INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
D’une manière générale, le procédé de l’invention est ici agencé pour permettre, d’une part, de calculer une navigation à partir des signaux fournis par les unités électroniques de traitement 130, 210, 340 et, d’autre part, de surveiller l’erreur d’harmonisation du dispositif de visée stellaire avec l’unité de mesure inertielle 320 et l’erreur d’attitude du plan horizontal défini par l’unité de mesure inertielle 320 en exploitant les mesures satellitaires.
Chacune des sources 6 et 7 est configurée pour pouvoir déplacer son piston de manière à générer une onde de pression dans le fluide de travail et à propager ainsi de l’énergie acoustique dans le guide d’onde 5.
Dans des variantes de réalisation, les sources 6 et 7 peuvent comprendre un autre type d’actionneur électroacoustique et/ou comprenant un autre type d’élément mobile, par exemple un élément mobile à double piston.
Concernant la cellule thermoacoustique 8, le régénérateur 11 et les échangeurs 12 et 13 sont disposés dans le guide d’onde 5 de manière à être traversés par le fluide de travail pour pouvoir réaliser une conversion d’énergie thermoacoustique.
Le régénérateur 11 est une structure poreuse, c’est-à-dire une structure dotée de pores ou cavités ou ouvertures permettant d’augmenter ou maximiser la surface de contact et donc d’échange avec le fluide de travail tout en minimisant les pertes de charge.
A titre d’exemple, le régénérateur 11 peut à cet effet comprendre un empilement de lamelles ou de grilles, réalisées dans un matériau présentant une capacité calorifique élevée et une faible conductivité thermique, par exemple un acier inoxydable ou un matériau céramique.
En fonctionnement, le régénérateur 11 se comporte comme une éponge thermique à l’égard du fluide de travail, en emmagasinant et en restituant de manière alternative de la chaleur.
Les échangeurs de chaleur 12 et 13 sont disposés de part et d’autre du régénérateur 11 de manière à pouvoir réaliser, aux extrémités du régénérateur 11, un échange de chaleur entre le fluide de travail et un élément de transport respectif.
A cet effet, chacun des échangeurs 12 et 13 peut comprendre de manière connue en soi des éléments conducteurs formant par exemple un empilement d’ailettes en contact avec le fluide de travail. De telles ailettes peuvent être réalisées dans un métal conducteur tel que le cuivre ou l’aluminium.
Pour chacun des échangeurs 12 et 13, l’élément de transport est dans cet exemple un fluide caloporteur circulant dans un circuit d’écoulement disposé de manière à pouvoir réaliser un transfert de chaleur entre le fluide caloporteur circulant dans ce circuit et lesdits éléments conducteurs correspondants.
Dans cet exemple, le circuit d’écoulement de l’échangeur 12, respectivement 13, est relié à un conduit 16, respectivement 17, du réseau de distribution 4 de manière à réaliser un transport de chaleur entre le fluide de travail et la source 2, respectivement 3, extérieure à la machine thermoacoustique via le fluide caloporteur circulant dans ce circuit d’écoulement.
Dans une variante de réalisation, non représentée, l’élément de transport des échangeurs 12 et 13 peut être un élément solide tel que des ailettes dont une partie forme ou est reliée au réseau de distribution 4 de manière à réaliser un tel transport de chaleur entre le fluide de travail et les sources 2 et 3, respectivement, extérieures à la machine.
Dans une variante de réalisation, le réseau de distribution 4 comprend un caloduc (non représenté).
Dans cet exemple, la source extérieure 2 peut être un local à chauffer, respectivement à refroidir, et la source extérieure 3 peut être un espace extérieur constituant un réservoir thermique d’air ou d’eau relativement froid, respectivement chaud, par rapport à l’air circulant dans le local.
Plus généralement, les sources extérieures 2 et 3 constituent ainsi des réservoirs thermiques.
