Физики из США и Чили с помощью техники высокоскоростной стресс-микроскопии детально исследовали то, что происходит с поверхностью, на которую падает капля несжимаемой жидкости. Оказалось, что пространственно-временные профили механических напряжений, возникающее при этом, существенно отличаются от таковых при ударе твердых шариков. Выявленные учеными особенности объясняют причины характерной эрозии и разрушения поверхностей, на которые долго капает вода. Исследование опубликовано в Nature Communications.
Достаточно длинная последовательность ударов капель воды о каменную поверхность приводит к ее эрозии и разрушению. На этот факт обратил внимание еще Лао-Цзы в V веке до нашей эры, и с тех пор этот процесс стал метафорой целеустремленности и настойчивости во многих культурах. Помимо своего философского значения, последствия ударов капель актуальны для широкого круга природных, экологических и инженерных процессов, включая эрозию почв, сохранение объектов наследия, износ лопастей ветряных и паровых турбин и так далее.
И если механизм повреждения твердых поверхностей под ударом сжимаемых капель, летящих со скоростями несколько сотен метров в секунду, физикам известен достаточно хорошо, то понимание ударной эрозии от низкоскоростных несжимаемых капель, которое имеет место в большинстве естественных случаев, находится в зачаточном состоянии. Множество имеющихся сегодня данных получено с помощью высокоскоростной съемки, а потому позволяют судить лишь о кинематике капли. Исследования же, которые изучали динамические свойства этого процесса, обладали недостаточным пространственно-временным разрешением, чтобы однозначно выявить причины эрозии.
Сян Чэн (Xiang Cheng) из Университета Миннесоты с коллегами из США и Чили смогли преодолеть существующие ограничения и разобраться в деталях того, какие именно динамические процессы вызывает небольшая капля воды, ударяющаяся о твердую поверхность. С помощью техники высокоскоростной стресс-микроскопии они изучили то, как распространяется напряжение по поверхности и глубине, и сравнили его с эффектами от падения стального шарика. Оказалось, что жидкая капля воздействует на подложку принципиально иным и сложным образом.
Идея метода заключается в изготовлении твердой подложки из полидиметилсилоксана с примесью флуоресцирующих частиц полистирола диаметром 30 микрометров. Физики формировали в подложке из лазерного луча световую плоскость, которая была перпендикулярна поверхности и проходила строго через середину падающих на нее капель. Наблюдая за свечением микрочастиц сбоку с помощью высокоскоростной камеры, они могли фиксировать их смещение с частотой 40000 кадров в секунду. Само смещение обрабатывал корреляционный алгоритм, позволявший достигнуть пространственного разрешения в 115 микрометров.
Для создания капель авторы готовили водный раствор йодида натрия. Система подачи капель была устроена таким образом, чтобы их диаметр был равен 3,49 миллиметра, а скорость у поверхности — 2,97 метра в секунду. Для сравнения физики бросали на образец стальные шарики диаметром 3,16 миллиметра и скоростью 0,49 метра в секунду. Для сокращения ошибок данные с микроскопа усреднялись дважды: сначала по последовательности пяти одинаковых ударов, а затем по трем таким последовательностям для разных точек подложки.
Сравнение сдвигового напряжения выявило большие различия в ударах стальным шариком и каплей. Если в первом случае напряжение оставалось локализованным в точке удара, то во втором случае его фронт двигался радиально по мере расплющивания капли. Так происходит из-за особенностей поведения жидкости при ударе. В самый начальный момент времени нижняя часть капли формирует плоский пьедестал (ламель), растущий по мере движения капли вниз. Точка, где граница капли переходит в ламель, называется точкой поворота, поскольку в ней поток жидкости резко меняет направление, утягивая за собой поверхность подложки. Этот механизм подтвердился тем, что зависимость координаты пика напряжения от времени хорошо совпадает с формулой, полученной теоретиками для точки поворота.
Другие отличия показали себя и в сравнении поведения нормального напряжения (сжатия) для капель и шариков. Как и в случае сдвигового напряжения, для удара капель физики увидели распространяющийся фронт, который ранее также предсказывали теоретики, но никто никогда не наблюдал. Неожиданным, однако, оказалось то, что начиная с некоторого момента времени на поверхности подложки стали возникать области отрицательного давления (растяжения), что свидетельствует о формировании поверхностной акустической волны или волны Рэлея. Поскольку скорость распространения фронта из точек поворота зависит от времени по закону обратного корня, в начальный момент времени он находится в сверхзвуковом режиме. Когда же волна Рэлея достигает точек поворота, происходит резонанс и взрывоподобный рост ее амплитуды. Возникающая волна декомпрессии ослабляет связь внутри материала и способствует сильной эрозии.
Ранее мы рассказывали, как другая группа физиков изучала иной аспект падения капель на твердые поверхности — разбрызгивание.
Марат Хамадеев
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.