La tomografía se ha introducido recientemente en la velocimetría de fluidos para
proporcionar información en tres dimensiones de la
localización de partículas en el seno de fluidos. En concreto, algunos trabajos previos han probado el
potencial de la Tomografía Óptica Difraccional en este
campo. En general, los métodos de reconstrucción en
longitudes de ondas visibles tienen que tener en cuenta la
difracción. La Primera Aproximación de Born
(aproximación lineal) se ha utilizado para la
reconstrucción 3D de imágenes, pero un método no lineal
de reconstrucción es necesario cuando la dispersión
múltiple no es despreciable. Por lo tanto, si nuestro interés
se centra en el desarrollo de técnicas alta precisión de
velocimetría de fluidos, una estrategia interesante consiste
en incluir en los fluidos un conjunto de partículas
sembradoras cuya posición se puede determinar mediante
TOD pero el proceso de reconstrucción debe considerar los
campos dispersados. En este trabajo se describe una
optimización iterativa no lineal para localizar las
partículas sembradoras y computar después el campo de
velocidad del fluido y, por tanto, métodos de
reconstrucción no lineales. Este método de inversión
requiere la resolución de la ecuación de Helmholtz, con una
alta demanda computacional relacionada con el tamaño del
problema. Por lo tanto, la computación de altas
prestaciones se hace imprescindible para la solución de este
tipo de problemas. Este trabajo muestra los resultados de
acelerar esta técnica de reconstrucción utilizando la
computación con GPUs y un formato adaptado a las
características de la matriz involucrada en la ecuación de
Helmholtz.
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