INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les galets peuvent présenter une forme allongée le long de leur axe de rotation. Ils peuvent présenter une largeur sensiblement égale à celle de la bande de roulement de l’arceau, par exemple une largeur comprise entre 80 et 110 mm. Une forme allongée permet d’accroître la surface de contact entre le galet et l’arceau et donc de diminuer la pression de contact de l’arceau sur le galet.
Les galets peuvent présenter par exemple un diamètre interne compris entre 18 et 30 mm et un diamètre externe compris entre 50 et 100 mm .
Les galets peuvent comporter une surface de roulement configurée pour venir en contact avec la bande de roulement de l’arceau.
Les galets peuvent être entièrement réalisés dans un matériau composite et/ou à base de polymères, par exemple un matériau à base de plastique, y compris leurs surfaces de roulement.
Les galets sont de préférence montés libres en rotation autour de leur axe de rotation.
Les axes de rotation des galets de chaque dispositif de guidage sont de préférence strictement parallèles.
La distance entre les axes de rotation des galets de chaque dispositif de guidage peut être comprise entre 150 et 200 mm.
4. Construction du modèle de vitesse du trafic Lors de cette étape (mise en œuvre pour le deuxième mode de réalisation ainsi que les étapes suivantes), on construit un modèle de vitesse du trafic de véhicules qui associe à un brin routier une vitesse moyenne de trafic en fonction de données macroscopiques du brin routier. En d’autres termes, le modèle de vitesse du trafic permet de déterminer la vitesse moyenne de trafic de véhicules sur un brin d’un réseau routier ; le modèle de vitesse de trafic est dépendant des données macroscopiques du brin routier. Ce modèle prend en entrée les vitesses nominales (de l’anglais « free-flow ») et vitesses limites sur chaque brin routier, et les lient aux vitesses moyennes des points de mesure. Il permet donc d’estimer une certaine vitesse moyenne nominale, proche de la mesure, sur un brin routier donné. La vitesse moyenne estimée en sortie de ce modèle est utilisée pour estimer le débit routier journalier moyen sur chaque brin d’un réseau routier donné. Cela est dû au fait qu’il y a une forte corrélation entre la vitesse moyenne et le niveau de débit moyen.
Lors de cette étape, on construit le modèle de vitesse moyenne de trafic de véhicules par une deuxième méthode d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») entrainée au moyen de la première base d’apprentissage construite telle que décrite ci-dessus, comprenant au moins des données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage et des mesures de débit et éventuellement de vitesse.
Lors de cette étape, on peut construire un modèle de vitesse de trafic par apprentissage automatique, de préférence par apprentissage automatique supervisé, de manière préférée par apprentissage automatique supervisé de régression. Etant donné que l’invention proposée considère le débit mesuré en certains points et les données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage, le modèle de vitesse de trafic de véhicules est précis et représentatif.
Selon un exemple de réalisation, le modèle de vitesse moyenne de trafic de véhicules V T peut s’écrire :
avec Top la topologie du brin routier, pente la pente du brin routier, V max la vitesse maximale autorisée sur le brin routier. Top, pente et V max sont des exemples de données macroscopiques. De manière générale, la fonction g peut dépendre d’autres données macroscopiques du réseau routier, notamment celles décrites précédemment (par exemple le type de brin routier, le nombre de voies du brin routier, la vitesse maximale du brin routier et la longueur du brin routier).
La fonction g peut être déterminée à partir d’un algorithme d’apprentissage supervisé de régression, tel qu’une machine à vecteur de support (SVM de l’anglais « support vector machine »), un réseau de neurones, une forêt aléatoire ou une combinaison de ces méthodes. A titre d’exemple non limitatif, le procédé peut mettre en œuvre un réseau de neurones avec deux couches cachées de vingt et quinze neurones respectivement, ou peut mettre en œuvre une forêt aléatoire avec vingt estimateurs (ou arbres) de profondeur égale à 15, ou tout algorithme équivalent.
