基于预设序列变形图像的DIC和PIV方法可靠性研究

蔡克伟; 段雪锋; 汤兆光; 王体强; 陶然; 王永志

doi:10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.03.24.0003

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基于预设序列变形图像的DIC和PIV方法可靠性研究

智慧工程与先进制造专题 | 更新时间：2026-02-07

- 基于预设序列变形图像的DIC和PIV方法可靠性研究
- Research on the Reliability Comparison of DIC and PIV Methods for Soil Body Image Deformation Analysis Based on Preset Sequence Deformation
- 新疆大学学报（自然科学版中英文） 2026年43卷第1期页码：70-81
- 作者机构：
  
  1.中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080
  2.地震灾害防治应急管理部重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080
  3.石家庄铁道大学河北省大型结构健康诊断与控制实验室，河北石家庄 050043
- 作者简介：
  
  蔡克伟（2000—），男，硕士生，从事离心试验量测技术的研究，E-mail： 15238465741@163.com．
  汤兆光（1993—），男，博士，助理研究员，主要从事多灾害智慧感知与监测预警、动力离心机试验量测技术的研究，E-mail： tzg158135@163.com．
- 基金信息：
  
  中国地震局工程力学研究所基本科研业务费专项“北京东六环盾构隧道多灾害智能感知关键技术与示范研究”(2023B08);黑龙江省自然科学基金“动力离心试验场地变形和强度破坏反演分析方法研究”(LH2023E019)
- DOI：10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.03.24.0003
  中图分类号： TU411
- 收稿：2025-03-24，
  
  修回：2026-01-04，
  
  录用：2026-01-04，
  
  纸质出版：2026-01-25
- 稿件说明：
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蔡克伟，段雪锋，汤兆光，王体强，陶然，王永志．基于预设序列变形图像的DIC和PIV方法可靠性研究［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（1）：70-81．

Cai Kewei，Duan Xuefeng，Tang Zhaoguang，Wang Tiqiang，Tao Ran，Wang Yongzhi. Research on the Reliability Comparison of DIC and PIV Methods for Soil Body Image Deformation Analysis Based on Preset Sequence Deformation[J]. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(1)：70-81.
蔡克伟，段雪锋，汤兆光，王体强，陶然，王永志．基于预设序列变形图像的DIC和PIV方法可靠性研究［J］．新疆大学学报（自然科学版中英文），2026，43（1）：70-81． DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.03.24.0003.

Cai Kewei，Duan Xuefeng，Tang Zhaoguang，Wang Tiqiang，Tao Ran，Wang Yongzhi. Research on the Reliability Comparison of DIC and PIV Methods for Soil Body Image Deformation Analysis Based on Preset Sequence Deformation[J]. Journal of Xinjiang University(Natural Science Edition in Chinese and English)，2026，43(1)：70-81. DOI： 10.13568/j.cnki.651094.651316.2025.03.24.0003.

摘要

图像变形分析技术是水利、地震等领域物理科研试验的一种重要手段，以DIC（Digital Image Correlation）和PIV（Particle Image Velocimetry）方法应用最为广泛．但现有研究缺乏在统一基准下对2种方法性能的系统对比，导致其在岩土复杂变形分析中的适用性选择缺乏依据．故本文构建了旋转、压缩、剪切3种土体典型静态变形及一维平移、平移剪切、动态大变形3类动态序列图像作为预设评价基准，对比分析DIC与PIV的位移分析精度、可识别粒子变形范围及分析稳定性．结果表明：（1）在分析精度与变形范围上，DIC得益于其高阶形函数，在旋转和剪切变形中的误差范围（4%~15%，4%~40%）显著小于PIV（8%~60%，11%~63%），其处理非均匀变形的能力更强；（2）在分析稳定性上，DIC采用的全量计算模式可有效避免误差累积，其动态时程曲线与参考基准线吻合度更高，PIV的增量计算模式则导致结果出现漂移；（3）在应变场反演上，DIC通过形函数直接求解应变，优于PIV的数值微分后处理，其在砂质边坡模型试验中能更精准捕捉到应变局部化现象，数据丢失率较PIV降低4.9%．

Abstract

Image deformation analysis technology is an important means of scientific research and physical experiments in fields such as water conservancy and seismology. DIC (Digital Image Correlation) and PIV (Particle Image Velocimetry) are the most widely used methods. However

existing research lacks a systematic comparison of the performance of the two methods under a unified benchmark

which leads to insufficient basis for selecting their applicability in analyzing complex deformation of rock and soil. Therefore

this paper establishes three types of typical static deformation images rotation

compression and shear

and three types of dynamic sequence images one-dimensional translation

translational shear and dynamic large deformation as preset evaluation criteria. The displacement analysis accuracy

identifiable particle deformation range

and analysis stability of DIC and PIV are compared and analyzed. The results show that: (1) In terms of analysis accuracy and deformation range

DIC benefits from its high-order shape function. Its error ranges in rotation and shear deformation (4%-15%

4%-40%) are significantly smaller than those of PIV (8%-60%

11%-63%)

indicating that DIC has a stronger ability to handle non-uniform deformation. (2) In terms of analysis stability

the full calculation mode adopted by DIC effectively avoids error accumulation

and its dynamic time history curve is more consistent with the reference datum line. The incremental calculation mode of PIV leads to drift of the results. (3) In strain field inversion

DIC directly solves strain through the shape function

which is superior to the numerical differentiation post-processing used in PIV. In a model test of a sandy slope

DIC captured strain localization phenomena more accurately

with a data loss rate 4.9% lower than that of PIV.

关键词

Keywords

references

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