Il va maintenant être décrit un exemple de fonctionnement de l’installation qui vient d’être décrite, en vue de chauffer le local 2.
L’organe de commande 9 est actionné de manière à piloter les moteurs 6 et 7 pour déplacer leur piston suivant une fonction périodique, qui est dans cet exemple une fonction sinusoïdale du type , avec le numéro de la source (dans cet exemple, la source 6 a pour numéro et la source 7 a pour numéro ), le temps, la position du piston de la source , l’amplitude du déplacement du piston de la source , la fréquence du déplacement du piston de la source et la phase associée au déplacement du piston de la source .
exploiter les signaux fournis par les unités électroniques de traitement 130, 210 avec un couplage serré pour calculer une position hybride inertielle/satellitaire au moyen d’un algorithme principal de navigation opérationnelle hybridée, exploiter les signaux fournis par l’unité électronique de traitement 340 pour recaler périodiquement la position hybride inertielle/satellitaire, en cas d’indisponibilité des signaux satellitaires, exploiter les signaux fournis par les unités électroniques de traitement 130, 340 avec un couplage serré pour calculer une position hybride inertielle/stellaire au moyen de l’algorithme principal de navigation opérationnelle hybridée.
commander le moteur 314 pour provoquer des mouvements de la platine 312 selon différents caps de l’avion A, simultanément à ces mouvements, calculer dans le plan horizontal, des premières positions de l’avion A à partir d’un premier algorithme additionnel de navigation utilisant des mesures stellaires et des deuxièmes positions de l’avion A à partir d’un deuxième algorithme additionnel de navigation utilisant selon un couplage serré des premières mesures inertielles issues du dispositif de mesure inertielle 320 et des mesures satellitaires, calculer des premiers écarts entre les premières positions et les deuxièmes positions correspondant à chaque cap et les représenter dans un repère polaire P en fonction du cap correspondant et des valeurs des premiers écarts (on choisit ici de placer les moyennes des valeurs des premiers écarts par cap), effectuer une régression circulaire sur lesdits premiers écarts pour déterminer dans ce repère polaire un premier cercle C1 représentatif de l’ensemble des premiers écarts, déterminer un rayon r1 du cercle C1 et un deuxième écart entre un centre c1 du premier cercle C1 et une origine o du repère polaire P.
le dispositif de mesure inertielle 320 forme un premier dispositif de mesure inertielle qui est associé au dispositif de visée stellaire et qui fournit des premières mesures inertielles utilisées pour déterminer une orientation du dispositif de visée stellaire dont dépendent les mesures stellaires ; et le dispositif de mesure inertielle 100 forme un deuxième dispositif de mesure inertielle qui fournit des deuxièmes mesures inertielles qui sont utilisées en couplage avec les mesures satellitaires pour élaborer des troisièmes positions au moyen d’un troisième algorithme de navigation.
Un exemple numérique va maintenant être décrit. Le dispositif de visée a été orienté selon cinq caps de visée différents et 342 premiers écarts (Ymesure) entre des premières positions et deuxièmes positions ont été calculés au total, à savoir : Caps 10° 60° 85° 188° 270° Nombre de valeurs Ymesure 50 100 45 122 25 Nombre de valeurs pour la régression circulaire 1 moyenne des 50 valeurs 1 moyenne des 100 valeurs 1 moyenne des 850 valeurs 1 moyenne des 1220 valeurs 1 moyenne des 25 valeurs
On comprend que lors de la régression circulaire réalisée sur la moyenne des écarts Ymesure par série de cap, un poids équivalent est donné à tous les caps alors que le nombre de valeurs aux caps 10°, 85° et 270° est ici au minimum deux fois moindre que le nombre de valeurs des caps 60° et 188°.
Lorsque les moyens de mise en œuvre 8 reçoivent le jeu de données DATA3, durant l’étape 26, l’algorithme ALGO1 mis en œuvre par les moyens de mise en œuvre 8 calcule une valeur d’un indicateur d’analyse d’image à partir du jeu de données DATA3 pour chaque image du jeu d’images DATA2.
