INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
r La suite 189 de sortie de balayage et la suite de masque de balayage 191 (et leurs tables de liaisons respectives) sont traitées de la même manière que la suite introduite par balayage (et la table de liaisons). Comme cela est représenté sur la Figure 7, cela signifie que lors du test 0 de la suite de sortie de balayage, le contrôleur de la suite de sortie de balayage et le contrôleur de suites de masques de balayage transmettent des données fictives comme cela est spécifié par les blocs de départ dans la ligne 1 de leurs tables de liaisons respectives ; ceci est nécessaire étant donné qu'aucune donnée dans la chaîne de balayage n'a encore été traitée. En outre, dans la forme de réalisation de la Figure 5, tous les états de la chaîne de balayage remplie par un segment de données introduites par balayage sont testés ; par conséquent, le segment de données du masque de balayage pour chaque test a une longueur et un cadencement identiques à ceux du segment correspondant de données de sortie de balayage. D'autres formes de mise en oeuvre peuvent chercher à tester uniquement un sous-ensemble d'états dans un module de dispositif DUT ; ceci est obtenu au moyen d'un segment de données de masque de balayage ayant une longueur et un cadencement appropriés. De façon typique, le segment de données de masque de balayage est une séquence de uns logiques (des données de segments qui ne sont pas des données de segments de masque de balayage sont des zéros logiques) pour indiquer qu'une séquence d'adaptation de bits traités de la chaîne de balayage (états) doivent être testés au moyen d'une adaptation d'un segment de données de sortie de balayage lors d'une itération particulière du test de balayage. Le cadencement et la longueur de segments de données de masque de balayage dépendent du dispositif DUT, et de façon typique sont créés par un ordinateur à usage général comportant un logiciel d'application spécialisé ; il est téléchargé ultérieurement dans la mémoire de balayages de l'appareil effectuant le test avant l'exécution d'un test. Le logiciel d'application de programmation pour le calcul de valeurs de la longueur de bloc conformément aux organigrammes représentés sur les Figures 5 et 6 est exécuté conformément à des techniques classiques de programmation.
En résumé, comme cela est représenté sur la Figure 7, l'imbrication de suites de balayage est exécutée au moyen du cadencement de traitement de
r segments de données de balayage à l'aide de longueurs de blocs ; ceci conduit à des économies du point de vue temps de traitement, mémoire de balayage et finalement coût du test.
La présente description n'est censée limiter en aucune manière la présente invention.
LÉGENDES DES FIGURES FIGURE 1 1. Séquenceur global 3. Module de suite de balayages 5A, 5B, 5C, 5N. Séquenceur local 7. Bus de transmission de données de l'unité centrale CPU FIGURE 2 : 15A, 15B, 15C, 15D. Tampon de données 11. Mémoire de balayages 9. Contrôleur de la mémoire de balayages 13. Mémoire de tables de liaisons 14. Tampon de données 7. Bus de transmission de données de l'unité centrale CPU 17. Contrôleur de suite (entrée par balayage) 19. Contrôleur de suite (sortie de balayage) 21. Contrôleur de suite (masque de balayage) FIGURE 3 : 31. Table de liaisons introduite par balayage 33. Table de liaisons de sortie de balayage 35. Table de liaisons de masques de balayage 11. Mémoire de balayage a. Adresse du début de segment b. Longueur de segment c. Longueur du bloc de départ d. Longueur du bloc d'extrémité e. Adresse FIGURE 4 : a. Données introduites par balayage b. Données de sortie de balayage
FIGURE 5 I 125. La longueur suivante de données introduites par balayage est-elle inférieure à la longueur actuelle de données de sortie de balayage ? 127. La longueur actuelle du bloc d'extrémité introduit par balayage est égale à zéro.
teurs 14, 18 de façon à répondre au moins en partie, aux conditions relatives à la fonction de lumière de stationnement quant à l'intensité
d'éclairage et la visibilité dans différentes directions.
