INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lors de cette étape, on peut construire un modèle de débit journalier moyen 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, ainsi que le débit maximal (qui permet de saturer le débit journalier moyen) et les données d’urbanisme, la précision du débit moyen journalier de véhicules est précis.
Selon un exemple de réalisation, le modèle du débit journalier moyen de véhicules Deb m 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, Pop la densité de population, D M le débit maximal, V T la vitesse de trafic, j le jour. Top, pente et V max sont des exemples de données macroscopiques. Pop est une donnée d’urbanisme. j est un paramètre temporel. De manière générale, la fonction h peut dépendre d’autres données macroscopiques du réseau routier, et/ou d’autres données d’urbanisme, notamment celles décrites précédemment.
La fonction h 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.
7. Construction du modèle de variation journalière du débit
Lors de cette étape, on construit un modèle de variation journalière de débit de véhicules qui associe à un brin routier une variation journalière du débit de véhicules en fonction de données macroscopiques du brin routier, de données d’urbanisme, et de l’instant dans une journée (qui est un paramètre temporel). En d’autres termes, le modèle de variation journalière de débit permet de déterminer une variation de débit de véhicules sur un brin d’un réseau routier en fonction de l’instant de la journée considéré (par exemple en fonction d’un créneau horaire) ; la variation journalière du débit est dépendante des données macroscopiques du brin routier, de données d’urbanisme, et de l’instant de la journée (par exemple le créneau horaire).
Lors de cette étape, on construit le modèle variation journalière de débit de véhicules par une quatrième méthode d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning ») entrainée au moyen de la deuxième base d’apprentissage construite telle que décrite ci-dessus, comprenant les données macroscopiques du réseau routier d’apprentissage, les mesures de débit, les données d’urbanisme, les paramètres temporels, le débit maximal, et la vitesse de trafic.
Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut construire le modèle de variation journalière de débit au moyen :
d’une collecte des profils de débit de véhicules : il s’agit d’extraire les variations journalières de débit mesuré aux points de mesure pour chaque jour. De manière avantageuse, les profils peuvent être unitaires et normalisés par rapport au débit. Avantageusement, les profils peuvent avoir un pas d’échantillonnage assez faible de l’ordre de quelques minutes, de manière à bien mesurer l’évolution journalière du débit de véhicules. d’une étape de regroupement (« clustering » en anglais) des profils journaliers par une méthode d’apprentissage non supervisée : cette étape a pour objectif de diviser les profils journaliers en un certain nombre k de profils journaliers typiques et distincts (formant ainsi k classes appelés aussi clusters). Par exemple, on peut mettre en œuvre une méthode du K-moyen pour séries temporelles (de l’anglais « Time Series Kmeans »), ou toute méthode analogue. Le nombre k de classes de profils journaliers peut être compris entre 5 et 60, et peut valoir par exemple 30. La illustre, pour un brin routier, 30 clusters de profils journaliers de débit DV en nombre de véhicules par h (NbV/H) en fonction de l’heure T en H de la journée. d’une étape de classification par une méthode d’apprentissage supervisée : il s’agit d’estimer une probabilité d’appartenir à chaque classe synthétisée à l’étape précédente. Selon une mise en œuvre, on peut mettre en œuvre une approche d’apprentissage supervisée de classification, par exemple de type une méthode des plus proches voisins KNN (de l’anglais « K-nearest neighbours), une méthode de forêt aléatoire, etc. Pour chaque brin routier et pour une journée donnée, ce modèle estime le poids de chaque classe. La sortie est donc un profil d’évolution journalier Pd unitaire qui est la somme pondérée des k classes par les probabilités estimées. On peut écrire :
Avec i le brin routier, j la journée considérée, k le nombre de classes, f l sont les profils journaliers unitaires en sortie de l’étape de regroupement, p l représente la probabilité d’appartenir à une classe l.
8. Construction d’un modèle global de débit Lors de cette étape, on construit un modèle global de débit au moyen du modèle de débit journalier moyen et du modèle de variation journalière. Le modèle global de débit associe donc à un brin routier un débit journalier de véhicules, en fonction de données macroscopiques du brin routier, de données d’urbanisme, et de paramètres temporels, en particulier date et instant de la journée. Ainsi, le modèle global de débit prend en compte la variation temporelle du débit, et prend en compte des données du brin routier, ce qui permet de rendre le modèle global de débit précis.
