Aufgabenstellung

Particle Image Velocimetry (PIV) ist eine gängige optische Messmethode zur Erfassung
von Geschwindigkeiten innerhalb eines Strömungsfeldes. Hierbei werden der Strömung
sogenannte Tracer Partikeln beigegeben, die sich mittels eines Laserlichtschnittes über
eine oder mehrere Kameras detektieren lassen. Unter der Annahme, dass die Partikel
ideal der Strömung folgen, lässt sich so über kreuzkorrelierte Doppelbilder das
Geschwindigkeitsfeld rekonstruieren. Diese nicht-intrusive flächige Erfassung der
Geschwindigkeit macht PIV sehr attraktiv im Bereich der Messtechniken für
strömungsmechanische Fragestellungen.

Eine Lücke in der aktuellen Forschung bildet nach wie vor eine adäquate
Fehlereinschätzung der Ergebnisse aus PIV-Aufnahmen. Vor allem in der Konzeptphase
eines geplanten Prüfstandes gibt es hier nur wenige bis keine Ansätze, um bereits vor
den eigentlichen Messungen den auftretenden Fehler abschätzen zu können.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein entsprechender Entwurf sowie ein bereits vorhandener
Python-Code zur Erstellung synthetischer PIV-Aufnahmen angewandt und
weiterentwickelt werden. Ziel ist hierbei ein Tool zu entwerfen, mit dem im Vorfeld einer
Messkampagne bestimmte Fehlerquellen im PIV-Setup berücksichtigt werden könnten,
um die Sensitivität der Messung auf diese individuellen Fehlerquellen analysieren zu
können.