Dans une variante de réalisation de l'élément guide de lumière 30, comme le montre la figure 4, celui-ci comporte en plus de la surface de sortie de lumière 40, une autre surface de sortie de lumière 48. Cette autre surface de sortie 48 de l'élément guide de lumière 30 est dirigée dans la direction de sortie de la lumière 13 du projecteur; une partie de la lumière déployée dans le guide de lumière 30 sort par cette
sortie; cette lumière n'arrive pas sur le prisme 42 qui se trouve en des-
sous de l'autre surface de sortie de lumière 48. Par cette autre surface de sortie de lumière 48 de l'élément guide de lumière 30, la lumière se déploie directement dans la direction de sortie 13 sans rencontrer l'un des réflecteurs 14, 18. Cette autre surface de sortie de lumière 48 de l'élément guide de lumière 30 peut être perpendiculaire à la direction
longitudinale de l'élément guide de lumière 30 de sorte que cette lu-
mière sortira pratiquement sans être déviée. Cette autre surface de sor-
tie de lumière 48 peut également être inclinée pour former un prisme et réfracter la lumière émise. La lumière sortant de cet autre orifice de sortie de lumière 48 de l'élément guide de lumière 30 peut, pour remplir les conditions concernant la fonction de feux de stationnement, telles
que l'intensité d'éclairement et la visibilité, participer en plus à la lu-
mière sortant par l'orifice de sortie de lumière 40 et réfléchie par au moins l'un des réflecteurs 14, 18. L'autre surface de sortie de lumière 48 de l'élément guide de lumière 30 peut comporter des profils optiques
pour dévier et/ou diffracter la lumière émise.
La figure 5 montre le projecteur avec un élément guide de lumière 130 correspondant à un second exemple de réalisation; la construction est pour l'essentiel identique à celle du premier exemple de réalisation. L'élément guide de lumière 130 comporte à son extrémité avant un prisme 42 à travers lequel la lumière qui se déploie dans l'élément guide de lumière 130 est dirigée vers la surface de sortie de lumière 40. L'élément guide de lumière 130 comporte en outre à son extrémité avant, un autre prisme 150 placé au-dessus du prisme 42 et qui est muni d'une surface de miroir. Une partie de la lumière réfléchie par le prisme 42 sort de l'élément guide de lumière 130 par la surface de sortie de lumière 40. Une autre partie de la lumière réfléchie par le prisme 42 arrive sur l'autre prisme 150 qui la dirige vers la surface de sortie de lumière 152 de l'élément guide de lumière 130 à travers lequel l'élément sort dans la direction de sortie de la lumière 13. Du fait de cet
autre prisme 150, dans un projecteur selon le second exemple de réali-
sation, aucune lumière de l'élément guide de lumière 30 arrive sur la vitre de couverture 12 sans avoir été préalablement réfléchie par au moins l'un des réflecteurs 14, 18. L'élément guide de lumière 130 peut en outre avoir une autre surface de sortie de lumière 48 tournée dans la
direction de sortie de lumière 13, et par laquelle la lumière sort égale-
ment. La figure 6 montre un troisième exemple de réalisation d'un projecteur avec un élément guide de lumière 30. Dans cet exemple, la construction correspond pratiquement à celle du premier et du se- cond exemple. Dans le chemin du faisceau la lumière entrant par la surface d'incidence 32 de l'élément guide de lumière 30 on a prévu un filtre en couleur 60. Ce filtre teinte la couleur arrivant dans l'élément guide de lumière 30 pour qu'au moins l'un des réflecteurs 14, 18 soit éclairé avec de la lumière teintée. Le filtre en couleur 60 peut être une feuille qui recouvre la surface d'incidence de lumière 32 de l'élément guide de lumière 30. La lumière qui sort de l'autre surface de sortie de lumière 48 et/ou de la surface de sortie de lumière 152 de l'élément guide de lumière 30 ou 130, est teintée de manière correspondante. Si le filtre de couleur 60 est de couleur orange, pour une intensité d'éclairage suffisante, la surface de sortie de lumière 48 et/ou la surface
- Chauffage de 1800 à 2000 C, à une vitesse de 600 C/h, sous argon.
