INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La deuxième méthode de Hankel présente l’avantage de limiter le nombre de calculs effectués (et donc la quantité de ressources matérielles nécessaires) pour séparer les composantes de diffusion simple et multiple contenues dans la matrice inter-angles fenêtrée K(T). En effet, il n’est pas nécessaire de réaliser les opérations de rotation et de rotation inverse, contrairement à la première méthode de séparation par décomposition en valeurs singulières.
De préférence, on renouvelle ledit deuxième cycle en modifiant à chaque fois la position de la deuxième fenêtre de mesure, de préférence en conservant la même durée pour la fenêtre de mesure, de préférence de manière à balayer au moins toute la partie de mesure du guide d’ondes en contact avec ledit environnement. Avantageusement, il est ainsi possible de suivre localement ladite propriété tout au long de la partie de mesure du guide d’ondes.
Selon un premier aspect principal , préféré, l’indice de corrélation est une fonction du rapport entre le déphasage principal et la position de la fenêtre de mesure, sur laquelle la fenêtre de mesure est centrée. L’indice de corrélation est de préférence le rapport du déphasage principal sur la position de la fenêtre de mesure, ou une dérivée dudit rapport.
Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, cette normalisation permet avantageusement de déterminer des informations sur la température en amont de la fenêtre de mesure, sans étape de calibration.
De préférence, on met en œuvre des étapes 1) et 2) pour plusieurs positions de la fenêtre de mesure successives de manière à rechercher une portion des signaux réfléchi et de référence dans laquelle ledit rapport, ou « déphasage normalisé », évolue avec la position de la fenêtre de mesure. On peut ainsi en déduire, à l’étape 4), l’existence d’une différence de température entre la situation de référence et la situation actualisée dans une région du guide d’ondes correspondant à ladite portion. Cette différence peut être mesurée au moyen d’une table de correspondance, définie expérimentalement, associant des évolutions de déphasages normalisés et des différences de température entre la situation de référence et la situation actualisée.
Dans un mode de réalisation, l’indice de corrélation est la dérivée du déphasage normalisé par rapport à la position de la fenêtre de mesure, ou, de manière équivalente, un gradient de ce déphasage normalisé par rapport à la position le long du guide d’ondes. La dérivée présente l’avantage de fournir immédiatement une information sur l’évolution locale de la propriété entre la situation de référence et la situation actualisée dans la région qui correspond à la position de la fenêtre de mesure.
De préférence, aucune position de la fenêtre de mesure est à moins d’un mètre, de préférence à moins de 5 mètres de l’extrémité d’entrée du guide d’ondes. La partie de mesure du guide d’ondes est ainsi précédée d’une partie « morte », ce qui améliore la précision des mesures, en particulier réalisées à partir du déphasage normalisé.
Dans un mode de réalisation, ladite propriété est une température ou une humidité de l’environnement, et est déterminée, par exemple au moyen d’une table de correspondance, en fonction, de préférence exclusivement en fonction, du déphasage principal ou d’une fonction du déphasage principal, de préférence en fonction du rapport du déphasage principal sur la position de la fenêtre de mesure.
Dans un mode de réalisation, ladite propriété est relative à un état physique de l’environnement, par exemple à la présence de fissures ou à une délamination, agit sur la forme du guide d’ondes et est déterminée, par exemple au moyen d’une table de correspondance, en fonction, de préférence exclusivement en fonction, de la corrélation maximale. Par exemple, ladite propriété agit sur la distance entre lesdits premier et deuxième conducteurs électriques et/ou sur l’agencement de perles diélectriques disposées le long du guide d’ondes.
Dans un mode de réalisation, plus de 80%, plus 90%, plus de 95%, voire sensiblement 100% des portions de référence et actualisée représentent des échos secondaires de bruit.
La succession des échos secondaires de bruit et/ou de base produit de préférence une variation temporelle ou fréquentielle de potentiel qui est apériodique ou irrégulière. Les variations apériodiques de ces échos sont généralement considérées comme préjudiciables. Elles sont cependant utiles pour évaluer la propriété d’un environnement en de multiples points : En effet, ces échos n’entravent sensiblement pas la propagation du signal incident. Il est ainsi avantageusement possible de multiplier les points de mesure tout au long du guide d’ondes afin de collecter une multitude d’informations utiles sur l’environnement.
Selon un deuxième aspect principal, préféré, au moins une partie des échos des portions de référence et actualisée présentent une amplitude supérieure à 1% et inférieure à 30% de l’amplitude de l’écho de fond réfléchi par l’extrémité de sortie du guide d’ondes.
