sph_dam_break_1d — DRIVE swarmflow op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_dam_break_1d(h0: 'float' = 0.1, length: 'float' = 1.0, n_particles: 'int' = 400, t_end: 'float' = 0.2, g: 'float' = 9.81, kappa: 'float' = 1.3, alpha: 'float' = 0.3, n_out: 'int' = 5) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.sph_dam_break_1d(h0: 'float' = 0.1, length: 'float' = 1.0, n_particles: 'int' = 400, t_end: 'float' = 0.2, g: 'float' = 9.81, kappa: 'float' = 1.3, alpha: 'float' = 0.3, n_out: 'int' = 5) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("sph_dam_break_1d"))

使い方

1 次元 SPH の浅水方程式でダム崩壊(乾いた床)を解く(群れのゲートを開けたときの広がりの模型)。

水深 h_i = Σ_j m_j W(x_i − x_j, ℓ_ij)(1 次元の核、m = h₀ Δx)、加速度 du_i/dt = −g Σ_j m_j ∂W_ij/∂x_i(= −g ∂h/∂x、運動量を保存する対称形)+ Monaghan の人工粘性。平滑化の長さは粒子ごとに ℓ_i = κ m/h_i(先端の薄い所で広がる)、組には平均 ℓ_ij。左の壁(x = −length)は鏡像の粒子。真値は ritter_dam_break(門で照らす)。

Returns:

dict: t (K,)、x (K, N)、h (K, N)、u (K, N)(各時刻の粒子)、front (K,)(最も前の粒子)、

mass(全質量、保存)、c0。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(swarmflow)

sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map

*Provenance: swarmflow.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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