5. Construction de la deuxième base d’apprentissage
Lors de cette étape, on construit une deuxième base d’apprentissage pour un réseau routier d’apprentissage. Le réseau routier d’apprentissage est un réseau routier pour lequel on connaît certaines caractéristiques qui servent dans les étapes 6 et 7 pour la construction du modèle de débit journalier, et le modèle de variation du débit. Le réseau routier d’apprentissage peut être différent ou identique au réseau routier considéré pour l’étape 9. En effet, l’invention permet de déterminer les quantités des débits pour un autre réseau routier que celui qu’on utilise pour construire le modèle. De préférence, le réseau routier d’apprentissage de la première base d’apprentissage peut être identique au réseau routier d’apprentissage de la deuxième base d’apprentissage.
On construit la deuxième base d’apprentissage à partir :
d’au moins des données macroscopiques d’un réseau routier d’apprentissage, de données mesurées et éventuellement simulées du trafic sur ledit réseau routier d’apprentissage, de données d’urbanisme dudit réseau routier d’apprentissage, de paramètres temporels, du débit maximal de véhicules obtenu par le modèle de débit maximal pour le réseau routier d’apprentissage (on applique alors l’étape A, sur l’ensemble du réseau routier d’apprentissage, en d’autres termes, on applique le modèle de débit maximal aux données macroscopiques de chaque brin du réseau routier d’apprentissage pour déterminer le débit maximal de véhicules sur chaque brin du réseau routier d’apprentissage), et de la vitesse moyenne de trafic de véhicules obtenues par le modèle de vitesse de trafic pour le réseau routier d’apprentissage (on applique alors l’étape 4, sur l’ensemble du réseau routier d’apprentissage, en d’autres termes, on applique le modèle de vitesse de trafic aux données macroscopiques de chaque brin du réseau routier d’apprentissage pour déterminer la vitesse moyenne de trafic de véhicules sur chaque brin du réseau routier d’apprentissage).
Les données macroscopiques du réseau routier correspondent aux informations liées au réseau routier, telle que l’infrastructure, la pente, la signalisation, etc. Les données de trafic sont les données mesurées ou simulées représentant le trafic sur le réseau routier. Selon un aspect de l’invention, les données macroscopiques du réseau routier peuvent être la topologie (c’est-à-dire la pente, les virages, les intersections, la signalisation, etc.), le type de brin routier (par exemple route urbaine, autoroute, etc.), le nombre de voies du brin routier, la vitesse maximale du brin routier, la signalisation du brin routier, la pente du brin routier, la longueur du brin routier, etc. Préférentiellement, les données macroscopiques comprennent au moins le type de brin routier, le nombre de voies du brin routier, la vitesse maximale du brin routier et la longueur du brin routier. De préférence, les données macroscopiques du réseau routier peuvent être fournies par un système d’information géographique (SIG). Here TM , Google Maps TM , OpenStreetMap TM sont des exemples de système d’information géographique. Les données macroscopiques sont toujours disponibles et depuis n’importe quel lieu. Ainsi, elles peuvent servir comme entrées uniques de la première base d’apprentissage et du modèle de débit maximal, et le cas échéant du modèle de vitesse du trafic.
Les données d’urbanisme, appelées aussi données de population, sont des données associées à une zone englobant au moins une portion du réseau routier. En d’autres termes, le réseau routier est découpé en plusieurs zones, chaque zone englobe une pluralité de brins routiers du réseau routier, et à chaque zone est associée au moins une donnée d’urbanisme. Les données d’urbanisme peuvent être notamment choisies parmi la densité de population de la zone, la typologie d’activité de la zone (par exemple zone urbaine, zone commerciale, zone industrielle, zone de bureaux, zone scolaire, etc.), etc. La prise en compte de ces données permet de généraliser les modèles construits à tout réseau routier. Ces données peuvent être fournies par un webservice (service en ligne).
