基于事件的成像测速法评估：用于湍流流动中低维坐标的高效估计
流体动力学
2025-02-26 v2
摘要
本研究探讨了神经形态事件基础视觉(EBV)摄像机用于湍流流动低阶模型坐标的数据高效表示的潜力。不同于传统成像系统，EBV摄像机以异步方式在每个像素处捕获时间对比度的变化，提供高频输出，同时降低数据带宽，在低光条件下具有增强灵敏度。对脉冲事件基础成像测速(EBIV)进行评估，以传统粒子图像测速(PIV)进行基准测试，分别进行水下喷jet和通道中正弦齿形通风流的同步实验。评估包括对流动统计量和谱内容的详细比较，以及对简化模型能力的评估，使用正交分解(POD)。EBV摄像机产生的事件流被转换为伪快照，随后使用标准PIV处理技术计算速度场。这些场域在插值到共同网格后进行比较。模态分析表明，EBIV能够成功识别支配性流动结构及其能量和动力学，准确辨别奇异值、空间模态和时间模态。虽然噪声主要影响较高的模态——在流动控制应用中不那么关键——但总体性能仍然稳健。此外，低阶重建(LOR)的比较验证了EBIV为湍流流动提供可靠简化模型的能力，这对于流动控制至关重要。这些发现将EBV传感器定位为实时基于成像的闭环流动控制系统的有前景的技术。
引用
@article{arxiv.2410.18940,
title = {An assessment of event-based imaging velocimetry for efficient estimation of low-dimensional coordinates in turbulent flows},
author = {Luca Franceschelli and Christian E. Willert and Marco Raiola and Stefano Discetti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.18940},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 16 figures