INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La montre une première configuration possible, où la zone de scellage 7 entoure le moyen d’écoulement 5. Dans ce cas, les deux languettes 2b, 3b définissent un logement 6 hermétique dans lequel se trouve le moyen d’écoulement 5.
Ce logement 6 est délimité par la plage de scellage 7, ainsi qu’une portion de la plage de soudage 9. Le moyen d’écoulement 5 est entièrement protégé de l’environnement extérieur et d’éventuels contaminants qui pourraient venir se déposer dessus.
La surévaluation est pénalisante pour l’abonné, alors que la sous-évaluation est pénalisante pour le distributeur d’énergie (en particulier lorsqu’un grand nombre de compteurs subissent une telle dérive).
La dérive de la précision métrologique est très difficile à détecter lorsqu’elle est lente et que les mesures produites demeurent crédibles bien qu’erronées.
Comme il serait très compliqué et très onéreux de faire intervenir des opérateurs régulièrement et systématiquement pour vérifier la précision métrologique de tous les compteurs électriques, on tente de développer des compteurs capables de vérifier de manière autonome leur précision. Les compteurs évaluent l’erreur de précision métrologique et, lorsque celle-ci ne se trouve pas dans la plage de précision requise, produisent et émettent un message d’alarme à destination (par exemple) du Système d’Information (SI) du distributeur d’énergie.
On connaît ainsi des compteurs équipés d’un circuit de mesure dont la fonction primaire est de mesurer l’énergie consommée par une installation, et qui réalise également une automesure de vérification métrologique. Le circuit de mesure intègre un générateur de courant pour injecter un courant de test en amont du compteur.
Cette solution ne fonctionne que pour de faibles courants de phase. Par ailleurs, le courant de test est en général injecté à une fréquence différente de la fréquence du réseau de distribution, ce qui nécessite un filtrage pour séparer l’énergie normalement reçue par le compteur de l’énergie injectée. Cette solution est donc à la fois complexe à concevoir et relativement onéreuse.
L’invention a pour objet une solution permettant à un compteur électrique d’estimer sa propre erreur de mesure de manière fiable, simple et peu coûteuse, et pouvant être mise en œuvre quel que soit le niveau du courant de phase.
En vue de la réalisation de ce but, on propose un compteur électrique agencé pour mesurer une énergie consommée fournie à une installation par un réseau de distribution comprenant une phase et un neutre, le compteur électrique comportant :
- un conducteur de phase et un conducteur de neutre agencés pour être reliés respectivement à la phase et au neutre ;
- un circuit de test comprenant un composant de test et un composant de connexion agencé pour placer sélectivement le composant de test dans une configuration de connexion, dans laquelle le composant de test est connecté au conducteur de phase et au conducteur de neutre parallèlement à l’installation, de manière à former une charge additionnelle, et une configuration de déconnexion, dans laquelle le composant de test est déconnecté du conducteur de phase et/ou du conducteur de neutre ;
- un composant de traitement agencé pour piloter le composant de connexion de sorte que celui-ci place le composant de test dans la configuration de connexion pendant une durée de test prédéterminée, pour mesurer un surplus d’énergie consommé pendant la durée de test prédéterminée et dû à la charge additionnelle, et pour estimer une erreur de mesure du compteur électrique à partir du surplus d’énergie.
L’évaluation de l’erreur de mesure, réalisée par le compteur électrique selon l’invention, consiste à dériver un courant interne au compteur électrique par l’ajout temporisé d’une charge interne contrôlable.
Le compteur électrique selon l’invention évalue donc sa propre erreur de mesure sans utiliser de générateur de courant, et sans utiliser de filtrage complexe. Le circuit de test est simple à mettre en œuvre et peu coûteux.
L’évaluation de l’erreur de mesure est très précise et très fiable (sans faux positifs), et peut être mise en œuvre quel que soit le niveau du courant de phase.
L’invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit de modes de mise en œuvre particuliers non limitatifs de l’invention.
Lorsque la fabrication est réalisée à chaud, on intègre l’outil 8 et le moule 14 dans le four 41, comme représenté sur la , et au moins l’étape de formage E2 est réalisée à chaud, c’est-à-dire à la température générée par le four 41.
Dans une première variante, seule la plaque 12 est intégrée dans le four, l’outil 8 et le four 14 étant laissés à température ambiante. Dans ce cas, la plaque 12 est tout d’abord chauffée dans le four, puis positionnée dans le moule 14 afin d’être déformée.
