INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Par ailleurs, la portée de la présente demande de brevet n'a pas pour objet de se limiter aux modes de réalisation particuliers du processus, de la machine, de la fabrication et de la composition de matière, des moyens, des procédés et des étapes décrits dans la description. Comme un homme du métier pourra aisément l'apprécier à partir de la description de la présente invention, des processus, machines, fabrications, compositions de matière, moyens, procédés, ou étapes, actuellement existants ou devant être développés plus tard, qui mettent en œuvre sensiblement la même fonction ou obtiennent sensiblement le même résultat que les modes de réalisation correspondants décrits ici peuvent être utilisés. Ainsi, les exemples décrits ci-dessus et illustrés ici ne sont que des exemples, et les revendications annexées sont prévues pour inclure dans leur champ d'application de tels processus, machines, fabrications, compositions de matière, moyens, procédés, ou étapes.
Procédé et système de détermination de la pression d’un pneumatique d’aéronef La présente invention se situe dans le domaine de l’aéronautique, et plus particulièrement dans le domaine de l’entretien et de la maintenance des pneumatiques aéronef. De manière plus précise, l’invention concerne le suivi de la pression de pneumatiques aéronef.
On sait qu’un mauvais gonflage de pneumatiques avion peut engendrer de nombreux problèmes. Ainsi, un surgonflage peut conduire à une dégradation de la bande de roulement, soit par une usure irrégulière, ou en la rendant plus sensible aux altérations mécaniques. A l’inverse, un sous-gonflage augmente considérablement les contraintes et l’échauffement dans le pneu, ce qui peut réduire la durée de vie du pneu, voire générer des risques sécuritaires tel qu’un éclatement du pneumatique ou un déchapage
Pour remédier à cette situation, il est préconisé par les pneumaticiens d’effectuer un contrôle journalier de la pression des pneumatiques. Il est en outre généralement précisé de toujours effectuer ce contrôle lorsque les pneus sont froids, c’est-à-dire lorsque la température interne des pneus est sensiblement égale à la température ambiante. Il est également déconseillé de dégonfler un pneumatique chaud.
On connaît ainsi des documents comportant des recommandations pour le gonflage à froid des pneumatiques avion, et les pressions de consigne (Pc) à appliquer en fonction du type de pneus, de leurs dimensions, et éventuellement de la charge de l’avion. Ces documents indiquent également des préconisations de maintenance de pression, en fonction des écarts à Pc.
En outre, les documentations techniques fournies par les avionneurs indiquent des procédures à suivre pour le contrôle de pression. Ces procédures indiquent que le contrôle de pression devant être effectué à froid, il convient d’attendre trois heures après l’arrêt de l’appareil pour effectuer les mesures.
Toutefois, on a constaté qu’une telle procédure présentait deux inconvénients majeurs. Le premier est l’incertitude associée à cette mesure. En effet, on a constaté que la température au sein du pneumatique était inhomogène, avec des variations pouvant aller jusqu’à quarante degrés. En outre, l’écart entre la température interne et la température ambiante au bout de 3h peut aller jusqu’à quinze degrés, puisqu’il s’avère qu’en réalité la durée nécessaire à un refroidissement complet du pneumatique est plutôt de l’ordre de cinq heures. Ceci conduit à des erreurs pouvant aller jusqu’à onze PSI d’écart entre la pression déterminée et la pression réelle à froid.
Le second inconvénient majeur est le temps d’immobilisation de l’avion, qui empêche les compagnies de pouvoir augmenter le rythme de rotation de leurs appareils.
La présente invention vise donc à remédier à ces inconvénients en proposant un procédé et un système de détermination de la pression à froid d’un pneumatique en fonction de mesures effectuées à chaud.
A cet effet, il apparaît nécessaire de connaître la fonction de transfert entre un pneumatique chaud et un pneumatique froid.
