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1、第一题在文献［1］屮，作者通过流场压力测量计算涡街的脱落频率，对压电式和差压式压力传感器的涡街流量计进行了性能评估和比较，并提出了改进涡街流量计精度和进行计量误差分析的一些建议。原始信号为包含了各种扰动和误差的高频离散序列信号。信号后处理采用了基于功率密度谱的口相关函数衰减率法、基于经验的模态分解等数学算法处理谋茅。DHAJIA图1.1实验设备示意图（1.水泵，2.阀门，3.涡街流量计，4.差压传感器，5.水箱，6.支架）4丄*24::(A)&WA.-C&AHOATirn^⑹图1.2在雷诺数为3.1X105时对差压式传感器的的基于经验的模态分解►■•ff=15<>Hz(a)■■—
2、11・“上丄-■•.0016IIJMMIS0011m20054X14(N»5410Fr^qwency{Hz}一asda(b)■■■/=150//•tJD.IM16OJMMW00imi2lM»,UN
3、5011Freqiwricy(Wz)图1.3无流动时的传感器响应功率谱密度(a为压电式压力传感器，b为差压式压力传感器)参考文献：11]A.Venugopal,AmitAgrawal,S.V.Prabhu,Performanceevaluationofpiezoelectricanddifferentialpressuresensorforvortexflowmeters,Measur
4、ement,50(2014)10-18第二题(1)LDV中，静止的传感器接收的光其频率与两个光源的原始频率之间关系为当两光源频率均为时,U(es-e2)则有西严流向可根据传感器接收光的多普勒频移进行判断，对于固定点可由光源频率和位置以及频移计算出速度人小、方冋。PIV测量通过对不同时间段的成像去除背景仅保留粒子本身后进行图像的粒子互相关算法可自动判断流动方向。(2)文献［1］同吋采用PIV和LDV测量技术进行流场测量，原因在于LDV测量的单点精确度很高但是不能获取流场全局信息，PIV测量可获取流场的结构，但是对于湍流等高速复杂运动流场来说时间分辨率太低，需要两者结合使用。作者釆用
5、点参考全局相关(PRGC)算法进行平面共轴射流的湍流场分析，其结果和实际计算较为吻合。同吋其PRGC算法对于信号的噪咅来源也有一•定预测能力，并大幅减少对测试设备和数据后处理的要求。图2.1文献［1
6、的实验喷嘴位置x-axisOpen-JetFactlityPIV9T994Ds600sFlowdirection图2.2文献［1］的光路示意图图2.3文献［1］的时间相关函数实验和理论计算结果对照x/Ds(a)Singlestreamjetx/Ds(b)Coplanarjci图2.4文献［1］的沿岀口向速度分布文献［2］对于绕方柱体的空气湍流流动的大涡模拟计算和实验的PIV测量结果进
7、行了结合，得出结论。在数值模拟过程中，首先在入口处生成一个湍流并由PIV测量获取数据，Z后再将PIV测量数据作为边界条件给计算机进行LES计算，并和已公开的其他实验数据进行对比。WMtti-ir.•<(x-zplane)-帀:Squarecylinder踽③»*Uli文献［2］的LES计算域网格r*•SquarecylinderDOMAIN®墨缪筮盟I....:.*••图2.5(x-yplane)ab图2.6文献⑵的LES计算结果和英他公开实验数据比较（a.平均流速，b.速度脉动量，c.雷诺应力项，d.边界层功率谱密度）(HaJcmaqpuonpal°oOexp.(Kahmnur
8、a)•modeledinflowturtjulcncc0.5I1.5reducedvelocity(uUH)43•nnscorrection(Casel)•rwsfittoexp(Ca5c2)。exp(Kazmura)■modiBedinfloutufbulctKC(HR二qm^p^np土turbulentintensity(%)20图2.7文献［2］中修改边界条件后的LES计算和公开实验数据对•比参考文献[1JF.Kerherve,J.Fitzpatrick,J.Kennedy,Determinationoftwo-dimensionalspace-timecorrelatio
9、nsinjetflowsusingsimultaneousPIVandLDVmeasurements,ExperimentalThermalandFluidScience,34(2010)788-797[2]YusukeMaruyama,TetsuroTamura,YasuoOkuda,MasamikiOhashi,LESoffluctuatingwindpressureona3DsquarecylinderforPIV-basedinflowturbulence,Journal
