beverloo_fit — DRIVE granular op

• 데이터 종류: signal × signal × scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import granular; granular.beverloo_fit(D0, W, d: 'float', bulk_density: 'float', k: 'float' = 1.4, g: 'float' = 9.80665) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("beverloo_fit"))

사용법

배출률 열 W_i(D0_i)에 log W = log(C ρ_b √g) + n log(D₀ − k d)를 최소제곱으로 피팅하여 지수 n과 계수 C를 반환합니다(참값 n = 2.5, C ≈ 0.58). 반환: n, C, rms_log(로그 잔차). Raises ValueError: 점이 3개 미만 / D0 ≤ k d인 점이 있음 / W ≤ 0.

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 · discharge_synth · dispense_mass_from_video · hopper_discharge_rate · spoon_tilt_critical

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

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