beverloo_fit — DRIVE `granular` op

• Data kinds: signal × signal × scalar × scalar → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import granular; granular.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("beverloo_fit"))

उपयोग

discharge rates की series W_i(D0_i) पर log W = log(C ρ_b √g) + n log(D₀ − k d) को least squares से fit करके exponent n और coefficient C लौटाता है (ground truth n = 2.5, C ≈ 0.58)। return: n, C, rms_log (log residual)। Raises ValueError: 3 से कम बिंदु / D0 ≤ k d वाला बिंदु / W ≤ 0।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

beverloo_fit — DRIVE granular op