ACCURACY VERIFICATION OF PROCESSING METHODOLOGY IN PARTICLE IMAGE VELOCIMETRY FOR FLOW AROUND BUILDING

摘要

粒子画像流速測定法(PIV)は非接触かつ面的同時測定が可能などの利点を有する測定法であり，多くの解析アルゴリズムが提案されてきたことで，その技術は飛躍的に向上している。また，FFT相互相関法を用いることが一般的であったものが，GPUを使用することで直接相互相関法を用いることが可能となっており，基礎研究ならびに応用研究での使用例も一般に増加している。PIVは多くの利点を有する一方で，結果に誤差を生じる要因も多く存在し，可視画像の質と解析手法の2通りに大別される。本論文では後者に着目し，代表的パラメータを組み合わせた精度検証を行う。対象とする気流は既往の研究で得られた通風時の建物周辺気流とし，乱流及び剪断気流の平均速度場をPIVで取得する際に上記パラメータが解析精度に及ぼす影響を体系的に明らかにすることを目的とする。%Particle Image Velocimetry (PIV) is beneficial means to obtain velocity distribution for both fundamental and applied work in architectural-environment research field, because it enables simultaneous measurement without any contact of devices to the flow. There exist a number of factors that can affect result. It is roughly divided into two types, one is image quality, and the other is analysing method. This paper focuses on effect of several processing parameters in PIV on its accuracy, and mainly investigates cross-correlation algorithm, interrogation window size, and the number of iteration in recursive processing. The objective of this work is to understand an impact of each parameter setting for a highly turbulent and shear flow because it has almost never been shown systematically. As analysis target, the flow around a cross-ventilated room model was adopted. By conducting a parametric study combining above-shown parameters, accuracy of analysed velocity and wind direction is finally studied.