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01.02.2020 | Research Article | Ausgabe 2/2020

Experiments in Fluids 2/2020

Particle streak velocimetry using ensemble convolutional neural networks

Zeitschrift:
Experiments in Fluids > Ausgabe 2/2020
Autoren:
Alexander V. Grayver, Jerome Noir
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This study reports an approach and presents its open-source implementation for quantitative analysis of experimental flows using streak images and convolutional neural networks (CNN). The latter are applied to retrieve a length and an angle from streaks, which can be used to deduce kinetic energy and directionality (up to an \(180^{\circ }\) ambiguity) of an imaged flow. We developed a quick method for generating essentially unlimited number of training and validation images, which enabled efficient training. Additionally, we show how to apply an ensemble of CNNs to derive a formal uncertainty on the estimated quantities. The approach is validated on the numerical simulation of a convective turbulent flow and applied to a longitudinal libration flow experiment.

Graphic abstract

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