particle_size_synth — DRIVE grind op

• 데이터 종류: scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_synth(d50: 'float', sigma_ln: 'float', edges=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.particle_size_synth(d50: 'float', sigma_ln: 'float', edges=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("particle_size_synth"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

対数正規の 体積 分布を装置と同じ区間に割り付けた粒度分布(真値つき)。

体積の累積 `F(x) = Φ((ln x − ln d50) / σ)。edges` を省くと公開データの装置の 74 端(比 1.13616)。

返り: `edges・volume(%)と truth(d10・d50・d90 = d50 · exp(±1.28155 σ)、sigma_ln`)。

区間の外にはみ出す体積が 1e-6 を超えると `ValueError`(端で切ると D10/D90 が黙って動く)。

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_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(grind)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · 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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