INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Enfin, la température moyenne par centre est représentée sur la colonne de droite, à la fois sous la forme brute de valeurs moyennes journalières (15) et sous la forme lissée d’une moyenne glissante sur plusieurs jours (16).
A l’étape S30, des données représentatives d’une position de l’obstacle de simulation par rapport au véhicule automobile de simulation et d’une dimension d’une surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation lors de la collision de simulation sont déterminés, par exemple à partir d’un tirage aléatoire.
A l’étape S40, la collision de simulation est simulée par exemple par une méthode d’éléments finis, à partir des données structurelles du véhicule automobile de simulation, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation.
A l’étape S50, un état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation est déterminé à partir d’un résultat de la simulation.
A l’étape S60, un apprentissage supervisé est réalisé par un réseau neuronal 311, à partir (optionnellement, des données structurelles), des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, étiquetées par l’état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation.
Les étapes S10 à S60 peuvent par exemple être réalisée par un ordinateur 500 comprenant le réseau neuronal 311.
A l’étape S70, la collision réelle 1000 a lieu. Le véhicule automobile réel 100 mémorise, dans une mémoire 140, les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 pendant une durée de circulation du véhicule automobile réel 100 inférieure à une minute par exemple inférieure à 30 secondes (c’est-à-dire que le véhicule automobile réel a en mémoire 140 un historique des données de déplacement pendant une durée inférieure à une minutes, par exemple inférieure à 30 secondes).
A l’étape S80, suite à la collision réelle 1000, le véhicule 100 est à l’arrêt. Les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 restent (c’est-à-dire persistent) dans la mémoire 140 du véhicule 100 par exemple tant que le véhicule 100 ne circule pas (autrement dit : ne roule pas) à nouveau. Ainsi, les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 peuvent être lues dans la mémoire 140 du véhicule automobile réel 100 au-delà de la durée pendant laquelle le véhicule automobile réel 100 mémorise les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 lorsque le véhicule 100 circule (autrement dit : roule).
A l’étape S90, une détermination des données représentatives d’une position P de l’obstacle réel 200 par rapport au véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 1000 et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 peut être réalisée sur le lieu de l’accident. Par exemple, la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 peut-être déterminée par la mesure d’une longueur D de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200.
A l’étape S100, le véhicule automobile réel 100 est par exemple ensuite transporté (le long d’un chemin 400 qui peut faire plusieurs kilomètres) jusqu’à un atelier 300 (autrement dit : garage).
A l’étape S110, La lecture, dans la mémoire 140 du véhicule automobile réel 100, des données représentatives du déplacement 130, 170, 120 du véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 1000 peut alors être réalisée dans l’atelier 300 par un dispositif électronique 310, par exemple un ordinateur (comprenant un microprocesseur ou un microcontrôleur) présent dans l’atelier 300 ou auquel on se connecte depuis l’atelier 300. Pour cela, le dispositif électronique 310 est connecté au véhicule 100 (par une connexion sans fil ou filaire).
A l’étape S120, la détermination par le réseau neuronal 311 de l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels 150, 160 du véhicule automobile (par exemple une batterie 160 et un radiateur 150) est ensuite réalisée, l’ordinateur 310 comprenant le réseau neuronal 311, après réception par l’ordinateur 310 des données représentatives d’une position P de l’obstacle réel par rapport au véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 100 et d’une dimension D la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 (ces données sont par exemple saisies par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de l’ordinateur 310).
La simulation et l’apprentissage supervisé peuvent, bien entendu, être réalisés par un ordinateur 500 différents (et/distant) du dispositif électronique 310 (le réseau de neurones 311 peut-être ainsi présent dans la l’ordinateur 500 lors de l’apprentissage et ensuite réceptionné par le dispositif 310 en provenance de l’ordinateur 500).
Par exemple, le véhicule automobile de simulation comprend une carrosserie de simulation (ayant une forme, des éléments et une résistance aux chocs, dans lequel les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent :
Une représentation de la forme de la carrosserie de simulation, et/ou Une représentation de la résistance aux chocs de la carrosserie de simulation.
Par exemple, la pluralité de composants simulation a une forme et une position dans le véhicule automobile de simulation, et les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent la forme et la position de chaque composant de la pluralité de composants réels dans le véhicule automobile de simulation.
