INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le(s) pilotage(s) du premier groupe moteur 41A et/ou du deuxième groupe moteur 41B et/ou du troisième groupe moteur 49 peu(ven)t dépendre de la première masse estimée et/ou de la deuxième masse estimée et/ou de la troisième masse estimée, par exemple pour déterminer la mise en route et/ou l’arrêt du premier groupe moteur 41A et/ou du deuxième groupe moteur 41B et/ou du troisième groupe moteur 49. La mise en rotation et le maintien en rotation du premier groupe moteur 41A et/ou du deuxième groupe moteur 41B peut ainsi être conditionnée à la mesure d’une première masse supérieure à un premier seuil de rotation. Il est ainsi possible de ne démarrer que lorsque la quantité de poudre dans le réservoir est suffisante et/ou l’arrêt du dispositif lorsque la quantité de poudre devient insuffisante. La rotation et le maintien en rotation du premier groupe moteur 41A et/ou du deuxième groupe moteur 41B peut ainsi être conditionnée à la mesure d’une deuxième masse supérieure à un deuxième seuil de rotation. Il est ainsi possible de ne démarrer que lorsque la quantité de poudre dans le réservoir est suffisante et/ou l’arrêt L’arrêt de la rotation du troisième groupe moteur 49 peut être déclenché lorsque la troisième masse estimée est supérieure à un troisième seuil de rotation.
Les moyens de traitement de données 65 peuvent également être configurés pour assurer le déclenchement du ou des prélèvement(s) d’une fraction du flux de poudre mélangée par l’échantillonneur 5. Les prélèvements peuvent être déclenchés périodiquement au cours du fonctionnement du mélangeur 4, et/ou lorsque la troisième masse estimée franchit un seuil de prélèvement, par exemple un seuil d’une pluralité de seuils de prélèvement, chaque franchissement d’un tel seuil provoquant un prélèvement. Le seuil de prélèvement peut être inférieur au troisième seuil.
Les moyens de commande peuvent comprendre des moyens de transmission de données à un réseau distant. Les moyens de transmission de données à distance peuvent être des moyens de transmission de données par un réseau filaire et/ou sans fil, par exemple cellulaire. Par distant, on entend qui n’est pas inclut dans le dispositif. Le réseau distant peut être un réseau local de supervision de l’infrastructure qui abrite le dispositif, une base de données distante dans un réseau d’entreprise tierce et hors site par exemple pouvant être atteinte via internet, par exemple via un réseau cellulaire et/ou câblé.
Le premier contrôleur de pesée 64A et/ou le deuxième contrôleur de pesée 64B et/ou le troisième contrôleur de pesée 64C peu(ven)t être un ou des conditionneur(s) numérique(s) Scaime eNod4-F.
Suivi/traçabilité Le dispositif peut être configuré pour effectuer un suivi du mélangeage de la première poudre stockée et/ou de la deuxième poudre stockée pour obtenir la poudre mélangée stockée. Le dispositif peut être configuré pour effectuer un suivi des opérations de mélange réalisées par le dispositif. Les moyens de traitement de données 65 peuvent être configurés pour mettre en œuvre le suivi. Le suivi peut comprendre le suivi de la quantité de la première poudre dans le réservoir 2A, et/ou de la seconde poudre dans le réservoir 2B, et/ou de la troisième poudre dans le réservoir 2C. Le suivi peut comprendre le suivi des flux de poudre neuve et/ou de poudre recyclée et/ou de poudre mélangée dans le dispositif. Le suivi peut comprendre le suivi des caractéristiques physiques du gaz dans le dispositif, telles que la pression et/ou la teneur en oxygène et/ou la teneur en humidité.
Le suivi peut comprendre l’obtention et l’enregistrement, dans le temps, par les moyens de traitement de données 65, de valeurs de teneur en oxygène et/ou d’humidité et/ou de pression associées au gaz dans le dispositif. Le suivi peut comprendre l’obtention et l’enregistrement, dans le temps, par les moyens de traitement de données 65, de valeurs de masse de poudre et/ou de débits massiques de poudres associés à la ou aux poudre(s) stockée(s) et mélangée(s).
