PIV
La velocimetría de imágenes de partículas (PIV) es un método óptico utilizado para la visualización del flujo en fluidos. Se mezclan pequeñas partículas en el fluido para ayudar al seguimiento óptico, lo que permite al usuario analizar el desplazamiento, la velocidad y la aceleración de las partículas dentro del flujo mediante la toma de secuencias rápidas de imágenes. Con la ayuda de DIC (correlación de imágenes digitales), se realiza un seguimiento preciso del movmiento de las partículas en las imágenes. Esto es crucial en muchas industrias donde el flujo de fluidos es importante, como en la aerodinámica (ayuda a analizar el flujo alrededor de los objetos), la dinámica de fluidos (análisis del flujo turbulento) y los estudios ambientales (para ayudar a comprender los flujos naturales como las corrientes oceánicas).
Estos son los aspectos clave de PIV en Mercury RT:
Campo PIV (velocimetría de imágenes de partículas): el software admite mediciones de campo PIV para visualizar y analizar el flujo de partículas.
Medición de campo de flujo/movimiento: Mercury RT puede medir campos de movimiento, que son mediciones de movimiento con patrones y formas cambiantes. Esta funcionalidad es particularmente útil para rastrear el movimiento de partículas en el plano, lo que permite mediciones precisas de desplazamiento, velocidad y aceleración.
Integración de cámaras de alta velocidad: el software Mercury RT admite la integración de cámaras de alta velocidad (Phantom, Chronos), que son esenciales para capturar movimientos rápidos de partículas en experimentos PIV.
Análisis y visualización de datos: el software incluye herramientas para gráficos de contorno avanzados de múltiples áreas para análisis complejos, campos de desplazamiento y cálculos de campos de deformación (imagen y video superior). Estos ayudan a visualizar el flujo de partículas y comprender la dinámica involucrada.
Cálculo en tiempo real y fuera de línea: las capacidades de cálculo en tiempo real y fuera de línea permiten a los usuarios registrar y analizar datos más tarde, lo que es importante para los experimentos PIV donde se generan grandes conjuntos de datos y necesitan un posprocesamiento detallado.
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