L’indicateur d’analyse d’image comprend par exemple le calcul d’une moyenne, et/ou d’un écart type, et/ou d’une médiane, et/ou d’un gradient de niveau de gris.
Puis la valeur de l’indicateur d’image est comparée à un seuil.
Si la valeur de l’indicateur d’une image du jeu d’images DATA2 est supérieure au seuil, ladite image est par exemple classée dans la classe d’éléments roulants suspicieux CL1, et si la valeur de l’indicateur d’une image est inférieure au seuil, ladite image est par exemple classée dans la classe d’éléments roulants non suspicieux CL2.
Durant l’étape 28, les moyens d’entraînement 10 segmentent chaque image du jeu d’images filtrées DATA2 est plusieurs zones, chaque zone correspondant à un critère de sélection comprenant par exemple la géométrie de l’élément roulant 2 dans ladite zone, et/ou la texture dans ladite zone et/ou le contraste dans ladite zone.
Puis l’algorithme ALGO2 mis en œuvre par les moyens d’entraînement 10 traite chaque zone de chaque image pour détecter au moins un défaut à partir du critère de sélection, détecte un éventuel défaut de l’élément roulant 2 et classe ledit élément roulant dans l’une des classes CL1 ou CL2 selon que l’élément roulant 2 est considéré comme suspicieux ou non.
Par exemple, si la géométrie de l’élément 2 n’est pas circulaire à une tolérance près prédéfinie dans la zone relative à la géométrie de l’élément 2, l’algorithme ALGO2 classe ledit élément roulant 2 dans la classe CL2.
Lorsque toutes les images du jeu d’images filtrées DATA2 sont classées dans l’une des classes CL1 ou CL2 par les algorithmes ALGO1 et ALGO2, durant l’étape 30, les moyens de comparaison 12 comparent la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique ALGO1 stockée dans la mémoire 9 des moyens 8 et la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond ALGO2 stockée dans la mémoire 11 pour chaque même image du jeu d’images DATA1.
Les moyens de comparaison 12 déterminent le nombre d’images classifiées dans la même classe CL1, CL2 par l’algorithme d’apprentissage statistique ALGO1 et par l’algorithme d’apprentissage profond ALGO2, et déterminent la précision de classification de l’algorithme d’apprentissage profond ALGO2 en calculant le ratio entre le nombre d’images classifiées dans la même classe par les deux algorithmes ALGO1, ALGO2 sur le nombre total d’image du jeu d’images radiographiques DATA1.
Puis, les moyens de comparaison 12 délivrent le jeu de données DATA4.
L’analyse des données DATA4 de la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique ALGO1 stockée dans la mémoire 9 permet d’interpréter la variation des poids de l’algorithme d’apprentissage profond ALGO2 lorsqu’il comprend un réseau de neurones.
Lorsque la précision de l’algorithme d’apprentissage profond ALGO2 est suffisante, la procédure de reconnaissance des défauts dans l’élément roulant peut être automatisée de manière à augmenter la cadence d’une chaîne de production d’éléments roulants en minimisant les risques d’erreur d’interprétation du jeu d’image DATA1.
Procédé de détermination d’un débit maximal et/ou d’un débit journalier de véhicules sur un réseau routier La présente invention concerne le domaine de la détermination d’informations relatives au trafic de véhicules pour un réseau routier. En particulier, l’invention concerne un procédé de détermination d’un débit (débit maximal ou débit journalier) de véhicules sur au moins une portion de route d’un réseau routier.