Les paramètres temporels peuvent être choisies parmi la saison, le mois, la semaine, le jour de la semaine, l’instant de la journée (par exemple un créneau horaire), le calendrier des jours fériés pour le réseau routier considéré, le calendrier des vacances scolaires pour le réseau routier considéré, etc. Les paramètres temporels peuvent être fournis par un webservice (service en ligne). La prise en compte de ces paramètres permet que les modèles soient représentatifs des évolutions du débit en fonction du temps, par exemple en fonction du jour de la semaine, des jours fériés, etc.
Lors de cette étape, on construit un modèle de débit journalier moyen de véhicules qui associe à un brin routier un débit moyen journalier de véhicules en fonction de données macroscopiques du brin routier, de données d’urbanisme pour le brin routier, et de la date (qui est un paramètre temporel). En d’autres termes, le modèle de débit journalier moyen permet de déterminer le débit moyen de véhicules sur un brin d’un réseau routier pour un jour donné ; le modèle de débit journalier moyen est dépendant des données macroscopiques du brin routier, de données d’urbanisme, et de la date (le jour).
Selon une autre caractéristique, le rail comprend un tronçon de rail avant, un tronçon de rail intermédiaire, un tronçon de rail arrière, au moins une articulation avant reliant le tronçon de rail avant et le tronçon de rail intermédiaire ainsi qu’au moins une articulation arrière reliant le tronçon de rail intermédiaire et le tronçon de rail arrière, les articulations avant et arrière étant symétriques par rapport à un plan transversal situé à équidistance des tronçons de rail avant et arrière.
Selon une autre caractéristique, le rail comprend un tronçon de rail avant relié au tronçon de fuselage avant et un tronçon de rail arrière relié au caisson central de voilure.
Selon une autre caractéristique, le plancher comprend plusieurs rails espacés selon une direction transversale perpendiculaire à la direction longitudinale ainsi que des panneaux horizontaux supportés par les rails, ces derniers délimitant entre eux des espaces obturés par les panneaux horizontaux.
est une vue latérale d’une partie d’un plancher d’une cabine d’un aéronef illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une coupe transversale d’une partie du plancher d’une cabine d’un aéronef illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une vue en perspective d’un rail du plancher visible sur la ,
est une coupe transversale du rail visible sur la ,
est une vue en perspective d’une articulation reliant deux tronçons de rail illustrant un mode de réalisation de l’invention,
est une coupe longitudinale et horizontale, selon le plan P de la , de l’articulation visible sur la , et
est une coupe longitudinale et horizontale d’une articulation reliant deux tronçons de rail illustrant un autre mode de réalisation.
Comme illustré sur la , un aéronef 10 comprend un fuselage 12 qui s’étend entre une pointe avant 14 et un cône arrière 16, ainsi que des ailes 18 disposées de part et d’autre du fuselage 12 et reliées à ce dernier par un caisson central de voilure 20.
Pour la suite de la description, un axe longitudinal 22 de l’aéronef 10 correspond à l’axe horizontal (lorsque l’aéronef 10 est au sol) qui s’étend de la pointe avant 14 au cône arrière 16 de l’aéronef 10. Une direction longitudinale est une direction parallèle à l’axe longitudinal 22. Un plan longitudinal est un plan comprenant un axe qui est parallèle à l’axe longitudinal 22. Un plan transversal est un plan perpendiculaire à l’axe longitudinal 22.
Les notions avant (Av) et arrière (Ar) font référence au sens d’écoulement de l’air à l’extérieur de l’aéronef en vol qui va de l’avant vers l’arrière.
Lorsqu’une station STA s’approche de l’ensemble des points d’accès physiques, elle s’associe par exemple au point d’accès virtuel LVAP1, via le point d’accès physique PAP1 qui est le plus proche ( ). Le point d’accès virtuel LVAP1 cesse alors d’émettre des signaux de balises comprenant BSSID1.
