一種新的PIV-PTV混合并行自適應算法與基于OpenFOAM環(huán)境的圓柱繞流研究.pdf

1、PIV作為近些年快速發(fā)展起來的非接觸全場測量技術，通過將流場進行網(wǎng)格劃分并對各個網(wǎng)格內(nèi)圖像進行互相關分析獲取流場流動信息。目前廣泛應用于水動力學實驗研究以及空氣動力學實驗研究。雖然很多國內(nèi)外研究人員對PIV技術進行了大量改進，但是仍然存在測量精度和計算速度方面的問題?，F(xiàn)有PIV算法大都要求根據(jù)流場及粒子圖像特征設定初始參數(shù)，因此使用者的知識水平往往影響測量效率及精度。鑒于此，本文提出了一種新的無需設定初始參數(shù)的PIV/PTV混合自適應單

2、機多核并行算法。此外，和數(shù)值模擬相比較而言，目前三維PIV技術發(fā)展不夠成熟，PIV技術更多的應用于二維流速場，而且不能同時獲得壓強場。本文針對這一問題，對PIV實驗數(shù)據(jù)與OpenFOAM開源流體計算軟件數(shù)值模擬數(shù)據(jù)進行了對比，證明了PIV實驗與OpenFOAM數(shù)值實驗結合具有可行性。這些研究將有力提高PIV技術的應用能力。論文主要工作如下：
　　提出一種 PIV/PTV混合自適應算法。該算法首先根據(jù)一個固定的影像密度計算出PIV診

3、斷窗口尺寸，進而進行PIV歸一化互相關匹配，通過互相關值是否超過規(guī)定閾值，確定該區(qū)域PIV值是否可用于指導PTV計算，加快計算速度。在PTV算法中，提出了一種新的基于矢量叉乘的判別相似度的方法，該算法與已有PTV算法相比較，算法相對簡單，運算速度快?；旌纤惴ǜ鶕?jù)PIV計算結果智能選擇矢量叉乘的判別相似度的方法或者智能給定初始計算參數(shù)的群粒子特性PTV算法。算法從程序的自適應、測量精度、計算速度上較常用算法有明顯提高。
　　利用Op

4、enMP并行語言對PIV/PTV混合自適應單機多核算法并行化。受計算機硬件條件制約，目前沒有查閱到文獻提及PIV技術的多核并行實現(xiàn)。本文從充分利用計算機硬件資源角度出發(fā)，提高了程序計算速度。
　　介紹OpenFOAM開源軟件包以及利用OpenFOAM的不可壓層流解算器icoFoam對二維圓柱繞流進行模擬。結果表明同樣網(wǎng)格及邊界條件下與 fluent二維模擬對比結果基本一致。OpenFOAM為研究人員提供了一款開源的流體計算軟件開發(fā)