Par exemple les données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel 100 (ou respectivement, de simulation) comprennent :
La déformation des supports d’élément applicateur dans des sens opposés entraîne un décalage entre les éléments applicateurs lors de l’application du mascara, permettant d’en uniformiser l’application.
Dans certains modes de réalisation, les supports d’élément applicateur s’étendent sensiblement selon une direction circonférentielle et/ou axiale.
Dans certains modes de réalisation, les supports d’élément applicateur du motif de support s’étendent sensiblement selon une direction circonférentielle et/ou axiale, de préférence l’un par rapport à l’autre. Plus généralement, les supports d’élément applicateur s’étendent sensiblement selon une direction circonférentielle et/ou axiale même s’ils n’appartiennent pas à un motif de support.
Une telle structure permet de favoriser une déformation selon une direction radiale des supports d’élément applicateur, de façon à améliorer le suivi d’un cil lors de l’application de formule.
Dans certains modes de réalisation, une pluralité de motif de supports sont formés sur un contour circonférentiel de la brosse. Alternativement ou en complément, une pluralité de motifs de support sont formés le long de l’axe principal de la brosse.
L’invention concerne également un procédé de fabrication d’une brosse pour mascara selon le présent exposé, comprenant au moins une étape de fabrication par méthode additive.
Un procédé de fabrication par méthode additive est particulièrement adapté pour la réalisation de structures complexes de la brosse de la présente divulgation, notamment pour la fabrication de l’enveloppe creuse et la structure en porte-à-faux du support d’élément applicateur.
L’invention concerne également une brosse comprenant un manche et une brosse pour mascara selon le présent exposé.
La est une vue en perspective d’une brosse selon un premier mode de réalisation.
La est une vue latérale de la brosse selon le premier mode de réalisation.
La est une vue de la brosse selon le plan de coupe III-III de la .
La est un agrandissement de la vue IV de la .
La est une vue schématique d’un motif de support du premier mode de réalisation.
La structure générale de la brosse sera décrite relativement aux figures 1 à 3. La brosse et les supports d’élément applicateur seront décrits relativement aux figures 4 et 5.
Ci-après, sauf mention contraire d’une déformation, la brosse 1 sera décrite au repos.
On note que, par défaut, la sortie PWM 22 est à 0, de sorte qu’aucune injection du signal de test St n’est appliquée au niveau du point de mesure. C’est également toujours le cas lorsque l’organe de coupure 12 est fermé.
En référence à la , le compteur 101 selon un deuxième mode de réalisation est un compteur triphasé. Chaque élément représenté sur la , qui est semblable à un élément de la , est référencé en ajoutant 100 à la référence de la .
Le réseau de distribution 103 comprend trois phases 104_i (i variant de 1 à 3) et un neutre 105.
Pour chaque phase 104_i, le compteur 101 comprend un port de phase amont Pi relié à ladite phase 104_i, et un port de phase aval P’i.
Le compteur 101 comprend de plus un port de neutre amont N relié au neutre 105 et un port de neutre aval N’.
Les ports de phase aval P’i et le port de neutre aval N’ du compteur 101 sont reliés à l’installation 102, respectivement via des interrupteurs 108_i et un interrupteur 109 intégrés dans le disjoncteur 106.
Le compteur 101 comporte de plus, pour chaque phase 104_i, un conducteur de phase 110_i relié à ladite phase 104_i via le port de phase amont Pi associé. Le compteur 101 comporte de plus un conducteur de neutre 111 relié au neutre 105 via le port de neutre amont N.
Le compteur 101 comprend de plus un organe de coupure 112 comprenant, pour chaque phase, un interrupteur 113_i monté sur le conducteur de phase 110_i associé.
Le compteur 101 comprend de plus un circuit de détection permettant de détecter, lorsque l’organe de coupure 112 est ouvert, si le disjoncteur 106 est ouvert ou fermé.
On sait que les quatre interrupteurs 108_i, 109 du disjoncteurs 106, tout comme les trois interrupteurs 113_i de l’organe de coupure 112, sont soit tous ouverts en même temps, soit tous fermés en même temps.
Par conséquent, le compteur 101 n’intègre ici qu’un seul circuit de détection, connecté à un seul conducteur de phase 110_i (reliée à la phase 104_i représentée sur la ). Le compteur 101 pourrait cependant parfaitement intégrer plusieurs circuits de détection pour confirmer le résultat et ainsi améliorer la robustesse de la détection.
