A digital micro holographic particle tracking velocimetry (HPTV) system consisting of a high-speed camera and a single laser with acoustic optical modulator (AOM) chopper was established. The digital micro HPTV system was applied to water flow in a micro curved-tube for measuring instantaneous 3-D velocity field data consecutively. The micro curved-tube is using to reproduce the dorsal aorta or utilize in various lap-on-a-chip. The temporal evolution of a three-dimensional water flow in the micro curved-tube (the curvature, ${\kappa}$=1/${\phi}$, 2/${\phi}$, 4/${\phi}$, 8/${\phi}$) of 100 ${\mu}m$ and 300 ${\mu}m$ inner diameters was obtained and mean velocity field distribution was obtained by statistical-averaging the instantaneous velocity fields.
감온액정을 추적입자로 사용한 PIV(Particle Image Velocimetry)법이 온도장을 정량적으로 가시화하기 위하여 사용되었다. 이 방법은 전체 유동장과 온도장을 동시에 계측할 수 있는 방법이지만, 온도장의 온도는 온도에 따라 변화되는 액정의 색을 정량적 온도 값으로 변환시켜야한다. 따라서 본 연구에서는 감온액정에 의한 온도장의 광학적 정보를 정량적 온도로 변환시키는 신경회로망 보정기법을 개발하여 그 타당성을 검토한 후, 수직온도구배를 가진 액체의 기포에 의한 대류유동에 적용하여 기포에 의한 온도혼합과정을 정량적으로 가시화하고자 한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권5호
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pp.591-597
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1997
Instantaneous velocity distribution within coaxial circular pipe for measurement velocity of high speed is acquired simultaneously by applying the 2-dimensional PTV system consisting of a pulse generator(AOM:Acousto-Optical Modulator), a continuous-output laser and a PC image grabber together with experimental apparatus. The basic mechanism of AOM and vector identification method and performance-related image processing techniques are discussed. Representative measuring regions $90{\times}90$mm are selected and instantaneous vectors are represented and fully developed turbulent flow of maximum velocity up to about 1.0 m/sec is obtained.
Digital holographic particle tracking velocimetry (HPTV) is developed by single high-speed camera and single continuous laser with long coherent length. This system can directly capture 4000 hologram fringe images for 1 second through a camera computer memory. The 3D particle location is made of the reconstruction by using a computer hologram algorithm. This system can successfully be applied to instantaneous 3D velocity measurement in the water flow inside a micro-tube. The average of 100 instantaneous velocity vectors is obtained by reconstruction and tracking with the time of evolution of recorded fringes images. In the near future, we will apply this technique to measure 3D flow information inside various micro structures.
Micro-PIV is a well-known method for measurement of two- dimensional, two-component velocity in the microfluidic devices. Lots of the micro fluidic devices generate three-dimensional flow and 3D measurement of velocity is helpful to understand the physics of micro flow phenomena. In this study, we developed new micro 3D measurement method by applying 2-frame PTV in stereoscopic micro system. In this study, we did the validation study of SMPTV by using the simulated flow model to verify the accuracy and the feasibility of measurement and compared with SMPIV method. The results showed that SMPTV provides better spatial resolution and measurement accuracy than SMPIV method.
Recently microscale biofluid flows have been receiving large attention in various research areas. However, most conventional imaging techniques are unsatisfactory due to difficulties encountered in the visualization of microscale biological flows. Recent advances in optics and digital image processing techniques have made it possible to develop several advanced micro-PIV/PTV techniques. They can be used to get quantitative velocity field information of various biofluid flows from visualized images of tracer particles. In this paper, as new advanced micro-PIV techniques suitable for biofluid flow analysis, the basic principle and typical applications of the time-resolved micro-PIV and X-ray micro-PIV methods are explained. As a 3D velocity field measurement technique for measuring microscale flows, holographic micro-PTV method is introduced. These advanced PIV/PTV techniques can be used to reveal the basic physics of various microscale biological flows and will play an important role in visualizing veiled biofluid flow phenomena, for which conventional methods have many difficulties to analyze.
Vapor-driven solutal Marangoni flow is governed by the concentration distribution of solutes on a liquid-gas interface. Typically, the flow structure is investigated by particle image velocimetry (PIV). However, to develop a theoretical model or to explain the working mechanism, the concentration distribution of solutes at the interface should be known. However, it is difficult to achieve the concentration profile theoretically and experimentally. In this paper, to find the concentration distribution of solutes around 2D droplet, the reverse tracking method with an artificial neural network based on PIV data was performed. Using the method, the concentration distribution of solutes around a 2D droplet was estimated for actual flow data from PIV experiment.
This paper addresses the problem of real-time tracking a high-speed ballistic target. Particle filters can be considered to overcome the nonlinearity in motion and measurement models in the ballistic target. However, it is difficult to apply particle filters to real-time systems because particle filters generally require much computation time. This paper proposes an accelerated particle filter using graphics processing unit (GPU) for real-time ballistic target tracking. The real-time performance of the proposed method was tested and analyzed on a widely-used embedded system. The comparison results with the conventional particle filter on CPU (central processing unit) showed that the proposed method improved the real-time performance by reducing computation time significantly.
하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 트랜섬 선미 후류 난류유동 특성을 알아보기 위하여 Re = $3.5{\times}10^3$ 및 Re = $7.0{\times}10^3$에서 2-프레임 그레이레벨 상호상관 PIV기법을 적용하여 실험을 수행하였다. 트랜섬 선미의 형상은 선저와 트랜섬이 이루는 각을 기준으로 $45^{\circ}$(모델 A), $90^{\circ}$(모델 B) 및 $135^{\circ}$(모델 C)로 구분하여 적용하였다. 모델의 침수깊이는 40 mm로 자유수면과 접하도록 설치하였다. 난류유동을 평균하여 난류강도, 레이놀즈 응력, 난류운동에너지에 대한 통계적 유동정보를 제공하였다. 난류강도는 자유수면과 모델의 하부 박리유동과의 상호작용으로 강하게 작용하며, 레이놀즈 응력과 난류운동에너지는 모델 C형(Raked transom)에서 낮은 분포가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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