INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La couche d’enrobage dont est issue la portion d’enrobage recouvre toute la cathode si bien que cette dernière n’est alors plus du tout exposée. Cependant, cela n’implique pas nécessairement que toutes les couches formées dans un premier temps pour créer la portion d’enrobage recouvrent toute la surface de la cathode. En particulier, la couche de formation de la portion de revêtement de contact peut être suffisamment fine pour ne pas absorber tout le relief de la face supérieure de la cathode, cette dernière pouvant présenter une forte rugosité à cette phase de fabrication. Il est possible que des crêtes de matériau de cathode subsistent en saillie de la couche de revêtement à ce stade. La couche de revêtement peut servir à consolider cette zone en anticipation du polissage qui suivra. Les crêtes seront alors progressivement étêtées sans que leur base ne soit rompue.
Alternativement, la couche de revêtement de contact peut couvrir la face supérieure de la cathode pour qu’aucun élément du relief de cette face ne reste exposé ; même dans ce cas, la couche de revêtement est, pour ce relief qu’elle épouse, un renfort mécanique appréciable pour le polissage.
Les éléments de connexion électrique 9 s’entendent de toute structure configurée pour conduire de l’électricité entre deux points. Les structures illustrées ne sont que des exemples. Plus généralement, ces éléments peuvent, pour certains, servir à connecter électriquement la cathode, de préférence via un premier collecteur de courant, d’au moins une batterie. D’autres ont vocation à connecter électriquement l’anode, de préférence via un deuxième collecteur, d’au moins une batterie. Ces éléments présentent de préférence une dimension principale dirigée selon la direction d’empilement.
Une structure de scellement est avantageusement formée pour isoler une ou plusieurs batteries de leur environnement. Elle forme de préférence un cadre fermé autour de l’empilement. Cette structure peut être formée en assemblant deux éléments de scellement chacun formé, respectivement sur une première batterie et sur une deuxième batterie, sur des faces en vis-à-vis.
Les figures 2 à 13 illustrent un premier exemple d’étapes successives permettant de parvenir à une micro batterie selon l’invention.
Un support 1 forme l’élément de départ. Il peut s’agir d’une plaque en matériau semi-conducteur, en silicium particulièrement. Cependant, d’autres substrats sont possibles, par exemple en verre. Par ailleurs, et particulièrement si le support comporte une base en matériau électriquement conducteur, il peut comprendre une couche superficielle en un matériau électriquement isolant, typiquement du dioxyde de silicium pour une base de support 1 en silicium.
Le support 1 va permettre la réalisation, en empilement, d’une pluralité de composants de la batterie. À moins qu’il n’en soit disposé autrement dans la suite de la description, la formation de ces composants peut mettre en œuvre des étapes de photolithographie de dépôt de couches et de gravure pour obtenir le motif de composants souhaité. Typiquement, pour le dépôt des couches de l’empilement, on peut utiliser une technique de « dépôt physique en phase vapeur » connue sous le vocable anglais PVD pour Physical Vapor Deposition.
Une première face 11 du support porte un premier collecteur de courant 2. Le collecteur de courant 2 est raccordé à son électrode, ici la cathode 3, de sorte à établir une continuité électrique entre ces deux parties ; ce collecteur s’étend généralement latéralement au-delà de la cathode 3, vers l’extérieur du dispositif encapsulé.
À titre d’exemple, le premier collecteur 2 comprend au moins une couche métallique, par exemple à base de titane et/ou de platine. Notamment, il peut comprendre premièrement une fine couche de dioxyde de titane suivi d’une couche de platine.
L’empilement se poursuit avec la formation de la cathode 3.
Le matériau de la première électrode 3 peut être du LiCoO 2 comme indiqué précédemment). On donne en outre ci-après des exemples de matériaux aussi utilisables pour la première électrode 3 : V 2 O 5 , TiS 2 , LiMn 2 O 4 , NaMnO 2 , NaCoO 2 . Après la formation du motif de la cathode 3, on lui fait généralement subir un recuit.
