1实验背景与目的
图1
2实验设备
2）千眼狼PIV粒子图像测速系统：由2台PIV高速摄像机，532nm连续激光器，RFlow4流场测量软件。
3实验步骤
图2
2）使用双层圆点标定板固定在位移平台上，放入水洞中，进行三维标定，左右相机视场重叠区热力图显示匹配误差＜0.1 pixel。
3）撤出标定板，注入示踪粒子，关闭环境光源，打开激光照明，激光平面与圆柱轴线对齐。
4）同步触发2台高速摄像机采集500帧粒子图像。
5）使用千眼狼流场测量软件RFlow，依次完成基于经典PIV-单通道方法的流场计算，基于伽利略/雷诺/POD算法的流场分解分析，基于Q准则/λ₂法的涡结构识别分析，以验证对侧布局方式流场观测有效性。
4实验数据
时均速度场云图，圆柱后方形成对称卡门涡街，尾流区速度降低。
脉动速度场雷诺分解云图显示，高频湍动能集中于涡脱落区。
图3
2）流场稳定性验证
通过伽利略分解法分析流场扰动速度幅值无增长趋势（图4），证实流场处于稳定状态，满足分析基本条件。
图4
3) POD模态分析
前3~5阶模态主导能量分布，重构流场已保留主要物理特征。
高阶模态（12阶）数值很小，云图基本都是蓝色（图5），表明12阶及其之后基本为噪声数据。
保存11阶模态及每帧数据对应该模态的幅值系数，使用前3~5阶模态重构出完整的流场物理学特性，之后更高阶可以带来更多的流场细节，但同时也会引入更多噪声（如图6），具体使用第K阶模态，可根据实验目标灵活调整。
图5
图6
4) 涡结构识别
分别采用Q准则（图6左）、λ₂准则（图6右）进行涡结构计算。
Q准则下可清晰区分涡核与剪切层。λ₂准则下涡核和涡边界识别最为清晰，但计算时间较长。
图6
5实验结论
2）基于对侧布局方式捕捉的2D3C序列流场图像，利用RFlow流场测量软件POD分解法进行流场特性分析，使用前3~5阶本征模态重构可较为完整、低噪表征核心流动结构。
3）涡识别两种准则可计算表征涡的生成、发展、脱落以及相互作用的过程，Q准则可作为常规分析默认方法，精细化分析需求建议采用λ₂准则。
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