Les moyens de traitement de données 65 peuvent être configurés pour mettre en œuvre le suivi. Le suivi peut comprendre le suivi de la quantité de première poudre stockée dans le premier réservoir 2A et dans le doseur 3A. Le suivi peut comprendre le suivi du débit massique de poudre quittant le premier réservoir 2A et le doseur 3A. Le suivi peut ainsi comprendre l’obtention et l’enregistrement dans le temps, par les moyens de traitement de données 65, de valeurs de masse de poudre et de débit massique de poudre associés à la poudre stockée dans le premier réservoir 2A et dans le doseur 3A. Les valeurs de masse et de débit massique associées à la première poudre peuvent être obtenues à partir de mesures et d’estimations effectuées par des moyens de pesage, par exemple par la ou les première(s) cellule(s) de pesage 11A. et le contrôleur de pesée 64A.
Le suivi peut comprendre le suivi de la quantité de deuxième poudre stockée dans le deuxième réservoir 2B et dans le doseur 3B. Le suivi peut comprendre le suivi du débit massique de poudre quittant le deuxième réservoir 2B et le doseur 3B. Le suivi peut ainsi comprendre l’obtention et l’enregistrement dans le temps, par les moyens de traitement de données 65, de valeurs de masse de poudre et de débit massique de poudre associés à la poudre stockée dans le deuxième réservoir 2B et dans le doseur 3B. Les valeurs de masse et de débit massique associées à la deuxième poudre peuvent être obtenues à partir de mesures et d’estimations effectuées par des moyens de pesage, par exemple par la ou les deuxième(s) cellule(s) de pesage 11B. et le contrôleur de pesée 64B.
La configuration électrique est donc celle d’un pont diviseur de tension 50 relié d’une part à la première tension V in et d’autre part à la deuxième tension V inb et dont le point milieu 52 est relié à l’entrée de l’inverseur 48. Autrement formulé, l’un des memristors M1 est soumis à une tension |V in – V mid | et l’autre memristor M2 est soumis à une tension |V mid - V inb |. La notation V mid désigne la tension du point milieu 52 du pont diviseur 50.
Ainsi, dans le cas décrit, le signal d’entrée in correspond à la paire de la première tension V in et de la deuxième tension V inb .
Ces tensions V in et V inb ont la particularité d’être symétriques par rapport à la moitié du potentiel d’alimentation . En pratique, on pourra avantageusement choisir d’avoir Vin égale à Vdd ou Gnd, et respectivement Vinb égale à Gnd ou Vdd.
Dans l’exemple décrit, le signal d’entrée in code pour un « 1 » logique lorsque la première tension V in est strictement supérieure à la deuxième tension V inb , c’est-à-dire que V in > V inb .
Réciproquement, le signal d’entrée in code pour un « 0 » logique lorsque la première tension V in est strictement inférieure à la deuxième tension V inb , c’est-à-dire que V in inb .
Cette représentation schématique de deux memresistors M1, M2 en série entre deux tensions Vin et Vinb correspond en pratique au circuit équivalent formé par une cellule 26 sélectionnée (la ligne de mot WL associée présente une tension rendant ses commutateurs passants) et recevant via les lignes de bit BL et BLb des tensions de polarisation correspondant à Vin et Vinb. Autrement dit, le signal d’entrée in est amené à une cellule sélectionnée via les lignes de bit BL et BLb associées par l’action du contrôleur 22. Le point milieu 52 du pont diviseur correspond alors à la ligne de source SL connectée à la cellule considérée.
L’inverseur 48 est un élément propre à recevoir un signal incident sur une entrée 48E et effectuer un calcul d’inversion logique pour émettre sur une sortie 48S un signal de sortie qui est l’inverse du signal incident.