La fiabilité de la mesure est avantageusement supérieure à celle résultant d’une analyse des échos secondaires de bruit.
Les échos secondaires de base résultent classiquement de discontinuités de base ajoutées volontairement sur le guide d’ondes. Il est donc avantageusement possible de sélectionner des régions particulières dans lesquelles les échos secondaires de base sont ajoutés. En marquant ces régions, par exemple en les colorant d’une manière spécifique, il est ainsi possible de les identifier facilement. Le montage du guide d’ondes dans son environnement en est simplifié.
De préférence, les discontinuités de base sont ajoutées exclusivement dans une ou plusieurs régions du guide d’ondes, mais pas sur toute la longueur du guide d’ondes. Avantageusement, les régions du guide d’ondes qui ne sont pas utilisées pour la mesure peuvent ne pas comporter de discontinuités de base, ce qui limite l’atténuation du signal incident parcourant le guide d’ondes. Avantageusement, une telle distribution des discontinuités de base autorise des longueurs supérieures pour le guide d’ondes.
De préférence, à l’étape d), on détermine la fenêtre de mesure et sa position de manière que plus de 80%, plus 90%, plus de 95%, voire sensiblement 100% des portions de référence et actualisée représentent des échos secondaires dont l’amplitude est supérieure à 1%, à 2%, à 3%, à 5%, voire à 10% et/ou inférieure à 30% de l’amplitude de l’écho de fond réfléchi par l’extrémité de sortie du guide d’ondes.
De préférence, plus de 80%, plus 90%, plus de 95%, voire sensiblement 100% desdits échos secondaires sont générés par des discontinuités résultant - d’une texturation de la surface extérieure du guide d’ondes et/ou d’au moins un conducteur électrique du guide d’ondes, en particulier lorsque le guide d’ondes comporte desdits premier et deuxième conducteurs électriques sous la forme de câbles parallèles, et/ou - de la présence d’un ou plusieurs taquets diélectriques disposés le long du guide d’ondes, de préférence sous la forme de perles.
La définition des classes est adaptée à l’application dans laquelle est mise en œuvre l’invention. Les classes choisies ici permettent de différencier des types d’obstacles qui sont spécifiquement dangereux pour un hélicoptère, comme les câbles, et permettent aussi la détection d’obstacles qui peuvent constituer des points de passage, comme les pylônes. Un pylône est un indicateur de l’altitude de vol à conserver pour éviter toute collision avec des câbles.
La base de données a été créée de manière à éviter la redondance d’informations visuelles dans les différentes classes. On apparente donc certains objets à d’autres objets de type différent mais ayant une apparence visuelle proche.
Par exemple, un lampadaire n’est pas un pylône électrique mais son apparence visuelle est telle qu’il peut facilement s’y apparenter.
De plus, on a fixé des limites sur la taille des objets, de sorte que des objets comprenant un faible nombre de pixels ne sont pas annotés. Par exemple, une maison ayant une taille de quatre pixels n’est pas annotée.
Avantageusement, seule une partie de la base est utilisée pour l’apprentissage, alors qu’une autre partie est utilisée pour vérifier les résultats obtenus et éviter ainsi un « sur-apprentissage » ( Overfitting ) du réseau.
Plus précisément, la base comporte trois parties : une partie « entraînement » qui est directement utilisée dans la rétropropagation des gradients pour élaborer itérativement les poids des neurones, une partie « validation » qui sert à monitorer les performances du réseau de neurones sur des données non vues à l’entraînement, et permet d’ajuster l’hyper-paramètre d’entraînement, et enfin une partie « test », qui n’est connue que de l’entité / organisation cliente. La partie test peut être utilisée par l’entité cliente pour mesurer les performances avec ses propres données.
Une fois que le réseau a été entraîné, on applique une image d’entrée en entrée du réseau, et on obtient typiquement en sortie de réseau un bloc d’inférence. Ce bloc d’inférence est une matrice de dimension CxHxW, où C est le nombre de classes, H est la hauteur de l’image en entrée et W est la largeur de l’image en entrée.
Ce bloc d’inférence est la réponse de l’image d’entrée au réseau de neurone.
On normalise ensuite chaque pixel en utilisant une fonction de type S oftmax . Cela traduit la réponse de l’image en une matrice où la somme des C éléments de la dimension correspondant aux classes et associée à chaque pixel particulier est égale à 1 environ. Il s’agit uniquement d’une réponse normalisée et non d’une probabilité. Cette valeur normalisée permet d’avoir une visibilité sur la prépondérance d’une classe par rapport aux autres, simplement à partir de sa valeur prise isolément.
