beverloo_fit — DRIVE granular op

• データ種: signal × signal × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import granular; granular.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("beverloo_fit"))

使い方

排出率の列 `W_i(D0_i) に log W = log(C ρ_b √g) + n log(D₀ − k d) を最小二乗で当て、指数 n`

と係数 `C を返す(真値 n = 2.5、C ≈ 0.58)。返り: n, C, rms_log`(対数残差)。

Raises `ValueError: 点が 3 未満 / D0 ≤ k d` の点がある / W ≤ 0。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(granular)

heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · discharge_synth · dispense_mass_from_video · hopper_discharge_rate · spoon_tilt_critical

*Provenance: granular.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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