Detección no invasiva de cavitación en calles de vórtices
Objetivo: Este artículo presenta una metodología para la detección no invasiva de calles de vórtices de von Kármán cavitantes. Esta se basa en el análisis cicloestacionario del ruido que produce el colapso de las burbujas.Materiales y métodos: Se monta un perfil hidrodinámico en la sección de prueba...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- article
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/26030
- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/iyu/article/view/155
http://hdl.handle.net/10554/26030
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright (c) 2017 Francisco Botero, Adriana Milena Castro Peralta
Summary: | Objetivo: Este artículo presenta una metodología para la detección no invasiva de calles de vórtices de von Kármán cavitantes. Esta se basa en el análisis cicloestacionario del ruido que produce el colapso de las burbujas.Materiales y métodos: Se monta un perfil hidrodinámico en la sección de prueba de un túnel de cavitación de alta velocidad y se reproduce el fenómeno bajo condiciones controladas de flujo y presión. El ángulo de incidencia se mantiene constante. Con la velocidad del flujo se regula la frecuencia de generación de vórtices mientras que con la presión se controla la aparición de cavitación. Se utiliza fotografía de alta velocidad para confirmar la aparición de la cavitación en el núcleo de los vórtices. Un vibrómetro láser apuntando a la superficie superior del perfil valida la interacción fluido-estructura debida al desprendimiento de vórtices. Un micrófono se utiliza para registrar el sonido producido por el fenómeno y que se transmite al ambiente.Resultados y discusión: La coherencia cíclica mostró evidencia desacoplada del desprendimiento periódico de vórtices y de la presencia o ausencia de cavitación en sus núcleos, alcanzando valores cercanos al 0.7 para frecuencias específicas.Conclusión: Se implementó un enfoque de monitoreo no invasivo y un indicador estadístico que permiten el diagnóstico de tales fenómenos. |
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