De préférence, l’épaisseur de la cathode 3 est supérieure ou égale à 10 µm, voire à 20 µm. Éventuellement, cette épaisseur peut être inférieure ou égale à 70 µm. On verra ultérieurement que de telles épaisseurs, importantes, peuvent être atteintes grâce à l’invention de par les dispositions structurelles et/ou de fabrication mises en œuvre. On notera que, à cette étape, la cathode 3 représente potentiellement une surélévation importante au-dessus de la première face 11 du substrat 1. Elle comporte une partie de flanc 31 s’étendant de préférence suivant la direction de l’empilement des composants de la batterie (typiquement la dimension en épaisseur du support 1), une face inférieure 32 au contact du premier collecteur 2 et une face supérieure 33, opposée à la face inférieure 32. La face supérieure 33 est avantageusement plane suivant un plan perpendiculaire à la direction de l’empilement.
Habituellement, la fabrication se poursuivrait par la mise en place d’un électrolyte directement au-dessus de la cathode 3. Cependant, comme le montre la , on propose ici de former préalablement une portion d’enrobage de la cathode 3.
Pour y parvenir, dans le mode de réalisation de la , on commence par former une couche de revêtement de contact 8 configurée pour couvrir intégralement la cathode 3. À noter toutefois que la formation de la couche 8 n’est pas indispensable. En effet, on peut réaliser la portion d’enrobage sans recourir à cette étape.
Selon une variante de réalisation, l’évaluation d’une fonction de coût d’un téléchargement (de type d’information, de fichier ou de partie de fichier) est implémentée pour choisir l’une parmi plusieurs nœuds source pour télécharger un élément donné. Selon le présent mode de réalisation, la fonction de coût tend à privilégier un nœud du réseau maillé comme source plutôt qu’un serveur extérieur au réseau maillé, sans toutefois exclure ce serveur.
Selon un exemple de réalisation particulier de cette variante, la fonction de coût prend en compte :
Le niveau de signal (donné par le RSSI, qui est une valeur négative en dBm entre 0 et -255) entre deux nœuds Le nombre de sauts (nombre de nœuds intermédiaires entre un nœud demandeur initial et un nœud source) Le type de connexion (par exemple, cellulaire ou non-cellulaire)
Concernant le point (a), le RSSI est le niveau du signal entre le client Wifi (la partie station d’un nœud enfant) et le point d’accès Wifi (la partie Access Point d’un nœud parent). Chaque liaison a son propre RSSI. Le RSSI global d’un chemin entre le nœud demandeur et le nœud fournisseur potentiel de l’élément à télécharger est la somme de ces RSSI. On pratique, pour évaluer le coût de la liaison, on prendra la valeur 255 retranchée du RSSI car plus le niveau du signal est élevé, plus le RSSI est élevé (proche de 0). Les valeurs des RSSI des liaisons entre le nœud demandeur et le nœud fournisseur sont véhiculées dans le message de réponse positive du nœud fournisseur à la demande de fourniture du fichier. A cette fin, le message de réponse contient deux registres numériques : RSSI et STABILITE, initialisés par le nœud fournisseur respectivement à 0 et 1. Le nœud fournisseur transmet ce message au nœud qui lui a transmis la demande du fichier. Ce dernier incrémente le registre RSSI du message avec la valeur 255 retranchée de la valeur du RSSI entre lui-même et le nœud fournisseur et réalise le produit de la valeur du registre STABILITE avec la valeur de la stabilité de la liaison entre lui-même et le nœud fournisseur. Puis il transmet ce message au nœud qui lui avait transmis la demande qu’il avait lui-même transmise au nœud fournisseur. Le processus se répète jusqu’à ce que le message parvienne au nœud demandeur. Ce dernier réalise les mêmes opérations puis calcule le coût total du chemin entre lui et le nœud fournisseur en divisant la valeur du registre RSSI par celle du registre STABILITE.
Le tableau 2 illustre les valeurs successives prises par les registres RSSI et STABILITE au fur et à mesure de la progression du message dans le réseau.