Or, on a constaté de manière surprenante que cette fonction de transfert n’était pas identique dans l’ensemble du pneumatique. Ainsi, selon la position du capteur au moment où sont effectuées les mesures, les résultats peuvent être faussés. En effet, lors de l’arrêt du véhicule, l’air chaud présent dans le pneumatique ayant tendance à monter, la température dans le bas du pneumatique sera inférieure à la température dans le haut du pneumatique. Les inventeurs ont donc effectué de nombreuses mesures afin de construire les abaques présentes en . Ces abaques montrent la fonction de transfert température/pression dans un pneumatique en fonction de la position du capteur dans le pneumatique lors de la mesure, les différentes positions étant montrées sur le second schéma de la .
Partant de ces recherches, les inventeurs ont ainsi pu proposer des solutions permettant de limiter l’incertitude due à ce positionnement du capteur.
Selon un mode de réalisation décrit ci-après la discrétisation est obtenue en fonction d’un deuxième nombre de points déterminés selon le processus décrit ci-après.
La trajectoire est par exemple obtenue en associant des valeurs de vitesses aux points du chemin obtenu de la discrétisation de la courbe (ou de la portion de chemin 100), ces valeurs de vitesse étant par exemple déterminées à partir des données d’environnement acquises ou reçues par le véhicule 10.
Dans une huitième étape 58, les paramètres représentatifs de la trajectoire (par exemple des coordonnées d’un ensemble de points associées à des valeurs de vitesse) sont transmis à au moins un système de contrôle de trajectoire du véhicule autonome 10. Ces paramètres sont par exemple transmis par un calculateur en charge de déterminer la trajectoire et ses paramètres à un ou plusieurs calculateurs d’un ou plusieurs systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé ») du véhicule autonome 10, via un ou plusieurs bus de données par exemple.
Selon un mode de réalisation particulier relatif à la détermination du deuxième nombre de points pour la discrétisation de la courbe polynomiale paramétrée obtenue, un pas de discrétisation Δs maximal sur la courbe est déterminé de manière à permettre de réaliser une évaluation statique de l’encombrement du véhicule 10 en restant dans les marges d’erreur prises sur la représentation du véhicule 10, notamment avec la marge latérale, notée ‘m’, et la marge longitudinale, notée ‘n’ lorsque le véhicule 10 est représenté selon une boite englobante.
Dans une première opération, un maximum d’une fonction représentative d’une vitesse de paramétrisation du paramètre ζ de la courbe polynomiale paramétrée sur la courbe polynomiale paramétrée par rapport à une abscisse curviligne s le long de la courbe polynomiale paramétrée est déterminé.
Dans une deuxième opération, le deuxième nombre de points, noté N, est déterminé en fonction du maximum, du paramètre ζ f représentatif de longueur de la courbe polynomiale paramétrée et d’un pas de discrétisation Δs maximal de la courbe polynomiale paramétrée.
Le deuxième nombre de points est égal à 1 plus la partie entière supérieure du produit du maximum et du paramètre ζ f représentatif de longueur de la courbe polynomiale paramétrée divisé par le pas de discrétisation maximal Δs.
Le pas de discrétisation Δs maximal correspond ainsi à un rayon de courbure maximal de la courbe polynomiale paramétrée, le pas de discrétisation maximal étant déterminé en fonction du rayon de courbure maximal, de dimensions représentatives de l’enveloppe extérieure, de la marge latérale et de la marge longitudinale, la détermination étant bornée par un maximum du pas de discrétisation maximal correspondant à une longueur du véhicule autonome 10.
Un objet de ce mode de réalisation particulier est de déterminer une discrétisation de l’espace paramétrique en ζ de telle sorte que la discrétisation résultante de l’espace curviligne en s respecte le pas de discrétisation maximal Δs. Autrement dit, une discrétisation valide {ζ 0 =0, ζ 1 , …, ζ N-1 = ζ f } de l’espace paramétrique vérifie :
Pour simplifier, une discrétisation homogène de l’espace paramétrique est considérée. Le pas de discrétisation paramétrique suivant est obtenu pour une discrétisation en N points (et donc N-1 intervalles) :
Le nombre N de points correspond au deuxième nombre de points à déterminer, selon le processus ci-après.
