grind op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.breakage_first_order_fit(t, w, x=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.breakage_first_order_fit(t, w, x=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("breakage_first_order_fit"))
पहले क्रम की breakage दर w(t) = w₀ exp(−S t) fit करता है (Deniz 2004 का समीकरण (2), स्रोत Austin)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
w が 1-D: ある区間(または径 x より上の累積)の体積割合の時系列。返り: S・w0・rms_log・r2 (ln w の直線の決定係数)・S_early / S_late(前半・後半の時点だけで当てた S、一次なら等しい —— 遅くなるなら一次から外れる)。w が 2-D (n_x, n_t) で x(各行の径、µm)を渡すと、行ごとの S と S = a_T x^α(Deniz の式 (3))の a_T・alpha。apparent=True は「最上位の区間でない(上から生まれ込む粒がある)ので式 (1) は厳密でない」の自己申告で、累積に当てた場合は常に True。割合が 0 以下・1 超・点が 3 未満 → ValueError。
• 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।
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
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
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · replicate_compare · ae_read_csv
*Provenance: grind.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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