- Maintien à 2000 C, sous argon, pendant 1 heure.
Après obtention des fibres céramisées, on détermine le diamètre des fibres, leur contrainte à la rupture #R (en MPa) et leur module d'Young E (en GPa) de la manière suivante.
On détermine la contrainte à rupture aR sur une cinquantaine de monofilaments en longueur d'éprouvette de 1 cm. Les tests de rupture sont analysés par le modèle de Weibull où les contraintes à rupture sont déterminées pour une probabilité de rupture égale à 0,5. On définit une valeur moyenne de la distribution des allongements à la rupture (#R) et à
partir de cette valeur, on calcule la valeur médiane de la distribution des contraintes à rupture (#R) à une probabilité de survie de 0,5. On peut alors en déduire le module d'Young ou d'élasticité E.
Les conditions de filage et de céramisation ainsi que les résultats obtenus sont donnés dans les tableaux 2 à 4.
On remarque ainsi que les fibres de nitrure de bore obtenues ont des modules E très élevés allant de 150 à 244 GPa et des contraintes à la rupture #R également très élevées.
Ainsi, l'utilisation selon l'invention du polymère, obtenu à partir du [2,4-bis(monométhylamino)- 6-diméthylamino]-borazine permet d'atteindre des résultats très intéressants et d'obtenir des fibres de nitrure de bore à performances élevées.
Exemple 18 : Préparation de fibres de nitrure de bore à partir du [2,4-bis(diméthylamino)-6-monométhylamino]borazine. a) synthèse du monomère On obtient celui-ci de la même façon que le monomère de l'exemple 1, mais en ajoutant, pour un équivalent de TCB, deux équivalents de diméthylamine puis, après réaction, un seul équivalent de monométhylamine. Le monomère est caractérisé par RMN multi-noyaux, infrarouge et chromatographie par perméation de gel.
b) polymérisation On réalise la polymérisation thermique du monomère en opérant dans les conditions suivantes : - 50 C - 1h00 (sous argon), - 80 C - 1h00 (sous argon), - 130 C - lh30 (sous argon), - 160 C - 13h00 (sous argon), - 175 C - 4h00 (sous argon), - 180 C - 4hOO (sous argon), et - 185 C - 2h00 (sous argon).
On obtient ainsi un degré d'avancement de 22 %. La température de transition vitreuse du polymère est de l'ordre de 50 C.
La masse moléculaire moyenne en poids est de 500 g/mol c) filage et céramisation.
On réalise le filage du polymère comme dans les exemples 1 à 17 en opérant dans les conditions suivantes : Tfilage................................................. 119 C Vitesse du piston............. 0,8à 1 mm/min Vitesse de bobinage....... 1,5 tr/s Les fibres crues ont un diamètre de 21 um.
On procède ensuite à la céramisation des fibres en utilisant la céramisation A. On obtient ainsi des fibres céramisées de 14,8 m de diamètre, présentant les caractéristiques mécaniques suivantes : #R : 512 MPa E = 67 GPa
Références citées [1] : R. T. PAINE et al, Chem. Rev., 90,1990, pp. 73- 91.
[2] : C. K. Narula et al dans Chem. Mater, 2,1990, pp. 384-389.
Il est préférable d'avoir une approche unifiée probabiliste et temporelle du risque. Ainsi, l'art antérieur utilise la méthode dite Value at Risk (VaR) comme indicateur de risque d'un système financier soumis à un environnement aléatoire de marché. Pour un actif financier (ou un portefeuille financier), la VaR est un montant tel que la perte encourue sur cet actif (ou ce portefeuille) durant un certain intervalle de temps ne dépassera VaR qu'avec une probabilité de niveau (faible) donné. Le calcul de la VaR nécessite la connaissance de la loi de probabilité de la perte subie (indicateur numérique de rendement). Le problème fondamental des processus statistiques/probabilistes d'analyse de risque (et notamment des processus de calcul de la VaR) est donc de prévoir la distribution de loi de probabilité de la distribution statistique des variations d'un indicateur numérique de rendement (perte dans le cas de la VaR).
