基于尺度无关粒子跟踪测速法(SI-PTV)的多尺度风沙过程重建研究
            
                编号:527
                访问权限:公开
                                    更新:2024-04-10 21:58:46                浏览:1589次
                口头报告
            
            
            
                摘要
                风沙过程涉及多个尺度,从宏观的沙丘迁移到微观的沙粒运动都需要合适的重建手段。粒子追踪测速(Particle Tracking Velocimetry, PTV)作为一种基于拉格朗日角度的测速算法,在孤立物体的多尺度运动分析中具有优势,但仍有待做出针对性优化。本研究将自适应型二值化方法与基于Voronoi图(VD)的PTV算法相结合,开发了一种尺度无关的PTV算法(SI-PTV),SI-PTV可准确地提取沙丘或沙粒的坐标,并在对单个实体的运动重建中表现出良好的性能。通过与已知数据对比,验证了SI-PTV在多尺度运动分析中的有效性。此外,利用重建的运动学信息,对珊瑚砂/床面的碰撞过程进行了动力学统计分析,得出平均碰撞角为4.55°,平均动能恢复系数为0.48。该算法有助于分析不同尺度下的风沙过程,也填补了珊瑚沙碰撞动力学研究的空白。
             
            
                关键词
                风沙过程,粒子追踪测速,沙丘迁移,沙粒运动,风洞实验,珊瑚砂,动力过程
             
            
            
                    稿件作者
                    
                        
                                    
                                                                                                                        
                                    关开元
                                    西安交通大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    焦明翰
                                    西安交通大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    严梦迪
                                    西安交通大学
                                
                                    
                                        
                                                                            
                                    张洋
                                    西安交通大学
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    高鑫
                                    中国科学院新疆生态与地理研究所
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    杨斌
                                    西北大学
                                
                                             
                          
    
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