Le circuit de détection du compteur 101 fonctionne de la même manière que le circuit de détection du compteur 1.
Le circuit de détection comporte une chaîne d’injection 115 qui comprend le module générateur 120 intégré dans le microcontrôleur applicatif 117 et le driver 121 (les deux composants générateurs), un premier condensateur C1 (le composant d’injection), et une résistance R montée entre la sortie du driver 121 et le premier condensateur C1. Le premier condensateur C1 et la résistance R forment un premier filtre passe-haut.
Le circuit de détection comprend aussi une chaîne de mesure 116 comprenant un deuxième filtre passe-haut 124 (analogique), un CAN 125, un détecteur d’enveloppe 126 (numérique) et un filtre passe-bas 127 (numérique).
Le premier condensateur C1 a une valeur de capacité qui est ici égale à 47nF. Le premier condensateur C1 est intégré dans un premier filtre passe-haut (filtre R-C1) permettant de filtrer des signaux parasites provenant du réseau de distribution 3.
La chaîne de mesure 16 comprend les éléments suivants, disposés successivement d’amont en aval : un deuxième filtre passe-haut 24, un convertisseur analogique-numérique (CAN) 25, un détecteur d’enveloppe 26 et un filtre passe-bas 27.
Ici, lorsque l’on parle de la position relative des différents éléments dans la chaîne de mesure 16, on entend :
par « en amont » : du côté de la grandeur mesurée ; par « en aval » : du côté du traitement de la mesure.
Le deuxième filtre passe-haut 24 est donc ici un filtre analogique alors que le détecteur d’enveloppe 26 et le filtre passe-bas 27 sont des modules numériques.
Le CAN 25, le détecteur d’enveloppe 26 et le filtre passe-bas 27 sont ici intégrés dans le microcontrôleur 17.
Le composant de traitement du circuit de détection est ici le microcontrôleur 17.
Le microcontrôleur 17 est adapté à exécuter des instructions d’un programme pour mettre en œuvre le procédé de détection qui va être décrit. Le programme est stocké dans une mémoire 28, qui est intégrée dans ou reliée au microcontrôleur 17.
Le compteur 1 comprend en outre un deuxième condensateur C2 positionné en amont de l’organe de coupure 12 et ayant une première borne connectée au conducteur de neutre 11 et une deuxième borne connectée au conducteur de phase 10. Le deuxième condensateur C2 a une valeur de capacité typiquement égale à celle du premier condensateur C1, c’est-à-dire ici à 47nF. Le deuxième condensateur C2, ainsi positionné entre le conducteur de neutre 11 et le conducteur de phase 10, permet de constituer un chemin de retour de masse maîtrisé pour les mesures réalisées pendant la détection (on rappelle que l’organe de coupure 12 est ouvert lors de la détection).
On décrit maintenant en détail la manière dont l’invention fonctionne.
Lorsque l’organe de coupure 12 est ouvert, un signal de test St est injecté périodiquement et pendant une durée prédéterminée par la chaîne d’injection 15. La période est par exemple égale à 1s et la durée prédéterminée à 500ms, c’est-à-dire que, lorsque l’organe de coupure 12 est ouvert, le signal de test St est injecté pendant 500ms et ce, toutes les 1s.
Alternativement, la chaîne d’injection 15 pourrait, lorsque l’organe de coupure 12 est ouvert, injecter le signal de test St en continu.
Pour réaliser cette injection, le module générateur 20 du microcontrôleur 17 produit le signal de test St et l’applique sur la sortie 22.
Le signal de test St est ici un signal alternatif carré (ou rectangulaire) ayant une fréquence avantageusement au moins cent fois supérieure à la fréquence du courant de phase circulant sur la phase 4 du réseau de distribution 3.
Ici, la fréquence du courant de phase est égale à 50Hz, et la fréquence du signal de test St est égale à 10kHz.
Le signal de test St est généré par le microcontrôleur 17 avec un niveau de tension prédéterminé, ici égal à 3,3V (crête à crête).
On peut tout d’abord constater que, quel que soit le centre considéré, la première composante est pratiquement constante sur l’année. En d’autres termes, le premier vecteur propre considère chaque jour de l’année avec la même importance.