Pour respecter la contrainte en tout point, il est à noter que :
En effet, ceci revient à surestimer l’intégrale de la fonction par le rectangle englobant toute la fonction. Si la contrainte en Δs est appliquée à l’intégrale du maximum, elle est nécessairement appliquée à la fonction elle-même (la fonction C étant positive sur l’intervalle considéré car la courbe ne revient pas sur elle-même). δζ est recherché tel que :
Ce qui permet d’obtenir :
Avec représentant la partie entière supérieure d’un nombre réel
Si δζ est choisi le plus grand possible, soit :
Par exemple, un utilisateur prend en photo le compteur kilométrique et transmet la photo au deuxième 400 ou au troisième serveur 400. Le serveur 400 peut ensuite analyser l’image pour déterminer le kilométrage du véhicule. L’image peut également être analysé afin d’envoyer ensuite le kilométrage au serveur.
A l’étape S110, Le réseau neuronal 420, par exemple entrainé lors de l’étape S80, détermine si la troisième série temporelle est frauduleuses ou non frauduleuses, à partir de la troisième série temporelle et des troisièmes données d’atelier.
Selon un mode de réalisation, il est possible d’interroger serveur 400 qui répond alors en indiquant si le troisième véhicule à un kilométrage affiché frauduleux ou non frauduleux.
En particulier, le troisième serveur 400 peut mémoriser les éléments de la troisième série temporelle dans sa mémoire 410, formant ainsi la deuxième de série temporelle, (et/ou)
Selon un mode de réalisation, le réseau neuronal 420 est un réseau de neurones récurrent à mémoire court-terme et long terme.
Par exemple, la deuxième série temporelle et la troisième série temporelle présentent au plus deux fois moins d’éléments, que la moyenne du nombre d’éléments de la première pluralité de séries temporelles.
Procédé de détection de fraude dans un kilométrage de véhicule par un réseau de neurones, et serveur associé L’invention concerne la détection de fraude dans un kilométrage de véhicule
Suivant des modes de réalisation particulièrement avantageux, au moins un jeu d’entrainement peut être obtenu à partir d’un objectif faisant partie d’un même lot d’objectifs que l’objectif cible, lors de la fabrication dudit lot d’objectifs. Autrement dit, dans ce cas, la base d’entrainement est obtenue, en partie ou en totalité, par des mesures réalisées sur des objectifs optiques faisant partie du même lot que l’objectif optique cible et qui ont été fabriqués préalablement.
Dans ce cas, une première partie des objectifs optiques fabriqués d’un même lot est utilisée pour constituer une base d’entrainement. En particulier, pour chaque objectif optique de cette première partie du lot, un jeu d’entrainement est constitué en réalisant, pour ledit objectif optique fabriqué : au moins une mesure d’interférométrie optique pour obtenir au moins un jeu optique d’entrainement, et au moins une mesure fonctionnelle, pour obtenir au moins un jeu de de performance d’entrainement.
Ainsi, les premiers objectifs optiques fabriqués d’un lot permettent de constituer une base d’entrainement. Cette dernière est utilisée pour entrainer le modèle de caractérisation. Une fois le modèle de caractérisation entrainé, il est utilisé pour caractériser les objectifs optiques suivants dudit lot, lors de leur fabrication.
Suivant des modes de réalisation, pour au moins un jeu d’entrainement : le jeu optique d’entrainement est obtenu par simulation ; et/ou le jeu de performance d’entrainement est obtenu par simulation.
