INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ces coefficients peuvent dépendre du doigté ainsi que des paramètres de contrôles p m et l’ouverture de l’anche H. Cette ouverture de l’anche H dépend notamment de la réception du signal représentatif de l’action de la lèvre du musicien sur l’ouverture au repos de l’anche, ceci conditionnant la réponse non linéaire du canal d’anche.
Les coefficients de rayonnement r n et r u sont déterminés pour prendre en compte l'effet de la fréquence de coupure f c du réseau de trous ouverts dans l’instrument, qui est l’un des phénomènes physiques conditionnant l’enveloppe spectrale du son rayonné par un instrument à trous latéraux. Ceci permet un renforcement de la région spectrale située autour de f c .
Les coefficients multiplicateurs peuvent être fonction du doigté, des paramètres de la pression en amont de l’anche p m et de l’ouverture de l’anche.
Avantageusement, lors d’une transition entre doigtés, le coefficient multiplicateur r u est mis à zéro, et les coefficients multiplicateurs r n sont mis à zéro sauf le premier.
Par électrode positive, on précise, classiquement, dans ce qui précède et ce qui suit, qu’il s’agit de l’électrode qui fait office de cathode, quand le générateur débite du courant (c’est-à-dire lorsqu’il est en processus de décharge) et qui fait office d’anode lorsque le générateur est en processus de charge.
Les auteurs de l’invention ont pu mettre en évidence que ce type de sel présent dans une électrode positive pour accumulateur métal alcalin-ion, une fois celle-ci incorporée dans un accumulateur et l’accumulateur soumis à la première charge du cycle de formation, pouvait faire office de sel sacrificiel avec des capacités théoriques et pratiques supérieures (donc libère plus de lithium par gramme) tout en générant moins de sous-produits gazeux dont l’élimination s’avère être délicate lors dudit cycle de formation par rapport à des sels structurellement proches comme ceux illustrés aux exemples comparatifs 1 et 2 ci-dessous. Par ailleurs, ce sel de métal alcalin peut être servir comme réserve d’ions au cours de la vie de l’accumulateur ou pour faire travailler l’électrode sur un domaine de capacités particulier.
Comme mentionné ci-dessus, le sel de métal alcalin répond à la formule (I) suivante :
Les X peuvent représenter, en particulier, l’élément lithium (notamment lorsque l’électrode est destinée à un accumulateur lithium-ion), l’élément sodium (notamment lorsque l’électrode est destinée à un accumulateur sodium-ion) ou l’élément potassium (notamment lorsque l’électrode est destinée à un accumulateur potassium-ion).
L’électrode comprend également au moins un liant organique, de préférence, un liant polymérique, tel que :
*les (co)polymères fluorés, tels qu’un polytétrafluoroéthylène (connu sous l’abréviation PTFE), un polyfluorure de vinylidène (connu sous l’abréviation PVDF), un poly(fluorure de vinylidène-co-hexafluoropropène) (connu sous l’abréviation PVDF-HFP) ;
*les polymères élastomères, tels qu’un copolymère styrène-butadiène (connu sous l’abréviation SBR), un copolymère éthylène-propylène-monomère diénique (connu sous l’abréviation EPDM) ;
*les polymères de la famille des alcools polyvinyliques ;
*les polymères cellulosiques, tel qu’une carboxyméthylcellulose (connue sous l’abréviation CMC) ;
*les polymères de la famille des poly(méth)acrylates, tels qu’un polyméthacrylate de méthyle (connu sous l’abréviation PMMA) ;
*les polymères de la famille des polyacides acryliques (connus sous l’abréviation PAA) ; et
*les mélanges de ceux-ci.
En outre, l’électrode peut comprendre au moins un additif conducteur électronique, c’est-à-dire un additif susceptible de conférer à l’électrode, dans laquelle il est incorporé, une conductivité électronique, cet additif pouvant être, par exemple, choisi parmi des matériaux carbonés tels que le noir de carbone, les nanotubes de carbone, les fibres de carbone (en particulier, les fibres de carbone obtenues en phase vapeur connues sous l’abréviation VGCF), du graphite sous forme de poudre, les fibres de graphite, du graphène et les mélanges de ceux-ci.
En outre, en sus des autres ingrédients déjà mentionnés ci-dessus, l’électrode peut comprendre, en outre, avantageusement au moins un matériau actif d’électrode, à savoir un matériau apte à intercaler ou désintercaler des ions alcalins tel que des ions lithium, lorsque l’accumulateur est un accumulateur lithium-ion ; des ions sodium, lorsque l’accumulateur est un accumulateur sodium-ion ; des ions potassium, lorsque l’accumulateur est un accumulateur potassium-ion.
