beverloo_fit — DRIVE `granular` op

• Datenarten: signal × signal × scalar × scalar → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import granular; granular.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("beverloo_fit"))

Verwendung

Passt log W = log(C ρ_b √g) + n log(D₀ − k d) per kleinsten Quadraten an eine Reihe von Austragsraten W_i(D0_i) an und liefert den Exponenten n und den Koeffizienten C (Ground Truth n = 2.5, C ≈ 0.58). Rückgabe: n, C, rms_log (logarithmisches Residuum). Raises ValueError: weniger als 3 Punkte / ein Punkt mit D0 ≤ k d / W ≤ 0.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`granular`)

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

*Provenance: granular.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

beverloo_fit — DRIVE granular op