Conformément à une mise en œuvre de l’invention, on peut construire le modèle global de débit par combinaison du modèle de débit journalier moyen et du modèle de variation journalière.
Selon un mode de réalisation, on peut construire le modèle global de débit au moyen de l’équation suivante :
Par exemple, les fibres 38 de la nappe de fibres tissés 34 sont des fibres de verre.
En variante, les fibres 38 de la nappe de fibres tissés 34 sont des fibres naturelles, telles que des fibres de coton, de lin, de chanvre, etc.
La résine 36 dans laquelle la nappe de fibres tissées 34 est incluse comprend, par exemple, du polytéréphtalate d’éthylène (PET).
Avantageusement, le PET est réalisé à partir de plastique recyclé et, en particulier, à partir d’éléments en plastique recyclé, tel que des contenants en plastique recyclé (bouteilles, flacons, etc.).
Selon un exemple de réalisation particulier, la résine 36 comprend du polyester et du PET.
La peau intérieure 31 comprend par exemple une teneur massique en fibres 38, notée T38, strictement supérieure à 33%, par exemple une teneur massique en fibres T38 supérieure ou égale à 40%, notamment une teneur massique en fibres T38 supérieure ou égale à 50%, de préférence une teneur massique en fibres T38 supérieure ou égale à 60%, avantageusement une teneur massique en fibres T38 supérieure ou égale à 70%, et encore préférentiellement, une teneur massique en fibres T38 inférieure ou égale à 80%.
La teneur massique en fibres T38 de la peau intérieure 31 correspond au rapport entre la masse de fibres 38 tissées dans la peau intérieure 31 et la masse totale de la peau intérieure 31.
Une teneur massique en fibres T38 de la peau intérieure 31 strictement supérieure à 33% permet d’obtenir une peau intérieure 31 présentant une bonne résistance mécanique. Une teneur massique en fibres T38 inférieure ou égale à 80% permet de limiter la masse de la peau intérieure 31 tout en obtenant une peau intérieure 31 résistante.
La teneur massique en résine 36, notée T36, de la peau intérieure 31 est égale au complément de la teneur massique en fibre 38, c’est-à-dire : T36 (%) =100%-T38.
Une épaisseur E31 de la peau intérieure 31 est définie comme étant la distance séparant sa face interne 31A de sa face externe 31B. L’épaisseur E31 de la peau intérieure 31 est inférieure ou égale à 1 millimètre (mm), de préférence l’épaisseur E31 de la peau intérieure 31 est supérieure ou égale à 0,6 mm et inférieure ou égale à 1 mm, avantageusement l’épaisseur E31 de la peau intérieure 31 est supérieure ou égale à 0,7 mm et inférieure ou égale à 0,8 mm. Par exemple, l’épaisseur E31 de la peau intérieure 31 est égale à 0,7 mm.
Du fait que la peau intérieure 31 comprend uniquement une ou plusieurs nappes de fibres tissées 34 incluses dans de la résine 36, la teneur massique en fibres T38 de la peau intérieure 31 est strictement supérieure à la teneur en fibres d’une peau comprenant à la fois des fibres tissées et des fibres non tissées, dite « peau mixte ». De telles peaux mixtes comprennent une première couche de fibres tissées et une deuxième couche de fibres non tissées.
La peau intérieure 31 selon l’invention présente une teneur massique en fibres T38 strictement supérieur à 33% et peut atteindre une teneur massique en fibres T38 de 80% alors qu’une peau mixte présenterait une teneur en fibres de 33% au maximum. Une telle teneur en fibres de la peau intérieure 31 selon l’invention permet d’augmenter la résistance mécanique du panneau sandwich 30 selon l’invention comprenant une telle peau intérieure 31.
En outre, grâce au fait que la peau intérieure 31 comprend une teneur massique en fibres T38 strictement supérieur à 33% et inférieure ou égale à 80% et que les fibres 38 sont exclusivement tissés, la peau intérieure 31 selon l’invention est plus résistance qu’une peau intérieure qui serait mixte.
En outre, la peau intérieure 31 selon l’invention est plus fine qu’une peau intérieure qui serait mixte. En effet, une peau mixte présente une épaisseur strictement supérieure à 1 mm et pouvant atteindre 1,8 mm alors que l’épaisseur de la peau intérieure 31 selon l’invention comprenant l’unique couche C31 est inférieure ou égale à 1 mm.
En outre, la peau intérieure 31 selon l’invention est 30% plus légère qu’une peau mixte et 30% plus résistante qu’une peau mixte.