Pour obtenir la classe d’un pixel, on extrait la coordonnée de l’élément dont la réponse au système est la plus élevée de la ligne correspondant aux classes et associée audit pixel.
On associe ainsi une classe à chaque pixel de la première image brute. On peut aussi associer ensuite une couleur à chaque classe.
On note que l’utilisation d’une base de données comprenant des images produites dans le domaine de l’infrarouge, pour entraîner l’algorithme de segmentation sémantique, permet d’améliorer très significativement l’efficacité dudit algorithme en opération pour réaliser la détection et la reconnaissance d’obstacles sur des images infrarouges. En effet, l’entraînement d’un tel algorithme avec une base de données constituée d’images en visible ou d’images synthétiques ne garantit pas son fonctionnement dans un autre domaine. Le changement de domaine du visible en infrarouge est en effet une opération compliquée et mal maîtrisée aujourd’hui.
L’unité de traitement 6 rectifie alors les images stéréos brutes Isb pour obtenir des images stéréos rectifiés Isr (paire d’images rectifiées), et la première image segmentée Ie1 pour obtenir une première image segmentée rectifiée Ier1.
La rectification comprend une correction de distorsion et utilise des premiers paramètres P1 comprenant des paramètres extrinsèques et intrinsèques des caméras 3.
Les paramètres extrinsèques et intrinsèques ont été produits au cours d’opérations de calibration réalisées en usine.
Les paramètres extrinsèques comprennent des niveaux de roulis, tangage et lacet des caméras 3 par rapport au repère « système » (repère associé à l’hélicoptère 1).
Dans chaque matrice inter-angles fenêtrée K(T), cette séparation des composantes simple et multiple est réalisée en fonction de la cohérence des coefficients K i,j sur chaque antidiagonale de ladite matrice inter-angles fenêtrée considérée K(T). On entend, dans le cadre de la présente invention par « antidiagonale » , un alignement de coefficients K i,j de la matrice tel que la somme « i+j » soit constante ( « i » correspondant à une ligne de la matrice, et « j » à une colonne de la matrice).
En effet, les ondes simplement diffusées présentent une cohérence particulière selon les antidiagonales de la matrice inter-angles fenêtrée K(T), alors que les ondes multiplement diffusées ne présentent pas de direction de cohérence privilégiée dans la matrice inter-angles fenêtrée K(T). C’est pourquoi un filtrage des antidiagonales en fonction de la cohérence des coefficients K i,j permet une séparation des composantes de diffusion simple et multiple.
On va maintenant décrire différentes méthodes de filtrage permettant de séparer les composantes de diffusion simple et multiple de chaque matrice inter-angles.
3.1. Première méthode de séparation par décomposition en valeurs singulières
En référence à la , la première méthode de séparation comprend, pour chaque matrice inter-angles fenêtrée considérée, les étapes suivantes : rotation 101 des coefficients de la matrice inter-angles fenêtrée K(T) de 45° pour obtenir une (ou plusieurs) matrice(s) pivotée(s), et filtrage 102 par décomposition en valeurs singulières de la (ou des) matrice(s) pivotée(s) pour obtenir une (ou plusieurs) matrice(s) filtrée(s), rotation inverse 103 des coefficients de la (ou des) matrice(s) filtrée(s) pour générer : une première matrice inter-angles fenêtrée filtrée dont les coefficients sont représentatifs de la composante de diffusion simple, une deuxième matrice inter-angles fenêtrée filtrée dont les coefficients sont représentatifs de la composante de diffusion multiple.
3.1.1. Rotation des coefficients de la matrice inter-angles fenêtrée
Différentes techniques peuvent être mises en œuvre pour réaliser l’étape de rotation 101 de la matrice inter-angles fenêtrée : une technique dite d’interpolation bidimensionnelle, ou une technique dite de sélection des coefficients de la matrice inter-angles fenêtrée selon les antidiagonales.
Ces deux techniques sont décrites en détail ci-dessous.
3.1.1.1. Interpolation bidimensionnelle
L’étape de rotation « par interpolation » permet de générer une matrice pivotée K piv (T). Cette technique peut être utilisée dans le cas d’une matrice inter-angles suffisamment résolue.
Le principe de construction de la matrice pivotée K piv (T) est le suivant.
En référence à la , on a illustré une superposition de la matrice pivotée K piv (T) à la matrice inter-angles fenêtrée K(T).
La valeur de chaque coefficient de la matrice pivotée K piv (T) est déterminée par interpolation des coefficients de la matrice inter-angles fenêtrée K(T) voisins du coefficient considéré dans la matrice pivotée K piv (T).