Par exemple, durant la phase de conception d’un objectif, son architecture peut être modélisée en représentant les interfaces optiques (particulièrement celles des lentilles) par des formulations analytiques et en indiquant numériquement leurs espacements. Les valeurs théoriques d’indice de réfraction et de nombre d’Abbé des matériaux impliqués peuvent aussi être données. Ces valeurs théoriques peuvent ensuite être entrées dans des logiciels de conception optique, disponibles commercialement, pour simuler et optimiser les paramètres définissant l’objectif en calculant les performances fonctionnelles théoriques. On connait par exemple le logiciel OpticStudio de la société Zemax qui calcule la propagation de rayons lumineux au travers d’empilements d’interfaces optiques, par calcul, au franchissement de chaque nouvelle interface rencontrée, d’un faisceau réfléchi et d’un faisceau transmis à partir d’un faisceau incident, par la mise en œuvre numérique des lois de Snell-Descartes. Il est ainsi possible de calculer assez parfaitement les propriétés de transfert optique par simulation de la propagation de rayons optiques, cela pour différents points de la scène à observer, et les différents points associés sur la zone de détection. Ces fonctions de transfert peuvent ainsi être transformées par le logiciel en résultat de calculs de MTF par transformée dans le domaine fréquentiel, autour de chaque point de détection choisi.
Ainsi, le jeu optique d’entrainement et/ou le jeu de performance d’entrainement composant au moins un jeu d’entrainement peu(ven)t être obtenu(s) par simulation. Ainsi, la base d’entrainement peut être constituée, en partie ou en totalité, par simulation ce qui est plus rapide, et implique moins d’effort et de ressources.
Par exemple, au moins un jeu de performance estimée, respectivement un jeu de performance d’entrainement mesuré ou simulé, peut comprendre : au moins une valeur de caractérisation de front d’onde, ou au moins une valeur de Fonction de Modulation de Transfert, ou « MTF » (pour « Modulation Transfert Fonction » en anglais) ; pour au moins une position sur l’objectif.
Le jeu de performance estimé est fourni par le modèle de caractérisation.
Comme expliqué plus haut, le jeu de performance d’entrainement est soit mesuré sur un objectif réel, soit fournie par simulation à partir d’une modélisation numérique d’un objectif optique.
Suivant des modes de réalisation, le procédé selon l’invention peut comprendre préalablement à la première itération de la phase de caractérisation, une phase d’entrainement du modèle de caractérisation avec la base d’entrainements.
Suivant un autre aspect de la présente invention, il est proposé un dispositif de caractérisation fonctionnelle, en cours de fabrication ou après fabrication, d’un objectif optique cible comprenant un empilement de plusieurs éléments optiques, ledit dispositif comprenant : un appareil d’interférométrie optique pour mesurer, sur ledit empilement d’éléments optiques, au moins un jeu de données, dit jeu optique mesuré, comprenant des données relatives à au moins un paramètre géométrique d’au moins une interface optique dudit objectif cible ; et un modèle de caractérisation préalablement entrainé avec une base d’entrainement constituée à partir d’objectifs optiques d’architecture identique à celle dudit objectif cible pour fournir, en fonction dudit au moins un jeu optique mesuré, un jeu de données, dit jeu de performance estimé, comprenant des données relatives à la performance dudit objectif cible.
Le dispositif de caractérisation peut de manière optionnelle comprendre une combinaison quelconque d’au moins une des caractéristiques décrites plus haut en référence au procédé de caractérisation selon l’invention et qui ne sont pas reprises ici en détail, par soucis de concision.
En particulier, le modèle de caractérisation peut être intégré dans un module informatique tel qu’un processeur, une puce, un ordinateur, une tablette, un serveur, etc. dédié ou non.
En particulier, le modèle de caractérisation peut être intégré dans l’appareil d’interférométrie optique. Alternativement, le modèle de caractérisation peut se trouver dans un appareil indépendant dudit appareil de mesure.
La suite complète des valeurs ΔV i peut être déterminée par un algorithme, de manière à sélectionner les cellules plus fortement biaisées. Une détection de cellules fortement biaisées peut être ainsi mise en œuvre.
