基于图像分析的云雾浓度分布特性研究*

2016-12-20 01:33杜海文韩天一王世英
弹箭与制导学报 2016年3期
关键词:云雾径向灰度

杜海文,韩天一,王世英,郑 腾

(西安近代化学研究所,西安 710065)



基于图像分析的云雾浓度分布特性研究*

杜海文,韩天一,王世英,郑 腾

(西安近代化学研究所,西安 710065)

为掌握云雾浓度分布特性,基于燃料抛撒试验与数字图像处理方法,获取云雾浓度分布特性和云雾图像灰度分布特性。结果表明,径向云雾浓度分布与径向云雾图像灰度分布呈相似的波动震荡分布;图像灰度分析方法能定性描述云雾浓度分布特性,为云雾浓度分布特性的研究提供一种简易方法。

燃料;抛撒;云雾浓度;图像分析;灰度

0 引言

二次起爆型云爆战斗部作用过程分为两个阶段:首先,燃料在抛撒装药作用下与空气混合形成燃料空气炸药;其次,通过起爆装药完成燃料空气炸药云雾的起爆及爆轰。目前,针对燃料抛撒过程,已经进行了大量的试验和数值计算研究[1-5],但由于燃料抛撒形成云雾的过程是一个非线性、非定常瞬态的复杂物理过程,对燃料抛撒形成的云雾浓度分布特性尚缺乏深入研究。当前测量浓度的方法有取样法和非取样法两种测量方法,主要适用于粉尘等较长时间存在物质的浓度测量[6]。针对燃料在抛撒装药作用下形成燃料空气炸药云雾的浓度测量,由于测试环境处于爆炸场,云雾形成和存在时间及其短暂,无法通过传统的测量手段获取云雾浓度分布特性。

文中采用试验与数字图像处理相结合的方法,研究云雾浓度分布特性与云雾图片灰度分布的关系,为云雾浓度分布特性的研究提供一种简易的方法。

1 试验装置与试验方案

1.1 试验装置

试验装置如图1所示。壳体材料为聚乙烯,外径200 mm,长度360 mm,壳体壁厚3 mm,壳体内装填固态燃料13 kg,中心管内装填高能炸药,用以燃料抛撒。

图1 试验装置

1.2 试验方案

试验前,在爆心位置布设弹架,试验装置竖直放置在弹架上。布设2台高速摄影仪,拍摄速率为500幅/s,一台布设在样机正上方120 m处,用以记录燃料径向抛撒过程;另一台布设在样机侧面150 m处,用以记录燃料侧向扩展过程。

在试验场地布设固态燃料回收装置,用以回收试验完成后散落在试验场地的燃料;回收装置布设在试验场0°、45°方向和距爆心4.5 m的0°~90°圆周上;试验前,对回收装置进行编号,并使用电子秤称量其质量,电子秤精度为0.1 g。试验后,使用电子秤称量不同位置处回收装置的质量,通过计算试验前后回收装置的质量差,获取各测点位置处的固态燃料质量。试验场地布局及回收装置布局如图2所示。

2 试验结果与分析

2.1 云雾径向浓度分布特性

为研究燃料抛撒形成的云雾径向浓度分布特性,沿径向布设燃料回收装置(尺寸L×W),回收燃料抛撒结束后固体颗粒质量。表1所示为0°、45°测线径向回收装置回收的试验固态颗粒质量。

图2 试验布局示意图

表1 径向固态颗粒质量 g

根据高速摄影拍摄云雾图片可知,云雾形状大致为扁平圆柱状。为了简化研究,文中假定云雾浓度沿高度方向是均匀的,则在区域(L×W×H)空间内云雾的平均浓度为:

(1)

式中:C为平均浓度;M为回收燃料质量;L、W分别为回收装置的长和宽;H为云雾高度。

根据式(1),计算云雾沿径向的浓度分布,图3所示即为不同测线云雾浓度随径向的变化曲线,由图3可知,在云雾中心区域(对比距离小于0.5的范围内),云雾浓度偏低,也即在云雾场中心区域存在浓度稀疏区,也称“空洞”[7];在对比距离为0.5~2.5范围内,云雾浓度较高,沿径向整体呈波动震荡下降趋势,云雾浓度约在100~300 g/m3之间;在云雾边缘区域(对比距离2.5附近),云雾稀薄,云雾浓度相对也较低。根据0°和45°不同测线云雾浓度沿径向的分布趋势可知,径向方向不同测线云雾浓度分布特性比较相似。试验所得云雾浓度沿径向的分布特性,与文献[5]对液体燃料爆炸抛撒的数值计算结果整体上相似,即云雾中心区域和边缘区域属于浓度稀疏区,中间区域浓度较高。不同之处在于中间区域云雾浓度的分布规律:文中试验表明,在中间区域,浓度值呈3次波动震荡;丁珏等[5]通过数值计算所得浓度值在中间区域的呈一次波动。产生上述差异的原因可能是燃料自身性质的差异(液体燃料和固体燃料)以及在数值计算过程中对计算模型的简化所致。

