grind op• Data kinds: table × scalar → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("particle_size_dx"))
संचयी volume q % पर व्यास Dq [µm] (D10 / D50 / D90 के लिए q = 10 / 50 / 90)।
convention:
• "log_edges" (डिफ़ॉल्ट, उपकरण हेडर के Dx (50) से मेल खाता है): किनारे i के संचयी मान के सापेक्ष log(व्यास) का रैखिक अंतर्वेशन।
• "linear_edges": किनारों के संचयी मानों के सापेक्ष व्यास का ही रैखिक अंतर्वेशन (मान्यता: अंतराल के भीतर आयतन व्यास के अनुसार एकसमान है)।
• "lower_cumsum": सार्वजनिक विश्लेषण कोड के प्रशिक्षण चरण की परिभाषा np.interp(q/100, cumsum(v), edges) (संचयी मान को अंतराल के निचले किनारे पर रखता है)। परिणाम 1 अंतराल छोटा आता है (इस उपकरण पर −11.9 %)। केवल तुलना के लिए पुनरुत्पादित, अनुशंसित नहीं।
• 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
scalar को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
grind)particle_size_read · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_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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