particle_size_dx — DRIVE `grind` op

• Datenarten: table × scalar → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float' (die Implementierung direkt: import grind; grind.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float'; aus dem Register: opsdrive.get("particle_size_dx"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

体積累積 `q % の径 Dq [µm] (D10 / D50 / D90 は q` = 10 / 50 / 90)。

`convention`:

• `"log_edges"(既定、装置のヘッダの Dx (50)` と一致): 端 i の累積に対して log(径) を線形補間。

• `"linear_edges"`: 端の累積に対して径そのものを線形補間(区間内の体積が径について一様、の仮定)。

• `"lower_cumsum": 公開の解析コードの学習の段の定義 np.interp(q/100, cumsum(v), edges)`(累積を区間の下の端に置く)。

1 区間分小さく出る(この装置で −11.9 %)。比較のために再現しているだけで、推奨しない。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

Gleiche Kategorie (`grind`)

particle_size_read · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv

*Provenance: grind.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

particle_size_dx — DRIVE grind op