Le contrôleur CTL assigne alors, uniquement au point d’accès physique PAP1, un autre point d’accès Wi-Fi virtuel distinct de ceux déjà assignés par le contrôleur CTL, noté LVAP4 et identifié par un BSSID égal à BSSID4 ( ). Le point d’accès physique PAP1 commence alors à émettre des signaux de balise comprenant BSSID4.
Si la station s’éloigne de PAP1 pour se rapprocher de PAP3, le contrôleur CTL déplace le point d’accès virtuel LVAP1 de PAP1 vers PAP3, de façon transparente pour la station STA ( ). Pendant ce temps, tous les points d’accès physiques continuent d’émettre des signaux de balise comprenant leur BSSID respectif.
Si une autre station distincte de STA s’associe à un des points d’accès virtuels, par exemple LVAP2 porté par le point d’accès physique PAP2, le contrôleur CTL, comme ci-dessus, assignera uniquement au point d’accès physique PAP2 un nouveau point d’accès virtuel, par exemple noté LVAP5 et identifié par un BSSID égal à BSSID5 (non illustré) qui est distinct de ceux déjà assignés par le contrôleur CTL, c’est-à-dire distinct de LAVAP1, LVAP2, LVAP3 et LVAP4. Le point d’accès physique PAP2 cesse alors d’émettre des signaux de balise comprenant BSSID2 et commence à émettre des signaux de balise comprenant BSSID5.
Si l’association entre la station STA et le point d’accès virtuel LVAP1 disparait ( ), par exemple parce que la station STA s’éloigne trop de l’ensemble des points d’accès physique et ne se trouve plus dans sa couverture radio, ou parce que la station STA est éteinte, le point d’accès virtuel LVAP1 est supprimé du point d’accès physique PAP3 par le contrôleur CTL. Comme le point d’accès virtuel LVAP3 a déjà été préalablement assigné au point d’accès physique PAP3 et émet déjà des signaux de balise comprenant BSSID3, sa disponibilité pour d’autres stations n’est pas impactée.
On comprend que grâce aux signaux de balise émis par les points d’accès physiques portant chacun un point d’accès virtuel distinct, non seulement la portée radio des points d’accès virtuels dans leur ensemble est améliorée, mais aussi que la vitesse d’association d’une station à un de ces points d’accès virtuels est augmentée. De plus, grâce au renouvellement du point d’accès virtuel dès qu’une station s’y associe, sa disponibilité et sa vitesse d’association sont garanties en tout temps.
La présente un exemple de mise en œuvre d’une gestion optimisée de points d’accès Wi-Fi virtuels, selon un second mode de réalisation de l'invention.
Dans ce second mode, il est rappelé qu’un identifiant BSSID de LVAP distinct est assigné à chaque point d’accès Wi-Fi physiques.
Lors d’une étape E2001, le contrôleur CTL génère des identifiants BSSID distincts BSSID1, BDDIS2 et BSSID3 pour chacun des 3 points d’accès virtuels LVAP1, LVAP2 et LVAP3 respectivement, et assigne les identifiants BSSID à chacun des points d’accès Wi-Fi physiques d’un ensemble qui est sous sa gestion. Le contrôleur CTL assigne BSSID1, BSSID2 et BSSID3, en tant qu’identifiant de LVAP, respectivement aux points d’accès physiques PAP1, PAP2, et PAP3.
Lors d’une étape E2011, le contrôleur CTL émet un message d’assignation comprenant l’identifiant BSSID1, reçus par PAP1.
Lors d’une étape E2012, le contrôleur CTL émet un message d’assignation comprenant l’identifiant BSSID2, reçus par PAP2.
Lors d’une étape E2013, le contrôleur CTL émet un message d’assignation comprenant l’identifiant BSSID3, reçus par PAP3.
Suite à la réception de tels messages d’assignation, les points d’accès physiques commencent à émettre des messages de balise comprenant l’identifiant BSSID qui leur a été assigné.
