Geri Dön

Novel vision based estimation techniques for the analysis of cavitation bubbles

Kavitasyon kabarcıklarının analizi için görmeye dayanan özgün kestirim teknikleri

  1. Tez No: 418600
  2. Yazar: GÖKHAN ALCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÜNEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Mikro görüntüleme teknolojilerindeki kayda değer gelişmeler sayesinde mikro/nano yapıların çok fazlı akış boyunca görüntülenmesi ve analizi son yıllarda oldukça ilgi görmüştür. Bu bağlamda, kabarcıkların izlenmesi ve onların yapısal ve hareket karakteristiklerinin tanımlanması biyomedikal uygulamalardaki hidrodinamik kavitasyon için oldukça önemlidir. Bu tezde, kabarcıklı kavitasyonun analizi için görme tabanlı özgün kestirim teknikleri geliştirilmiştir. Çok fazlı kabarcıklı akışın koni açısı ve ana akış etrafındaki saçılmış kabarcıkların dağılımları kavitasyon üreticisinin ağzını hedefe doğru pozisyonlamada ve tahrip edici kavitasyon etkisini kontrol etmede oldukça önemli niceliklerdir. Akışın koni açısını kestirmek için çok fazlı akış 3B Gaussian olarak modellenmiş ve ara kesitin kenar piksellerinden faydalanan Kalman süzgeci uygulanmıştır. Ana akış etrafında saçılmış kabarcık sürü dağılımlarının Gaussian olduğu varsayılıp kabarcık pozisyon verilerinin kovaryans matrisinin geometrik özelliklerinden faydalanılmıştır. Dahası, hidrodinamik kavitasyon boyunca tekli, ikili ve üçlü doğan kabarcıkların gelişimini takip etmek için yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen takip edici, bireysel tespit edilen kabarcıkların şekil ve hareket özelliklerini birleştirmekte ve iyi bilinen Bhattacharyya mesafesini kullanmaktadır. Ayrıca, takip edilen kabarcıkların dış hatları tekli doğan kabarcıkların hareket boyunca değişmeyen özelliklerini çıkarmak için eliptik Fourier tanımlayıcılar (EFD) kullanılarak modellenmiştir. Önerilen teknikleri doğrulamak için, hidrodinamik kavitasyon kabarcıkları 10 - 120 bar giriş basınçları altında üretilmiş ve parçacık gölge boyutlama tekniğiyle izlenmiştir. Deneysel sonuçlar oldukça umut vericidir.

Özet (Çeviri)

Visualization and analysis of micro/nano structures throughout multiphase flow have received significant attention in recent years due to remarkable advances in micro imaging technologies. In this context, monitoring bubbles and describing their structural and motion characteristics are crucial for hydrodynamic cavitation in biomedical applications. In this thesis, novel vision based estimation techniques are developed for the analysis of cavitation bubbles. Cone angle of multiphase bubbly flow and distributions of scattered bubbles around main flow are important quantities in positioning the orifice of cavitation generator towards the target and controlling the destructive cavitation effect. To estimate the cone angle of the flow, a Kalman filter which utilizes 3D Gaussian modeling of multiphase flow and edge pixels of the cross-section is implemented. Scattered bubble swarm distributions around main flow are assumed to be Gaussian and geometric properties of the covariance matrix of the bubble position data are exploited. Moreover, a new method is developed to track evolution of single, double and triple rising bubbles during hydrodynamic cavitation. Proposed tracker fuses shape and motion features of the individually detected bubbles and employs the well-known Bhattacharyya distance. Furthermore, contours of the tracked bubbles are modeled using elliptic Fourier descriptors (EFD) to extract invariant properties of single rising bubbles throughout the motion. To verify the proposed techniques, hydrodynamic cavitating bubbles are generated under 10 to 120 bars inlet pressures and monitored via Particle Shadow Sizing (PSS) technique. Experimental results are quite promising.

Benzer Tezler

  1. Model-based pose estimation of the tool center point ofcollaborative industrial robots (UR5) using a proposedfiducial marker system

    Model tanımlı, UR5 manipulator ortasının posizyonunu tahim eden, olcum usaretli marker sistemi

    HAMID MAJIDI BALANJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. ALİ EMRE TURGUT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LÜTFİ TANER TUNÇ

  2. Weak calibration and image-based rendering algorithms

    Kalibrasyon ve imge-tabanlı üretme algoritmaları

    YAKUP GENÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Illınoıs At Urbana-Champaıgn

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN PONCE

  3. Deep learning based crack detection with applications to structural health monitoring

    Yapısal sağlık izlenmesinde derin öğrenme temelli çatlak tespiti

    MAHTAB MOHTASHAM KHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Learning-based reconstruction methods for magnetic particle imaging

    Manyetik parçacık görüntüleme için öğrenme tabanlı geriçatım teknikleri

    ALPER GÜNGÖR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR

  5. Superpixel based image sequence representation and motion estimation

    Süper pikseller ile görüntü dizilerinin betimlenmesi ve hareket kestirimi

    KUTALMIŞ GÖKALP İNCE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER