
论文摘要
胶体推进剂是一类新型推进剂,它兼具液体推进剂和固体推进剂的优点,它是时间依赖的非牛顿粘弹性流体,其特征是具高安全性、高燃烧能量、有高密度及长期贮存的能力,在很多方面有诱人的应用前景。所以对胶体推进剂燃烧特性的研究是很有意义的。本文在探讨二维粒子图像测速PIV(Particle Image Velocimetry)技术的基础上研究了PIV图像处理方法在胶体推进剂燃烧特性分析中的应用。用高速摄像机采集胶体推进剂燃烧图像,提取胶体推进剂燃烧流场中粒子的运动信息,研究连续两幅图像中粒子群的对应(互相关性)、速度矢量、误对应粒子速度的判断与消除等图像处理问题,得到图像中的粒子坐标,通过粒子标定、图像匹配、速度向量判断、误对应粒子速度的判断与消除等步骤,得到流场中粒子的速度矢量等特征。本文首先实现多种图像处理的PIV算法,通过实验获得的图像运用各种算法进行比较分析,这其中包括灰度化、二值化、去噪、边缘检测等多方面的测试,得出实验图像处理的具体方法;通过对实验图像的图像增强,并改进数字图像粒子匹配算法,降低了匹配的运算量,提高准确度;最后设计并进行了实验,同时也对实验的精度进行了分析。本文为二维PIV图像处理方法在胶体推进剂燃烧流场中的应用研究,它为进一步的流场分析奠定了良好的技术基础。
论文目录
摘要Abstract1 系统概述1.1 研究背景1.2 国内外研究现状1.3 论文的研究内容2 PIV技术原理与实现2.1 PIV的原理简介2.2 PIV技术分类2.3 速度提取算法2.3.1 轨迹法2.3.2 杨氏条纹法2.3.3 粒子分布图像相关法2.3.4 灰度分布图像相关法2.3.5 弹性模型法2.3.6 速度梯度张量法2.3.7 粒子轨迹追踪法2.4 PIV技术的发展趋势2.5 本章小结3 粒子图像的后处理技术3.1 图像增强3.1.1 图像灰度变换法3.1.2 直方图均衡法3.1.3 图像平滑法3.1.4 均值滤波3.1.5 高斯滤波3.1.6 中值滤波3.2 彩图灰度化处理3.3 图像二值化技术3.3.1 非零元素取一法3.3.2 固定阈值法3.3.3 双固定阈值法3.3.4 Otsu算法3.3.5 迭代法3.4 边缘检测3.5 轮廓跟踪技术3.6 本章小节4 图像匹配技术4.1 影响图像匹配的主要因素4.2 基于像素灰度相关的匹配4.3 基于图像特征的匹配4.4 本文设计的图像匹配算法4.5 本章小结5 实验与精度分析5.1 实验的总体框架图5.2 实验环境5.2.1 实验硬件环境5.2.2 实验软件环境5.2.3 程序实现5.3 实验图像的PIV处理算法5.4 实验精度分析5.4.1 背景噪声5.4.2 不同介质产生的误差5.4.3 搜索区域分析5.4.4 连续两幅图像之间的时间间隔和最大流动速度限制5.5 本章小节总结与展望致谢参考文献
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标签:胶体推进剂论文; 粒子图像测速论文; 粒子匹配论文; 边缘检测论文;