Ainsi, lors d‘étapes E2021, E2022 et E2023 respectivement, les points d’accès physiques PAP1, PAP2 et PAP3 émettent chacun, de façon répétitive, respectivement un message de balise Bcn1 (« beacon » en anglais) comprenant l’identifiant BSSID1, un message de balise Bcn2 comprenant l’identifiant BSSID2, et un message de balise Bcn2 comprenant l’identifiant BSSID3.
Dans un exemple de réalisation de ce second mode, ces messages de balise sont émis indépendamment par chaque point d’accès physique de l’ensemble, sans synchronisation entre eux. Typiquement, un point d’accès Wi-Fi émet un message de balise toutes les 100 ms. En conséquence, une station à proximité radio des 3 points d’accès reçoit en moyenne trois messages de balise Bcn1, Bcn2 et Bcn3 dans un même intervalle de 100 ms, comprenant respectivement BSSID1, BSSID2 et BSSID3.
Les messages de balise sont reçus par une station à proximité radio des trois points d’accès physiques, avec une intensité de signal différente selon le point d’accès physique.
Le moteur 10 comprend ici deux circuits de recirculation partielle des gaz d’échappement à l’admission, dit circuits « EGR » (« exhaust gas recirculation » en termes anglo-saxons), à savoir un circuit EGR à haute pression 15 et un circuit EGR à basse pression 38.
Le circuit 38, ici un circuit de recirculation des gaz d’échappement à basse pression, dit « EGR BP », prend naissance en un point de la ligne d’échappement 36, en aval de ladite turbine 18a, et notamment en aval du système 40 de dépollution des gaz et renvoie les gaz d’échappement en un point de la conduite 20 d’alimentation en air frais, en amont du compresseur 18b du turbocompresseur 18, notamment en aval du débitmètre 26. Le débitmètre 26 ne mesure que le débit d’air frais seul.
Tel qu’illustré, ce circuit 38 de recirculation comprend, dans le sens de circulation des gaz recyclés, un refroidisseur 38a, un filtre 38b, et une vanne 38c destinée à réguler le débit des gaz d’échappement à basse pression. La vanne 38c est disposée en aval du refroidisseur 38a et en amont du compresseur 18b.
On notera que la vanne d’admission d’air 28 peut aussi servir à forcer la circulation d’un débit des gaz d’échappement à basse pression dans le circuit EGR BP dans le cas où la dépression entre le circuit d’échappement et le circuit d’admission serait insuffisante. Dans ce cas, une fermeture de la vanne 28 permet de créer une dépression à son aval, apte à aspirer des gaz du circuit EGR BP.
Le circuit EGR haute pression 15, dit « EGR HP », prend naissance en un point du circuit d’échappement Ce, en amont de ladite turbine 18a et renvoie les gaz d’échappement en un point du circuit d’admission Ca, en aval de l’échangeur thermique 32.
Tel qu’illustré, ce circuit 15 de recirculation comprend une vanne 15a configurée pour réguler le débit des gaz d’échappement à haute pression.
Tel qu’illustré dans la , plusieurs informations sont accessibles au niveau des vannes EGR 15a et 38c.
Par exemple, la pression des gaz en aval de la vanne EGR appelée Paval est mesurée à l’aide d’un capteur de pression relative. La pression différentielle ΔP est mesurée grâce à un capteur de pression différentielle. L’angle d’ouverture de la vanne θegr est mesuré à l’aide d’un capteur de position placée sur le moteur électrique qui entraine la vanne.
Il est généralement admis que le débit traversant la vanne Qegr peut être décrit suivant l’équation suivante :
, débit massique, en kg/s
Dans cet exemple, la peau acoustique supérieure 101, la structure multicellulaire supérieure 110, la peau acoustique intermédiaire 102, la structure multicellulaire inférieure 130 et la peau de fermeture 103 présentent les mêmes caractéristiques et propriétés que dans les exemples précédents. On ne sort bien entendu pas du cadre de l’invention si certains paramètres varient, par exemple si la hauteur, la section, la géométrie, l’inclinaison et/ou l’alignement des éléments est modifié.
