grind op• 데이터 종류: signal × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("comminution_law_fit"))
입경의 시간 변화 d(t)에 분쇄 법칙을 피팅합니다(에너지 ∝ t의 가정, 모듈 첫머리). 오차는 log(지름)으로 잽니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
t: 正味の粉砕時間(エネルギーの代わり、≥ 0)、d: その時点の代表径 [µm] (D50 など)。独立試行は同じ t に複数並べてよい。
模型: Kick ln x = ln x₀ − k t、n ≠ 1 の則は x^{1−n} = x₀^{1−n} + (n−1) k t(k = 単位時間あたりの E/C)。law: "all"(kick / bond / rittinger / walker を全部)か 1 つの名前。返り: fits(則 → n・x0・k・ rms_log・aic・residual_log)、best_fixed(n を固定した 3 則のうち rms_log 最小)、n_points。x0 が inf になるのは「供給径の項が要らない」(n > 1 で x₀^{1−n} → 0)という当てはめの結果で、正直にそう返す。点が 3 未満・径が非正 → 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 · breakage_first_order_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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