La valeur du coefficient associé à cette première composante peut donc être interprétée comme la moyenne annuelle de consommation. Une telle valeur présente, en aval, un intérêt important pour la détermination de la probabilité de présence d’un système de climatisation par l’intelligence artificielle.
En effet, les jeux de données de référence montrent une tendance des systèmes de climatisation à engendrer une consommation électrique supérieure des installations qui en sont équipées par rapport à celles qui n’en sont pas équipées, et ce tout au long de l’année. Cette première composante explique en outre entre 70 et 80% de la variance observée au sein des variables d’entrée.
La deuxième composante semble, quel que soit le centre considéré, être fortement corrélée à la température. Elle peut donc être interprétée comme la dépendance de la consommation des installations consommatrices à la température. Cette variable est sans doute proche de la thermosensibilité telle que calculée précédemment.
La montre une série d’exemples de cartes thermiques représentant les six premières composantes issues de l’ACP précédemment évoquée, considérées deux à deux. Sont plus spécifiquement représentées, pour chaque centre, le plan v1/v2 (17), le plan v3/v4 (18) et le plan v5/v6 (19).
Chaque carte thermique est formée d’hexagones élémentaires accolés les uns aux autres. Comparativement à un simple nuage de points, de telles cartes sont utiles pour mieux repérer l’influence de ces composantes pour prédire la présence ou l’absence d’un système de climatisation.
Sur les cartes, la position d’un hexagone élémentaire est définie par son abscisse, qui correspond à une gamme restreinte de valeurs d’une composante principale (par exemple v1) et par son ordonnée, qui correspond à une gamme de valeurs d’une autre composante principale (par exemple v2). Le centre d’une carte donnée correspond au couple de valeurs (0,0) si l’on considère les composantes principales comme étant normalisées.
Un hexagone élémentaire donné peut ainsi être associé à l’ensemble des installations consommatrices du parc dont les relevés de consommation annuels sont transformés, par l’analyse en composantes principales, en un jeu de variables de sortie dont les valeurs correspondent à l’abscisse et à l’ordonnée précitées.
En considérant uniquement, parmi l’ensemble d’installations concerné, celles préalablement associées à une indication de présence ou d’absence de système de climatisation, il est possible de déterminer, au sein de l’ensemble d’installations concerné, un taux de présence de systèmes de climatisation. La teinte de l’hexagone élémentaire est représentative d’un tel taux : la teinte est ici d’autant plus claire que ce taux est proche de 100%.
Dans les exemples particuliers de la Corse et la Réunion, la montre que la présence ou l’absence de système de climatisation a une influence déterminante sur les valeurs des deux premières composantes issues de l’ACP, et tout particulièrement sur la deuxième composante dans le cas de la Réunion.
Il n’est donc pas nécessaire, dans ces exemples précis, de prendre en compte les composantes de rang supérieur à 2 pour pouvoir déterminer la probabilité de présence de système de climatisation.
La montre aussi que pour les Antilles et la Guyane, les deux premières composantes ont certes beaucoup d’importance, mais les relations entre les autres composantes ne sont pas négligeables. Par exemple, dans les plans v3/v4 et v5/v6 on constate que plus les valeurs des variables se situent sur un cercle de diamètre élevé (donc sont toutes deux fortement éloignées de zéro), plus la probabilité de présence d’un système de climatisation est haute.
Il a ainsi été exposé, ci-avant, que les données utilisées pour prédire si une installation donnée est équipée ou non d’un système de climatisation peuvent comprendre des données brutes et/ou des données retravaillées, issues d’un traitement numérique de données brutes.
Ces données peuvent être exprimées aussi bien : - en tant que variables numériques (par exemple une thermosensibilité exprimée sous la forme d’une grandeur physique), - qu’en tant que variables catégorielles (par exemple une indication d’une option tarifaire retenue).
Les données d’entrée sont recueillies, éventuellement transformées et enfin rassemblées sous la forme de jeux de données de référence et de jeux de données à caractériser en vue de leur classification par une intelligence artificielle.
