基于物理方程的高分辨率光场层析粒子图像测速技术

作     者：吴旗 朱效宇 许传龙 Wu Qi;Zhu Xiaoyu;Xu Chuanlong

作者机构：东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心江苏南京210096 

出 版 物：《光学学报》 (Acta Optica Sinica)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：138-149页

核心收录：

学科分类：070207[理学-光学] 07[理学] 08[工学] 0803[工学-光学工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(52306211) 中国博士后科学基金(2023M730558) 

主　　题：三维流场 光场层析粒子图像测速 物理信息神经网络 物理信息神经网络-粒子图像测速融合模型 空间分辨率 

摘      要：提出一种基于物理信息神经网络(PINN)的高分辨率光场层析粒子图像测速(PIV)技术,在稀疏速度场观测数据基础上耦合Navier-Stokes方程作为先验物理信息,建立PINN-PIV融合模型,实现对致密流场信息的预测。对于所构建的模型,首先采用高斯涡环的仿真数据对其性能进行了评估,然后开展了圆柱绕流三维流场测量实验,以进一步验证PINN-PIV融合模型的有效性。结果表明,采用PINN-PIV模型所预测的高斯涡环u、v、w位移分量的全局均方根误差分别为0.2433、0.2105、0.2423 voxel,较传统互相关算法结果降低了52.36%、58.95%、75.84%。从圆柱绕流流场测试结果可以看出,PINN-PIV模型能够将光场PIV流场测量分辨率提高8倍,实现了流场小尺度漩涡结构的表征。