Rang Avec nœud précédent Registres du message RSSI Stabilité RSSI STABILITE n Nœud Fournisseur (n) N/A N/A 0 1 n-1 Nœud intermédiaire (n-1) R n-1 S n-1 0+R n-1 1xS n-1 n-2 Nœud intermédiaire (n-2) R n-2 S n-2 0 +R n-1 +R n-2 1xS n-1 xS n-2 … … … 1 Nœud intermédiaire 1 R 1 S 1 0 +R n-1 +R n-2 +…+R 1 1xS n-1 xS n-2 x…xS 1 0 Nœud demandeur R 0 S 0 0 +R n-1 +R n-2 +…+R 1 +R 0 1xS n-1 xS n-2 x…xS 1 xS 0
Le coût du chemin entre le nœud fournisseur (n) et le nœud demandeur (0) est :
Concernant le point (c), une valeur de coût de la liaison entre le serveur 105 et le nœud racine est fournie par ce dernier aux autres nœuds du réseau maillé.
Selon une autre variante de réalisation, la stabilité du réseau est également prise en compte sous la forme d’une valeur entre 0 et 1, où 1 représente une stabilité maximale. La stabilité de plusieurs connexions consécutives est obtenue par le produit des stabilités de chaque connexion entre le nœud demandeur et le nœud source, et une évaluation de la puissance du signal entre ces deux nœuds est compensée en divisant cette évaluation de puissance par le produit des stabilités. Selon un mode de réalisation particulier, la stabilité d’une connexion individuelle est fonction d’un ou plusieurs critères parmi le temps de connexion constaté sur une période donnée, l’heure de la journée, la stabilité du voisinage dans le réseau maillé et d’autres critères mesurables dépendant indirectement des déplacements du nœud.
La montre un exemple de réseau maillé simple comprenant un serveur 400 et des nœuds 401 à 404. La source 401 et le nœud 404 sont des sources potentielles pour des données requises par le nœud demandeur 402. Le nœud 401 est le nœud racine et les nœuds 402, 403 et 404 sont des nœuds de rangs respectifs 1, 2, 3. Une valeur de RSSI, est associée à chaque connexion parmi les nœuds. Cette valeur de RSSI est notée ‘RSSI x-y’ où x indique le rang d’un premier nœud et y indique le rang d’un second nœud connecté au premier nœud, avec x<y.
La fonction de coût évaluée pour les deux sources potentielles peut alors être de la forme :
CoûtSource1 = (255 - « RSSI 2-3 ») + (255 - « RSSI 1-2 »)
CoûtSource2 = (255 - « RSSI 0-1 ») + TELCO
où ‘TELCO’ est un coût associé au réseau d’accès auquel le nœud racine est connecté. Selon le présent exemple, le coût associé à la liaison TELCO le coût maximum d’une liaison dans le réseau maillé, soit ‘-255.
La est un exemple chiffré d’un réseau et de l’évaluation des coûts prenant en compte la stabilité de chaque connexion. Dans l’exemple de la , le serveur 500 et les nœuds 501 à 504 sont respectivement connectés de manière similaire au serveur 400 et aux nœuds 401 à 404 de la . Le nœud 502 possède par ailleurs un fils 505 et un petit-fils 506. La figure donne les valeurs des différents critères pris en compte dans la fonction de coût.
Source Destination Coût Serveur 500 Nœud 502 ((255 + 255) + (255 + 43)) / (0.99 * 0.7) = 1166 Nœud 506 Nœud 502 ((255 + 68) + (255 + 58)) / (0.85 * 0.9) = 831 Nœud 504 Nœud 502 ((255 + 38) + (255 + 33)) / (0.7 * 0.6) = 1383
A l’étape 204 on partitionne le premier ensemble de stations pour définir des groupes de stations (« clustering » en anglais) selon un critère de similarité entre les vecteurs d’erreurs associés aux stations lors de l’étape 203. Pour cela, on calcule par exemple une distance euclidienne entre chaque vecteur et on regroupe entre eux les vecteurs dont la distance est inférieure à un seuil. Les vecteurs associés aux différentes stations constituent une matrice de X*N colonnes et N lignes, avec N le nombre de stations du premier ensemble et X le nombre d’indicateurs d’erreurs, dans laquelle une colonne i correspond toujours à la prédiction d’une même station et un même indicateur. Dans une réalisation particulière, la distance est définie par :
Avec x i et x’ i la composante i de deux vecteurs à comparer. Il est ainsi proposé de comparer les stations 2 à 2, en considérant pour chaque point de comparaison les prédictions d’un modèle dans une métrique particulière i, c’est-à-dire en comparant les indicateurs d’erreur correspondants.
