doseunif op• 데이터 종류: signal × signal × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.grind_time_for_dose_cv(t, d63, dose_mg: 'float', density: 'float', target_cv: 'float | None' = None, pass_probability: 'float | None' = None, law: 'str' = 'best', k_accept: 'float' = 2.4, limit_av: 'float' = 15.0, n_units: 'int' = 10, ref_range=(98.5, 101.5), n_mc: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import doseunif; doseunif.grind_time_for_dose_cv(t, d63, dose_mg: 'float', density: 'float', target_cv: 'float | None' = None, pass_probability: 'float | None' = None, law: 'str' = 'best', k_accept: 'float' = 2.4, limit_av: 'float' = 15.0, n_units: 'int' = 10, ref_range=(98.5, 101.5), n_mc: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("grind_time_for_dose_cv"))
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モーメント径 D63 の時間変化に粉砕則を当て、含量の CV が目標まで下がるのに要る粉砕時間を逆算する。
`t: 粉砕時間(エネルギーの代わり、:mod:grind の約束)、d63: その時点の D63 [µm] (:func:dose_cv_from_sizes の d63`。
D50 でなく D63 を使うのは、CV が D63 だけで決まり分布の形の仮定が要らないから —— 粉砕則を D63 に当てるのは D50 に当てるのと同じく仮定)。
目標: `target_cv を直接、または pass_probability` = 10 個の第 1 段に合格する確率(χ² の閉形式、平均のずれを無視した上限)から
`CV = (L1/k) √((n−1)/χ²_p(n−1)) / 100。どちらも無ければ L1/k/100`(= 0.0625、「AV ≤ 15 相当」の目安、合格はおよそ半分)。
必要な D63 は `(CV² D / c)^{1/3}(Poisson、c = πρ/6)。3 則(kick / bond / rittinger)全部で時間を出し、law="best"` は
log の rms が最小の則、名前を渡せばその則。則による違いは `t_req_by_law と t_req_spread` に(模型の不確かさとして読む)。
返り: `t_req、law、d63_req、target_cv、t_req_by_law、t_req_spread(min, max)、extrapolated`(t_req が測った範囲を超える)・
`extrap_ratio、already_met(最初の点で既に目標以下)、cv_observed(各点の CV)、pass_probability_chi2`(目標の CV での
上限)・`pass_probability_mc(平均のずれの項も入れた Monte Carlo、正規近似)、fits(:func:grind.comminution_law_fit` の要約)。
Raises ValueError: 点が 3 未満・非正・長さ違い、target と pass_probability の両方、範囲外の確率・CV、綴り違い。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
doseunif)dose_cv_lognormal · dose_cv_from_sizes
*Provenance: doseunif.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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