INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans sa deuxième position, le joint d’étanchéité 240 s’étend perpendiculairement à la direction X, mais pas au-delà de la périphérie du corps 220. Ainsi, si l’on prolonge virtuellement la surface latérale externe du corps 220 dans la direction X par des parois fictives délimitant une portion virtuelle, le joint d’étanchéité 240 s’étendra uniquement à l’intérieur de cette portion virtuelle. Lorsque le joint d’étanchéité 240 est dans sa deuxième position, la platine rigide 231 se trouve à une distance d 2 de la deuxième face 220b du corps 220. Lorsque le joint d’étanchéité 240 est dans sa deuxième position, la platine rigide 231 se trouve à une distance d 2 de la deuxième face 220b supérieure à la distance d 1 dans laquelle la platine 231 se trouve quand le joint 240 est dans sa première position.
Au cours de cette étape, l'application d'interface 7 vérifie que le contenu de chaque registre 2 i n'a pas été modifié. Il s'agit de s'assurer que les registres 2 i associés au capteur 2 n'ont pas été modifiés. Il n'est pas nécessaire que l'étape 130 soit effectuée à chaque instant de mesure. Elle peut être mise en œuvre périodiquement, entre un nombre prédéterminé d'instants de mesure, par exemple toutes les 5 minutes. Lorsque les registres n'ont pas été modifiés, et sont conformes au paramétrage défini lors de l'étape 110, les mesures effectuées depuis la vérification précédente sont considérées comme valides. Lorsque l'étape 130 détecte une modification d'un registre :
les mesures effectuées depuis la vérification conforme précédente et/ou jusqu'à la vérification conforme suivante sont considérées comme non valides, ou douteuses (cf. étape 150). les registres présentant une non conformité sont mis à jour de façon à être conformes aux paramètres spécifiés.
Etape 140 : incrémentation de l'instant de mesure et retour à l'étape 120 .
Etape 1 5 0 : Validation ou invalidation de mesures
Les mesures effectuées entre deux vérifications consécutives, et considérées comme conformes sont associées à un indicateur (ou label) de validité.
Lorsqu'une vérification est non conforme, les mesures effectuées :
depuis la vérification conforme précédente , et/ou jusqu'à la vérification conforme suivante ,
sont considérées comme invalides ou douteuses, auquel cas elles peuvent être associées à un indicateur d'invalidité. Une mesure considérée comme douteuse peut faire l'objet d'une correction post acquisition.
Cela permet d'éviter que les mesures considérées comme invalides ou douteuses soient prises en compte, par la suite, par l'application d'interprétation 6.
La figure 3B illustre le processus de vérification des mesures décrit en lien avec l'étape 130. Sur cette figure, on a représenté des mesures X(t) effectuées au cours du temps, décrivant une pseudo-sinusoïde. L’axe des abscisses correspond au temps et l’axe des ordonnées correspond aux mesures effectuées par le capteur de mesure 2. Une vérification des registres, telle que décrite dans l’étape 130, est effectuée de façon périodique. Sur la , chaque vérification est matérialisée par un trait vertical. On a représenté trois vérifications successives, effectuées aux instants t a , t b et t c . La vérification effectuée à l'instant t a détecte une modification d'un des registres. Une correction de chaque registre est effectuée à l'instant t a' postérieur à l'instant t a . Les vérifications de la conformité des registres effectuées aux l'instants t b et t c ne détecte pas d'anomalie. Les mesures effectuées entre les instants t a et t b sont considérées comme non valides, parce que la vérification effectuée à l'instant t a a détecté une anomalie. De ce fait, les mesures effectuées entre les instants t a et t b sont affectées d'un indicateur de non validité. Les mesures effectuées entre les instants t b et t c sont valides.
Selon un mode de réalisation optionnel, le procédé comporte une étape 160 de prise en compte d'une séquence de mesures type. Une telle séquence peut être téléchargée sur une base de données, publique ou liée à l'application d'interprétation 6. Elle forme alors une séquence type originale. Au cours de l'étape 160, l'application d'interface 7 transmet la séquence de mesures type à l'application d'interprétation 6. On compare ensuite la séquence type originale avec la séquence reçue par l'application d'interprétation 6. La comparaison peut comporter une détermination d'un indicateur de qualité de la séquence type transmise. L'indicateur de qualité peut être une erreur quadratique entre la séquence type originale et la séquence type transmise. Lorsque l'indicateur de qualité franchit un seuil prédéterminé, la transmission est considérée comme corrompue. Un avertissement est alors transmis à l'application d'interprétation 6, mentionnant le fait que les données qui lui sont transmises sont potentiellement corrompues. Dans le cas contraire, la transmission est jugée correcte. Cette étape permet de vérifier la qualité du protocole de transmission entre les données traitées par l'application d'interprétation 6 et l'application d'interface 7.
