grind op• Data kinds: scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.comminution_energy(x_feed: 'float', x_product: 'float | None' = None, law: 'str' = 'bond', C: 'float' = 1.0, n: 'float | None' = None, energy: 'float | None' = None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.comminution_energy(x_feed: 'float', x_product: 'float | None' = None, law: 'str' = 'bond', C: 'float' = 1.0, n: 'float | None' = None, energy: 'float | None' = None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("comminution_energy"))
comminution नियमों के closed form (Reddy के समीकरण (1) और (5) से (7))। x_product और energy में से ठीक एक दें।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
一般式 dE = −C dx / x^n を積分して E = C/(n−1) (x₂^{1−n} − x₁^{1−n})(n ≠ 1)、E = C ln(x₁/x₂)(n = 1)。law: "kick"(n = 1)、"bond"(n = 1.5、E = 2C(1/√x₂ − 1/√x₁))、"rittinger"(n = 2)、"walker"(n を渡す)、"bond_wi"(W = 10 Wi (1/√P80 − 1/√F80)、C を作業指数 Wi [kWh/t] と読み、径は µm、= bond で C = 5 Wi)。x_feed は n > 1 なら inf を許す(無限大の供給からの全エネルギー、Reddy の式 (2)〜(4))。
返り: E・x_feed・x_product・law・n・C。細かくならない(x_product ≥ x_feed)・負のエネルギー → ValueError。
• 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_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · 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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