On applique par exemple un algorithme de classification non supervisé bien connu de type DBSCAN ou kMEANS. Une telle disposition permet d’obtenir des groupes de modèles MP1 présentant des incertitudes similaires pour prédire une condition de surface. L’idée sous-jacente étant que si au moins deux modèles présentent un profil d’erreur similaire sur un ensemble de M stations, on peut présumer que ces au moins deux stations ont un contexte comparable. Par exemple deux modèles entrainés à partir d’observations réalisées par une station située à l’ombre d’un bâtiment présenteront une erreur de prédiction comparable lorsqu’ils sont appliqués à des données issues de stations bien exposées.
Lors d’une étape 205, on entraine un modèle de prédiction MP2 pour chaque groupe identifié à l’étape 204, en agrégeant les données de toutes les stations du groupe. Pour cela, on entraine un modèle prédictif MP2 pour chacun des groupes de stations déterminés à partir des données atmosphériques et des conditions de surface correspondantes observées par les stations. Chaque modèle MP2 ainsi obtenu est associé au groupe de stations pour lequel il a été entrainé. On obtient ainsi des modèles plus génériques, moins spécialisés que les modèles MP1 obtenus à l’étape 201.
A l’étape 206, on entraine un modèle de prédictif MP3 à partir des données associées aux stations du deuxième ensemble pour lesquelles on dispose d’une information de contexte (type de revêtement, type de voie de circulation, sous un pont, à l’ombre d’un immeuble, près d’une rivière, en forêt, etc.). Plus précisément, le modèle est entrainé pour prédire un contexte particulier à partir d’observations météorologiques et de conditions de surface. L’entrainement est réalisé à partir de vecteurs caractéristiques comprenant au moins des variables issues des données météo atmosphériques observées pour une station, des variables issues des conditions de surface observées par la station, et des variables cibles correspondant aux données de contexte associées à la station.
Lors de l’étape 207, on utilise le modèle MP3 entrainé à l’étape 206 pour attribuer une liste de contextes possibles aux groupes de stations définis pour le premier ensemble. De cette façon, chaque groupe de station peut être étiqueté avec au moins un contexte représentatif. On connaît alors la spécialisation du modèle MP2 entrainé à partir des données collectées par les stations d’un groupe de station particulier lors de l’étape 205. Pour cela, on applique les conditions atmosphériques et les conditions de surface observées par les groupes de stations du premier ensemble au modèle prédictif MP3 entrainé à l’étape 206. Le modèle MP3 étant entrainé pour déterminer un contexte à partir des observations météo atmosphériques et les conditions de surface, il est ainsi possible d’associer un contexte à chaque groupe de stations du premier ensemble. Un modèle prédictif MP2 ayant été associé par ailleurs à chaque groupe de station lors de l’étape 205, on peut ainsi associer une donnée de contexte environnemental à chacun des modèles MP2.
A l’étape 208, on utilise une carte numérique du réseau routier pour associer une donnée de contexte à chaque segment routier. Par exemple, on utilise les ponts, les cours d’eau, les forêts référencés sur la carte pour associer un contexte à chaque segment routier.
Enfin, lors d’une étape 209, on détermine une condition de surface pour un segment routier particulier en appliquant un des modèles MP2 entrainés à l’étape 205 à des prévisions et/ou observations météo atmosphériques obtenues pour le segment routier. Le modèle MP2 appliqué est sélectionné à partir du contexte associé au segment à l’étape 208 et des contextes attribués aux groupes à l’étape 207.