Plus précisément, la valeur du coefficient K piv11 de la matrice pivotée K piv (T) est déterminée par interpolation des quatre valeurs K 12 , K 13 , K 14 , K 23 de la matrice inter-angles fenêtrée K(T), comme illustré à la . De même, la valeur du coefficient central K piv21 de la matrice pivotée K piv (T) est déterminée par interpolation des quatre valeurs K 12 , K 13 , K 22 , K 23 de la matrice inter-angles fenêtrée K(T), comme illustré à la . La valeur du coefficient central K piv31 de la matrice pivotée K piv (T) est déterminée par interpolation des quatre valeurs K 21 , K 22 , K 31 , K 32 de la matrice inter-angles fenêtrée K(T), comme illustré à la , et ainsi de suite.
Le lecteur appréciera que la technique décrite ci-dessus est relative au cas particulier d’une interpolation bilinéaire. Bien entendu, d’autres méthodes d’interpolations peuvent être utilisées.
3.1.1.2. Sélection des coefficients de la matrice inter-angles fenêtrée selon les anti diagonales
- réception d’une deuxième information représentative d’une détection de précipitation sur la portion de route ;
- détermination d’une vitesse de consigne pour le véhicule à partir de la première information et de la deuxième information ;
- contrôle du au moins un système d’aide à la conduite en fonction de la vitesse de consigne.
Selon une variante, la vitesse de consigne est inférieure à la vitesse maximale autorisée.
Selon une autre variante, une différence entre la vitesse maximale autorisée et la vitesse de consigne est fonction de :
- un niveau d’intensité de précipitation ; et/ou
- un type de la portion de route ; et/ou
- une localisation du véhicule.
Selon encore une variante, la deuxième information est représentative d’un niveau d’intensité de précipitation, la détermination de la vitesse de consigne étant fonction du niveau d’intensité.
Selon une autre variante, la première information est déterminée à partir de données d’image reçues d’au moins une caméra frontale embarquée dans le véhicule, la détermination de la première information comprenant en outre une détection d’un panneau de signalisation indiquant une vitesse maximale autorisée sur la portion de route à partir des données d’image.
Selon une variante supplémentaire, la première information est déterminée à partir de données reçues d’un système de navigation.
Selon encore une variante, la deuxième information appartient à un ensemble d’informations comprenant :
- une information représentative d’activation d’un essuie-glace d’un parebrise du véhicule ;
- une information représentative d’une vitesse de balayage du parebrise par l’essuie-glace ;
- une information représentative de détection de précipitation obtenue d’un capteur de détection de précipitation embarqué dans le véhicule ;
- une information représentative de détection de précipitation obtenue d’un dispositif distant relié en communication sans fil avec le véhicule.
L’invention concerne également une turbomachine pour un aéronef comprenant un module selon l’une quelconque des caractéristiques précédentes.
la est une vue en coupe axiale d’un module selon un premier mode de réalisation de l’invention;
la est une vue en coupe axiale d’un module selon un second mode de réalisation de l’invention ;
la est une représentation schématique fonctionnelle du module selon le second mode de réalisation de l’invention ;
la est une vue en perspective d’un premier mode de réalisation d’un transformateur électrique pouvant être mis en œuvre dans l’invention ;
la est une vue en perspective d’un second mode de réalisation d’un transformateur électrique pouvant être mis en œuvre dans l’invention.
Dans la présente invention, et de manière générale, les termes « amont », « aval », « axial » et « axialement » sont définis par rapport à la circulation des gaz dans la turbomachine et ici suivant l’axe longitudinal X (et même de gauche à droite sur la ). De même, les termes « radial », « radialement », « interne », « intérieur », « externe » et « extérieur » sont définis par rapport à un axe radial Z perpendiculaire à l’axe longitudinal X et au regard de l’éloignement par rapport à l’axe longitudinal X.