Aujourd’hui, les métropoles et les gestionnaires de route disposent d’outils de modélisation des déplacements pour planifier et simuler l’impact de mesures de régulation et de travaux futurs, afin de réduire la congestion ou d’améliorer la qualité de l’air. Cependant, ces modèles sont très difficiles à mettre en place (besoin de données d’enquête de population très coûteuses, besoin d’un effort conséquent de calibration), difficile à maintenir (la maintenance étant déléguée aux bureaux d’études, il est donc difficile de faire évoluer l’outil rapidement), et difficile à mettre à jour (les enquêtes de population sont menées tous les 5 à 10 ans).
Il existe donc un fort besoin de disposer d’outils de détermination des débits véhiculaires au sein d’un réseau de transport sans devoir utiliser en entrée des données trop coûteuses et difficiles à obtenir comme les enquêtes de mobilité, qui sont d’ailleurs statiques et pas adaptées à prédire les évolutions rapides de la mobilité, ou bien des données d’usage réel, comme par exemple les données « floating car data » (FCD pouvant être traduit par données de trajets réalisés et mesurés), qui sont dynamiques mais pas forcément disponibles sur l’ensemble des brins routier d’un réseau urbain. Par ailleurs, ces outils alternatifs devraient être simple d’utilisation par des non-experts, rapides d’exécution pour évaluer et comparer facilement plusieurs cas d’étude, et enfin fiables en reproduisant au mieux des données récentes de comptage sur le réseau routier considéré.
La majorité des approches alternatives présentes dans la littérature requièrent une ou plusieurs mesures sur un brin routier donné pour pouvoir estimer le débit trafic correspondant. Leur précision dépend du taux de pénétration des mesures et de leurs disponibilités. Pour ces méthodes, il serait donc impossible d’estimer le débit sur un brin routier qui n’est pas couvert par ces mesures. Quelques documents proposent des extrapolations et des corrélations spatio-temporelles afin d’estimer des débits de véhicule sur un réseau routier même sans couverture complète des mesures. Ils requièrent une mise à jour continue des mesures et sont souvent lourds en temps de calculs et en besoin de mémoire informatique, avec des matrices qui augmentent exponentiellement avec le réseau routier. Leur exploitation sur un large réseau routier peut donc être limitée.
- séchage par pulvérisation, et
- tamisage pour obtenir des écorces de levure.
Les enzymes protéolytiques qui peuvent être mises en œuvre dans ce procédé sont les hydrolases EC3, plus particulièrement les hydrolases agissant sur les liaisons ester (EC3.1), les glycosidases (EC3.2), les peptidases et protéases (EC3.4) et les enzymes agissant sur les liaisons carbone-azote (EC3.5). Les enzymes protéolytiques peuvent être choisies dans le groupe comprenant les exopeptidases (comme par exemple les aminopeptidase, dipeptidase, dipeptidylpeptidase, tripeptidylpeptidase, peptidyl-dipeptidase, carboxypeptidase de type serine, carboxypeptidase de type cystéine, métallocarboxypeptidase, et peptidase oméga), les endopeptisases ou protéinases (en particulier les endopeptidase cystéine, endopeptidase aspartique, et métalloendopeptidase) et leurs mélanges.
Le terme “séchage par pulvérisation” est utilisé de manière conventionnelle et se réfère de façon large aux processus impliquant la décomposition de mélanges liquides en petites gouttelettes (atomisation) et l’élimination rapide du solvant du mélange dans un récipient (chambre de séchage) où il existe une forte force motrice pour l’évaporation du solvant des gouttelettes. La forte force motrice pour l’évaporation du solvant est généralement fournie en maintenant la pression partielle de solvant dans l’appareil de séchage par pulvérisation bien en dessous de la pression de vapeur du solvant à la température de séchage des gouttelettes. Ceci est accompli (1) en mélangeant les gouttelettes liquides avec un gaz de séchage chaud, (2) en maintenant la pression dans l’appareil de séchage par pulvérisation à un vide partiel (par exemple, 0,01 atm à 0,50 atm), ou (3) les deux. Généralement, la température et le débit du gaz de séchage sont choisis de sorte que les gouttelettes de solution de pulvérisation soient suffisamment sèches au moment où elles atteignent les parois de l’appareil pour qu’elles soient essentiellement solides, forment une poudre fine et ne collent pas aux parois de l’appareil de séchage. Le temps nécessaire pour atteindre ce niveau de séchage dépend de la taille des gouttelettes et des conditions dans lesquelles le processus est opéré. La taille des gouttelettes peut varier de 1 μm à 500 μm de diamètre, la taille dépendant de la taille de particules souhaitée de la poudre séchée par pulvérisation.