Par exemple, lorsqu’un véhicule en circulation sur un segment routier particulier souhaite obtenir une condition de surface, il transmet au serveur 101 une requête adaptée comprenant ses coordonnées géographiques. A la réception d’un tel message, le serveur détermine au moyen des coordonnées géographiques un segment routier particulier sur lequel circule le véhicule. Pour identifier le segment routier, le serveur met en correspondance les coordonnées géographiques reçues avec une représentation numérique du réseau routier. Le serveur 101 consulte alors la base de données 102 pour obtenir un contexte associé au segment. Le serveur sélectionne ensuite parmi les modèles prédictifs MP2 entrainés à l’étape 205 un modèle adapté au contexte déterminé pour le segment et applique à ce modèle des variables issues de conditions météo atmosphériques disponibles pour la zone géographique dans laquelle se situe le segment routier pour prédire une condition de surface. De cette façon, le véhicule obtient une condition de surface qui tient compte des spécificités du segment sur lequel il circule.
Selon une réalisation particulière, les conditions de surface sont régulièrement précalculées par le serveur 101 pour un ensemble de segments routiers. De cette façon, à la réception d’une requête en provenance d’un véhicule, la prédiction est immédiatement disponible.
Les modèles MP1, MP2 et MP3 sont issus de la famille des modèles supervisés en apprentissage automatique et ils sont ici appliqués au cas particulier des séries temporelles. Par supervisé, on entend que l’une des variables du problème correspond à la cible que l’on cherche à prédire. En notant le modèle, un vecteur d’entrée et la variable cible, on traite ainsi un problème du type : . Les modèles d’apprentissage automatique permettent d’obtenir une approximation de la fonction réelle f qui décrirait parfaitement l’évolution du système, en dérivant une fonction approchée qui est obtenue par minimisation de l’erreur :
où est une métrique d’erreur.
En pratique, le fait que l’on traite ici d’une série temporelle implique qu’il existe une corrélation forte entre 2 points d’observation et si les dates d’observation et sont proches. Cette corrélation forte au niveau des variables cibles sont souvent présentes au niveau des variables d’entrées décrivant le problème. Cette dépendance entre les points par rapport au temps peut être prise en compte de plusieurs manières lors de la modélisation. Certains modèles sont intrinsèquement construits pour traiter les séquences temporelles, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN, LSTM, …) ou les modèles de type ARIMA. D’autres modèles peuvent néanmoins être utilisés dès lors que les vecteurs d’entrée x permettent de prendre en compte cette dépendance temporelle des observations. Par exemple, un pourra utiliser des modèles qui prédisent les variables cibles indépendamment les unes des autres mais en créant un vecteur associé à cette observation, dont les composantes prennent en compte l’historique récent des observations (par exemple via des statistiques sur des fenêtres temporelles ou des décalages d’observations dans le temps, …). On peut ainsi utiliser des modèles classiques de régression ou classification en apprentissage automatique tels que des régression linéaire ou logistique, ou des modèles plus complexes tels que des modèles basés sur des arbres de décision (random forest, ou gradient boosting), ou encore des réseaux de neurones.
PROCEDE DE GESTION D’UN DYSFONCTIONNEMENT D’UN VEHICULE AUTOMOBILE, DISPOSITIF, VEHICULE ET SYSTEME ASSOCIES Domaine technique de l’invention La présente invention concerne le domaine des systèmes informatiques et électroniques qui visent à améliorer l’ergonomie et le confort des véhicules automobiles. L’invention porte en particulier sur un procédé de gestion, par un système informatique embarqué à bord d’un véhicule automobile, d’un dysfonctionnement du véhicule. L’invention concerne également un dispositif mettant en œuvre d’un tel procédé, un véhicule automobile comprenant un tel dispositif et un système comprenant un tel véhicule. L’invention s’applique, notamment, aux voitures.