En effet, selon le niveau de tension et de courant de polarisation appliqué sur la ou les lignes de bits lors de l’initialisation, le déséquilibre introduit entre les nœuds NT et NF d’une cellule est différent. Entre un cas où les deux lignes de bits sont toutes deux polarisées à Vdd avec une capacité de courant similaire conduisant à un déséquilibre initial nul entre les deux nœuds, et un cas opposé où les lignes de bits sont polarisées avec une dissymétrie de tension et de courant possible, il y a un panel de déséquilibres en tension ou en courant possibles.
Dans le cas par exemple où on réalise plusieurs tests consistant chacun en un cycle d’effacement/ initialisation libre/ lecture, en utilisant une initialisation biaisée, on peut chercher à identifier certaines cellules qui ne commutent pas de la même manière que la majorité ou la très grande majorité des autres. On peut dire de ces autres cellules « résistantes » qu’elles ont intrinsèquement un biais d’initialisation p ijk tel que, lorsqu’on utilise une initialisation libre symétrique, il est très fortement probable qu’elles prennent quasiment toujours la même valeur. Autrement dit, de telles cellules « résistantes » ont une probabilité p ijk proche de 1 ou de 0 (selon le sens de la dissymétrie appliquée sur les lignes de bits) de prendre une valeur donnée, par exemple la valeur 1, lors d’une initialisation libre symétrique.
Lorsque la probabilité p ijk qu’une cellule donnée s’initialise à une valeur ‘1’ est très proche de 0 ou 1, elle peut être avantageusement utilisée pour établir une signature numérique. Ainsi, si les cellules retenues pour réaliser cette signature numérique s’initialisent quasiment toujours à la même valeur, avec une très grande probabilité, statistiquement le code numérique obtenu par lecture de ces cellules après initialisation sera pour quasi toujours le même.
Selon une variante d’utilisation de la mémoire, il est possible de rechercher les cellules mémoire présentant une probabilité 0,5 ou autre valeur pouvant être différente des valeurs extrême proches de 0 ou de 1. Pour ce faire, on réalise des tests des cellules mémoires avec une initialisation libre avec une dissymétrie nulle ou donnée dans les polarisations. On peut alors répertorier pour chaque cellule quel est sa probabilité p ijk de prendre une valeur donnée, par exemple ‘1’, pour chaque niveau de dissymétrie en fonction du biais de polarisation.
Lorsque la probabilité p ijk qu’une cellule donnée s’initialise à une valeur ‘1’ est centrée sur 0,5, elle peut être avantageusement utilisée pour générer, lors d’une initialisation libre, un nombre binaire aléatoire à entropie maximale, présentant donc une égale probabilité 0,5 de ressortir la valeur 1 ou 0. Alternativement, si l’on souhaite générer un nombre aléatoire avec une probabilité autre que 0,5 et asymétrique entre les deux valeurs 1 et 0, et donc a entropie non maximale, on peut mettre en œuvre une initialisation libre avec introduction d’un biais de polarisation permettant d’avoir la probabilité souhaitée.
Avec une telle implémentation, un gain significatif en temps de test des cellules est obtenu. Elle permet de réduire fortement le nombre de cycles de mise en tension de la mémoire/ lecture / effacement, pour permettre d’identifier des cellules mémoires fortement déséquilibrées et dont la probabilité d’initialisation est proche de 0 ou 1 ou très bien équilibrées et dont la probabilité d’initialisation est proche de 1/2 ou encore présentant une autre valeur de probabilité d’initialisation.
Une implémentation telle que décrite précédemment en lien avec la est particulièrement favorable à l’implémentation au sein d’un même circuit, d’une mémoire, d’un générateur de nombre aléatoire et d’un module de calcul en mémoire (IMC pour « In Memory Computing ») en particulier permettant de réaliser une certaine fonction telle qu’une fonction MAC (pour « multiply-and-Accumulate », i.e. « multiplie puis accumule »).
On pourra enfin combiner l’activation de plusieurs cellules d’une même colonne de manière à atteindre plus facilement des probabilités visées. A titre d’exemple, 2 cellules mémoires avec des probabilités de 0.1 chacune présenteraient une probabilité combinée d’une valeur bien inférieure à 0.1.
