Die Particle-Image Velocimetry (PIV) ist ein optisch arbeitendes Geschwindigkeitsmessverfahren, mit dessen Hilfe zwei Komponenten des räumlichen Geschwindigkeitsfeldes in einer beleuchteten Messebene erfasst werden können. Ein Vorteil gegenüber der Laser-Doppler Velocimetry liegt in der Erfassbarkeit der Geschwindigkeit in einer gesamten Ebene. So lassen sich auch instationäre, nicht periodische Strömungsfelder vermessen. Die zeitliche Auflösung ist durch die Bildrate der benutzten CCD-Kamera beschränkt. Insofern ergänzen sich die komplementären Messverfahren PIV und LDV gegenseitig sinnvoll.
Das Prinzip der PIV beruht auf der Beobachtung kleiner Partikel, die dem strömenden Fluid zugesetzt werden oder auch schon in ihm enthalten sein können. Die Partikel werden durch einen Laserlichtschnitt angestrahlt, und das von ihnen reflektierte Licht wird zu zwei kurz aufeinander folgenden Zeitpunkten mit einer CCD-Kamera aufgenommen. Mit geeigneten Algorithmen werden Teilbilder mathematisch ausgewertet, um die Partikelverschiebung zwischen den beiden Belichtungen zu bestimmen. Man erhält auf diese Weise viele lokale Verschiebungsvektoren, die mit der Zeitdifferenz, welche zwischen den beiden Bildern liegt, in Geschwindigkeitsvektoren umgerechnet werden. Als Ergebnis erhält man so eine Vektorkarte mit den Geschwindigkeitskomponenten, die in der beleuchteten Ebene liegen. Aus diesen Primärdaten lassen sich im Postprocessing einige Komponenten des Geschwindigkeitsgradiententensors ableiten.
Gegenstand von Untersuchungen sind u.a. die experimentelle Erfassung der Strömungsvorgänge beim Anfahren der Strömung um einen kreisförmigen Zylinder, die Strömung nichtnewtonscher Fluide in verfahrenstechnischen Apparaten wie statischen Mischern sowie die Strömung in pathologischen Blutgefäßen. Erprobt werden soll nun eine stereoskopische PIV mit mehreren Kameras, so dass alle drei Komponenten des Geschwindigkeitsfeldes simultan ermittelt werden können.
Links: PIV-Laser; Mitte: Messvolumen mit Laserlichtschnitt; Rechts: 4 Megapixel-PIV-Kameras
Letzte Änderung: 3. Januar 2018