Ici, l’entrée 48E de l’inverseur 48 est connectée au point milieu 52 du pont diviseur 50 formé par les deux memristors M1 et M2.
La sortie 48S de l’inverseur 48 donne le résultat de l’opération XNOR appliquée au signal d’entrée in et au poids W.
Le fonctionnement du composant XNOR 42 est maintenant décrit en référence aux figures 7 et 8 qui représentent schématiquement respectivement les quatre cas possibles de fonctionnement du composant XNOR 42 et la valeur des tensions en sortie pour deux des quatre cas possibles. Dans cette figure, les signes de référence ne sont pas repris pour ne pas alourdir trop ces figures.
Plus précisément, le cas en haut à gauche de la correspond au cas où le signal d’entrée in vaut 0 et la valeur du poids W est égal à 0.
Dans un tel cas, comme expliqué précédemment, la première tension V in est strictement inférieure à la deuxième tension V inb , c’est-à-dire que V in inb (avec par exemple V in = gnd et V inb = Vdd).
En outre, le premier memristor M1 est dans l’état bas LRS alors que le deuxième memristor M2 est dans l’état haut HRS.
Du fait de la configuration, le memristor dans l’état haut HRS absorbe la quasi-totalité de la dynamique de tension, repoussant la tension V mid du point milieu 52 vers la tension à l’extrémité du memristor dans l’état bas LRS.
En l’occurrence, cela signifie que la tension V mid du point milieu 52 est repoussée vers la première tension Vin comme représenté schématiquement par la courbe 54 sur la .
Comme apparent sur cette figure 8, la tension du point milieu V mid est distinctement au-dessous de la moitié du potentiel d’alimentation .
Etat de la technique Le contrôle de la qualité dans les lignes de production a longtemps été effectué par des opérateurs humains. Or, l'automatisation du processus permet d'accélérer, de réduire le coût de production et de lisser les variations de performances dues à la fatigue des opérateurs [1, 2].
Comme souligné dans plusieurs revues [3], [4], la détection d'anomalies n'est pas un problème de classification classique [5], qui nécessite des classes bien équilibrées et bien définies. Les anomalies ne forment pas une classe ni même plusieurs classes. Elles sont rares et n'ont pas de modèle défini. Les objets sur lesquels détecter les anomalies peuvent également être extrêmement divers. Il est vrai que des algorithmes spécifiques fonctionnent bien pour des cas plus simples comme des motifs répétitifs dans le textile en utilisant la représentation de Fourier [6] ou lorsqu'une référence parfaite est disponible [7]. Pourtant, il n'y a pas de principe général caractérisant la normalité en raison de la nature complexe des objets « normaux ». Une méthode automatique auto-supervisée travaillant avec une large gamme d'objets est confrontée à la variabilité de l'apparence des objets normaux, causée par exemple par des réflexions lumineuses changeantes ou une texture variable.
Les détecteurs d'anomalies sont nécessaires pour automatiser le contrôle qualité industriel. Cependant, la fabrication de tels détecteurs est difficile en raison de la complexité et de la variabilité de l'objet, même en travaillant uniquement avec des objets rigides.
La détection d'anomalies est un problème industriel de base qui reçoit beaucoup d'attention ces derniers temps, surtout après la publication d'un nouveau jeu de données de référence par MvTec [8]. Une revue récente [4] classe les détecteurs d'anomalies en cinq catégories principales :
Modèles de fond stochastiques : Le principe de ces méthodes de détection d'anomalies est que les anomalies se produisent dans les régions à faible probabilité du modèle de fond [9, 10, 11].
Modèle de fond homogène : Ces méthodes estiment et généralement soustrait le fond de l'image pour obtenir une représentation d'image résiduelle sur laquelle la détection est finalement effectuée [12, 13].