On va à présent décrire les principales étapes de la deuxième composante 7 2 de l'application d'interface. Au cours de cette étape, on effectue une transformation des mesures délivrées par le capteur 2, de telle sorte qu'après transformation, les mesures correspondent à des mesures qui auraient été acquises à l'aide d'un capteur de référence. Cette étape suppose l'établissement d'un modèle de calibration. Le modèle de calibration est paramétré au cours d'une phase de calibration, préalablement effectuée.
L'objectif de la phase de calibration est d'établir les paramètres du modèle de calibration, de telle sorte que le modèle de calibration soit ensuite appliqué à chaque séquence de mesures résultant du capteur 2. La phase de calibration comporte plusieurs instants de calibration , formant une ou plusieurs séquences de calibration. L'établissement du modèle de calibration suppose le recours à des mesures de référence. Trois possibilités peuvent être envisagées :
Les mesures de référence sont effectuées en disposant un capteur, du même type que le capteur de mesure équipant le dispositif 1, sur un fantôme configuré pour faire varier la grandeur physique. Durant la séquence de calibration, la grandeur physique évolue dans une plage de mesure cohérente avec des valeurs susceptibles d'être mesurées dans des conditions réelles. Cette possibilité convient particulièrement lorsque la grandeur physique mesurée est un mouvement. Dans ce cas, les valeurs de référence peuvent être obtenues en disposant le capteur de mesure sur un bras robotisé, faisant office de fantôme, et dont on maîtrise le mouvement. Le bras robotisé peut par exemple mimer le mouvement d'un avant-bras, ou d'une jambe, ou d'une cuisse. Les valeurs de référence sont établies en fonction des mouvements programmés du fantôme. Elles peuvent résulter de la programmation des mouvements du fantôme. On peut également utiliser un fantôme dont on maîtrise la température, ou les propriétés optiques ou chimiques, et dont on peut programmer une évolution temporelle de la température ou des propriétés optiques ou chimiques. Les mesures de référence sont effectuées en disposant un capteur de référence, du même type que le capteur de mesure 2 équipant le dispositif 1, sur un fantôme tel que décrit dans l'alinéa précédent. Un capteur de référence, considéré comme fournissant des mesures exactes, est également disposé sur le fantôme. Les mesures de référence sont effectuées en équipant une population d'individus de test d'un capteur de référence, considéré comme fournissant des mesures exactes. Chaque individu test de la population est également équipé d'un capteur de mesure 2. La population comporte au moins un individu, et de préférence plusieurs individus test différents. Il est préférable que la population comprenne des individus test considérés comme représentatifs de l'application d'interprétation 6 utilisée. Par exemple, lorsque l'application d'interprétation vise à déterminer un état d'un utilisateur, il est préférable qu'au cours de la calibration, au moins un individu test de la population soit dans un état ciblé par l'application (ce qui correspond à un vrai positif) et qu'au moins un individu test ne soit pas dans un état ciblé par l'application (ce qui correspond à un vrai négatif). Plusieurs séquences de calibration peuvent être réalisées pour chaque individu test.
La phase de calibration comporte les étapes 200 à 230 décrites sur la .
Etape 200 : acquisition des mesures de calibration et des mesures de référence
La combinaison des deux catégories de modèles, les modèles d’état cognitif et les modèles de mission, prenant en compte les paramètres de facteurs humains d’influence, constitue les modèles du comportement humain (300) (de pilote ou plus généralement d’opérateur).
Les données enregistrées dans la BCCO sont donc utilisées pour caractériser les choix de comportement des opérateurs en construisant des modèles de comportement humain différents pour chaque opérateur individuel (ou pour des catégories d’opérateurs proches dans leur comportement).
Le modèle de comportement humain qui est appris et instancié pour un opérateur, sert, en mode exploitation, à initialiser un moteur de génération de comportement qui, à partir des données d’entrée caractérisant la situation courante de l’opérateur artificiel, est capable de produire en sortie un comportement et des actions analogues à celui et à celles que réaliserait un opérateur réel dans cette situation.
