doseunif op• Data kinds: signal × signal × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.grind_time_for_dose_cv(t, d63, dose_mg: 'float', density: 'float', target_cv: 'float | None' = None, pass_probability: 'float | None' = None, law: 'str' = 'best', k_accept: 'float' = 2.4, limit_av: 'float' = 15.0, n_units: 'int' = 10, ref_range=(98.5, 101.5), n_mc: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import doseunif; doseunif.grind_time_for_dose_cv(t, d63, dose_mg: 'float', density: 'float', target_cv: 'float | None' = None, pass_probability: 'float | None' = None, law: 'str' = 'best', k_accept: 'float' = 2.4, limit_av: 'float' = 15.0, n_units: 'int' = 10, ref_range=(98.5, 101.5), n_mc: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("grind_time_for_dose_cv"))
moment व्यास D63 के समय के साथ बदलाव पर comminution नियम fit करता है और मात्रा का CV लक्ष्य तक घटने के लिए आवश्यक पीसने का समय उल्टा निकालता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
t: 粉砕時間(エネルギーの代わり、grind の約束)、d63: その時点の D63 [µm] (dose_cv_from_sizes の d63。D50 でなく D63 を使うのは、CV が D63 だけで決まり分布の形の仮定が要らないから —— 粉砕則を D63 に当てるのは D50 に当てるのと同じく仮定)。
目標: target_cv を直接、または pass_probability = 10 個の第 1 段に合格する確率(χ² の閉形式、平均のずれを無視した上限)から CV = (L1/k) √((n−1)/χ²_p(n−1)) / 100。どちらも無ければ L1/k/100(= 0.0625、「AV ≤ 15 相当」の目安、合格はおよそ半分)。必要な D63 は (CV² D / c)^{1/3}(Poisson、c = πρ/6)。3 則(kick / bond / rittinger)全部で時間を出し、law="best" は log の rms が最小の則、名前を渡せばその則。則による違いは t_req_by_law と t_req_spread に(模型の不確かさとして読む)。
返り: t_req、law、d63_req、target_cv、t_req_by_law、t_req_spread(min, max)、extrapolated(t_req が測った範囲を超える)・ extrap_ratio、already_met(最初の点で既に目標以下)、cv_observed(各点の CV)、pass_probability_chi2(目標の CV での上限)・pass_probability_mc(平均のずれの項も入れた Monte Carlo、正規近似)、fits(grind.comminution_law_fit の要約)。Raises ValueError: 点が 3 未満・非正・長さ違い、target と pass_probability の両方、範囲外の確率・CV、綴り違い。
• 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
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
doseunif)dose_cv_lognormal · dose_cv_from_sizes
*Provenance: doseunif.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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