值数学研究所）
本研究提出基于模式差异和CNN（Faster R-CNN、YOLOv4）的散焦粒子图像测速相位分离方法，结合GAN生成训练数据，在六个数据集上实现95-100%的检测与分类精度，验证了其可行性。
2025-06-22 cs.CV physics.app-ph physics.flu-dyn
Extracting Information Overlap in Simultaneous OH-PLIF and PIV Fields with Neural Networks
同时测量，如粒子图像测速（PIV）的速度场与平面激光诱导荧光（PLIF）的物种场的组合，被广泛用于实验湍流燃烧应用程序的分析过多的复杂的物理过程。这种物理分析是由实验者对这些场之间的空间相关性的解释驱动的。然而，这些相关性也意味着一定量的内在冗余;同时字段包含重叠的信息内容。这项工作的目标在于定量提取这种重叠的信息内容，同时现场测量。具体地说，包含在同时测量的OH-PLIF领域中的涡流稳定燃烧室的PIV信息的量是寻求。该任务是使用基于人工神经网络的机器学习技术来完成的，该人工神经网络设计用于优化PLIF到PIV映射。结果发现，大多数的速度信息内容可以检索时，考虑的OH-PLIF信号的邻居跨越大约两个整数的长度尺度（所考虑的域的一半）的线性组合，和PLIF信号的相互作用包含在较小的，局部区域（不到一半的域）不包含PIV信息。此外，通过可视化神经网络参数中包含的相干结构，与OH-PLIF信号的速度场检索相关的多尺度相互作用的作用变得更加明显。总的来说，这项研究揭示了一个有用的途径（在重叠的信息内容提取的形式）开发诊断工具，捕获更多的信息，使用相同的实验资源，最大限度地减少冗余。
2020-03-07 physics.flu-dyn
Simultaneous PIV and LIF measurements in stratified flows using pulsed lasers
我们研究的问题，同时进行共面粒子图像测速（PIV）和激光诱导荧光（LIF）测量在分层流体最初在休息。我们的重点是使详细的速度和密度测量在长内波和重力流，通过相对较小的修改典型的现有PIV系统，包括脉冲激光，使用染料浓度作为流体密度的代理。一些问题限制了这种测量。其中包括：（1）激光脉冲之间激光强度和光束结构的变化;（2）PIV粒子优先集中在其中性浮力深度，从而产生不均匀的染料照明;以及（3）需要在大的分层流体体积上保持恒定的折射率。在这里，我们专注于一个实验装置，包括一个分层覆盖深均匀区域。我们使用锁释放装置产生长的内波，以调查包括再循环流体区域（称为“被困核心”）的波的结构，这是目前在海洋学应用中的兴趣。我们保持一个短的光路，并使用速度信息从PIV数据，以尽量减少折射率的问题。我们利用这一事实，即系统最初是在休息，设计一个映射，链接表观和实际的染料浓度，从而回避由于粒子聚类不均匀的照明问题。最后，我们设计了一个程序，以纠正激光功率的变化，沿每一条射线在表中。
2022-07-12 physics.flu-dyn
Uncertainty-Aware Flow Field Reconstruction Using SVGP Kolmogorov-Arnold Networks
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出基于SVGP Kolmogorov-Arnold网络的流场重建方法，实现不确定性感知的高精度重建与可靠不确定性校准。
2025-12-27 cs.LG physics.flu-dyn
Entrainment and mixing in gravity currents using simultaneous velocity-density measurements
重力流通过夹带环境流体来改变其流动特性，这取决于各种控制参数，例如初始密度$Δρ$、流体的总初始高度$H$和释放流体的地形坡度$α$。根据这些参数，重力流可以被指定为亚临界、临界或超临界。必须研究重力流的卷吸动力学，以便清楚地了解控制流动物理、剪切层厚度$δ_{u}$和混合层厚度$δ_ρ$的混合转变。实验在锁交换设施中进行，其中稠密流体使用闸门与周围较轻流体分离。当闸门瞬间释放时，形成能量守恒的重力流，其唯一的控制参数是定义为$Re=\frac{Uh}ν$的雷诺数，其中$U$是重力流的前沿速度，$h$是流的高度。在我们的研究中，体Richardson数$Ri_{b}$ = $\frac{g^{'}H}{U_{b}^{2}}$ =1，对于所有实验都取恒定值，其中$U_{b}$是定义为$U_{b}$ = $\sqrt{g^{'}H}$的层的体速度。同时采用粒子图像测速（PIV）和平面激光诱导荧光（PLIF）测量技术，得到了速度和密度统计。基于通量的方法被用来计算卷吸系数，E $_{F}$，在我们的实验中使用的雷诺数范围为$Re\approx$ 400-13000。结果表明，在$Re\approx$ 2700处的混合转变归因于从弱Holmboe波到Kelvin-Helmholtz型不稳定性的流动转变。
2018-02-07 physics.flu-dyn
Microtomographic PIV measurements of viscoelastic instabilities in a 3D micro-contraction