Ainsi, la peau intérieure 31 selon l’invention comprenant une unique couche C31 est plus fine qu’une peau intérieure qui serait mixte, tout en étant plus résistante et plus légère.
L’invention propose également un dispositif de surveillance destiné à équiper un véhicule comprenant une batterie cellulaire ayant un état de charge en cours et comportant N cellules de stockage d’énergie électrique, avec N > 1, et N capteurs déterminant respectivement N tensions aux bornes de ces N cellules.
Ce dispositif de surveillance se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant à déterminer parmi les N tensions déterminées une tension minimale et une tension maximale, et, lorsqu’une différence entre ces tensions minimale et maximale déterminées est supérieure à un premier seuil choisi, à requérir une limitation d’une puissance maximale fournie ou reçue par la batterie cellulaire.
L’invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, et comprenant une batterie cellulaire ayant un état de charge en cours et comportant N cellules de stockage d’énergie électrique, avec N > 1, et N capteurs déterminant respectivement N tensions aux bornes de ces N cellules, et un dispositif de surveillance du type de celui présenté ci-avant.
illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un véhicule comprenant un GMP à machine motrice électrique alimentée par une batterie cellulaire principale, et un dispositif de surveillance selon l’invention,
illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un calculateur de batterie comportant un dispositif de surveillance selon l’invention, et
Description détaillée de l’invention L’invention a notamment pour but de proposer un procédé de surveillance, et un dispositif de surveillance DS associé, destinés à permettre la surveillance de tensions de cellules CE de stockage d’énergie électrique d’une batterie cellulaire BP équipant un véhicule V.
Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le véhicule V est de type automobile. Il s’agit par exemple d’une voiture, comme illustré sur la . Mais l’invention n’est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule comprenant au moins une batterie cellulaire rechargeable (quel qu’en soit le mode). Ainsi, elle concerne, par exemple, les véhicules terrestres (véhicules utilitaires, camping-cars, minibus, cars, camions, motocyclettes, engins de voirie, engins de chantier, engins agricoles, engins de loisir (motoneige, kart), et engins à chenille(s), par exemple), les bateaux et les aéronefs.
Par ailleurs, on considère dans ce qui suit, à titre d’exemple non limitatif, que le véhicule V comprend un groupe motopropulseur (ou GMP) de type tout électrique (et donc dont la motricité est assurée exclusivement par au moins une machine motrice électrique MME). Mais le GMP pourrait être de type hybride (thermique et électrique) ou purement thermique.
De plus, on considère dans ce qui suit, à titre d’exemple non limitatif, que la batterie cellulaire BP surveillée est une batterie principale. Mais la batterie cellulaire surveillée pourrait être une batterie de servitude (éventuellement rechargeable via un convertisseur alimenté en énergie électrique par une batterie principale).
Enfin, on considère dans ce qui suit, à titre d’exemple non limitatif, que la batterie cellulaire BP est une batterie principale rechargeable en mode 4. Mais la batterie cellulaire principale BP pourrait être rechargeable en mode 2 ou 3. Il est rappelé que dans une recharge en mode 4, la batterie principale (à recharger) est alimentée directement en courant continu élevé (typiquement 125 A ou 250 A) sous une tension d’entrée basse (typiquement 450 V) par une source d’alimentation (via une prise de recharge), c’est-à-dire sans conversion par un convertisseur du véhicule. Il est également rappelé qu’une recharge en mode 2 se fait par couplage du connecteur de recharge du véhicule à une prise électrique murale classique, avec un courant généralement compris entre 8 A et 13 A, sous une tension alternative de 220 V AC, et qu’une recharge en mode 3 se fait par couplage du connecteur de recharge du véhicule à un boîtier mural spécifique (ou « wallbox »), avec un courant généralement compris entre 16 A et 32 A, sous une tension alternative de 220 V AC, en monophasé ou triphasé. De plus, dans une recharge en mode 2 ou 3 c’est le convertisseur, qui est couplé temporairement à la source d’alimentation via le connecteur de recharge du véhicule, qui alimente la batterie principale (à recharger) en courant continu, après conversion AC/DC (par exemple de 220 V vers 450 V).
On a schématiquement représenté sur la un véhicule V comprenant une chaîne de transmission à GMP électrique, un réseau de bord RB, une batterie de servitude BS, une batterie cellulaire principale BP, un convertisseur CV, et un dispositif de surveillance DS selon l’invention.
