Spectral Method of Detection of Laser Doppler Velocimeter Signals in Turbulent Flows


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A spectral method of detection of laser Doppler velocimeter signals in turbulent flows is proposed. The method is based on estimating the signal/noise ratio adapted to the width of the power spectral density of the signal and comparing its value with the recognition threshold. Numerical simulations show that the error of the signal/noise ratio estimates is 1% for different velocities of the turbulent flow. Physical experiments aimed at measuring turbulent aerodynamic processes show that the proposed method offers a possibility of eliminating the errors of calculating the mean value and the velocity deviation equal to 15 and 78% by means of eliminating the signals with low signal/noise ratios from the processing system. Application of the proposed method also ensures lower nonuniformity of the signal/noise ratio estimates than that ensured by the famous method developed by Tropea for a wide range of turbulent velocities.

Об авторах

A. Klimov

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

V. Meledin

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

Yu. Anikin

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

D. Kulikov

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

S. Krotov

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

I. Kabardin

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: KlimovAntonNSU@yandex.ru
Россия, pr. Akademika Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».