État de la technique antérieure On sait que les véhicules automobiles subissent de temps à autre des dysfonctionnements et que dans la plupart des véhicules actuels des moyens existent pour informer l’utilisateur du véhicule de la présence d’un dysfonctionnement, notamment par l’allumage de témoins sur le combiné d’instruments du véhicule ou par la diffusion d’indications visuelles ou sonores grâce à l’interface homme-machine du véhicule. Cependant, lorsqu’une telle alerte d’un dysfonctionnement du véhicule est déclenchée, l’utilisateur n’a généralement pas d’autre choix que de se rendre chez un garagiste, qui, au moyen d’outils appropriés, est en mesure de réaliser un diagnostic de la raison du dysfonctionnement en vue de procéder à sa réparation. En effet, dans la plupart des véhicules automobiles actuels, les dysfonctionnements sont généralement répertoriés au moyen de codes qui sont générés par les appareils électroniques et informatiques qui gèrent le fonctionnement des véhicules et ces codes peuvent être déterminés au moyen d’outils de diagnostic appropriés que possèdent les garagistes.
Ainsi, lorsqu’un véhicule automobile dysfonctionne, son utilisateur n’obtient généralement aucune information précise quant à la ou les raisons du dysfonctionnement avant qu’il ne se rende chez un garagiste, ce qui implique une perte de temps pour l’utilisateur, et, s’il souhaite par lui-même procéder à un diagnostic de la ou des raisons du dysfonctionnement, il doit pour ce faire procéder à l’acquisition des outils de diagnostic appropriés, ce qui représente généralement une dépense conséquente.
Dans le mode de réalisation illustré sur les figures, l’élément 1 constitue un boitier 7 du bloc optique 2 sur lequel une glace, non représentée est fixée. Un tel boitier 7 est formé, par exemple, de matière plastique moulée.
Le bloc optique 2 comporte, outre l’élément 1, une glace, non représentée, fermant la cavité 3 et fixée sur le boitier 7. Comme illustré sur les figures 2 et 3, le bloc optique 2 comporte également le sous-ensemble 4 constitué en l’occurrence d’un circuit imprimé 8 auquel est connecté au moins un connecteur 5. Le sous-ensemble 4 et chaque connecteur 5 sont disposés dans la cavité 3. A titre d’exemple, le circuit imprimé 8 permet de contrôler l’éclairage du bloc optique 2. Le circuit imprimé 8 est fixé, par exemple, à un ensemble de guides de lumière, non représenté.
Les moyens de blocage 6 viennent avantageusement de matière avec l’élément 1 et font saillie dans la cavité 3. Ainsi, les moyens de blocage 6 forment au moins une nervure de blocage 9, en l’occurrence deux nervures de blocage 9, illustrées sur les figures. Chaque nervure de blocage 9 présente une arrête 10 conçue pour être disposée en regard d’au moins un connecteur 5 et pour former une butée. Ainsi, comme illustré sur la , l’arrête 10 est disposée dans le bloc optique 2 à une distance D du connecteur 5, illustrée sur la , telle que l’arrête 10 forme une butée empêchant la déconnexion du connecteur 5. A cet effet, la distance D est inférieure à la longueur des recouvrements des connexions électriques au sein du connecteur 5 sécurisé par les moyens de blocage 6. De cette façon, un décalage partiel du connecteur 5 qui viendrait en butée contre la nervure de blocage 9 permettrait néanmoins de maintenir la connexion électrique.
Avantageusement encore, dans le bloc optique 2 selon l’invention, les moyens de blocage 6, en l’occurrence les nervures de blocage 9, sont conformés pour empêcher l’assemblage du sous-ensemble 4 dans la cavité 3 lorsque au moins un connecteur 5 est incorrectement connecté au sous-ensemble 4. Par exemple, si le connecteur 5 illustré sur la est incomplètement enfiché sur la connexion correspondante du circuit imprimé 8, le connecteur 5, lors du positionnement du sous-ensemble 4 dans la cavité 3, va venir en butée contre une paroi 11 de la nervure de blocage 9, différente de l’arrête 10, empêchant ainsi l’assemblage correct du sous-ensemble 4 dans la cavité 3.