WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Первая глава. Показано, что ПЗС-матрицы могут служить основой для высокоточных измерений в различных физических экспериментах, связанных с ре гистрацией и последующим анализом изображений. Приведен обзор основных методов цифровой обработки изображений: повышение качества, выделение границ и т.д. Обосновано то, что современные методы цифровой обработки изображений могут служить основой для высокоточного определения параметров физических процессов по их изображениям.

Вторая глава. Разрабатывается метод восстановления поля скорости на поверхности Солнца по магнитограммам, на которых отображается интенсивность z-компоненты напряженности магнитного поля (см. рис. 1). В областях высокой интенсивности магнитного поля происходит подавление восходящих конвективных потоков горячей плазмы, что приводит к понижению температуры поверхности и возникновению темных пятен. Пятна (магнитное поле) увлекаются движущейся средой и служат трассерами скорости на поверхности конвективной оболочки.

Предлагаемый метод расчета поля скорости основан на выделении пар эволюционирующих трассеров на соседних по времени магнитограммах. Смещение характерных точек трассеров сопоставляется со смещением точек среды. При расчете поля скорости учитывается, что вследствие вращения Солнца вокруг своей оси трассеры участвуют в двух движениях: перемещениях по диску вследствие вращения Солнца и локальных перемещениях, которые и представляют интерес для исследования. Основные этапы предлагаемого метода таковы:

1) На исходной магнитограмме выделяется исследуемая прямоугольная область (сегмент).

2) На следующей магнитограмме ищется область, наиболее коррелированная с исходным сегментом.

3) По трассерам восстанавливается поле скорости в системе координат, связанной с левым верхним углом исследуемой области. Трассеры выделяются по двум порогам по яркости пикселей. На двух соседних по времени магнитограммах идентифицируются пары трассеров. Трассер при движении меняет свою форму и размер, поэтому этап идентификации пар трассеров представляется наиболее сложным. Для описания формы и размеров трассера вводится вектор V :

V1 M M02, V2 M M 4M112, 20 2 V3 M30 3M12 3M M, 21 N p q где M xi x yi y – центральные моменты трассера. Стоит отмеpq i N тить, что данное векторное представление инвариантно относительно сдвигов и поворотов трассера. Наиболее похожи те трассеры, векторные коды которых соответствуют наиболее близким точкам в пространстве V. При поиске наиболее похожих трассеров учитывается также их тип (светлые пятна на магнитограммах сопоставляются со светлыми, темные – с темными).

Как показали эксперименты, образование пар трассеров из наиболее похожих друг на друга трассеров ведет к перепутыванию трассеров из-за значительного искажения их формы в процессе движения. Это, в свою очередь, приводит к появлению ошибочных векторов скорости. Для уменьшения количества ошибочных пар трассеров предложено два специализированных метода.

Поле скорости пересчитывается с учетом поправки на вращение Солнца вокруг своей оси (дифференциальное вращение не учитывается, используется модель вращающейся сферы). Поля скорости, полученные по парам соседних по времени магнитограмм, усредняются, затем среднее поле скорости сглаживается фильтром Шапиро и визуализируется.

Рис. 1. Магнитограмма исследуемого сегмента поверхности Солнца и результата реконструкции усредненного за период с 2005.12.02 08:05 по 2005.12.17:41 поля скорости Третья глава. Разрабатывается метод высокоточного определения по данным цифровой фотосъемки координат механического объекта, совершающего плоское движение. В качестве координат объекта используются координаты центра круглой или эллиптической метки, предварительно закрепленной на объ екте. Контур метки отслеживается на серии кадров, соответствующих различным моментам времени. Для отслеживания контура метки на серии кадров, используется подход, основанный на выделении границ одним из известных методов (например, методом Кэнни) и поиске максимально похожей на контур метки границы (используется метод поиска наиболее похожих трассеров, предложенный в главе 2).

Для определения координат объекта контур метки аппроксимируется окружностью или эллипсом, что позволяет минимизировать погрешность, связанную с возможными неровностями метки, а также с образованием бахромы, разрывов и ложным увеличением числа пикселей на одной из границ метки при выделении ее контура.

Приводятся оценки максимального времени выдержки и минимальной частоты кадров, позволяющих получить значения координат и скорости с заданной максимальной погрешностью. Показано, что ключевым параметром является частота кадров. Например, для обеспечения 5% погрешности в определении координат и скоростей объекта, совершающего гармонические колебания, необходимо осуществлять съемку с интервалом времени между кадрами, равным 0,периода колебаний.