Modèles d'homogénéité locale : détection centre-entourage. Ces méthodes sont souvent utilisées pour créer des cartes de saillance. Leur justification est que les anomalies (ou saillance) se produisent comme des événements locaux contrastant avec leur environnement [14, 15, 16]. La principale limitation de ce modèle est qu'une anomalie locale n'est pas nécessairement une anomalie globale.
Modèles d'arrière-plan variationnels basés sur la parcimonie : Une tendance non paramétrique récente consiste à apprendre un dictionnaire clairsemé représentant le contexte (c'est-à-dire la normalité) et à caractériser les valeurs aberrantes par leur non-parité. Pour cela chaque patch de l'image est projeté sur le dictionnaire et détecté comme anormal en fonction de la qualité de la reconstruction ainsi que du nombre d'éléments du dictionnaire utilisés pour la reconstruction [17, 18, 19, 20].
Modèles d'arrière-plan auto-similaires non locaux : L'hypothèse de base de ce modèle d'arrière-plan générique, applicable à la plupart des images, est que dans les données normales, chaque patch d'image appartient à un cluster dense dans l'espace de patch de l'image. Les anomalies se produisent plutôt loin de leurs plus proches voisins. Cette définition d'une anomalie peut être implémentée en regroupant les patchs images ou par une recherche de voisin le plus proche menant à une mesure directe de de rareté [21, 22].
Plus récemment, des méthodes sophistiquées basées sur l'apprentissage en profondeur ont également été utilisées pour tenter de résoudre ce problème. ITEA [23] procède sur des images en niveaux de gris, normalise leur orientation et forme un auto-encodeur sur des images sans anomalie. AESC [24] est similaire sauf qu'ici le réseau est entraîné à débruiter l'image d'un bruit de tache. SPADE [25] crée une base de caractéristiques à partir d'un réseau de neurones pré-entraîné avec les images de référence et utilise la norme L2 entre les caractéristiques d'une image et son k-NN (algorithme des plus proches voisins) de la base de référence comme score. Il implique des fonctionnalités à différentes couches pour effectuer une analyse à plusieurs échelles. Des GAN (pour « Generative Adversarial Networks ») ont également été utilisés pour détecter des anomalies dans des images médicales [26, 27].
Le document WO2015/085189 divulgue un procédé de réduction de la variabilité d’un analyseur au moyen d’une cible de normalisation, comprenant l’inclusion dans l’instrument d’une cible de normalisation disposée directement ou indirectement dans le trajet optique du système optique.
Le document US8640015B2 divulgue un procédé de détection d’anomalie dans une base de données directionnelles obtenues en séquence à partir d'un objet surveillé. Ce procédé de détection d'anomalie comprend une génération séquentielle de données directionnelles indiquant une caractéristique de chaque élément de données surveillées en correspondance avec les données surveillées qui sont entrées en séquence, un calcul de la dissemblance des données directionnelles par rapport à un vecteur de référence, une mise à jour de la distribution de la dissemblance apparaissant lorsque les données directionnelles sont modélisées avec une distribution de probabilité multidimensionnelle, basée sur l'instant correspondant déjà aux données surveillées, un calcul d’un paramètre déterminant la variance de la distribution de probabilité multidimensionnelle, sur la base du moment, un calcul d’un seuil de dissimilarité à partir de la distribution de probabilité multidimensionnelle dont la variance est déterminée par le paramètre; et une détection d’une anomalie dans les données surveillées qui correspond à la dissemblance si cette dissemblance dépasse le seuil.
Le document KR101916347B1 divulgue un procédé de comparaison d'images comprenant une réception, par une fonction de réseau pré-appris, de premières données d'image et de deuxièmes données d'image ayant une corrélation, une détermination d’informations relatives à une anomalie des secondes données d'image sur la base des premières données d'image et des secondes données d'image reçues; et une génération d’informations d’anomalie déterminées par la fonction de réseau.