Il ressort que les difficultés et verrous techniques de l’approche proposée, ont portés sur : La constitution d’une base de connaissances de comportement des opérateurs (302) BCCO de l’application concernée (BCCP pour les pilotes) suffisamment riche pour réaliser l’ensemble des apprentissages ; La constitution d’une base de modèles d’état cognitif (316) dont les paramètres sont suffisants pour décrire les influences de l’état d’un opérateur (par exemple un pilote) sur ses choix de comportement ; La possibilité d’apprendre les modèles d’évolution des différents paramètres caractérisant l’état cognitif de l’opérateur (par exemple du pilote) en fonction de ses caractéristiques personnelles, de ses perceptions et de ses actions ; La possibilité d’apprendre à partir des données de la BCCO (par exemple de la BCCP) des modèles procéduraux (312) pertinents et différentiés suivant les opérateurs (ex : les pilotes) ou catégories d’opérateurs (ex : catégories de pilotes) ; La capacité à relier par un apprentissage automatique les données provenant des modèles d’état cognitif et des modèles procéduraux pour reproduire les comportements des opérateurs (ex : des pilotes) enregistrés dans la BCCO (ex : la BCCP).
Ce dernier point est le plus délicat à traiter puisque si l’on peut supposer que les choix de comportement d’un opérateur en interaction avec un système complexe (par exemple un pilote dans son aéronef) dépendent à la fois de sa perception de son environnement et de son état cognitif, il est plus difficile de s’assurer que toutes les perceptions pertinentes pour l’opérateur seront prises en compte dans le modèle et, plus encore, que les mesures capturées sur l’opérateur seront suffisantes pour déterminer l’ensemble des facteurs intrinsèques qui interviennent dans la sélection des actions de l’opérateur.
La constitution de modèles de comportement humain, tels que décrits précédemment, permet d’intégrer ces modèles dans une simulation constructive des opérateurs artificiels dont le comportement généré est très proche de celui de véritables opérateurs en interaction avec un système complexe.
La illustre de manière schématique un environnement permettant d’exécuter le procédé de l’invention. L’exemple est illustré pour un environnement aéronautique en vue d’appliquer le procédé de génération du comportement d’un opérateur artificiel à un pilote artificiel. Cependant l’homme du métier peut appliquer les principes décrits à tout autre environnement tel que cité précédemment, comme l’industrie et le transport ferroviaire ou routier, les domaines de la sécurité, les domaines du contrôle de processus, etc. et pour tout opérateur artificiel.
Le procédé de l’invention permet pour l’exemple décrit, de générer le comportement d’un pilote artificiel (408) qui se comporte comme le pilote ou la classe de pilotes qui lui a servi de modèle, et ce, non pas en appliquant les procédures de vol de manière optimale, mais en exhibant un comportement représentatif du comportement d’un vrai pilote.
Une utilisation directe est de pouvoir reproduire dans une simulation le comportement de vrais pilotes de manière à augmenter le réalisme de cette simulation, ce qui peut être intéressant tout autant pour des besoins d’entrainement que pour des besoins d’études.
A terme, sous réserve de validation de ces modèles de comportement humain, Il semble possible de pouvoir remplacer un véritable opérateur en interaction avec un système complexe réel par ce que l’on pourrait appeler un « jumeau numérique comportemental ». Une application concrète pour l’aéronautique serait le pilotage d’un avion drone par un pilote artificiel qui se comporterait de manière similaire à un vrai pilote dont les données auraient été enregistrées dans la BCCP. Le but n’est pas de donner à un drone un comportement que l’on pourrait qualifier d’optimal mais de lui donner un comportement le proche possible de celui d’un humain, donc plus facile à appréhender d’un point de vue des relations homme-machine. Des extensions d’application de l’invention peuvent être la constitution d’ailiers robotisés ou d’une flottille de drones qui aideraient les pilotes des avions de chasse de nouvelle génération à réaliser leur mission.
Même si beaucoup d’informations ne peuvent pas, par définition, être accessibles, il est possible d’utiliser les données enregistrées dans la BCCO pour caractériser les choix de comportement des opérateurs (ou dans la BCCP pour des pilotes), en construisant des modèles de comportement humain différents pour chaque opérateur individuel (ou pour des catégories d’opérateurs proches dans leur comportement). Ces modèles de comportement humain viennent alimenter un moteur de génération du comportement qui va être capable de les instancier pour simuler l’état cognitif de l’opérateur artificiel, gérer l’avancement de ses missions et moduler ses choix d’action en fonction des facteurs humains associés à cet état cognitif simulé.