Исследуются свободные колебания физического маятника. Маятник выполнен в виде плоского стержня, закрепленного на оси, и способен совершать вращательные колебания в поле тяжести. Рассматривается случай линейного приближения и случай немалых (нелинейных) колебаний. Приведена методика идентификации системы: фазовые траектории, период, фаза, амплитуда, декремент. Предложен критерий определения степени нелинейности системы. Описана методика изучения механических колебаний в лабораторном физическом практикуме [13]. Идентифицированы вынужденные колебания физического маятника, кривая поглощения, фазовая кривая, резонансная частота. Выявлено, что демпфирование колебаний (которое необходимо для уменьшения резонансной амплитуды) посредством закрепления на конце стержня шара, погруженного в кювету с водой, приводит к квадратичной зависимости трения от скорости (см.

рис. 3). Исследованы переходные режимы вынужденных колебаний физического маятника.

Приведены результаты идентификации системы с двумя степенями свободы (связанные маятники). Определены собственные частоты, получены кривые поглощения, на которых наблюдаются два максимума.

а б в Рис. 2. Изображение маятника (а), выделенные контуры (б), определение центра метки (в) а б Рис. 3. Свободные демпфированные колебания: а – зависимость координаты от времени, б – фазовая траектория; сплошная линия – эксперимент, пунктир – результат аппроксимации квадратичным трением а б Рис. 4. Кривая поглощения (а) и фазовая характеристика (б) Четвертая глава. Рассматривается теоретическое описание модели локомоторного поворота, приведена натурная модель и результат ее идентификации.

Кинематическая схема модели показана на рис. 5.а. Массивные рычаги 1, подвешены на осях роторов шаговых двигателей 3, 4. Статоры двигателей 3, объединены общей балкой 10, которая в свою очередь подвешена на оси ротора шагового двигателя 5. На этой же балке 10 смонтированы аккумуляторы, питающие шаговые двигатели, и электронный блок управления 9, задающий программу включения шаговых двигателей. Статор шагового двигателя 5 жестко связан с массивным диском 6. Диск 6 подвешен на шарике, находящемся в верхней части оси 7. Ось 7 жестко закреплена на лабораторном столе. Модель сбалансирована таким образом, что как единое целое легко вращается вокруг оси 7.

Таким образом, модель представляет собой автономный объект, который при определенной программе управления шаговыми двигателями может совершить поворот вокруг оси 7 за счет внутренних сил, вызывающих изменения формы.

Пятая глава. Разрабатывается метод измерения поля концентрации окрашенных веществ в плоском слое жидкости. Для измерения концентрации цветного диффузанта в каждой точке плоского слоя жидкости (см. рис. 6) используется следующая методика. В качестве калибровочной зависимости используется зависимость концентрации от яркости раствора. Для получения калибровочной точки в ячейку помещают тонкий слой раствора известной концентрации (при этом толщина слоя должна быть одинаковой как при получении калибровочных точек, так и при измерении концентрации в основном эксперименте). По изображению определяется средняя по пикселям яркость раствора. Яркость пикселя можно определять следующими способами: B Ii, где Ii – интенсивности i цветовых компонент в палитре RGB, или B V, где V – значение V в палитре HSV (Hue Saturation Value). Для исключения зависимости от яркости осветителя Bd (осветителей) вводится понятие относительной яркости, где Bd – яркость Bb раствора, Bb – средняя яркость фона.

а б Рис. 5. Кинематическая схема мехатронной модели (а) и результат идентификации траекторий подвижных частей модели (б) а б в Рис. 6. Восстановление поля концентрации для красного тканевого красителя: а – диффузионное пятно, б – поле концентрации, в – калибровочная зависимость Для измерения концентрации диффузанта по относительной яркости с использованием полученной калибровочной зависимости требуется предварительное выделение областей проникновения диффузанта (диффузионных пятен), так как в областях отсутствия диффузанта нельзя применять калибровочную зависимость. Области проникновения диффузанта выделяются на изображении по задаваемым диапазонам значений H,S (цветовой оттенок и насыщенность) в палитре HSV.

Приведены результаты идентификации линейной модели процесса конвективной диффузии перманганата калия в плоском горизонтальном слое воды, основанные на анализе динамики собственных мод. Обнаружено наличие недиффузионных эффектов. Экспериментальные данные с хорошей степенью точности аппроксимируются предложенной линейной моделью процесса.

Показана возможность создания концентрационного диполя и применения теории мультиполей к анализу процесса диффузии.

