| 研究概要 |
本研究は、研究者の思考パターンを他の研究者に如何に伝えるか?という点に着目して,これを論理的に表現することを目的として研究を行ってきた.
平成11年度上期には,エアアシストインジェクタからの燃料噴霧を対象として,従来不可能とされてきた,粒子画像計測法(PIV)への液滴径検出機能の付加に成功した.ここでは,PIV計測の際に取得される数ギガバイトの画像情報から,如何にして液滴分布の空間的構造およびその生成メカニズムを抽出するかという点に着目し,画像データからの,空間的渦構造における速度,渦度,乱れ成分などの特徴量の抽出を試みた.そこで,液滴からのMie散乱光強度はその液滴の大きさに比例するという,Mieの理論を用いて,液滴径毎の瞬時の空間的な速度分布を取得することができ,粒径毎の特徴量抽出により,空間的渦構造のメカニズム解明のための新規性の高いデータを提供することができた.
平成11年度下期においては,この粒径検知型PIVを定常噴霧場であるガンタイプバーナに適用し,本法の検証,誤差評価および目的とする特徴量抽出のための,8ビット輝度の分割法決定の際の思考パターンの記述を試みた.ここでは,8ビット輝度のレイヤー分離法の検討を行った.粒径クラスごとの物理量検出を目的として,数種類のレイヤー分離法について検討を行い,各分離法による結果と位相ドップラ流速計によるデータとの比較による精度評価を行った.その結果,PDAによる流速とほぼ一致するレイヤー分離法を見つけだすことに成功した.
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