grind op• 데이터 종류: signal × signal → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.comminution_law_fit(t, d, law: 'str' = 'all') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("comminution_law_fit"))
입경의 시간 변화 d(t)에 분쇄 법칙을 피팅합니다(에너지 ∝ t의 가정, 모듈 첫머리). 오차는 log(지름)으로 잽니다.
t: 순 분쇄 시간(에너지의 대용, ≥ 0), d: 그 시점의 대표 입경 [µm] (D50 등). 독립 시행은 같은 t 에 여러 개 늘어놓아도 된다.
모형: Kick ln x = ln x₀ − k t, n ≠ 1 의 법칙은 x^{1−n} = x₀^{1−n} + (n−1) k t(k = 단위 시간당 E/C). law: "all"(kick / bond / rittinger / walker 를 전부) 또는 하나의 이름. 반환: fits(법칙 → n·x0·k· rms_log·aic·residual_log), best_fixed(n 을 고정한 3 법칙 중 rms_log 최소), n_points. x0 가 inf 가 되는 것은 "공급 입경의 항이 필요 없다"(n > 1 에서 x₀^{1−n} → 0)라는 맞춤의 결과이며, 정직하게 그렇게 반환한다. 점이 3 미만·입경이 양수가 아님 → ValueError.
• 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.
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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