PIV测试结果的可靠信？-请大家都来说一说

romans

  本人使用PIV已经有三年了,在我手中利用PIV实验结果毕业的硕士、博士生已有多人，
我始终对PIV结果的可靠信抱以怀疑的态度，特别软件里提供了SMOOTH命令，我现在是更加怀疑了，不知其他同仁有没有相同看法？

robin

romans.
只要条件合适。PIV方法还是很有效的。当然，不同的PIV系统，采用不同的硬件，用不同的软件算法进行计算，结果会有差别，有时甚至有很大的差别。这也是不同PIV系统造价和售价差别很大的原因。实事上有很多方法来客观的评价，验证PIV系统测量结果的可靠性和准确性。这个主题的下一篇就是关于如何用人工合成的图像检验PIV软件算法性能的。还有一种方法可以直观的验证PIV算法的准确性：
用一个已知转速（或者可以精确控制转速）的电机带动一个砂纸做成的圆盘转动。用PIV系统测量这个转动的砂纸圆盘的速度分布。这个砂纸圆盘的上任一点的速度都可以用这一点距轴心的距离计算出来。同时轴心至外边届之间速度应该从0线性增长。所以可以截取所得流场速度分布图中，轴心至外边界某一直线上的速度分布曲线。如果这个曲线是一条通过原点的直线。那么就说明PIV测量结果是合理的。只要根据某一点的已知速度对速度值进行标定，就可以得到绝对的速度分布。我们曾用这种方法对某个PIV系统进行过类似的测量和标定。证明这种方法非常简单有效。
您的另一个观点我同意。smooth 命令可以使结果看起来更美，就好像用朦胧的图像掩盖人脸上的雀斑一样。smooth 命令可以平滑掉一些流场的细微结构信息。但是即使smooth之后，还是能够体现出流场的宏观的总体的特征。就好像人们在不同的距离下观察，观测物体一样。
不可否认，PIV互相关算法，本质上给出的是一个统计的概率的结果，并不像用游标卡尺测量某个物体长度那样显得同样可靠而直观。但这种统计，概率的分析方法有其合理性的一面。在特定情况下这是能够给出瞬态２维流场速度分布的唯一方法。这种方法测量的结果可以借助LDV等其他测速方法对其可靠性和准确性予以检验。
PIV技术一直在不断发展，进步，完善。某些piv算法可能对某种特征的速度场失效，所以不断有新的算法出现。

yxjbuaa

正如robin所说的，如果对PIV的测量结果怀疑，对比标定一下就可以了，很显然，成熟的PIV技术的测量结果基本上是可靠的，否则也不会有这么多人用。PIV和其它技术，如，LDV，HWF等技术的显著区别，我个人认为，PIV的发展对硬件的依赖程度非常高，随着硬件水平的提高，改进软件水平，PIV的测量精度会得到不断的改善。实际上，现在一些PIV的测量结果与LDV，HWF的精度相差已经不远了。实际上，PIV的最大优势在于能够实现瞬时的多点测量，这也成了限制其精度提高的最重要的因素之一，也就是如何提高分辨率的问题，LDV和HWF的分辨率可以达到10微米甚至微米级，而PIV现在可以达到100微米量级（或更高一些），对于一般流动，这个量级显然是可以满足要求的，对于研究湍流的人可能稍微差一些。另外一个制约PIV的因素就是其统计特性，这要求高速，高分辨率和超大数据量，PIV正朝着这个方向发展。
当然，PIV数据处理时的各种“美化”，“优化”手段很复杂，会引起很多的“误会”，这些手段的使用不可盲目进行，如果对这些手段的内部实现方式不了解，还是不要随便使用的好，否则测量的实验结果就成了“艺术品”了，建议在使用的过程中先了解各种算法的基本原理，如果没有精力了解，那就用推荐的最简单的，但是比较有效的方法，一般的PIV软件使用手册中都应改有介绍。

robin

哈哈！yxjbuaa 的“艺术品”的比喻很艺术！   

jasminetea

我也认为piv技术只能在整体上体现一下流场总的趋势，在具体的数值上可能有较大的出入。但是就是那个趋势也足以说明很多问题的。
当然，本着科学研究的严谨性这个根本点出发的话，真不知道该用什么好了！

robin

jasminetea
对您的评论我不敢苟同。
１）PIV技术的特长在于能够给出流场速度的二维分布。在研究流场的湍流结构方面具有其他技术所无法取代的能力，您所说的只能在整体上体现一下流场总的趋势的说法大大低估了这种技术的意义和重要性。
２）这种技术和任何测量技术一样，不可能是十全十美的。PIV技术也一样。它有长处，也有弱点。不能苛求它成为流场分析的“万能表”
３）PIV测速的本质是一种统计测量。和真实的流场速度之间具有固有的统计误差。但是任何物理量的测量本质上都必然是一种近似的测量。只是精确的程度有差别而已。这和科学研究的严谨性并不矛盾。

yxjbuaa

很显然很多人在使用PIV的过程中没有对PIV的算法做过深入的了解，这样造成了认为“piv技术只能在整体上体现一下流场总的趋势”的误解。
当然，PIV的误差分析十分的复杂，但是主要的影响因素很容易分析，而且这方面的文献很多，现在对PIV的误差的分析已经较为成熟和完善了，当然随着PIV使用领域的不断扩大，新的问题又会出现，我前两天看到一篇文献是探讨PIV在测量超音速流动过程中由于空气密度变化产生的视场扭曲导致的误差。实际上所有的实验测量技术都一样，如果仔细深入的探讨，导致误差的因素非常之多，细细想想一向被大家信服的气动探针，热线，热膜和LDV等测量手段哪一个不是存在诸多的“不精确”？
我认为：
在我们的认知范围内，PIV所能达到的精度可以不比任何一种常规测量手段差（如果认为其它的常规测量手段得到的结果是准确的，用PIV的结果和这些结果坐一下对比就可以了，事实上，很多人都做过这样的工作，好的实验文章在一开始都要对测量结果的可靠性做充分的分析，PIV的测量结果被很多人证实了至少是和“其它常规”测量手段一样可靠的）。
我们之所以对PIV的测量结果没有信心是因为对PIV算法的不了解（这说明的PIV技术的复杂性），要想得到正确的结果并不那么简单，无论是在测量过程中还是在数据处理过程中都有很多需要注意的问题。

