fullseye

particle_size_dx — DRIVE grind op

• データ種: table × scalar → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.particle_size_dx(psd: 'dict', q: 'float' = 50.0, convention: 'str' = 'log_edges') -> 'float'、台帳から引くなら opsdrive.get("particle_size_dx"))

使い方

体積累積 q % の径 Dq [µm] (D10 / D50 / D90 は q = 10 / 50 / 90)。

convention:

• "log_edges"(既定、装置のヘッダの Dx (50) と一致): 端 i の累積に対して log(径) を線形補間。
• "linear_edges": 端の累積に対して径そのものを線形補間(区間内の体積が径について一様、の仮定)。
• "lower_cumsum": 公開の解析コードの学習の段の定義 np.interp(q/100, cumsum(v), edges)(累積を区間の下の端に置く)。 1 区間分小さく出る(この装置で −11.9 %)。比較のために再現しているだけで、推奨しない。

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_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

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

同カテゴリ(grind)

particle_size_read · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare · ae_read_csv

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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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