Fabricación de automóvilesDos técnicas de autocalibración para mediciones de campo de flujo PIVFabricación de automóviles

Para reducir los errores de medición causados por el ajuste del desplazamiento de la cámara de alta velocidad PIV, el proceso de la placa de calibración, la colocación experimental, etc., la medición del campo de flujo PIV necesita aplicar el Autocalibración del avión y Autocalibración tridimensional Técnicas para mejorar la precisión de las mediciones.

1. Tecnología de autocalibración de aviones

1.1 Escenarios aplicables

Medición PIV-2D3C

1.2 Razones del error

Al establecer el sistema de coordenadas del espacio de medición, definir el origen de las coordenadas O y especificar la dirección de los ejes x e y en el plano, el plano de calibración donde está ubicada la placa de calibración y el plano de medición donde está ubicada la porción de luz láser no coinciden y se produce traslación o rotación, lo que provoca errores en la reconstrucción.

1.3 Principio Técnico

Basado en el principio de la función de mapeo de corrección de campo vectorial de paralaje.

1.4 Proceso de calibración

Paso 1: Asigne la imagen de partículas capturada por la cámara de alta velocidad PIV al plano de calibración y calcule el campo vectorial de paralaje.

Paso 2: Determine el punto de intersección de los rayos de luz que pasan por los dos extremos del vector en el espacio de medición utilizando el método de triangulación y ajuste el punto de intersección mediante el método de mínimos cuadrados para obtener la expresión del plano de medición en el sistema de coordenadas de calibración original.

Paso 3:Transforme el sistema de coordenadas original, de modo que el plano de medición se convierta en un plano az = 0, calcule el plano de calibración y la traslación y rotación del plano de medición.

Paso 4: Determine las coordenadas físicas del punto de intersección en el nuevo sistema de coordenadas y ajuste la función de mapeo.

Paso 5: Iterar hasta que el campo vectorial de paralaje converja a un tamaño lo suficientemente pequeño como para obtener la función de mapeo exacta.

1.5 Resultados de la calibración

Antes y después de la autocalibración facial, la desviación de la distancia de las partículas se reduce de 4,2159 píxeles a 1,1903 píxeles.

2. Tecnología de autocalibración tridimensional

2.1 Escenarios aplicables

Medición PIV-3D3C

2.2 Razones del error

La tecnología de procesamiento de placas de calibración o el desplazamiento de la cámara de alta velocidad PIV no se pueden posicionar con precisión, lo que hace que múltiples vistas de la línea de visión de partículas no se superpongan.

2.3 Principio técnico

Basado en el principio del algoritmo de reconstrucción del modelo de agujeros pequeños utilizando polinomios de tercer orden.

2.4 Proceso de calibración

Paso 1: Mida las coordenadas de píxeles de todas las manchas blancas de partículas en las imágenes de partículas capturadas por las cuatro cámaras PIV de alta velocidad S1, S2, S3, S4.

Paso 2: Iterar sobre las coordenadas de píxeles de cada partícula en S1 y mapearlas en el espacio corporal para obtener una cadena de posibles coordenadas espaciales.

Paso 3: Proyecte las coordenadas espaciales potenciales obtenidas en la cámara PIV de alta velocidad 2, obtenga una cadena de coordenadas de píxeles (consulte el punto verde en la figura siguiente) y las ecuaciones lineales ajustadas, determine si las coordenadas de píxeles satisfacen las condiciones coincidentes ( en la línea de visión, la distancia desde la línea recta <un cierto umbral y el punto de proyección cae dentro del segmento de línea), satisface las coordenadas espaciales de las partículas y, si no, regresa al segundo paso y analiza la siguiente partícula. Proyecte las coordenadas espaciales de partículas coincidentes exitosamente a la cámara 3 y la cámara 4 para una verificación adicional; si el punto de proyección está localizado en las coordenadas de píxeles de partículas correspondientes en S3, S4, entonces la coincidencia es exitosa; de lo contrario, regrese al segundo paso. Repita el proceso anterior hasta que se localicen todas las partículas coincidentes exitosamente.

Paso 4: Cree un modelo optimizado con un algoritmo polinómico de tercer orden para resolver las coordenadas espaciales óptimas de las partículas (X,Y,Z) que minimicen el error de reproyección promedio.

Paso 5: Invierta la solución y actualice los parámetros del modelo de calibración de acuerdo con la nueva ubicación espacial.

Paso 6: Iterar hasta que el error de reproyección alcance un estado de convergencia estable.

2.5 Resultados de la calibración

El error de proyección total del cuerpo se distribuye alrededor de 3 a 4 píxeles antes de la autocalibración, y después de 3 rondas de convergencia iterativa, el error se estabiliza en alrededor de 1 píxel, de los cuales <1 píxel representa 65% del error.

3. Conclusión

El software de velocimetría de imágenes de partículas Revealer RFlow 2D3C, 3D3C integra las técnicas de autocalibración anteriores para ayudar a los investigadores de hidrodinámica a obtener una caracterización precisa del campo vectorial de velocidad 3D de las partículas trazadoras en el espacio 3D plano y el espacio corporal.