基于荧光油膜厚度在线标定的全局摩阻测量

Skin-friction is one of the most difficult quantities to be measured in fluid mechanics. Due to the lack of the accurate thickness meter of fluorescence oil film (FOF), it’s difficult to determine the weights on skin-friction, pressure gradient, body force, surface tension and etc. For a moving test model, the measuring accuracy of skin-friction is reduced because of the measured FOF velocity data including the movement of the test model. The testing ability of skin-friction measurement based on FOF has been severely restricted in productive wind tunnel. Therefore, a new method of global skin-friction measurement based on FOF with on-line thickness calibration is proposed: with videogrammetry, the influence of the surface movement on measuring accuracy of FOF path velocity is researched, a method of discrete match and perspective alignment for timing sequence of FOF images is set up, and then a motion decoupling method between the surface and FOF on it moving path is constructed. A dynamic measuring grid consisting of multiple thickness sensors flush mounting on the surface is constructed to study the mechanism of measuring errors for global skin-friction, an on-line global FOF thickness calibration is then established based on the FOF intensity and thickness measuring sensors, and the minimized measuring error model for global skin-friction is created, the weight of skin-friction can be quantified by FOF thickness. The experiments are carried out to evaluate and improve the method and mathematical models established in this project.

摩阻是流体力学最难确定的物理量之一。现有荧光油膜全局摩阻测量法，因缺乏准确的在线油膜厚度测量手段，无法定量结果中摩阻、压力梯度、体积力、表面张力等的成分占比，而对于被测物运动的物面荧光油膜图像，因测得是油膜路径运动与被测物运动的合速度，降低了摩阻测量的准度，严重制约了荧光油膜全局摩阻测量在生产型风洞中形成试验能力。为此，提出荧光油膜厚度在线标定的全局摩阻测量新方法：结合视频测量技术，研究被测物运动对荧光油膜路径运动速度测量精度的影响规律，创建时序荧光油膜图像离散匹配与透视投影对齐的方法，构建被测物运动和物面荧光油膜路径运动的解耦方法；构建物面分布多测厚传感器的油膜厚度动态测量网格，研究荧光油膜全局摩阻测量误差的产生机理，基于荧光油膜受激发光的成像灰度与测厚传感器，创建全局油膜厚度的在线标定法，构建全局摩阻测量误差最小化控制模型，定量测量结果中的摩阻成分占比；开展实验，评价完善所建立的方法。

摩阻是流体力学最难确定的物理量之一。对于被测物运动的物面荧光油膜图像，因测得是油膜路径运动与被测物运动的合速度，降低了摩阻测量的准度，严重制约了荧光油膜全局摩阻测量在生产型风洞中形成试验能力。为此，提出荧光油膜厚度在线标定的全局摩阻测量新方法：结合视频测量技术，研究了被测物运动对荧光油膜路径运动速度测量精度的影响规律，创建时序荧光油膜图像离散匹配与透视投影对齐的方法，构建被测物运动和物面荧光油膜路径运动的解耦方法，油膜路径速度结果（在过Oseen涡核方向的速度）与理论结果的最大相对误差为4.1%，通过推导构造共轭迭代式，提出了荧光油膜速度场的空间自适应快速光流解法，在给定收敛误差限下本算法较现有光流法计算速度提升26.6%，在相同预设迭代次数下，平均误差减小1.5%，最大误差减小2.3%；利用了ELMAN动态神经网络对时序形式的小样本数据进行量程扩展并引入一维插值算法（ODI）使扩展后的数据项平滑，而后联立二维插值算法（TDI）对ELMAN-ODI模型解算出的三维荧光油膜厚度数据进行平滑以求得完整的厚度分布，在平滑适中及较薄区域误差不超过2微米；基于多测厚传感器的油膜厚度动态测量数据，利用Hankel高阶迭代误差修正模型的建立了荧光油膜灰度与厚度预测模型，预测精度分别为89.25%，较之传统方法预测精度分别提高了12.56%，建立了油膜厚度的在线标定法；基于油膜厚度测量误差与油膜路径速度测量误差，构建了摩阻测量误差模型，针对风洞试验环境，研究了实验对象相对于光源与相机的位姿变化对油膜厚度测量的影响，当倾斜角度在正负4°的范围时，其相对误差小于1%，可以认为其带来的变化微小，对油膜厚度测量结果几乎不产生影响。3个风洞试验验证了上述方法：测得壁面流动现象正确、流谱清晰精细，较现有光流法计算速度平均提升了23%，优势明显，工程应用价值大，为荧光油膜灰度与厚度建模问题提供了一种可行技术路线。