profile_leading_edge_radius — PROFILE measure op

• 데이터 종류: pairs → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.profile_leading_edge_radius(contour, frac=0.001, n_fit=24)(구현을 직접 호출하려면 import profileops; profileops.profile_leading_edge_radius(contour, frac=0.001, n_fit=24), 원장에서 가져오려면 opsprofile.get("profile_leading_edge_radius"))

사용법

앞전 반경(시위 길이 대비 비율). 앞전 근방의 점에 원을 피팅한다.

frac 는 앞전에서 시위 방향으로 어디까지를 "앞전 부근"으로 볼지. 이 값으로답이 바뀐다. 코끝은 원이지만 조금 떨어지면 원이 아니므로, 창을 넓히면계통적으로 과대해진다. NACA 4 자리의 닫힌 식 1.1019 * t^2 와 대조한실측(점 수 4001 로 생성):

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frac NACA 0012 NACA 2412 NACA 0021 NACA 0008

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닫힌 식 0.01587 0.01587 0.04859 0.00705

0.001 0.01590 0.01594 0.04780 0.00730

0.005 0.01708 0.01716 0.04801 0.00870

0.01 0.01872 0.01880 0.04897 0.01042

0.03 0.02517 0.02526 0.05412 0.01688

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★ 기본값은 0.001. 처음에는 0.03 을 기본값으로 했고, 닫힌 식의 1.6 배의 값을반환하고 있었다("1 % 이내"라고 docstring 에 쓴 것은 확인하기 전의 추측이었다). 두꺼운 날개(0021)일수록 뭉툭하므로 창의 영향이 작고, 얇은 날개(0008)일수록 민감하다.

실데이터처럼 점이 성긴 윤곽에서는 이 창에 점이 5 개 들어가지 않을 수 있다 —— 그때는 자동으로 등호장으로 다시 샘플링한 뒤 피팅한다.

자세한 사용 가이드

• profile_metrology 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• profile_shape_inspection — py -3.11 examples/profile_shape_inspection.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(measure)

profile_sides · profile_thickness · profile_camber · profile_trailing_edge_gap

*Provenance: profileops.py — PROFILE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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