powder_flowability_class — DRIVE granular op

• 데이터 종류: scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.powder_flowability_class(phi_deg: 'float') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import granular; granular.powder_flowability_class(phi_deg: 'float') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("powder_flowability_class"))

사용법

안식각 → 유동성 등급(USP <1174> Table 1, 원전 Carr 1965).

반환: cls(excellent / good / fair / passable / poor / very poor / very, very poor), phi_int(표를 찾은정수 도 = 반올림), tabulated(표의 하한 25 도 이상인가), band_upper_deg(그 구분의 상한; 상한이 없는 마지막 구분은 None —— 반환에 inf 를 넣지 않는다, JSON 에 실을 수 없으므로). 표는 정수도이므로 30.5 는 31(good), 30.4 는 30(excellent). Raises ValueError: 각이 (0, 90) 의 밖.

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)

• poc_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(granular)

heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · dispense_mass_from_video · hopper_discharge_rate

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

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