Le terme “tamisage” fait référence à la séparation d’un mélange de particules de différentes tailles en deux ou plusieurs portions, en passant au travers d’un tamis de maille, de filet ou d’autres systèmes de filtration. Le tamisage peut également être effectué en utilisant des machines de tamisage bien connues dans l’art. En général, un tamis sépare les éléments souhaités des éléments indésirables. Le tamisage est effectué pour obtenir des écorces de levure de taille moyenne désirée. Dans certains modes de réalisation, la taille moyenne désirée des écorces de levure est comprise entre environ 50 μm et environ 70 μm, préférablement entre environ 55 μm et environ 65 μm (par exemple 55 μm, 56 μm, 57 μm, 58 μm, 59 μm, 60 μm, 61 μm, 62 μm, 63 μm, 64 μm ou 65 μm), plus préférablement encore la taille moyenne désirée des écorces de levure est d’environ 60 μm. Les écorces de levure obtenues par le procédé décrit plus haut étant généralement de forme substantiellement sphérique, la taille moyenne désirée correspond au diamètre moyen de la particule sphérique.
Le procédé d’obtention des écorces micronisées de levure comprend une étape de micronisation des écorces de levure. Le terme “micronisation” fait référence au processus de réduction du diamètre moyen des particules d’un matériau solide. Les techniques de micronisation traditionnelles sont basées sur l’utilisation du frottement pour réduire la taille des particules. Ces méthodes comprennent le fraisage et le broyage. Une réduction de la taille des particules peut également avoir lieu à la suite d’une collision et d’un impact, par exemple par concassage ou par coupe – ces méthodes produisent des particules plus grossières que les deux techniques précédentes. Les méthodes modernes de micronisation incluent l’atomisation (une méthode de déshydratation d’un liquide sous forme de poudre par passage d’un flux d’air chaud), et les méthodes basées sur l’utilisation de fluides supercritiques pour induire un état de saturation, qui conduit à la précipitation de particules individuelles (par exemple la méthode RESS – Rapid Expansion of Supercritical Solutions, la méthode SAS (Supercritical Anti-Solvent) et la méthode PGSS (Particles from Gas Saturated Solutions). La méthode de micronisation n’est pas un facteur limitant. L’homme du métier sait sélectionner la méthode de micronisation la plus adaptée à la situation de préparation. L’étape de micronisation peut être suivie par une étape de tamisage. Les écorces micronisées de levure sont de forme substantiellement sphérique.
Dans le contexte de la présente invention, la micronisation (éventuellement suivie par un tamisage) est effectuée pour obtenir des écorces micronisées de levure de diamètre moyen inférieur à 20 μm. Plus spécifiquement, la micronisation fournit une population d’écorces de levure ayant un diamètre moyen inférieur à 20 μm, où plus de 50% des écorces micronisées de levure ont un diamètre moyen inférieur à 20 μm. Par exemple, la micronisation est effectuée pour obtenir une population d’écorces micronisées de levure ayant un diamètre moyen d’environ 20 μm, ou d’environ 19 μm, ou d’environ 18 μm, ou d’environ 17 μm, ou d’environ 16 μm, ou encore d’environ 15 μm, ou d’environ 14 μm, ou d’environ 13 μm, ou encore d’environ 12 μm. Préférablement, la micronisation est effectuée pour obtenir une population d’écorces de levure ayant un diamètre moyen d’environ 15 μm, c’est-à-dire une population où plus de 50% des écorces micronisées de levure ont un diamètre moyen d’environ 15 μm (par exemple compris entre 16 μm et 17 μm, ou encore compris entre 14,5 μm et 15,5 μm).