La batterie de servitude BS est chargée de fournir de l’énergie électrique au réseau de bord RB, en complément (ou éventuellement à la place) de celle fournie par le convertisseur CV alimenté par la batterie cellulaire principale BP. Par exemple, cette batterie de servitude BS peut être agencée sous la forme d’une batterie de type très basse tension (typiquement 12 V, 24 V ou 48 V). Elle est rechargeable au moins par le convertisseur de courant CV. On considère dans ce qui suit, à titre d’exemple non limitatif, que la batterie de servitude BS est de type Lithium-ion 12 V.
Ainsi, à l’issue du bloc 140, le dispositif de traitement de données permet d’identifier si un groupe de pixels obtenu à partir d’une matrice de pixels d’un capteur LiDAR appartient en tout ou partie à un nuage de particules.
Cette identification permet, pour les capteurs LiDAR montés sur les véhicules, de faciliter l’interprétation de la matrice de pixels du capteur LiDAR notamment dans le cadre de fonctions d’aide à la conduite et plus précisément dans le cadre de fonctions pour une conduite autonome du véhicule.
En effet, les nuages de particules comme les gaz d’échappement ne devraient pas être considérés par des fonctions de conduite du véhicule dès lors qu’ils ne sont ni dangereux pour les passagers, ni pour le véhicule. En ce sens, les nuages de particules détectés par le capteur LiDAR peuvent s’avérer gênants dès lors qu’ils sont considérés comme des objets dangereux par d’autres fonctions utilisant la matrice du capteur LiDAR. En ce sens, l’identification de tels nuages de particules permet, in fine, une meilleure fluidité de la conduite et une réduction des risques pour les passagers du véhicule et pour le véhicule lui-même.
Optionnellement, et comme illustré par le bloc 150 représenté en pointillé, le calculateur peut en outre être configuré pour déterminer, pour au moins un pixel spécifique du groupe de pixels voisins identifié comme appartenant pour tout ou partie à un nuage de particules, si le pixel spécifique appartient à un élément solide autre que le nuage de particules. Ce bloc est avantageusement effectué pour tous les pixels du groupe de pixels voisins identifié comme appartenant en tout ou partie à un nuage de particules.
Plusieurs exemples de détermination complémentaires d’appartenance d’un pixel spécifique à un élément solide autre que le nuage de particules peuvent être mis en œuvre. Chacun des exemples peut être implémenté indépendamment des autres ou en complément des autres afin de confirmer ou d’infirmer l’identification d’un pixel spécifique comme appartenant à un élément solide autre que le nuage de particules. Dans ces exemples, le calculateur peut être configuré pour déterminer que les pixels du groupe de pixels voisins qui n’ont pas été déterminés comme correspondant à un élément solide autre que le nuage de particules correspondant à des particules du nuage de particules.
Ainsi, dans des exemples, le calculateur peut être configuré pour mettre en œuvre la détermination de l’appartenance d’un pixel spécifique du groupe de pixels voisins à un élément solide autre que le nuage de particules à partir d’une intensité associée à ce pixel.
Dans ces exemples, le calculateur peut être configuré pour déterminer que le pixel spécifique appartient :
au nuage de particules lorsqu’une intensité associée au pixel est inférieure à un seuil d’intensité déterminé associé à un élément solide, ou à un élément solide lorsqu’une intensité associée au pixel est supérieure au seuil d’intensité déterminé associé l’élément solide.
Un seuil d’intensité correspondant à un élément solide peut être déterminé en fonction d’une distance du pixel spécifique par rapport au capteur LiDAR. En ce sens, des seuils d’intensités déterminés associé à un élément solide peuvent être associés à des distances dès lors que l’intensité décroit avec la distance. Dans des exemples, le seuil d’intensité déterminé associé à un élément solide est déterminé comme étant celui dont la distance est la plus proche de la distance du pixel spécifique par rapport au LiDAR. Dans d’autres exemples, le seuil d’intensité déterminé associé à un élément solide est déterminé par interpolation linéaire à partir de seuils d’intensités prédéterminés associés à un élément solide, lesquels sont également associés à des distances respectives.
Comme expliqué précédemment, un élément solide autre que le nuage de particules reflète davantage les faisceaux lumineux émis par le LiDAR qu’une particule. Il est donc possible de discriminer les pixels du groupe de pixels voisins correspondant à un élément solide de ceux correspondant à des particules.
