particle_size_synth — DRIVE grind op

• データ種: scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_synth(d50: 'float', sigma_ln: 'float', edges=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.particle_size_synth(d50: 'float', sigma_ln: 'float', edges=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("particle_size_synth"))

使い方

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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