A titre d’exemple d’un recueil et d’une mise en forme de données, le pipeline suivant est mis en place : - obtention des relevés de consommation journalière des installations consommatrices, sur une période d’un an, soient 365 variables de consommation par installation, - mise en œuvre d’une ACP par centre pour encoder les variables de consommation des différentes installations consommatrices sous la forme compressée d’un jeu de moins de 10 variables numériques, - obtention, pour chaque installation consommatrice, de diverses données géographiques et/ou en lien avec un contrat de fourniture d’électricité à ladite installation, ces données correspondant à des variables numériques et/ou à des variables catégorielles, ces données n’incluant aucune variable à caractère personnel (telle que le nom, l’adresse postale ou e-mail, le numéro de téléphone), - obtention ou détermination, pour au moins une partie des installations consommatrices, d’une thermosensibilité de ladite installation, sous la forme d’une variable numérique ou catégorielle, - obtention, pour au moins une partie des installations consommatrices, d’une indication de présence ou d’absence de système de climatisation au sein de ladite installation, sous la forme d’une variable numérique ou catégorielle, - normalisation des variables numériques, - encodage numérique, par exemple binaire, des variables catégorielles, - imputation, selon des méthodes connues, d’éventuelles valeurs manquantes, et - pour chaque installation consommatrice, rassemblement de l’ensemble des valeurs normalisées, encodées et imputées relatives à ladite installation sous la forme d’un jeu de données.
Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de post-traitement comprend une comparaison des instructions générées avec une table de conversion comportant une liste des instructions à substituer et des instructions fonctionnellement équivalentes respectives.
Cela correspond là encore à un moyen simple et efficace de mettre en œuvre le post traitement, et de façon compatible et adaptable à tout type d’instruction en langage machine, et la table de conversion pouvant en outre être mise à jour de façon à couvrir un plus grand nombre d’instructions pouvant causer une vulnérabilité ou adapter le procédé à des nouvelles instructions pouvant causer de nouvelles vulnérabilités.
Selon un mode de mise en œuvre, la phase de compilation génère des instructions en langage machine à partir d’un code source en langage de programmation, et le post-traitement est mis en œuvre sur au moins un groupe d’instructions destinées à être exécutées dans le même contexte d’exécution, ledit au moins un groupe d’instructions étant sélectionné dans au moins l’une des formes suivantes : - des fonctions présentant une déclaration communiquant ladite sélection, dans le code source en langage de programmation ; - des objets appartenant à un fichier objet intermédiaire, généré à la compilation ; - des zones d’adresses mémoire contiguës contenant des données binaires codant les instructions de langage machine, générées à la compilation.
En effet, à la compilation, on peut connaître quels sont les contextes d’exécution des différentes instructions, par exemple parmi les objets d’un fichier objet prévoyant typiquement toutes les instructions, typiquement généré comme élément intermédiaire avant les instructions en langage machine proprement dites.
Par ailleurs, la compilation prévoit typiquement une opération de placement en mémoire (usuellement désignée par le terme anglais « link ») permettant d’arranger les données binaires de manière à regrouper dans des zones mémoires contiguës les codes des instructions destinées à être exécuté dans le même contexte d’exécution.
En outre, des déclarations des fonctions du code source peuvent être spécifiquement prévues pour effectuer la sélection des instructions dudit groupe, permettant notamment à un programmeur (c’est-à-dire un auteur du code source) de pouvoir imposer la mise en œuvre du post-traitement sur une portion de son code, et réciproquement, de pouvoir empêcher la mise en œuvre du post-traitement sur une portion de son code.
Selon un mode de mise en œuvre, la phase de compilation génère des instructions en langage machine à partir d’un code source en langage de programmation, et comprend : - une identification, dans le code source, des contextes d’exécution auxquels sont destinées les instructions correspondant à l’exécution du code source, - la génération des instructions en langage machine ayant le niveau de droit d’accès correspondant aux contextes d’exécution auxquels ces instructions sont destinées à être exécutés.
Dans cette alternative, la phase de compilation est spécifiquement prévue pour générer directement les instructions en langage machine ayant des droits d’accès correspondant « intrinsèquement » au contexte d’exécution auquel elles sont destinées, de la manière prévue selon l’aspect défini ci-avant. Cela peut être avantageux en matière de performance d’exécution du programme logiciel.
Selon un mode de mise en œuvre, les instructions destinées à être exécutées dans le contexte d’exécution de niveau de droits d’accès non-privilégié, sont directement générées avec le niveau de droit d’accès non-privilégié.