Le dispositif de génération du comportement d’un opérateur artificiel illustré sur la , est appliqué sur l’exemple d’un pilote artificiel dans le cockpit d’un avion simulé (402) dont on veut générer le comportement dans une simulation constructive.
Par définition, la génération du comportement d’un acteur artificiel dans une simulation constructive fonctionne en boucle fermée avec le reste de la simulation. A chaque pas de temps, l’acteur artificiel (i.e. le composant matériel/logiciel) reçoit du module de simulation une mise à jour de la situation courante qui va lui permettre de prendre des décisions et de sélectionner les actions des acteurs dont il a le contrôle, ces actions ayant à leur tour des conséquences sur l’évolution de la situation au pas de temps suivant.
La mise en œuvre du dispositif de génération du comportement d’un opérateur artificiel se découpe de la manière suivante : Les modèles de comportement humain (300), résultats de l’apprentissage qui a été décrit plus haut, sont instanciés dans un moteur de génération du comportement (406) en utilisant les données personnelles de l’opérateur représenté (ici un pilote) et la mission qui lui est donnée ; A chaque pas de temps, le moteur de génération (406) va mettre à jour l’état cognitif de l’opérateur artificiel en fonction de sa situation courante (404). La situation courante comprend : (a) La situation perçue, correspondant par exemple pour un pilote à : Ce qu’il voit sur ses instruments ; Ce qu’il voit à l’extérieur de son cockpit ; Ce qu’il entend dans son cockpit ou par ses instruments de communication. (b) Les données de contexte, correspondant par exemple pour un pilote : Au contexte de sa mission (plan, trajectoire, consignes, etc.) ; A sa connaissance du système complexe et de son état courant ; Aux éléments qu’il connait de son environnement (météo, présence d’autres acteurs, etc.). Ensuite, le moteur décompose la mission en une arborescence de tâches et de comportements en utilisant les informations provenant de la situation courante et des facteurs humains générés par son état cognitif ; A la fin du cycle, le moteur de génération de comportement propose de nouvelles actions pour l’opérateur artificiel qui vont avoir non seulement une influence sur l’état du système complexe avec lequel l’opérateur artificiel est en interaction mais aussi une influence sur l’évolution de son état cognitif.
Les données de contexte peuvent comprendre des informations sur l’état du système complexe (i.e. de l’information sur des états inhérents à un fonctionnement normal, comme par exemple un pourcentage de puissance des moteurs, si les ailettes sont repliées ou dépliées, l’état des réservoirs de carburant, etc., et de l’information sur des états inhérents à un fonctionnement anormal, comme par exemple l’information que le moteur gauche est défaillant, la pédale droite du siège copilote est défaillante, ou toute sorte de potentielle défaillance). Les données de contexte peuvent comprendre des données de vol telles que : l’itinéraire, l’altitude, la vitesse, l’accélération, l’assiette et l’enveloppe. De plus, les paramètres de l’avion peuvent être pris en compte, tels que : la date de la dernière maintenance, les événements survenus en vol, etc.
Le dispositif de l’invention comprend des ressources de calcul ou module de traitement de données (406) configuré pour mettre en œuvre le moteur de génération du comportement d’un acteur artificiel, avec les données de situation recueillies.
Les déchets légers sont alors entraînés dans la chambre de détente 41 du système d’aspiration 4 dans des proportions qui sont ajustées par le réglage de la puissance d'aspiration.
Les particules les plus lourdes des déchets légers se déposent dans la chambre de détente 41 du système d’aspiration 4 et sont extraits par une vis 40.
Les particules les plus légères des déchets légers sont expulsées par aspiration vers la sortie 42 du système d’aspiration 4.
Le grain s'écoule ensuite dans le cylindre tamiseur 2, qui comporte une pluralité de grilles adjacentes 20, 21, 22 qui sont enroulées sur l’armature 25 du cylindre 2.
Ces grilles adjacentes 20, 21, 22 sont toutes interchangeables en ce sens qu’il est possible de les remplacer (soit au cours d’opérations de maintenance, soit pour répondre à des exigences de calibrage).
Les extrémités 201, 202 de chacune des grilles sont jointes, c’est-à-dire solidarisées deux à deux au moyen d’un système de fixation 24.
Les premières grilles permettent l'élimination des brisures et les suivantes laissent passer le bon grain selon son diamètre, de sorte que les grains, graines et similaires nettoyés et calibrés sont évacués à travers un dispositif de récupération 12 ménagé au niveau de la partie inférieure du carter 11 de la machine 1.