Dans une seconde variante, il est envisagé d’utiliser un moule 14 chauffant.
De préférence, à la fois l’étape de déformation E1 et l’étape de formage E2 sont réalisées à chaud.
Le dispositif 1 et le procédé P, tels que décrits ci-dessus, qui permettent de fabriquer des pièces monobloc par déplacement et déformation de matière, présentent de nombreux avantages.
En particulier, grâce à la génération d’une plaque 12 arrondie (à l’aide de l’outil 8), qui est soumise à un formage dans le moule 14, et grâce à l’agencement du moule 14 à la périphérie de l’outil 8, ce qui permet de prévoir des modes de réalisation différents adaptés aux pièces à fabriquer, le dispositif 1 et le procédé P permettent de fabriquer des pièces 2 de tailles et/ou de formes variées, en particulier des pièces annulaires, des pièces rectilignes, ou des pièces courbes, en particulier en arc de cercle.
Ils permettent notamment de fabriquer des pièces de très grandes tailles et/ou des pièces profondes, c’est-à-dire avec des parois longitudinales 3 et 4 ( ) très longues. Il convient, pour ce faire, de prévoir une empreinte 15 présentant la forme requise et une plaque 12 de longueur suffisante.
Le dispositif 1 et le procédé P peuvent être utilisés pour fabriquer des pièces en différents matériaux, notamment métalliques, et en particulier en alliage de titane ou en alliage d’aluminium.
De plus, notamment en raison de l’agencement du moule 14 à la périphérie de l’outil 8, on obtient une répartition équilibrée des contraintes internes dans le dispositif 1.
En outre, dans un mode de réalisation préféré, utilisant un moule de forme appropriée, le dispositif 1 permet de fabriquer, lors d’une seule mise en œuvre du procédé P, simultanément deux pièces 2 telles que celles représentées sur la .
Procédé et dispositif de fabrication de pièce à partir d’un coussin en matériau déformable, en particulier pour un bord d’un élément d’un aéronef. La présente invention concerne un procédé et un dispositif de fabrication de pièces en matériau déformable, en particulier pour un bord d’un élément d’un aéronef.
ETAT DE LA TECHNIQUE Bien que non exclusivement, la présente invention s’applique plus particulièrement à la fabrication d’une pièce destinée à tout type de bord, notamment un bord d’attaque, d’un élément en particulier d’un aéronef et notamment d’un avion de transport. Il peut s’agir en particulier d’un élément aérodynamique, c’est-à-dire d’un élément dont la forme permet d’optimiser l’écoulement d’air à sa surface, tel qu’une entrée d’air ou une aile.
Généralement, de telles pièces sont réalisées en alliage d’aluminium par des méthodes de fabrication par déformation plastique. Ces pièces peuvent présenter des formes complexes, par exemple des formes non développables, ce qui les rend difficiles à fabriquer par des méthodes usuelles. Cela nécessite notamment des outils spéciaux et plusieurs étapes successives incluant des traitements thermiques. La fabrication de telles pièces est donc longue et coûteuse.
De plus, il existe actuellement une grande disparité dans les méthodes de fabrication de ce type de pièces, ce qui peut se traduire par des différences dans les caractéristiques mécaniques des pièces. En particulier, les pièces ne sont pas toujours monobloc, mais elles sont souvent réalisées par un assemblage de plusieurs éléments, ce qui suppose une fabrication longue et coûteuse.
En outre, les méthodes de fabrication usuelles ne permettent pas de réaliser ce type de pièces dans des matériaux variés, en particulier en titane qui présente un grand intérêt dans le domaine aéronautique.
Selon un développement, dans une étape, on détermine les coins du second réseau de coordonnées en se fondant sur les coins du premier réseau de coordonnées et de la loi de transformation inverse. Dans une autre étape on applique un procédé d’interpolation pour obtenir la position relative des origines par rapport aux coins d’une maille de grille englobant l’origine pour la seconde grille de coordonnées, avec une position relative des positions respectives d’un champ de vecteurs de flux optique non distordu aux coins de la maille de la première grille de coordonnées et entourant la position du pixel respectif.
En d’autres termes, les positions des origines et/ou des extrémités des vecteurs de flux qui sont entre les coins de la grille de coordonnées, c’est-à-dire qui se situent dans une maille, peuvent être déterminés de façon exacte à l’aide des positions de coins voisins ou proches de la maille respective et qui sont interpolées dans la grille de coordonnées correspondante.
