tactorque op• Datenarten: scalar × scalar × scalar × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.boussinesq_kernel(n: 'int', pitch: 'float', G: 'float', nu: 'float', sub: 'int' = 4, with_uz: 'bool' = True) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tactorque; tactorque.boussinesq_kernel(n: 'int', pitch: 'float', G: 'float', nu: 'float', sub: 'int' = 4, with_uz: 'bool' = True) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("boussinesq_kernel"))
Diskreter Kern (2n-Gitter, bereits rfft2-transformiert) der Oberflächenverschiebung durch Normaldruck (gleichmäßig 1 Pa auf 1 Pixel = pitch²): Kx = ū_x, Ky = ū_y (tangential, −(1−2ν)/(4πG) · x/r² und y/r², Punktlastlösung nach Johnson 1985 §3.2), mit with_uz zusätzlich Kz = ū_z ((1−ν)/(2πGr)). Pixelgemittelt (sub² Unterstichproben). Zentrumspixel: ∫□ x/r² dA = 0 (ungerade Funktion), ∫□ 1/r dA = 4h ln(1+√2) (analytischer Wert). Normalversion, gleich aufgebaut wie tacslip.cerruti_kernel (tangential → tangential). Raises ValueError: n < 8, pitch, G ≤ 0, ν außerhalb von [0, 0.5].
• 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.
• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tactorque)punch_pressure · punch_surface_uz · hertz_pressure_shifted · ellipse_pressure_shifted · pressure_first_moment · boussinesq_surface_displacement · surface_divergence_closed_form · tilt_shear_field
*Provenance: tactorque.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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