Рассматривается фотооптический способ определения коэффициента диффузии окрашенных веществ в жидких средах и два варианта установки для его реализации (см. рис. 7). Способ основан на использовании описанного выше метода измерения концентрации окрашенных веществ. Для определения коэффициента диффузии в плоскопараллельную вертикальную ячейку по очереди заливаются растворитель и раствор известной концентрации (для погашения гравитационной конвекции сначала заливается более тяжелый компонент). На временах, пока значительные изменения концентрации не достигли границ ячейки (например, для квадратной ячейки размером 6х6 см и при коэффициенте диффузии порядка 10-5 см2/с это время составляет порядка 1000 часов), можно считать, что поведение концентрации в ячейке описывается уравнением Фика со следующими граничными условиями:

C C D, C(x ) C1, C(x ) C2, (1) t xгде C – концентрация на расстоянии x от середины ячейки через время t после начала процесса диффузии, С1 – начальная концентрация в верхней половине ячейки, С2 – начальная концентрация в нижней половине ячейки, D – коэффициент диффузии. Решение граничной задачи (1) имеет вид:

С1 С2 С2 СС(y) erf (y), (2) y 2 x erf (y) e d – интеграл ошибок, y.

2 Dt Через время t после начала процесса диффузии (4-5 часов при D порядка 10см2/с) производится фотографирование ячейки. На расстоянии x (2-3 мм) от середины ячейки по цифровому изображению определяется среднее по координате z (см. рис. 8) значение относительной яркости. По калибровочной зависимости определяют значение концентрации. Решение уравнения (2) относительно неизвестного D дает значение коэффициента диффузии.

f 2 3 5 Освещение коллимированным пучком Освещение рассеянным светом 1 – точечный источник света, 2 – конденсор, 3 – ячейка, 5 – 1 – фотокуб, 2 – ячейка, 3 – цифровой фотоаппасветорассеивающий экран, 4 – цифровой фотоаппарат рат, 4, 5 – осветители Рис. 7. Варианты установки для измерения коэффициента диффузии С=Сz С=Сx Рис. 8. Начальные условия в ячейке для измерения коэффициента диффузии Данным способом были определены коэффициенты диффузии бытового красного тканевого красителя в воде и в 1% водном растворе хлорида натрия при температуре 230С и среднем значении массовой концентрации красителя 0,05%, значения коэффициентов составили 0,16 10 5 см2/с и 0,4 10 5 см2/с соответственно.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Созданы новые методы экспериментального определения координат и скоростей физических процессов, основанные на использовании разработанных автором специализированных алгоритмов цифровой обработки изображений.

1. Разработан метод реконструкции поля скорости и восстановления усредненного поля скорости на поверхности конвективной оболочки Солнца по магнитограммам.

2. Предложен метод высокоточного определения по данным цифровой фотосъемки координат объекта, совершающего плоское механическое движение.

Впервые методом скоростной фотосъемки исследованы свободные механические колебания физического маятника с одной степенью свободы в линейной и нелинейной областях, вынужденные колебания. Идентифицированы свободные и вынужденные колебания в системе с двумя степенями свободы (связанные маятники). Предложена постановка лабораторного практикума по физике колебаний. Создана и идентифицирована мехатронная модель локомотороного поворота.

3. Предложен метод измерения поля концентрации окрашенных веществ в плоском слое жидкости, основанный на анализе данных цифровой фотосъемки.

На основе анализа динамики собственных мод идентифицированы параметры линейной модели процесса конвективной диффузии перманганата калия в плоском горизонтальном слое воды. Предложена модель концентрационного диполя.

4. Разработан новый цифровой фотооптический способ определения коэффициента диффузии окрашенных веществ в жидких средах и два варианта установки для его осуществления.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ 1. Кетов А.И., Марценюк М.А., Скляренко М.С., Тетерин А.Л. Мехатронная модель локомоторного поворота: теория и эксперимент // Компьютерное моделирование 2009. Тр. междунар. научн.-техн. конф. СПб.: Изд-во Политехн.

ун-та, 2009. C.232–235.

2. Кетов А.И., Марценюк М.А., Скляренко М.С., Тетерин П.А. Идентификация локомоторного движения мехатронной модели // Вестник Перм. ун-та.

2007. Вып. 10(15). Информационные системы и технологии. С.19–22.

3. Кетов А.И., Марценюк М.А., Скляренко М.С., Тетерин П.А. Мехатронное моделирование локомоций // Современные проблемы механики сплошной среды. Тр. междунар. конф.. Ростов-на-Дону, 2007. Т.1. С.158–162.

4. Марценюк М.А., Скляренко М.С. Компьютерные методы в учебном исследовании процесса диффузии // Компьютерное моделирование 2007. Тр.

междунар. науч.-техн. конф. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2007. С.153–154.

5. Скляренко М.С. Методы компьютерного видения в физическом эксперименте // Вестник Перм. ун-та. 2007. Вып. 10(15). Информационные системы и технологии. С.85–93.

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»