Selon un développement, le premier procédé d’interpolation détermine la position respective des origines par rapport aux coins de la seconde grille de coordonnées à l’aide d’une interpolation bilinéaire et/ou d’une interpolation bicubique fondée sur la position relative des positions de pixel respectives du champ de vecteurs de flux optique non distordu par rapport aux coins de la première grille de coordonnées.
Si la largeur de la maille correspondante et/ou sa longueur correspondante sont des puissances de 2, on peut identifier la position E, y compris la maille de la grille avec des moyens réduits pour un simple décalage vers la droite du motif de bit des coordonnées de E pour trouver les coordonnées horizontales T et verticales T de la maille avec les coordonnées (X t , Y t ).
De façon avantageuse, par des étapes de procédé avec des interpolations qui concernent un vecteur de flux on détermine précisément toute position et ainsi on détermine efficacement le champ de vecteurs de flux optique non distordu, en particulier, par rapport à un circuit utilisé pour déterminer. Cela signifie que seulement, de façon partielle, notamment par la première grille de coordonnées et/ou la seconde grille de coordonnées, on résout exactement la partie détectée des positions de pixels des champs de vecteurs de flux concernés et on interpole les positions intermédiaires dans chaque grille de coordonnées avec des points d’intersection de grilles voisines qui sont transformées comme décrit ci-dessus.
En outre, de façon avantageuse, l’interpolation réduit la complexité du calcul car les positions intermédiaires sont approchées d’une manière simple à déterminer comme, par exemple, par un procédé bilinéaire et/ou bicubique, par comparaison avec une détermination valable de manière générale par la loi de transformation qui se définit, par exemple, par un modèle géométrique Brown-Conrady. Une telle interpolation peut s’appliquer à la fois pour déterminer l’origine des vecteurs de flux distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu et aussi pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux non distordus du champ de vecteurs de flux optique non distordu.
Par ce procédé de correction d’un champ de vecteurs de flux optique distordu on peut enregistrer l’association des positions de coins de la première grille de coordonnées par rapport à la seconde grille de coordonnées sous la forme d’informations de commande pour éviter les calculs compliqués de la transformation inverse. Ces transformations de commande ont une liste de points associés sur une trame et qui peuvent définir les positions des coins de la maille de grille respective dans la seconde grille de coordonnées du champ de vecteurs de flux optique distordu. La liste correspondante des positions des coins pour la première grille de coordonnées n’a pas à être mémorisée de façon explicite car la régularité permet une reconstruction implicite des positions des coins de la maille de grille dans la première grille de coordonnées.
Selon un développement, les origines des vecteurs de flux correspondant, respectif, se déterminent à l’aide des positions respectives des origines les plus proches des vecteurs de flux distordus du champ de vecteurs de flux optique distordu.
De manière avantageuse, cette détermination, identifie l’origine d’un vecteur de flux, distordu, même si les positions déterminées de l’origine correspondante présentent une composante fractionnelle pour chaque vecteur de flux distordu correspondant.
Selon un développement, les extrémités des vecteurs de flux correspondants se déterminent en faisant la moyenne de vecteurs de flux distordus, considérés comme valables et dont les origines sont le plus près des origines respectives. En particulier, la moyenne de vecteurs de flux distordus, voisins peut se faire sous la forme d’une moyenne pondérée, notamment d’une position relative des origines respectives.
De manière avantageuse, en se fondant sur la moyenne, si les positions déterminées X P et Y P de l’origine d’un vecteur de flux, distordu, respectif, correspondant ont une composante fractionnelle, on détermine un point de pied d’un vecteur de flux distordu, valable et/ou on améliore la détermination du champ de vecteurs de flux corrigé.
Un développement propose qu’un vecteur de flux respectif est valable, si une valeur de validité associée à ce vecteur de flux respectif par sa génération de vecteur de flux est fixée comme valable et/ou si un indice de qualité primaire, associé à ce vecteur de flux a une valeur maximale parmi les indices de qualité primaire des origines les plus proches des positions des origines de respectives des vecteurs de flux distordus. Ainsi, à chaque position de pixel respective du champ de vecteurs de flux optique distordu, on associe une valeur de validité booléenne. Cette valeur de validité booléenne peut indiquer si à une position de pixel respective, lors de la détermination du champ de vecteurs de flux optique distordu, on a pu déterminer avec succès un vecteur de flux distordu. A chaque vecteur de flux optique, distordu et/ou corrigé, on peut en plus de la valeur de validité booléenne, associer d’autres informations de qualité. Les informations de qualité peuvent être générées avec des valeurs de mesures qualitatives et/ou quantitatives obtenues lorsqu’on détermine le champ de vecteurs de flux optique distordu, fournissant des grandeurs caractéristiques permettant d’indiquer la robustesse de la détermination des vecteurs de flux concernés.