Dans des exemples, le calculateur peut être configuré pour mettre en œuvre la détermination de l’appartenance d’un pixel spécifique du groupe de pixels voisins à un élément solide autre que le nuage de particules à partir d’une distribution de l’angle d’azimut associé aux pixels du groupe de pixels voisins.
Dans ces exemples, le calculateur peut être configuré pour déterminer que le pixel spécifique appartient à un élément solide autre que le nuage de particules lorsque l’angle d’azimut associé au pixel spécifique appartient à un intervalle d’angles d’azimut de la distribution qui s’écarte du modèle prédéterminé.
En effet, le modèle prédéterminé de la distribution correspond à un modèle de représentation théorique des azimuts d’une distribution de particules d’un nuage de particules. A ce titre, un pixel ayant un azimut appartenant à une zone qui s’écarte de ce modèle peut donc appartenir à un élément solide autre qu’une particule.
Le calculateur peut ainsi être configuré pour déterminer qu’un pixel spécifique appartient à un élément solide lorsque l’azimut associé à ce pixel spécifique est compris dans un intervalle d’angles d’azimut de la distribution s’écartant du modèle prédéterminé d’au moins un seuil d’écart d’azimut prédéterminé.
On comprend que cette détermination peut notamment être combinée à celle qui se base sur les intensités des pixels pour déterminer les pixels du groupe de pixels voisins appartenant à des éléments solides autres que des nuages de particules. Ainsi, un pixel ayant une intensité supérieure au seuil d’élément solide mais n’étant pas compris dans un intervalle d’angle d’azimut de la distribution s’écartant du modèle prédéterminé pourra ne pas être identifié comme appartenant à un élément solide. A l’inverse, un pixel ayant un angle d’azimut compris dans un intervalle d’angle d’azimut de la distribution s’écartant du modèle prédéterminé mais dont l’intensité est inférieure au seuil d’élément solide pourra ne pas être identifié comme appartenant à un élément solide
Dans des exemples, le calculateur peut être configuré pour mettre en œuvre la détermination de l’appartenance d’un pixel spécifique du groupe de pixels voisins à un élément solide autre que le nuage de particules à partir de la distribution de vecteurs normaux effectuée à l’issue du bloc 140.
Paramètres propres au radôme maillé : Géométrie 3D du radôme (hémisphérique, parabolique, plane, etc.) Taille de la maille élémentaire (la plus petite réalisable) représentative de la longueur d’onde des signaux captés et dont la juxtaposition permet de constituer une surface opaque d’un point de vue électromagnétique à la bande de fréquence que l’on souhaite atténuer (signaux de brouillage). Paramètres propres à l’antenne : Type d’antenne (dipôle, patch, etc.) Polarisation de l’antenne Coordonnées du point d’injection de l’antenne qui correspond aux coordonnées X et Y de la position pour une antenne patch où est positionnée le connecteur de l’antenne.
La illustre une structure maillée comprenant des éléments actifs 31 formant des mailles élémentaires triangulaires. Les mailles élémentaires peuvent prendre plusieurs formes : ovales, hexagonale, circulaire, rectangulaire, etc.
La illustre une antenne de type patch microstrip circulaire comprenant un radôme supportant la structure maillée. Le principe de juxtaposition de mailles élémentaires permet de constituer un ensemble de surfaces opaques 32 d’un point de vue électromagnétique à la bande de fréquence que l’on souhaite atténuer (signaux de brouillage). Il est réalisé à l’aide d’une surface triangulaire « pleine ».
La représente la vue de dessus du diagramme de rayonnement 3D de l’antenne des figures 2 et 3 lorsque tous les éléments actifs du réseau sont isolants : la structure maillée (et donc le radôme) est transparente d’un point de vue radioélectrique. Ce diagramme est donc équivalent à celui de l’antenne sans structure maillée et présente un gain quasiment uniforme dans le plan azimutal (aucune direction n’est privilégiée). En bas à gauche de cette figure, on voit que la structure maillée est transparente.
La représente la vue de dessus du diagramme de rayonnement 3D de l’antenne des figures 2 et 3 lorsqu’une partie des éléments actifs du réseau sont conducteurs. Ce diagramme présente une anisotropie marquée, privilégiant ainsi une direction particulière (tout en conservant le gain maximum obtenu dans la configuration « radôme transparent » de la ) et de ce fait atténuant les signaux de brouillage dans la région opposée d’environ 10 dB. En bas à gauche de cette figure, on voit la forme de la structure maillée.