Le document WO2020004815 divulgue un procédé pour déterminer une anomalie de données d'image, comprenant les étapes suivantes : une fonction réseau pré-apprise reçoit des données d'image. Les données d'image sont classées à l'aide de la fonction de réseau pré-appris. Des valeurs de notation pour chaque classe pour classer les données d'image sorties de la fonction de réseau pré-appris sont obtenues. Et, sur la base des valeurs de notation pour chaque classe, il est déterminé si une anomalie existe dans les données d'image.
Le document US9679224B2 divulgue un système et procédé d'apprentissage de plusieurs modèles de reconnaissance et d'enregistrement de formes commençant par un premier modèle de forme. Le modèle est entraîné à partir de plusieurs images. Les modèles composites peuvent être utilisés pour améliorer la robustesse ou modéliser de petites différences d'apparence d'une région cible. Les modèles composites combinent les données d'images d'entraînement bruitées montrant des instances de modèles sous-jacents pour créer un modèle unique. Un modèle de reconnaissance et de recalage de formes est généré et couvre toute la gamme d'apparences du motif cible dans l'ensemble d'images d'apprentissage. L'ensemble de modèles de motifs peut être implémenté en tant qu'instances distinctes de modèles de recherche de motifs ou en tant que multi-modèles de motifs.
Le document US10846531B2 divulgue un procédé de détection automatique d'anomalie à partir d'images aériennes d'un objet d'intérêt. Le procédé peut comprendre la génération d'un modèle de codage de données correspondant à une catégorie d'actifs en entraînant un réseau neuronal avec un ensemble d'images numériques d'apprentissage représentant un actif dans un état exempt d'anomalies. Le procédé peut comprendre en outre la réception d'une image numérique cible représentant un actif cible, et la reconstruction de l'image numérique cible à l'aide du modèle de codage de données pour générer une image numérique cible décodée associée à l'état exempt d'anomalies. Le modèle de codage de données peut être auto-supervisé pour apprendre à se reconstruire dans un état sans anomalie. Le procédé peut également comprendre la comparaison de l'image numérique cible à l'image numérique cible décodée pour générer une carte de différence et, en réponse à une détermination selon laquelle la carte de différence représente une anomalie, générer des données d'alerte d'anomalie.
Carter d’échappement d’une turbomachine DOMAINE DE L'INVENTION L’invention concerne de manière générale le domaine des turbomachines, et plus particulièrement des carters d’échappement de turbomachines.
ETAT DE LA TECHNIQUE Une turbomachine présente une direction principale s’étendant selon un axe longitudinal et comporte typiquement, d’amont en aval dans le sens de l’écoulement des gaz, une soufflante, un compresseur basse pression, un compresseur haute pression, une chambre de combustion, une turbine haute pression, et une turbine basse pression comprenant notamment un carter d’échappement. Le carter d’échappement contribue à délimiter la veine primaire du fluide (ou flux primaire des gaz) traversant la turbomachine et assure, par l’intermédiaire du support de paliers, la concentricité entre le rotor et le stator de la turbomachine, ainsi que l’accrochage de l’aval du moteur à la nacelle.
Ce carter d’échappement comprend conventionnellement un moyeu, centré sur l’axe de la turbomachine, une virole externe, coaxiale avec le moyeu, et un ensemble de bras reliant le moyeu et la virole externe.
Les bras se trouvent dans le flux primaire et sont par conséquents plus chauds que la virole externe et le moyeu. Les bras du carter d’échappement sont donc soumis à des gradients thermiques importants qui génèrent des contraintes mécaniques dans les bras ayant un impact sur la durée de vie du carter d’échappement.
Un carter d’échappement est donc soumis à un chargement d’origine thermique mais il est également soumis à un chargement d’origine mécanique. La gestion de ces deux chargements est toutefois antagoniste : réduire les contraintes d’origine thermique nécessite généralement de réduire la souplesse du carter alors que la réduction des contraintes d’origine mécanique demande une augmentation des épaisseurs avec pour conséquence une augmentation de la raideur du carter.