Les informations de qualité peuvent avoir à la fois des informations de qualité, primaires, simples et aussi une ou plusieurs informations secondaires de qualité.
Les informations de qualité peuvent être utilisées dans le présent procédé pour déterminer un vecteur de flux distordu correspondant, dont l’extrémité est transformée pour déterminer le champ de vecteurs de flux non distordu. Avec la valeur de validité booléenne et/ou les informations de qualité, on peut améliorer la détermination du champ de vecteurs de flux optique non distordu et/ou la rendre plus robuste.
En se fondant notamment sur quatre des positions d’origine, transformées, des vecteurs de flux distordus les plus proches de la valeur de validité booléenne et/ou de l’indice primaire de qualité, on améliore la détermination d’un vecteur de flux distordu correspondant, respectif, pour améliorer les informations déduites du champ de vecteurs de flux optique corrigés et éviter ainsi une décision erronée, ce qui, dans le contexte particulier de l’automatisation d’un véhicule, peut avoir des conséquences graves.
Selon le procédé, on ne sélectionnera comme valables que de tels vecteurs de flux, corrigés, dont les origines sont situées à des positions auxquelles a été associée une valeur de validité booléenne valable et/ou un indice primaire de qualité valable. Des vecteurs de flux distordus non valables sont rejetés pour déterminer les extrémités des vecteurs de flux distordus correspondants.
peut comprendre le constant -b utilisé dans la deuxième hypothèse.
peut comprendre les constants a/c utilisés dans la deuxième hypothèse.
En conclusion, la probabilité de perte de fonction du gène cible causée par le variant génétique cible (P(LoF | variant)) peut être calculer par la régression logistique de premier score caractéristique quantifié correspondant au degré d'intolérance du gène cible à la perte de fonction et de deuxième score caractéristique quantifié correspondant au degré de la pathogénicité du variant génétique cible.
Dans le contexte théorique ci-décrit, l’unité de prévision LoF (20) peut comprendre une unité de réglage des variables (210), un modèle log-linéaire (220) et un calculateur de probabilité LoF (230).
L’unité de réglage des variables (210) peut définir la probabilité de perte de fonction du gène cible causée par le variant génétique cible en une variable dépendante, la probabilité d’intolérance du gène cible à la perte de fonction (la première probabilité) en une première variable indépendante et la probabilité d’intolérance du variant génétique (la deuxième probabilité) en une deuxième variable indépendante.
Ici, la première probabilité peut comprendre le premier score caractéristique. En d’autres termes, la première probabilité peut être exprimée en utilisant le premier score caractéristique. La deuxième probabilité peut comprendre le deuxième score caractéristique. Autrement dit, la deuxième probabilité peut être exprimée en utilisant le deuxième score caractéristique.
Le modèle log-linéaire (220) peut comprendre un modèle log-linéaire modélisé par la régression logistique de la première fonction composée de variable dépendante, première variable indépendante et deuxième variable indépendante.
Selon un mode de réalisation, le modèle log-linéaire (220) peut comprendre l’équation suivante :
Le modèle log-linéaire (220) étant identique à ce qui a été décrit ci-dessus, une répétition de sa description détaillée est omise.
Le calculateur de probabilité LoF (230) peut calculer la probabilité de perte de fonction du gène cible causée par le variant génétique cible en substituant le premier score caractéristique et le deuxième score caractéristique à la variable indépendante du modèle log-linéaire (220).
L’unité de calcul du premier score caractéristique (30) peut calculer un premier score caractéristique quantifié au degré d'intolérance du gène cible à la perte de fonction.
Selon un mode de réalisation, le premier score caractéristique peut être calculé en utilisant des outils in silico (« in silico tool » en anglais) par simulation informatique. Dans le calcul du premier score en utilisant des outils in silico, on peut utiliser des algorithmes de quantification de la différence de l’écart entre le nombre de variants génétiques LoF théoriquement observable et le nombre réellement observé dans le génome d’individus en règle générale.
Par exemple, les algorithmes utilisés dans le calcul du premier score caractéristique peuvent comprendre au moins un parmi les algorithmes pLI et LOEUF.
L’unité de calcul du deuxième score caractéristique (40) peut calculer un deuxième score caractéristique quantifié correspondant au degré de la pathogénicité du variant génétique cible.
