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空气动力学实验方法：激光多普勒测速(LDV)：LDV在风洞

实验中的应用

1空气动力学实验方法：激光多普勒测速(LDV)

1.1引言

1.1.1LDV技术的简介

激光多普勒测速（LaserDopplerVelocimetry，简称LDV）是一种非接触式的

流体速度测量技术，广泛应用于空气动力学研究中。LDV利用激光束照射流体

中的粒子，通过测量粒子散射光的多普勒频移来确定粒子的速度。这一技术能

够提供高精度、高分辨率的速度测量，对于理解复杂流场的动态特性至关重要。

1.1.2LDV在空气动力学研究中的重要性

在空气动力学实验中，LDV能够精确测量风洞内流体的速度分布，这对于

分析飞机、汽车等物体的气动性能至关重要。通过LDV，研究人员可以获取流

体在不同位置和时间的速度信息，进而分析流体的湍流特性、边界层行为以及

物体周围的流场结构。这些数据对于优化设计、提高性能和减少阻力具有重要

意义。

1.2原理

LDV基于多普勒效应，当激光束照射到流体中的粒子时，粒子会散射激光

光束。如果粒子相对于激光源移动，散射光的频率会发生变化，这种变化称为

多普勒频移。通过测量多普勒频移，可以计算出粒子的速度。LDV系统通常包

括激光源、光学系统、粒子散射光的检测器以及信号处理单元。

1.3应用

1.3.1风洞实验中的LDV设置

在风洞实验中，LDV的设置通常包括以下步骤：

1.激光源选择：选择合适的激光源，确保激光束能够穿透流体并照

射到粒子上。

2.光学系统调整：调整光学系统，确保激光束能够准确地照射到需

要测量的流体区域。

3.粒子注入：在流体中注入足够数量的粒子，这些粒子可以是烟雾、

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水滴或专门的示踪粒子。

4.信号检测与处理：使用检测器接收粒子散射的激光光，并通过信

号处理单元分析多普勒频移，计算粒子速度。

1.3.2数据分析

LDV测量得到的数据通常需要进一步的处理和分析，以提取流体的速度分

布信息。数据分析步骤包括：

1.信号预处理：去除噪声，平滑信号。

2.多普勒频移计算：基于接收到的散射光信号，计算多普勒频移。

3.速度计算：根据多普勒频移和激光的波长，计算粒子的速度。

4.流场重建：将速度数据映射到空间坐标上，重建流场的速度分布。

1.3.3示例：LDV数据处理

假设我们已经从LDV系统中获取了一组散射光信号数据，现在需要进行多

普勒频移的计算和速度的提取。以下是一个简化版的数据处理流程示例：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假设数据

time=np.linspace(0,1,1000)#时间序列

signal=np.sin(2*np.pi*50*time)+0.5*np.sin(2*np.pi*120*time)#模拟散射光信号

#信号预处理

signal_smooth=np.convolve(signal,np.ones(50)/50,mode=same)#使用滑动平均进行信号平

滑

#多普勒频移计算

#假设我们使用快速傅里叶变换(FFT)来估计信号中的频率成分

fft_signal=np.fft.fft(signal_smooth)

freq=np.fft.fftfreq(len(time),d=time[1]-time[0])

fft_signal_abs=np.abs(fft_signal)

#找到主要频率成分

main_freq=freq[np.argmax(fft_signal_abs)]

#假设激光波长和折射率已知

laser_wavelength=633e-9#激光波长，以米为单位

refractive_index=1.00029#空气的折射率

#速度计算

#根据多普勒频移公式计算速度

#v=(f*c)/(2*f0*n)

其中，是速度，是多普勒频移，是光速，是激光频率，是折射率

#vfc