Les processus statistiques/probabilistes d'estimation statistique de loi de probabilité de la distribution des variations d'un indicateur numérique de rendement d'un système sont principalement de deux types - Ceux, que nous appellerons par la suite par simulation , # qui procèdent par génération d'une multitude d'échantillons statistiques multi-variés (de n-uplets) de description de valeurs probables conjointes des variables d'état (paramètres de risques), # qui aboutissent à la description de l'histogramme point par point de la structure de la loi de probabilité de la distribution statistique des variations de l'indicateur numérique de rendement du système, (c'est-à-dire dans son intégralité), # et qui permettent notamment de calculer la VaR de manière générale, sans hypothèse préalable sur la loi de probabilité de cette distribution statistique des variations de l'indicateur numérique de rendement ; - Par opposition à ceux, que nous appellerons par la suite analytiques (et que l'on pourrait également qualifier de paramétriques, normatifs ou synthétiques,...), # qui ne fournissent que quelques paramètres (en nombre fixé) descriptifs de la loi de probabilité de la distribution statistique des variations de l'indicateur numérique de rendement du système, # qui imposent une forme particulière au modèle d'évaluation de l'indicateur numérique de rendement du système en fonction des variables d'état (paramètres de risques), (notamment une hypothèse de linéarité, quadraticité, etc.), # et qui aboutissent à des hypothèses limitatives de description paramétrique spécifique de la loi de probabilité de la distribution statistique des variations de l'indicateur numérique de rendement. Ainsi, l'art antérieur connaît principalement quatre méthodes classiques d'estimation de la VaR (et plus généralement d'estimation statistique de loi de probabilité de la distribution statistique des variations d'un indicateur numérique de rendement d'un système soumis à un environnement aléatoire) - deux méthodes statistiques/probabilistes analytiques # la technique delta normal ou technique de la matrice des variance-covariance estimées , qui suppose le rendement linéaire ; # la technique delta-gamma , qui tient compte d'un terme quadratique dans le calcul du rendement du système ; - et deux méthodes de type statistique/probabiliste par simulation # la technique de simulation de Monte-Carlo ; # la technique de l'analyse historique.
L'invention se rapporte exclusivement aux domaines techniques des procédés de type statistiques / probabilistes par simulation .
Pour le calcul de la VaR d'un portefeuille financier, les entrées sont classiquement - les modèles mathématiques d'évaluation de prix des différents actifs, ex # le modèle de prix par combinaison linéaire de variation du prix d'un actif en fonction des variations des facteurs de risque (tel que le modèle à indice simple de Sharpe pour les actions, qui postule que la variation du prix d'une action est une fonction du premier degré de la variation d'un indice général du marché), # les modèles de prix non linéaire, tel que le modèle en développement de Taylor indépendant du temps, # et les modèles de prix fonction du temps, notamment du type modèle aléatoire stationnaire, tel que le modèle de Black et Sholes pour l'évaluation des options ; - et les historiques, c'est-à-dire les observations des prix des différents actifs pour un certain nombre de périodes passées.
La méthode delta normal (ou linéaire) dite de la matrice des variances-covariances estimées est celle qui a été proposée et développée par JP Morgan, avec son système RiskMetrix T#'1. Elle consiste en trois étapes - le relevé des facteurs de risque élémentaires en lesquels les actifs financiers du portefeuille peuvent être décomposés, - la répartition des flux financiers associés à ces facteurs de risque élémentaires en flux agrégés correspondant à des échéances standards, - le calcul effectif de la VaR.
Cette méthode fait les hypothèses théoriques spécifiques limitatives suivantes - les facteurs de risque liés à chaque actif obéissent à une loi normale, - la performance des actifs dépend linéairement des facteurs de risque, - et par voie de conséquence la performance globale du portefeuille dépend linéairement des facteurs de risque.