Après fabrication, les écorces de levure peuvent être emballées et/ou stockées dans des conditions adéquates avant utilisation.
II - Compositions Comprenant des Ecorces de Levure Saccharomyces cerevisiae
Dans certains modes de réalisation, les écorces micronisées de levure Saccharomyces cerevisiae sèches décrites ici sont utilisées seules. Dans d’autres modes de réalisation, les écorces micronisées de levure Saccharomyces cerevisiae sèches décrites ici sont utilisées en combinaison avec un autre agent bioactif. En conséquence, la présente invention concerne une composition comprenant des écorces micronisées de levure Saccharomyces cerevisiae décrites ici en mélange avec au moins un agent bioactif. Dans certains modes de réalisation, l’agent bioactif est un agent de détoxification de mycotoxines.
L’agent de détoxification de mycotoxines présent dans une composition selon l’invention peut être sélectionné dans le groupe constitué par les liants de mycotoxines, les biotransformateurs de mycotoxines, et leurs combinations.
Le termes “agent liant des mycotoxines” et “liant des mycotoxines” sont utilisés ici de manière interchangeable. Ils désignent un agent qui adsorbe et/ou désactive les mycotoxines, par exemple les mycotoxines présentes dans un aliment pour animaux ou un ingrédient pour alimentation animale, inversant ainsi les effets néfastes des mycotoxines. Les liants des mycotoxines réduisent l’exposition aux mycotoxines en diminuant leur biodisponibilité, ce qui entraîne une réduction de l’absorption des mycotoxines, mais également une diminution de la distribution dans le sang et les organes cibles. Le terme “biodisponibilité”, tel qu’utilisé ici en référence à une mycotoxine, désigne la fraction de mycotoxine qui est absorbée/absorbable ou assimilée/assimilable par un animal. L’adsorption de mycotoxines par un agent liant décroît la biodisponibilité des mycotoxines car le complexe liant-mycotoxine traverse l’appareil digestif de l’animal et est excrété par l’animal sans qu’il y ait eu assimilation.
Des exemples de liants des mycotoxines incluent, sans limitation, les agents adsorbants des mycotoxines sélectionnés dans le groupe constitué par les aluminosilicates (par exemple la kaolinite, l’aluminosilicate hydraté de calcium/potassium/sodium, l’aluminosilicate de sodium et de calcium hydraté (HSCAS)), les bentonites (par exemple la bentonite de sodium, la bentonite de calcium), les montmorillonites (par exemple la montmorillonite de sodium et de calcium), les zéolites (par exemple la zéolite clinoptilolite), les charbons actifs, les fibres micronisées et les polymères (par exemple, cholestyramine, polyvinylpyrrolidone), la terre de diatomée activée, les fibres végétales (par exemple les fibres de son de blé et de luzerne), les polysaccharides (par exemple le glucomannane ou ses formes estérifiées) et leurs combinaisons.
Le terme “biotransformateur de mycotoxines” désigne un agent (généralement une enzyme, une bactérie, un champignon), qui désactive ou inactive les mycotoxines, par exemple les mycotoxines présentes dans les aliments pour animaux ou les ingrédients pour alimentation animale, inversant ainsi les effets néfastes des mycotoxines.
Des exemples de biotransformateurs de mycotoxines incluent les enzymes qui dégradent les mycotoxines, par exemple choisies dans le groupe constitué par les estérases, les lipases, les protéases, les oxydases, les cellulases, les époxydases, les déshydrogénases, les hémicellulases (ou xylases), les catalases, les peroxydases, les laccases, les xylanases, les carboxylestérases, les amino-/acétyltransférases, la pancréatine, les lactonases, la lactonohydrolase et leurs combinaisons.