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空气动力学实验方法：流动可视化：高速摄影技术在空气

动力学中的应用

1空气动力学实验方法：流动可视化技术中的高速摄影应用

1.1绪论

1.1.1空气动力学实验的重要性

空气动力学实验是研究流体与物体相互作用的关键手段，尤其在航空航天、

汽车工业、风力发电等领域中，实验数据对于设计优化、性能预测和故障分析

至关重要。传统的数值模拟虽然能够提供一定的预测，但在复杂流动现象的捕

捉上，实验方法提供了直观且准确的验证途径。其中，流动可视化技术是空气

动力学实验中不可或缺的一部分，它能够帮助研究人员观察和分析流体的动态

行为。

1.1.2流动可视化技术概述

流动可视化技术旨在将不可见的流体运动转化为可观察的现象，通过图像

或视频记录流体的流动特性。这些技术包括但不限于烟雾示踪、油膜流动、粒

子图像测速（ParticleImageVelocimetry,PIV）、激光多普勒测速（LaserDoppler

Velocimetry,LDV）等。每种技术都有其适用范围和局限性，选择合适的技术对

于实验的成功至关重要。

1.1.3高速摄影技术简介

高速摄影技术是流动可视化中的重要工具，它能够以极高的帧率捕捉流体

运动的瞬间细节，对于研究瞬态流动现象、冲击波、湍流结构等具有不可替代

的作用。高速摄影机通常能够达到每秒数千至数万帧的拍摄速度，配合专业的

照明和图像处理技术，可以清晰地记录下高速流动的全过程。在空气动力学实

验中，高速摄影技术常与PIV、LDV等技术结合使用，以获取更全面的流动信息。

1.2高速摄影技术在空气动力学实验中的应用

1.2.1实验设计与准备

在进行高速摄影实验前，需要精心设计实验方案，包括选择合适的高速摄

影机、确定拍摄角度、设置照明条件以及流体示踪粒子的选择。例如，对于高

速气流的实验，可能需要使用能够承受高压和高温的高速摄影机，并采用激光

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片光源以减少散射和提高图像对比度。

1.2.2数据采集

数据采集是高速摄影实验的核心环节。以粒子图像测速（PIV）为例，高速

摄影机将连续拍摄包含示踪粒子的流体图像。示踪粒子的选择需考虑其在流体

中的运动特性，如粒子的大小、密度和光学特性，以确保粒子能够准确反映流

体的运动状态。拍摄时，高速摄影机的帧率需与流体的运动速度相匹配，以捕

捉到足够的流动细节。

1.2.3图像处理与分析

采集到的高速图像需要通过专业的图像处理软件进行分析。以PIV为例，

图像处理流程通常包括：

1.图像预处理：包括图像去噪、对比度增强等，以提高图像质量。

2.粒子识别：通过算法识别图像中的示踪粒子，如使用阈值分割或

边缘检测技术。

3.粒子位移计算：通过比较连续帧中粒子的位置，计算粒子的位移

和速度。

4.流场重构：基于粒子的位移信息，重构流体的速度场和流动结构。

1.2.3.1示例代码：粒子识别与位移计算

importcv2

importnumpyasnp

#加载连续两帧图像

frame1=cv2.imread(frame1.jpg,0)

frame2=cv2.imread(frame2.jpg,0)

#图像预处理

frame1=cv2.GaussianBlur(frame1,(5,5),0)

frame2=cv2.GaussianBlur(frame2,(5,5),0)

#粒子识别

ret,thresh1=cv2.threshold(frame1,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

ret,thresh2=cv2.threshold(frame2,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

#计算粒子位移

flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(thresh1,thresh2,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0)

#打印粒子位移

print(粒子位移：,flow)

2

#可视化粒子位移

h,w=frame1.shape[:2]

y,x=np.mgrid[0:h:16,0:w:16].reshape(2,-1).astype(in