robin

楼上分析的很有道理。我本人对于PIV中用相关算法计算速度的理解曾经是在一瞬间顿悟的。有相当长一段时间，知其然不知其所以然。后来我也遇到过德高望重，在他本人所专长的领域一定很有造诣的学者问我，PIV测量中如何对粒子的图像进行模式识别，粒子是圆形的还是方形的对PIV精度有什么影响，等等。很显然，这位学者并未真正理解PIV的原理。
我想任何一个使用PIV，以及对PIV感兴趣的人，一定要理解相关算法的物理含义，物理图像，而不是只知道数学公式。这样才能了解PIV的真谛。才能进一步了解各种不同算法的优缺点。

lpiv

我想任何一个使用PIV，以及对PIV感兴趣的人，一定要理解相关算法的物理含义，物理图像，而不是只知道数学公式。这样才能了解PIV的真谛。才能进一步了解各种不同算法的优缺点。
请教一下哦，那么相关算法的物理含义是什么？就是两个图像的相似程度？我一直对于相关算法不是很理解，不明白把辉度函数通过FFT变化之后得到的频域内的函数，是为什么?（我是个使用者，不是学电子/信息出身的）
[br][br][以下内容由 lpiv 在 2006年07月18日 01:35pm 时添加] [br]
希望大虾们帮我解惑哦，这个问题憋心里好久了，555

swell2005

几天没有来，看到好多精彩的讨论。受益匪浅。
楼上说每个使用piv的人都应该知道相关算法。这个是没有必要的。piv可以当作一个工具来应用。相关，特别是相关算法只是一个细节问题，是关心piv的人应该讨论的问题。
另外，至于相关算法是什么，我觉得还是得先看什么是相关。任何一本讨论相关得书籍都会用数学公式解释相关，相关与卷积，进而说明怎么用fft实现函数得相关。只是看公式是枯燥一些，可是从数学公式推导中，我们能够更深刻地理解其意义。

swell2005

关于smooth命令，应该不属于piv的技术问题。piv判读技术有三个模块，预处理＋判读＋后处理。用来处理少量错点的后处理也不是必须的。至于smooth命令，个人猜测还不严格属于后处理，应该是属于为了显示而进行的平滑（当然只是猜测，我没有看到其功能和手册），类似与插值或者滤波之类的。因此这个命令相当程度上是影响了测试精度的，但是它不应该成为怀疑piv技术可靠性的原因。尽管piv有自身不可靠的因素，如粒子跟随性问题，粒子的光学特性等等。
最后，问个问题：这几天我一直在学习空间分辨率相关的内容，可是找不到其严格的定义，也没有找到有人具体讨论该内容。那么我想问一下各位IA使用overlap能提高空间分辨率吗？如果不能为什么要引入overlap这个概念呢？起初我认为overlap和计算后插值差别不大，有时候想还是有点区别。可是一直搞不明白。。。。

swell2005

[这个贴子最后由swell2005在 2006/07/18 03:52pm 第 1 次编辑]

关于5楼的观点，我认为是它不熟悉piv中的v究竟是什么。piv从一开始就不以流动显示（流动趋势）为目的，而是速度的测量。此外，科学的严谨性不冲突于实验误差，不然所有的实验人员将很痛苦。。。。。

yxjbuaa

下面引用由swell2005在 2006/07/18 03:46pm 发表的内容：
关于smooth命令，应该不属于piv的技术问题。piv判读技术有三个模块，预处理＋判读＋后处理。用来处理少量错点的后处理也不是必须的。至于smooth命令，个人猜测还不严格属于后处理，应该是属于为了显示而进行的平 ...

空间分辨率是图像分辨率和矢量分辨率综合决定的，一般指的是矢量分辨率，也就是vector的间距，当然，矢量分辨率的确定和空间分辨率是严格相关的。
关于overlap的问题很早就有论述，文章出处记不清了，可以查一下，反正是一个大牛写的，结论是这样的，一般情况下50%overlap的结果较好。overlap值选择较大并不能够增加图像的有用信息，也就是说，overlap的选择是要充分利用图像的有用信息。太大了就类似于在最佳的vecter分布中作了插值，而太小了则不能够充分利用图像的有用信息。因为流场是连续的，而vecter是离散的，当overlap=0时，实际上是将一个连续的曲线用离散的点来表示了，这是否合理呢？我想这是和流场相关的。总之，这是一个渐进趋近的过程，当然有一个最优的overlap值，50%也应该不是最优值，但是在不知道最优值的情况下，50%作为一个折中的选择可以认为是最优的了。我想，如果谁能够推出一个关系式指导overlap值的选择还是很有意义的，不过这或许是一个不封闭的问题。
鉴于此，如果没有其它的考量，还是选择50%overlap比较科学。

swell2005

嗯，只管上想，50％的overlap得到的结果也不是无关的。因为计算中间的一个矢量所使用的判读区，是与其相邻判读区重复的。其结果有相关性也在所难免。单也许其中存在统计学上的玄机，就不得而知了。。。
其实这个问题是昨天一个老师问我的。因为micropiv下图像空间分辨率比较高，如果充分利用图像空间分辨率是一个比较重要的问题。