Le calcul de la VaR s'effectue alors à partir de la matrice M dite de variance-covariance , de dimension nxn dans le cas de n facteurs de risque, et constituée à partir des nx(rt+t)/2 variances et covariances des variations des facteurs de risque, calculées sur la base d'un historique passé. Si l'on appelle A;(`-' ") les sensibilités du portefeuille sur les différents facteurs de risque (X = X;('' -la VaR est donnée par la formule où z est le quantile de la distribution normale réduite pour la valeur de l'intervalle de confiance de la VaR retenue. En sorte que, selon la méthode de la matrice de variance- covariance, on calcule la structure du risque, dans un environnement à il facteurs de risques, en générant un ensemble de n' paramètres fixes de la matrice de variance-covariance, descriptifs des variances et covariances des variations des facteurs de risque. C'est en ce sens que la méthode de la matrice des variances-covariances est une méthode statistique/probabiliste analytique. L'hypothèse de linéarité retenue nécessite pour être mise en oeuvre des hypothèses strictes sur les sensibilités du portefeuille, la rendant inapplicable pour des portefeuilles incluant des risques dits gamma ou de convexité .
La méthode dite delta-gamma est une forme plus élaborée de la méthode de la matrice des variance-covariance. Elle abandonne l'hypothèse de linéarité au profit d'une hypothèse quadratique. Elle incorpore un second ordre de sensibilité dans les analyses. Elle nécessite la mise en oeuvre de calculs mathématiques sophistiqués. Malgré sa supériorité vis-à-vis de la méthode delta normal , la méthode delta-gamma est inadaptée dans le cas général, notamment pour évaluer le risque de portefeuilles incluant des options arrivant à maturité ou des dérivés exotiques tels que des options knock-out .
Au contraire, selon la méthode de simulation de Monte-Carlo, prônée notamment par Bankers Trust, avec son système RaRoc 2020 Tm: - On fait le choix d'une famille de modèles d'évaluation pour les différents facteurs de risque ou les actifs du portefeuille, justifiés à partir d'observations historiques.
- A partir des historiques des actifs en présence et des facteurs de risque, on estime la distribution des différents facteurs de risque, ainsi que des paramètres qui lui sont associés : moyennes et matrice de variance-covariance..., # ainsi que les relations liant les prix des actifs et les facteurs de risque.
- Pour l'ensemble des différents facteurs de risque et sur la base des modèles probabilistes retenus et des paramètres de distribution déterminés, on émet grâce à un générateur pseudo-aléatoire, un grand nombre (quelques centaines à quelques milliers) d'échantillons pseudo-aléatoires extraits d'une distribution estimée des variations probables futures des facteurs de risque.
- On introduit les valeurs des échantillons de chacune de ces simulations dans les relations de comportement des actifs en fonction des facteurs communs de risque.
- On reconstitue pour chacun des échantillons de simulation la valeur correspondante du portefeuille.
- On construit l'histogramme global de loi de probabilité de la distribution statistique des variations de valeur du portefeuille, sans hypothèse préalable sur cette dernière.
C'est en ce sens que la méthode de simulation de Monte-Carlo est une méthode statistique/probabiliste par simulation.
La méthode d'analyse historique, prônée notamment par Chase Manhattan, avec les systèmes Charisma Tm et Risk$ Tm est une simplification de la méthode Monte-Carlo. Selon cette méthode d'analyse historique, on émet la multitude d'échantillons des variations probables futures des facteurs de risque directement à partir de l'historique du marché. A titre d'exemple, la VaR historique à un jour d'un portefeuille peut être estimée à partir de cent échantillons de scénarios de la manière suivante - On collecte les valeurs reconstituées des facteurs de risque à partir de l'historique du marché sur les cent derniers jours de cotation.