Tout d’abord, il est noté que la direction 5 correspond également à la direction principale d’écoulement de l’air au sein de l’ensemble 50. Ce dernier comprend, selon une particularité de l’invention, un anneau 52 de recouvrement des têtes de vis 38, fixé sur le disque 25 de la roue 20, en étant situé en amont de ce disque 25. L’anneau de recouvrement 52, centré sur l’axe 2, délimite avec le disque 25 une sous cavité 46a d’isolement des têtes de vis 38, vis-à-vis de l’air circulant dans la cavité 46. En d’autres termes, au lieu d’être exposées au flux d’air 48 circulant dans la cavité 46 en étant susceptibles d’engendrer des phénomènes néfastes de barattage, les têtes de vis 38, en saillie vers l’amont, sont isolées dans la sous cavité annulaire fermée 46a, afin de ne pas perturber ce flux d’air.
Toujours pour limiter les perturbations dans l’écoulement de l’air à travers la cavité 46, l’anneau de recouvrement 52 est essentiellement constitué par un capot 56 exempt de discontinuité autour de l’axe 2, c’est-à-dire dans la direction circonférentielle 58 de l’ensemble 50, ce capot 56 étant destiné au recouvrement des organes de fixation mécanique 36.
Ce capot 56, de forme annulaire, constitue donc la plus grande partie de l’anneau 52, en se trouvant notamment axialement en regard des têtes de vis 38. En extrémité radialement externe, le capot 56 comporte une partie recourbée formant une branche axiale 60, en appui radial contre un renfoncement de la partie périphérique 32 du disque 25, de manière à fermer la sous cavité 46a radialement vers l’extérieur. La jonction entre la partie périphérique 32 du disque et l’anneau de recouvrement 52 se situe radialement vers l’intérieur par rapport au fond des rainures 30 de logement des aubes, de sorte que cet anneau 52 n’entrave pas l’évacuation du flux d’air 48 vers l’aval par ces mêmes rainures 30.
En outre, au niveau de son extrémité radialement interne, le capot annulaire 56 comporte une autre branche 60’ qui est solidaire de moyens de montage de l’anneau de recouvrement 52 sur le disque 25.
Ainsi, le capot 56 comporte une portion radiale 59 axialement en regard des têtes de vis 38, et aux extrémités de laquelle s’étendent les deux branches 60, 60’, chacune radialement en regard des têtes 38. De plus, les branches 60, 60’ sont en contact étanche avec le disque 25, pour assurer le confinement des têtes de vis 38 dans la sous cavité dédiée 46a.
Les moyens de montage de l’anneau, très préférentiellement dépourvus d’éléments vissés comme des boulons, comprennent une liaison à crabotage 62 réalisée avec des dents 64 en saillie radialement vers l’intérieur à partir de l’extrémité radialement interne du capot 56. La liaison 62 est complétée par une collerette radiale 66 solidaire du disque 25, pourvue d’encoches 68 ouvertes radialement vers l’extérieur et dimensionnées pour permettre l’introduction axiale des dents 64. Le nombre d’encoches 68, préférentiellement identique au nombre de dents 64, peut être préférentiellement compris entre quatre et dix. Cette liaison à crabotage 62, qui ferme la sous cavité 46a radialement vers l’intérieur, n’engendre qu’une perturbation insignifiante du flux d’air 48 traversant la cavité 46, voire inexistante.
Par conséquent, le capot 56 recouvre axialement les têtes de vis 38, ainsi que radialement de part et d’autre de ces têtes.
La représente une alternative de réalisation pour les moyens de montage de l’anneau de recouvrement 52 sur le disque 25. En effet, dans cette alternative, la liaison à crabotage est remplacée par une liaison comprenant un anneau de retenue axiale 70, préférentiellement fendu. L’anneau de retenue 70 est logé dans une gorge 72 définie entre la collerette radiale 66 et le flanc du disque 25, et se trouve en appui axial aval sur une surface d’appui 74 de l’extrémité radialement interne du capot 56 de l’anneau 52 de recouvrement.