Le composant acoustique 750 comprend une pluralité d’éléments acoustiques creux complexes 751 ayant chacun une forme se rétrécissant progressivement entre une base 751a et un sommet 751b. Les éléments acoustiques creux 751 sont reliés les uns aux autres par un ou plusieurs bords adjacents 752. Les bords 752 comprennent une face supérieure 752a, située sur le même plan que les bases 751a des éléments acoustiques creux 751, et une face inférieure 752b opposée à la face supérieure 752a. Les bases 751a des éléments acoustiques creux 751 et la face supérieure 752a des bords 752 définissent une face d’assemblage 750a du composant acoustique 750.
Dans l’exemple présenté sur les figures 13 et 14, les éléments acoustiques creux 751 présentent une forme pyramidale. On ne sort cependant pas du cadre de l’invention si les éléments acoustiques creux présentent par exemple une forme conique, en spirale ou en entonnoir. Dans l’exemple présenté sur les figures 13 et 14, les éléments acoustiques creux 751 présentent une symétrie de révolution. On ne sort cependant pas du cadre de l’invention si les éléments acoustiques creux sont asymétriques.
De préférence, les éléments acoustiques creux 751 ont une épaisseur inférieure à 1 mm, par exemple comprise entre 0,3 mm et 0,5 mm. De préférence, la base 751a des éléments acoustiques creux 751 est incluse dans un cercle dont le diamètre est compris entre 5 mm et 50 mm. Par exemple, la base 751a des éléments acoustiques creux 751 est incluse dans un cercle de 20 mm de diamètre.
Le composant acoustique 750 comprend en outre des parois de prolongement 753. Chaque paroi de prolongement 753 s’étend depuis la base 751a d’un élément acoustique creux 751, par exemple à partir de la face supérieure 752a des bords 752. Le bord supérieur de chaque paroi de prolongement 753 est destiné à être au contact de la peau acoustique intermédiaire 102. Ainsi, les parois de prolongement 753 et la peau acoustique intermédiaire 102 définissent une pluralité de cavités, qui remplissent une fonction acoustique similaire à celle d’une structure multicellulaire intermédiaire.
Dans l’exemple illustré sur les figures 13 et 14, les parois de prolongement 753 s’étendent dans la même direction que les cellules de la structure multicellulaire supérieure ou de la structure multicellulaire inférieure. On ne sort bien entendu pas du cadre de l’invention si les parois de prolongement 753 sont orientées différemment.
Le composant acoustique 750 peut être fabriqué de manière bien connue par fabrication additive polymère, composite ou métallique.
Le composant acoustique 750 peut également être réalisé partiellement de manière bien connue en matériau thermoplastique par injection ou par estampage. Le matériau thermoplastique peut être chargé avec des fibres courtes ou avec des fibres continues. Le matériau thermoplastique peut ne pas être chargé.
Le composant acoustique 750 peut également être réalisé partiellement de manière bien connue par injection-compression d’un matériau thermoplastique chargé ou non ou par injection avec pilotage de la température de l’outillage d’un matériau thermoplastique chargé ou non.
Les matériaux thermoplastiques qui peuvent être utilisés pour fabriquer au moins en partie le composant acoustique 750 sont notamment les polyaryléthercétones (PAEK) tels que le polyétheréthercétone (PEEK) et le polyéthercétonecétone (PEKK), les polyétherimides (PEI), le polysulfure de phénylène (PPS) et le polysulfone (PSU).
Dans l’exemple présenté sur les figures 13 et 14, les cellules 112 et 132 des structures multicellulaires supérieure et inférieure 110 et 130 présentent une section hexagonale, formant ainsi une structure dite en « nid d’abeille ». On ne sort bien entendu pas du cadre de l’invention si les structures multicellulaires supérieure et/ou inférieure présentent une section carrée, rectangulaire, ronde ou autre.