particle_size_dx — DRIVE grind op

• 데이터 종류: table × scalar → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("particle_size_dx"))

사용법

체적 누적 q %의 지름 Dq [µm] (D10 / D50 / D90은 q = 10 / 50 / 90).

convention:

• "log_edges"(기본값, 장치 헤더의 Dx (50) 와 일치): 끝 i 의 누적에 대해 log(직경)을 선형 보간.

• "linear_edges": 끝의 누적에 대해 직경 자체를 선형 보간(구간 내 체적이 직경에 대해 균일하다는 가정).

• "lower_cumsum": 공개 분석 코드의 학습 단계 정의 np.interp(q/100, cumsum(v), edges)(누적을 구간의 아래 끝에 둔다). 1 구간만큼 작게 나온다(이 장치에서 −11.9 %). 비교를 위해 재현할 뿐이며 권장하지 않는다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

타입이 이어지는 다음 연산자(scalar 를 입력으로 받는 것)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

같은 카테고리(grind)

particle_size_read · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · 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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