(10) Le polymère de diammonium quaternaire contenant des motifs récurrents répondant à la formule : formule (VII) dans laquelle : R10, R11, R12 et R13, identiques ou différents, représentent des radicaux aliphatiques, alicycliques, ou arylaliphatiques contenant de 1 à 20 atomes de carbone ou des radicaux hydroxyalkylaliphatiques inférieurs, ou bien R10, R11, R12 et R13, ensemble ou séparément, constituent avec les atomes d'azote auxquels ils sont rattachés des hétérocycles contenant éventuellement un second hétéroatome autre que l'azote ou bien R10, R11, R12 et R13 représentent un radical alkyle en C1-C6 linéaire ou ramifié substitué par un groupement nitnle, ester, acyle, amide ou -CO-O- R14-D ou-CO-NH- R14-D où R14 est un alkylène et D un groupement ammonium quaternaire ; A1 et B1 représentent des groupements polyméthyléniques contenant de 2 à 20 atomes de carbone pouvant être linéaires ou ramifiés, saturés ou insaturés, et pouvant contenir, liés à ou intercalés dans la chaîne principale, un ou plusieurs cycles aromatiques, ou un ou plusieurs atomes d'oxygène, de soufre ou des groupements sulfoxyde, sulfone, disulfure, amino, alkylamino, hydroxyle, ammonium quaternaire, uréido, amide ou ester, et X- désigne un anion dérivé d'un acide minéral ou organique; A1, R10 et R12 peuvent former avec les deux atomes d'azote auxquels ils sont rattachés un cycle pipérazinique ; en outre si A1 désigne un radical alkylène ou hydroxyalkylène linéaire ou ramifié, saturé ou insaturé, B1 peut également désigner un groupement-(CH2)n-CO-D-OC-(CH2)n- dans lequel D désigne :
a) un reste de glycol de formule : -O-Z-O-, où Z désigne un radical hydrocarboné linéaire ou ramifié ou un groupement répondant à l'une des formules suivantes : -(CH2-CH2-O)x-CH2-CH2- -[CH2-CH(CH3)-O]y-CH2-CH(CH3)- où x et y désignent un nombre entier de 1 à 4, représentant un degré de polymérisation défini et unique ou un nombre quelconque de 1 à 4 représentant un degré de polymérisation moyen ; b) un reste de diamine bis-secondaire tel qu'un dérivé de pipérazine ; c) un reste de diamine bis-primaire de formule : -NH-Y-NH-, où Y désigne un radical hydrocarboné linéaire ou ramifié, ou bien le radical bivalent -CH2-CH2-S-S-CH2-CH2- ; d) un groupement uréylène de formule : -NH-CO-NH- .
Des polymères de ce type sont notamment décnts dans les brevets français 2. 320.330, 2. 270.846, 2. 316.271, 2. 336.434 et 2. 413.907 et les brevets US 2. 273.780, 2.375.853, 2. 388.614, 2. 454.547, 3. 206.462, 2.261.002, 2.271.378, 3. 874.870, 4. 001.432, 3. 929.990, 3. 966.904, 4. 005.193, 4. 025.617, 4. 025.627, 4. 025.653, 4. 026.945 et 4.027.020.
(11) Les polymères de polyammonium quaternaire constitués de motifs récurrents de formule (IX) : dans laquelle p désigne un nombre entier variant de 1 à 6 environ, D peut être nul ou peut représenter un groupement-(CH2)r -CO- dans lequel r désigne un nombre égal à 4 ou à 7, X- est un anion ; De tels polymères peuvent être préparés selon les procédés décrits dans les brevets U.S.A. n 4 157 388,4 390 689, 4 702 906, 4 719 282. Ils sont notamment décrits dans la demande de brevet EP-A-122 324.
(14) Les polymères réticulés de sels de méthacryloyloxyalkyl(C1-C4) trialkyl(C1- C4)ammonium tels que les polymères obtenus par homopolymérisation du diméthylaminoéthylméthacrylate quaternisé par le chlorure de méthyle, ou par copolymérisation de l'acrylamide avec le diméthylaminoéthylméthacrylate quaternisé par le chlorure de méthyle, l'homo ou la copolymérisation étant suivie d'une réticulation par un composé à insaturation oléfinique, en particulier le méthylène bis acrylamide. On peut plus particulièrement utiliser un copolymère réticulé acrylamide/chlorure de méthacryloyloxyéthyl triméthylammonium (20/80