基于压缩传感重建的非稳态流场光偏折层析研究

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时间:2019-03-03

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1、基于压缩传感重建的非稳态流场光偏折层析研究学位论文完成日期:指导教师签字:答辩委员会成员签字:2Q!垒:鳢:22廛缆I青岛科技大学研究生学位论文llIilIIIIIIIIIIIIIIIUliIIIIIIi111lY2553029基于压缩传感重建的非稳态流场光偏折层析研究摘要工程热物理和空气动力学等领域的发展促使非稳态流场测量成为新的研究热点。在复杂流场显示与测量领域,光偏折层析(CT)因其非接触测量方式、抗干扰能力强、低敏感性等一系列特质成为强有力的实用测量工具。现有光偏折CT技术难以实现多方向投影同步采样和极度欠采样条件下的重建,该技术的应用受

2、制于其采样技术和重建算法的发展。本文借鉴数字微镜器件“控制反射镜阵列调制空间光”的技术原理,建立投影条纹图有序阵列可视化,构建叠栅光偏折投影采样系统,实现单CCD、6视角、同时、同光路条件的动态采样。基于压缩传感理论的极度欠采样的高精度重建的思想,将压缩传感理论与偏折角修正迭代技术相结合,提出了一种新的偏折角压缩传感修正重建算法,解决光偏折层析极少方向投影重建。该算法以待测场梯度的『l范数为稀疏性先验模型,结合最速下降法进行全变差调整,并引入压缩传感权重因子对迭代过程进行优化。在极少方向投影条件下对双峰温度场进行模拟重建,并在相同条件下与已有算法

3、进行比较。数值模拟结果表明,在6方向投影数据条件下,新算法在峰值构建和重建平滑度方面均表现出明显的优越性,其峰值误差和标准距离误差分别比己有算法降低27.03%禾N33.33%。实验中,采用光偏折投影阵列采样系统对非稳态燃烧流场进行6角度采样,使用新的偏折角压缩传感修正重建算法重建出流场的温度场和密度场,体现出光偏折层析新技术在复杂流场测量领域的重要实用价值。关键词:复杂流场测量;光偏折层析;阵列投影采样;压缩传感重建基于压缩传感重建的非稳态流场光偏折层析研究青岛科技大学研究生学位论文STUDYONUNSTEADYFLOWFIELDDEFLECT

4、OⅣ匝TRICTOMOGRAPHYBASEDONTHERECONSTRUCTIONOFCOⅣ咿RESSEDSENSINGABSTRACTThemeasurementsofunsteadyflowfield1Sbecomeanewhotspotwiththedevelopingofengineeringthermophysicsanddynamics.Opticaldefectiontomographyhasbecomeapowerfultoolinthemeasurementofcomplexflowfieldbecauseofitsadvant

5、ages,suchaslowsensitivity,non-contactmeasurementandanti—interferenceability.Existingopticaldeflectiontomographytechnologycannotachievesynchronoussamplingandreconstructionunderfewview—anglesprojections.ThustheapplicationofopticaldeflectionCTtechnologyissubjecttothedevelopmento

6、fitssamplingtechniqueandreconstructionalgorithm.Basedontheprincipleofdigitalmicromirrordevice,amoiretomographyprojectionsamplingsystemispresentedforobtainingthechronologicalarraysofmultidirectionaldeflectograms.Deflectionprojectionsindifferentanglesofviewcanbecapturedsynchron

7、ouslyinsameopticalpathconditionbyhighspeedcamerasystem.Anewiterativereconstructionalgorithmwithdeflectionanglecompressedsensingrevisionisdevelopedtoimprovethequalityofreconstructiondistributionfromincompleteprojectiondata.Thealgorithm,whichcombinesthesparsityoftheobjectfieldg

8、radient,I—norm,isadjustedbytotalvariationwiththesteepestdescentmetho

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