众所周知，在一定的魏森伯格数（Wi）以上，通过突然的平面收缩几何形状的粘弹性流通过与壁分离的中心射流在收缩平面的上游变得不稳定，并在凸拐角处形成涡流。在这里，我们首次考虑微加工玻璃平方收缩几何形状中的三维（3D）粘弹收缩流动。我们采用国家的最先进的微断层粒子图像测速产生的时间分辨和体积量化的3D粘弹性不稳定性中产生的稀聚合物溶液驱动通过的几何形状在很宽的范围Wi，但在可以忽略不计的雷诺数。根据我们的观察，我们描述了新的见解的增长，传播和瞬态动力学的弹性涡流形成的上游的3D微收缩由于流喷射朝向收缩。在低Wi，我们观察到涡流增长增加Wi，其次是以前未报道的涡流增长平台区。在平台区，涡流围绕射流循环，其周期随Wi减小，但振幅与Wi无关。此外，我们报告了新的平面外不对称喷射行为与Wi的相位依赖。最后，我们解决的应变率张量D和归因于局部梯度D作为底层驱动程序的循环通过应变硬化的流体在射流的尾流。
2021-04-23 physics.flu-dyn
Impact of street canyon morphology on heat and fluid flow-an experimental water tunnel study using simultaneous PIV-LIF technique
本研究利用大型水洞和同步PIV-LIF技术在高分辨率下考察不同街道峡谷的热场与流场，发现峡谷形态、浮力及来流大小显著影响通风率与热通量，为提升城市气候韧性提供了实验依据。
2023-10-20 physics.flu-dyn
Mean flow data assimilation based on physics-informed neural networks
物理信息神经网络（PINN）可用于求解偏微分方程（PDE），并通过将控制方程纳入神经网络训练来识别隐变量。在这项研究中，我们将PINNs同化的湍流平均流数据和调查的方法的能力，以确定难以访问的变量和封闭项稀疏数据。使用高保真大涡模拟（LES）数据和粒子图像测速（PIV）测量的平均场，我们表明，PINNs是适合于同时识别多个丢失的量在湍流和提供连续和可微的平均场与所提供的偏微分方程一致。通过这种方式，可以提供一致和完整的平均状态，这对于线性化平均场方法是必不可少的。所提出的方法不需要网格或离散化方案，易于实现，并可用于广泛的应用，使其成为一个非常有前途的工具，平均场为基础的方法在流体力学。
2022-12-08 physics.flu-dyn
Flow visualization and PIV of wind-waves (2019 Edition)
本文介绍了一种风浪流场显示方法，以及用体视粒子图像测速技术（PIV）同时测量风浪界面两侧流场的技术。新的流动显示方法采用了特殊的光照设置，增强了界面的反射，减弱了界面的折射，提高了照片的对比度和细节表现力。沿流向的流动显示照片的拼接能够演示风浪早期从毛细波到重力-毛细波的情景。然后，在界面两侧的垂直平面上，使用两个相机对进行时间分辨立体PIV。将两种具有不同散射性能的跟踪粒子分别散布在空气或水中。然后设计了界面检测算法，分离不同的颗粒，确定界面位置。采用自适应最小-最大归一化和近壁图像预处理技术，改善了近壁和主流PIV结果。最后，以剪贴画的形式展示了空气和水在同一时刻的近界面流场。
2021-04-21 physics.flu-dyn
Quantification of plasticity via particle dynamics above and below yield in a 2D jammed suspension
非晶材料的失效是以耗散的出现为特征的。然而，颗粒动力学、耗散和整体材料流变学之间的联系仍然没有得到阐明。在这里，我们采取了一种新的方法有关的轨迹屈服，使用定制的界面应力流变仪，它允许测量的剪切模量（G '，G“）的一个致密的无热悬浮液的微观结构，同时跟踪颗粒轨迹进行循环剪切。我们发现，颗粒轨迹跟踪的总面积的增加，因为该系统是强调远低于远高于产量。轨迹可以分为三类：可逆弹性路径;可逆塑性路径，与光滑极限环相关;和不可逆塑性路径，其中粒子不返回到其原始位置。我们发现，上述屈服，可逆塑性轨迹主要发现附近的剪切表面，而可逆弹性路径附近的固定壁更突出。作为固体的颗粒与作为液体的颗粒之间的这种空间过渡是“熔融前沿”的特征，随着应变的增加，熔融前沿会向壁面靠近。我们引入了一个无量纲的测量塑性耗散的颗粒轨迹的基础上，线性缩放与应变幅度以上和以下的屈服，这是统一的流变屈服点。令人惊讶的是，这种关系崩溃的三个系统的不同程度的障碍。
2020-04-16 cond-mat.soft physics.flu-dyn
Rapid in-situ quantification of rheo-optic evolution for cellulose spinning in ionic solvents
本研究针对纺织纺丝原位测量难题，搭建带偏振显微镜的微型湿法纺丝系统，结合特征追踪与三维流变模型，实现纤维素/离子液体溶液纺丝过程的流变光学演化原位定量，可无损预测纺丝性能。
2023-03-15 physics.app-ph physics.flu-dyn physics.optics
