基于不确定性的广义最小二乘PIV/PTV流场测量压力场重构
流体动力学
2019-12-03 v1 计算物理
摘要
提出了一种基于不确定性的压力重构新方法，用于从粒子图像测速(PIV)或粒子追踪测速(PTV)测得的速度场评估瞬时压力场。首先，由速度场计算压力梯度场，同时利用基于线性变换的算法从速度不确定性估计局部和瞬时压力梯度不确定性。然后通过求解涉及压力梯度和边界条件的超定线性系统重构压力场。该线性系统采用广义最小二乘(GLS)求解，其将先前估计的压力梯度误差的方差和协方差作为逆权重纳入，以优化重构的压力场。该方法用二维脉动流的合成速度场进行了验证，结果表明压力精度显著提升，与现有的求解压力泊松方程(PPE)的基准方法相比误差降低多达250%。GLS对速度误差更具鲁棒性，并在空间相关速度误差下提供更大改进。对于实验验证，由3D PTV测量的层流管流速度场评估了体压力场。GLS使中位绝对压力误差降低多达96%。
引用
@article{arxiv.1912.00130,
title = {Uncertainty-based pressure field reconstruction from PIV/PTV flow measurements with generalized least-squares},
author = {Jiacheng Zhang and Sayantan Bhattacharya and Pavlos P. Vlachos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00130},
year = {2019}
}