grind op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("comminution_law_fit"))
कण के आकार के समय के साथ बदलाव d(t) पर comminution नियम fit करता है (ऊर्जा ∝ t की मान्यता, module की शुरुआत देखें)। त्रुटि log(व्यास) में मापी जाती है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
t: 正味の粉砕時間(エネルギーの代わり、≥ 0)、d: その時点の代表径 [µm] (D50 など)。独立試行は同じ t に複数並べてよい。
模型: Kick ln x = ln x₀ − k t、n ≠ 1 の則は x^{1−n} = x₀^{1−n} + (n−1) k t(k = 単位時間あたりの E/C)。law: "all"(kick / bond / rittinger / walker を全部)か 1 つの名前。返り: fits(則 → n・x0・k・ rms_log・aic・residual_log)、best_fixed(n を固定した 3 則のうち rms_log 最小)、n_points。x0 が inf になるのは「供給径の項が要らない」(n > 1 で x₀^{1−n} → 0)という当てはめの結果で、正直にそう返す。点が 3 未満・径が非正 → 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_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_energy · 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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