Un dispositif tel que mis en œuvre suivant l’un ou l’autre des modes de réalisation décrits précédemment peut trouver des applications notamment dans des systèmes embarqués, dans des systèmes de calcul haute performance HPC pour (« High Performance Computing ») et/ou de chiffrement tels que les systèmes AES (pour « Advanced Encryption Standard », i.e. « norme de chiffrement avancé ») des systèmes de crypto-monnaies.
Sous-ensemble préassemblé de connecteur comprenant un contact central et deux parties de sertissage de matière et/ou épaisseur différente(s), bobine de sous-ensembles et procédé d’assemblage d’un connecteur à un câble associés. La présente invention concerne le domaine des connecteurs électriques.
L’invention vise notamment à améliorer l’assemblage d’un connecteur à un câble isolé, en particulier d’un connecteur de puissance à un câble à forte section pour le passage de courants élevés.
Il peut s’agir de connecteurs de puissance reliant par exemple la batterie d’un véhicule au moteur électrique ou à l’électronique de puissance.
Il peut s’agir de connecteurs véhiculant d’autres types de signaux, comme des signaux RF, ou des données.
Bien que décrite en référence à une application privilégiée, la connectique pour véhicule automobile, et plus particulièrement, pour véhicules hybrides et électriques, l’invention peut être mise en œuvre dans toute autre application.
Le fort développement des véhicules hybrides et électriques nécessite des solutions fiables et aisées à mettre en œuvre en particulier pour réaliser des liaisons entre câble blindé et connecteurs de puissance, soit pour les équipementiers, soit par les constructeurs de véhicules eux-mêmes.
Parmi les dérivés d’amines aliphatiques secondaires ou tertiaires, éventuellement quaternisées utilisables, tels que définis ci-dessus, on peut également citer les composés de structures respectives ( IV ) et ( V ) suivantes :
R a -CONHCH 2 CH 2 -N + (R b )(R c )-CH 2 COO - , M + , X - ( IV ) formule ( IV ), dans laquelle : - R a représente un groupe alkyle ou alcényle en C 10 à C 30 dérivé d'un acide R a COOH, de préférence présent dans l'huile de coprah hydrolysée, de préférence R a représente un groupe heptyle, nonyle ou undécyle ; - R b représente un groupe bêta-hydroxyéthyle ; - R c représente un groupe carboxyméthyle ; - M + représente un contre ion cationique issu d’un métal alcalin, alcalinoterreux, tel que le sodium, un ion ammonium ou un ion issu d’une amine organique ; et - X - représente un contre ion anionique organique ou inorganique, tel que celui choisi parmi les halogénures, acétates, phosphates, nitrates, alkyl(C 1 -C 4 )sulfates, alkyl(C 1 -C 4 )- ou alkyl(C 1 -C 4 )aryl-sulfonates, en particulier méthylsulfate et éthylsulfate ; ou alors M + et X - sont absents ;
R a ’-CONHCH 2 CH 2 -N(B)(B') ( V ) formule ( V ), dans laquelle : - B représente le groupe -CH 2 CH 2 OX' ; - B' représente le groupe -(CH 2 ) z Y', avec z = 1 ou 2 ; - X' représente le groupe -CH 2 COOH, -CH 2 -COOZ’, -CH 2 CH 2 COOH, CH 2 CH 2 -COOZ’, ou un atome d'hydrogène ; - Y' représente le groupe –COOH, -COOZ’, -CH 2 CH(OH)SO 3 H ou le groupe CH 2 CH(OH)SO 3 -Z’ ; - Z’ représente un contre ion cationique issu d’un métal alcalin ou alcalinoterreux, tel que le sodium, un ion ammonium ou un ion issu d’une amine organique ; - R a ’ représente un groupe alkyle ou alcényle en C 10 à C 30 d'un acide R a ’-COOH de préférence présent dans l'huile de coprah ou dans l'huile de lin hydrolysée, de préférence R a ’ un groupe alkyle, notamment en C 17 et sa forme iso, un groupe en C 17 insaturé.