La succession de grilles de différentes perforations, confère à cette machine une remarquable polyvalence d'utilisation sur tout type de grains, à des débits de 5 à 400 tonnes par heure.
La précision du tri est obtenue en faisant varier l'inclinaison et la vitesse de rotation du cylindre tamiseur 2.
Les déchets grossiers sont évacués en bout de cylindre à travers une sortie 13.
Avantageusement, la machine peut comporter un dispositif 9 de traitement de l’air expulsé par la sortie 42 du système d’aspiration 4.
Dans ce cas et tel que représenté en , le dispositif 9 de traitement de l’air comporte des moyens d’aspiration à force centrifuge directe 90 en communication avec la sortie 42 du système d’aspiration 4. Ces moyens d’aspiration à force centrifuge directe 90 sont aussi en communication avec un premier conduit 92 débouchant dans un dispositif cyclonique 91, et avec un second conduit 93 permettant un retour de l’air épuré au point d’entrée 31 d’air de la trémie.
Ainsi, les grains, graines et similaires entrent dans la trémie d’alimentation 30. Une trappe automatisée règle l’écoulement du grain qui est débarrassé des impuretés légères par le flux d’air au point d’entrée d’air 31 de la trémie.
L’air chargé de poussières fines entre dans le dispositif 9 de traitement de l’air, dans lequel les moyens d’aspiration à force centrifuge directe 90 envoient via le premier conduit 92 les poussières dans le dispositif cyclonique 91 qui les évacue ensuite en fin de circuit.
Le second conduit 93 permet un retour de l’air épuré au point d’entrée d’air 31 de la trémie.
Selon un mode de réalisation, la plaque de base présente une épaisseur de 3 mm et la plaque vibrante présente une épaisseur de 1 mm.
Ainsi, une telle épaisseur autorise un débattement linéaire de la plaque vibrante.
Selon un mode de réalisation, la plaque vibrante comporte des fentes, de préférence disposées de façon concentrique.
Ainsi, la présence de fentes permet une suspension vibratoire et procure de l’élasticité, permet un refroidissement par circulation de l’air à l’intérieur du boîtier, favorise le calage pour le centrage du transducteur lors de l’assemblage et rend le transducteur efficace à bas niveaux.
Selon un mode de réalisation, le transducteur acoustique comporte une plaque arrière en forme de disque, disposée entre la plaque vibrante et l’ensemble comprenant le noyau et l’anneau, et sur laquelle est fixé l’ensemble comprenant le noyau et l’anneau, et la plaque arrière présentant un diamètre inférieur au diamètre externe de l’anneau.
Ainsi, une telle configuration permet d’éviter trop de pertes de champ magnétique.
Selon un mode de réalisation, le boîtier creux présente en coupe longitudinale une forme parallélépipédique.
Selon un mode de réalisation, le boîtier creux comporte au moins une encoche pratiquée au niveau d’au moins l’une de la première face et de la seconde face.
Selon un mode de réalisation, au moins une encoche est pratiquée au niveau de la première face et la plaque de base comporte au moins une patte, chaque au moins une patte s’étendant dans le plan de la plaque de base depuis un bord de celle-ci, chaque au moins une encoche étant configurée pour recevoir l’au moins une patte. L’au moins une patte peut porter des trous pour la fixation du transducteur acoustique à un support.
Ainsi, une telle configuration est particulièrement avantageuse pour le centrage de la plaque de base.
Pour mieux illustrer l’objet de la présente invention, on va en décrire ci-après, à titre indicatif et non limitatif, plusieurs modes de réalisation avec référence aux dessins annexés.
est une vue en perspective du boîtier du transducteur acoustique selon la présente invention ;
est une vue en perspective du transducteur côté plaque de base ;
est une vue en perspective du transducteur côté plaque vibrante ;
est une vue en coupe transversale du transducteur acoustique ;
Un processus de détermination d’une défaillance d’un ou plusieurs composants ou organes du premier véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par le dispositif distant 101 et/ou par un système comprenant le véhicule 10 (c’est-à-dire par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple un ou plusieurs calculateurs) et le dispositif distant 101 relié en communication avec le véhicule 10 via une connexion ou une liaison sans fil.
Le processus de détermination d’une défaillance comprend avantageusement deux phases, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. Un tel processus comprend ainsi une phase dite de production ou de prédiction basée sur un ou plusieurs modèles appris durant une autre phase dite d’apprentissage ou d’entrainement du ou des modèles.