tacslip op• Datenarten: text × text → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fem_nodes_load(dirpath: 'str', name: 'str') -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tacslip; tacslip.fem_nodes_load(dirpath: 'str', name: 'str') -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("fem_nodes_load"))
Liest die 3 Textdateien mit Finite-Elemente-Oberflächenknoten (im Repository Robo-Touch/Taxim enthalten, MIT-Lizenz): <dirpath>/<name>_{x,y,z}.txt, tabulatorgetrennt mit 1 Kopfzeile Node Number / X Location (m) / Y Location (m) / Z Location (m) / Directional Deformation (m), Einheit m. Die 3 Dateien haben dieselbe Knotenmenge; nur die letzte Spalte, die Verschiebung in der jeweiligen Richtung, unterscheidet sich. Rückgabe id, X, Y, Z, dx, dy, dz (je (N,)), n, name. Raises FileNotFoundError: Datei fehlt. ValueError: falsche Kopfzeile, nicht 5 Spalten oder die Knotenkoordinaten der 3 Dateien stimmen nicht überein (fail-closed).
• 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.
• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py
• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacslip)mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers
*Provenance: tacslip.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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