图3 云雾浓度与对比距离的关系

2.2 周向云雾浓度分布特性

为研究燃料抛撒形成的云雾沿周向的浓度分布规律,在距爆心4.5 m的0°~90°圆周上布设燃料回收装置,回收燃料抛撒结束后的固体颗粒质量。表2所示回收装置回收的试验固态颗粒质量。

表2 周向固态颗粒质量

图4所示即为云雾浓度随角度的变化趋势。由图4可知,在同一半径(4.5 m)处,不同角度的云雾浓度虽有波动,但波动幅度小于15%,基本在直线y=140(其中y为云雾浓度,g/m3)上下波动。由此可知,云雾浓度在周向方向变化不大。

图4 云雾浓度与角度的关系

3 数字图像处理分析

数字图像处理是利用数字计算机或其它数字硬件,对从图像信息转换而来的信号进行某些数学运算已期达到预想结果的过程。利用数字图像处理方法,提取云雾图片灰度值,分析云雾灰度分布特性,并与云雾浓度分布特性对比,获取云雾灰度分布与浓度分布之间的关系。

3.1 彩色图像灰度转换

将彩色云雾图像读入图像处理软件,图像以二维矩阵保存,通过图像处理软件读取图像像素点的R、G、B值。采用灰度转换公式(2)进行灰度转换,图5所示为灰度转换前后的云雾图片。

Y=0.3R+0.59G+0.11B

(2)

式中:Y为转换以后的灰度值;R、G、B为3个颜色分量,即红色、绿色、蓝色。

图5 灰度转换

3.2 云雾图像灰度分析

通过图像灰度转换,获取图5所示云雾图像沿径向0A段的灰度值,绘制灰度值沿径向的数据分布图,采用滤波平滑对数据进行处理,得到灰度沿径向的分布曲线,如图6所示。

图6 云雾灰度径向分布

由图6可知,灰度曲线沿径向整体呈波动震荡变化;在对比距离小于0.5 m/kg1/3和大于2.5 m/kg1/3的区域内,灰度值较小;对比距离0.5~2.5 m/kg1/3的范围内,灰度曲线呈波动震荡,灰度值较大。

图7所示表明,云雾灰度曲线与云雾浓度曲线沿径向变化趋势比较一致。由此可知,分析云雾图像灰度值沿径向的变化趋势,虽不能定量获得云雾浓度值,但可以定性分析云雾浓度分布的趋势。

图7 灰度曲线与浓度曲线

4 结论

试验研究表明,在径向方向,云雾浓度在中心区域(对比距离小于0.5 m/kg1/3范围)和边缘区域(对比距离大于2.5 m/kg1/3)比较稀薄;在对比距离(0.5~2.5 m/kg1/3)范围内,云雾浓度最高,随着对比距离增加呈波动震荡分布;在周向方向,云雾浓度波动很小。通过图像处理分析发现,图像的灰度分布特性与浓度分布特性相似;使用图像灰度分析方法,可以定性研究云雾浓度分布特性,为云雾浓度研究提供一种简易可行方法。

[1] GARDNER D R. Near-field dispersal modeling for liquid fuel-air explosive: SAND90-0686 [R]. 1990.

[2] GLASS M W. Far-field dispersal modeling for fuel-air-explosive devices: SAND90-0528 [R]. 1990.

[3] 郭学永, 惠君明, 解立峰. 燃料爆炸抛撒过程的实验研究 [J]. 高压物理学报, 2005, 19(2): 102-126.

[4] 王德润, 沈兆武, 周听清. 液体燃料爆炸抛撒及云雾形成的试验研究 [J]. 流体力学实验与测量, 2004, 18(4): 16-19.

[5] 丁珏, 刘家璁. 液体燃料爆炸抛撒和云雾形成全过程的数值研究 [J]. 火炸药学报, 2001(1): 20-23.

[6] 孙东松, 乔立杰, 李洪斌, 等. 粉尘浓度的激光测量 [J]. 激光与红外, 1997, 27(1): 39-41.

[7] 郭学永, 惠君明, 解立峰. FAE云雾成长过程的实验研究 [J]. 弹箭与制导学报, 2005, 25(4): 534-536.

Study on Distribution Characteristic of Cloud Concentration Based on Image Analysis

DU Haiwen,HAN Tianyi,WANG Shiying,ZHENG Teng

(Xi’an Modern Chemistry Research Institute, Xi’an 710065, China)

In order to master distribution characteristic of cloud concentration, based on fuel dispersing experiment and digitally image processing method, distribution of cloud concentration and gray distribution of cloud image were obtained. The results show that distribution of cloud concentration is similar to gray distribution of cloud image, waved with increased radius ratio in radial. The digitally image grey processing method can describe cloud distribution characteristic qualitatively.

fuel; disperse; cloud concentration; image analysis; grey

2015-07-15

杜海文(1986-),男,甘肃陇南人,工程师,硕士,研究方向:爆炸力学及战斗部技术。

TJ55

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