fullseye

hopper_discharge_rate — DRIVE granular op

• データ種: signal × signal × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.hopper_discharge_rate(mass_below, times, mass_total: 'float', *, lo: 'float' = 0.2, hi: 'float' = 0.8) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import granular; granular.hopper_discharge_rate(mass_below, times, mass_total: 'float', *, lo: 'float' = 0.2, hi: 'float' = 0.8) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("hopper_discharge_rate"))

使い方

底板より下の質量の列 m(t) から排出率 [kg/s] —— 全質量の lo〜hi の帯だけを直線で当てる(立ち上がりと 止まり際を除く; Beverloo の定常流の仮定)。返り: rate, n_frames(帯のコマ数), t_range, rms [kg]。 Raises ValueError: 帯に 3 コマ未満(排出が速すぎてコマが無い —— 黙って 2 点の傾きを返さない)/ 時刻が単調でない。

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_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.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(granular)

heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · dispense_mass_from_video · spoon_tilt_critical

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Provenance: granular.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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