grind op• 데이터 종류: signal × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.breakage_first_order_fit(t, w, x=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.breakage_first_order_fit(t, w, x=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("breakage_first_order_fit"))
1차 파쇄 속도 w(t) = w₀ exp(−S t)를 피팅합니다(Deniz 2004의 식 (2), 출처 Austin).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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