La illustre un exemple de turbomachine 1. La turbomachine 1 comprend un générateur de gaz 2 et un module 3 selon l’invention. Le générateur de gaz 2 comprend d’amont en aval, un compresseur basse pression 4, un compresseur haute pression 5, une chambre de combustion 6, une turbine haute pression 7 et une turbine basse pression 8. Les rotors du compresseur basse pression 4 et de la turbine basse pression 8 sont reliés mécaniquement par un arbre basse pression 9 de manière à former un corps basse pression. Les rotors du compresseur haute pression 5 et de la turbine haute pression 7 sont reliés mécaniquement par un arbre haute pression 10 de manière à former un corps haute pression. L’arbre haute pression 10 s’étend radialement au moins en partie à l’extérieur de l’arbre basse pression 9. L’arbre basse pression 9 et l’arbre haute pression 10 sont coaxiaux. Le corps haute pression est guidé en rotation autour de l’axe longitudinal X par un premier palier 11 à roulements en amont et un deuxième palier 12 à roulements en aval. Le premier palier 11 est monté entre un carter inter-compresseur 13 et une extrémité amont de l’arbre haute pression 10. Le carter inter compresseur 13 est agencé axialement entre les compresseurs basse et haute pression 4, 5. Le deuxième palier 12 est monté entre un carter inter-turbine 14 et une extrémité aval de l’arbre haute pression 10. Le carter inter-turbine 14 est agencé axialement entre les turbines basse et haute pression 8, 7. Le corps basse pression est guidé en rotation autour de l’axe longitudinal X via un troisième palier 15 à roulements et un quatrième palier 16 à roulements. Le quatrième palier 16 est par exemple un palier double. Le quatrième palier 16 est monté entre un carter d’échappement 17 et une extrémité aval de l’arbre basse pression 9. Le carter d’échappement 17 est situé en aval de la turbine basse pression 8. Le troisième palier 15 est monté entre un carter d’entrée 18 et une extrémité amont de l’arbre basse pression 9. Le carter d’entrée 18 est agencé en amont du compresseur basse pression 4. Plus particulièrement, le carter d’entrée 18 est agencé axialement entre le module 3 et le compresseur basse pression 4.
Dans l’exemple de la , les aubes 30 sont entourées par un carter externe 19. Le carter externe 19 est fixée à une nacelle (non représentée) de l’aéronef. Selon cet exemple, le module 2 est un module de soufflante.
La courbe de vissage est, de préférence, rejetée lorsque la vitesse de vissage est supérieure à une valeur seuil prédéterminée, par exemple égale à 5 tours par minute.
Selon une caractéristique, un critère de rejet du premier modèle peut reposer sur la détermination d’une perte de linéarité entre la position d’épaulement et la position finale . Une perte de linéarité peut notamment traduire une déformation plastique et des dérapages.
Une interpolation linéaire peut être réalisée, en traçant une droite passant par l’index de 25% et l’index de 75% entre le point d’épaulement Rs et le point final Rf. La distance maximale entre la courbe de vissage obtenue au cours du procédé de raccordement et la droite est alors calculée.
La perte de linéarité peut être calculée en divisant la déviation moyenne de la courbe par rapport à l’interpolation linéaire par le couple optimal T*. Une valeur absolue de la déviation moyenne sera, de préférence, calculée par l’algorithme entraîné par apprentissage automatique de sorte que les oscillations à partir d’interpolation linéaire résulte en un coefficient élevé et soit plus aisément déterminable.
La courbe de vissage est rejetée lorsque la distance obtenue par cette perte de linéarité est supérieure à une valeur seuil prédéterminée.
Avantageusement, le premier modèle peut évaluer la qualité de raccordement des premier et deuxième composants tubulaires 1, 2 en fonction d’une valeur maximale de perte de couple entre deux points successifs de la courbe de vissage obtenue entre la position d’épaulement et la position finale.
La détermination d’une valeur maximale de perte de couple est particulièrement avantageuse pour détecter les défauts de raccordement liés à des dérapages ou glissements, et peut également traduire l’apparition de bruits dans le câble d’alimentation.
Par valeur maximale de perte de couple, on entend la perte de couple la plus importante déterminée sur la courbe de vissage.
Avantageusement, un critère de rejet du premier modèle peut être basé sur le nombre de tours effectués au cours d’une perte de couple surgissant entre la position d’épaulement et la position finale.
En effet, certaines pertes de couple brèves peuvent correspondre à un simple artefact. Néanmoins, lorsque le nombre de tours effectués pendant une perte de couple est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, la perte de couple peut être interprétée comme la survenue d’un défaut conduisant à un état non conforme du raccordement.
Avantageusement, le premier modèle peut également évaluer la qualité de raccordement des premier et deuxième composants tubulaires 1, 2 en fonction du nombre de tours Rf effectués à la position finale afin de rejeter les courbes trop courtes traduisant un état non conforme du raccordement.
La courbe de vissage est, par exemple, rejetée lorsque le nombre de tours Rf effectués à la position finale est inférieur à une valeur seuil prédéterminé, par exemple égale à un tour.
De manière avantageuse, le premier modèle évalue la qualité de raccordement des premier et deuxième composants tubulaires en fonction de la valeur d’un couple maximal avant la position d’étanchéité, la courbe de vissage obtenue étant rejetée par le premier modèle lorsque ladite valeur du couple maximal est supérieure à 10% du couple optimal T*.