Selon un mode de réalisation, le deuxième score caractéristique peut être calculé en utilisant des outils in silico par simulation informatique. Dans le calcul du deuxième score en utilisant des outils in silico, on peut utiliser des algorithmes de quantification de la pathogénicité du variant.
Par exemple, les algorithmes utilisés dans le calcul du score caractéristique du variant peuvent comprendre au moins un parmi les algorithmes REVEL, SIFT, PrimateAI, DANN, PolyPhen, PolyPhen-2, 3CNET, MAPP, Logre, Mutation Assessor, Condel, GERP, CADD, MutationTaster, MutationTaster2, PROVEAN, PMuit, SNPeffect, fathmm, MSRV, Align-GVGD, Eigen, LRT, MetaLR, MetaSVM, MutPred, PANTHER, Parepro, phastCons, PhD-SNP, phyloP, PON-P, PON-P2, SiPhy, SNAP, SNPs&GO, VEST4, SNAP2, CAROL, PaPI, SInBaD, VAAST, CHASM, mCluster, nsSNPAnayzer, SAAPpred, HanSa, CanPredict, FIS ou encore BONGO.
τ j est par exemple l’écart-type des valeurs du coefficient régional de la région d’intérêt ROI j déterminées pour la cohorte de patients sains, ou de toute autre grandeur représentative de la dispersion des valeurs du coefficient régional déterminé pour la cohorte de patients sains pour la région d’intérêt ROI j . τ j peut éventuellement être différent pour chaque région d’intérêt ROI j . τ j peut éventuellement être égale à σ j ;
z s est un coefficient d’écartement minimal, par exemple compris entre 0,5 et 4, qui a pour utilité de définir une fraction de τ j à partir de laquelle l’altération est considérée comme significative. z s peut éventuellement être différent pour chaque région d’intérêt ROI j .
Il est par exemple possible de définir que l’altération est significative dans la région d’intérêt ROI j lorsque l’écart entre le coefficient régional C j et le coefficient régional de référence C j,ref est supérieur à deux fois l’écart-type calculé à partir des valeurs du coefficient régional obtenues pour la cohorte de patients sains.
Il est alors possible de déterminer l’indicateur statique de niveau d’atteinte du cerveau comme étant égal ou proportionnel au nombre de régions d’intérêt ROI 1 ,... ROI j ,... ROI N pour lesquelles l’altération est significative.
Présentation du système d’affichage
Le système d’affichage est configuré pour recevoir du système de traitement 30, via la connexion 70, l’indicateur représentatif d’une altération du cerveau d’un individu causée par une maladie de type pathologie démyélinisante affectant l’état de la myéline du cerveau. Cet indicateur pouvant être déterminé suivant l’un des deux modes de réalisation décrits plus haut.
Le système d’affichage 40 est en outre configuré pour permettre à un professionnel de santé de recevoir l’indicateur déterminé par la méthode 100.
La connexion 70 peut être de nature filaire (par exemple : Ethernet, USB, SATA, PCI) ou non-filaire (par exemple : Wifi, Bluetooth).
Le système d’affichage 40 peut également être configuré afin de recevoir du système d’acquisition 20, via la connexion 60, une donnée concernant l’image du cerveau acquise, qui peut être une donnée différente de celle transmise depuis le système d’acquisition 20 au système de traitement 30 via la connexion 50.
La connexion 60 peut être de nature filaire (par exemple : Ethernet, USB, SATA, PCI) ou non-filaire (par exemple : Wifi, Bluetooth).
Le professionnel de santé peut alors avoir accès à la donnée issue de l’acquisition, par exemple l’image du cerveau, et au résultat de la méthode 100.
Le système d’acquisition 20 peut donc également être configuré pour transmettre la donnée de l’acquisition au système d’affichage 40.
Le système d’acquisition 40 peut donc être configuré pour afficher la donnée de l’acquisition transmise par le système d’acquisition 20.
Le module d’affichage 41, qui permet au système de recevoir et d’afficher l’indicateur de la méthode 100 et éventuellement la donnée de l’acquisition, peut être n’importe quel appareil en mesure de recevoir et d’afficher une donnée (par exemple une tablette, un téléphone portable, un ordinateur portable ou fixe, un objet connecté, etc.).
Le système d’affichage 40 peut éventuellement être destiné au patient afin qu’il puisse avoir accès à des résultats de son examen, par exemple pour recevoir l’indicateur de la méthode 100 et éventuellement l’image de son cerveau.