Le dispositif 300 comprend aussi un module 306 de détermination d’un niveau de risque pour chaque segment routier pour lequel une prédiction est réalisée par le module de prédiction 305. Le module 306 est mis en œuvre par des instructions de programmes configurées pour attribuer un niveau de risque d’autant plus élevé qu’une condition de surface prédite est susceptible de détériorer un coefficient de friction entre les pneumatiques d’un véhicule et la chaussée. Pour cela, le module 306 peut utiliser des tables et des règles établies à partir d’observations et de mesures. Une telle table est par exemple enregistrée dans la mémoire 302 du dispositif et contient des correspondances entre des conditions de surface particulières, ou des combinaisons particulières de conditions de surface et de prévisions atmosphériques, avec un niveau de risque sur une échelle déterminée. Par exemple, la table peut contenir une association entre une combinaison (« vent », « température < 4°C », « chaussée humide ») avec un niveau de risque élevé, par exemple un risque de niveau 3 sur une échelle de 0 à 3.
Selon un mode particulier de réalisation, le niveau de risque associé à un segment routier est déterminé selon une densité de trafic observée ou prévue sur le segment routier, de telle sorte que le niveau de risque augmente avec la densité de véhicules en circulation. Pour cela, le module 306 comprend des instructions de programme configurées pour comptabiliser le nombre de requêtes reçues par l’interface de communication 304 en provenance de véhicules localisés dans une zone géographique particulière, et pour comparer les valeurs obtenues avec des seuils prédéfinis auxquels sont associés des durées de validité des prédictions. En variante, le module 306 détermine la densité de trafic en commandant les moyens de communication 304 pour interroger un serveur d’un fournisseur de données de trafic.
Le dispositif 300 comprend enfin un module de planification 307 adapté pour déterminer une date ou un intervalle de mise à jour d’une prédiction de condition de surface pour un segment ou un ensemble de segments routiers particuliers, et programmer l’exécution de la mise à jour à la date déterminée, c’est-à-dire programmer une nouvelle exécution des étapes 200 à 204 du procédé de prédiction. Pour cela, le module 307 comprend des instructions de programme d’ordinateur configurées pour consulter une table mémorisée dans la mémoire 302 dans laquelle ont été associés des niveaux de risque et des intervalles de mise à jour des prédictions. Les niveaux de risques les plus élevés sont associés dans la table à des intervalles de mise à jour de courte durée, par exemple des intervalles de 15 minutes. A l’inverse, un faible niveau de risque est associé à intervalle de mise à jour de plus longue durée, par exemple 7 heures.
Selon un mode particulier de réalisation, le dispositif est intégré dans un serveur de traitement, par exemple un serveur compris dans une architecture de type « cloud ».
Procédé de prédiction d’au moins un profil de la vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier La présente invention concerne la prédiction de la vitesse d’un véhicule sur un réseau routier.
Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), environ 18000 décès par jour sont attribuables à une mauvaise qualité de l’air, ce qui fait monter l’estimation à environ 6.5 millions de décès par an. La pollution atmosphérique représente également un fort enjeu financier : une commission d'enquête sénatoriale estime que le coût total de la pollution de l’air s’établit entre 68 et 97 milliards d’euros par an pour la France, dans une évaluation, rendue en juillet 2015, intégrant à la fois les dommages sanitaires de la pollution, mais également ses conséquences sur les bâtiments, les écosystèmes et l’agriculture. Le secteur des transports représente toujours l’une des sources les plus importantes de polluants, malgré les nombreuses mesures mises en place par les pouvoirs publics et les avancements technologiques dans le domaine. Les transports, tous modes confondus, sont responsables d’environ 50% des émissions globales d’oxydes d’azote (NOx) et environ 10% des émissions de particules PM2,5. Le transport routier seul représente une part considérable de cet apport dû aux transports, avec 58% des émissions de NOx et 73% des émissions de particules PM2,5. Ces émissions sont dues principalement à trois facteurs : les émissions à l’échappement, les émissions d’abrasion, les émissions d’évaporation. Si les poids lourds sont les principaux émetteurs de polluants, ce sont les véhicules particuliers, plus représentés dans les zones urbaines fortement peuplées, qui ont l’impact le plus élevé sur l’exposition des citoyens à une mauvaise qualité de l’air.
Les mesures mises en place au niveau local pour gérer l’utilisation des transports (comme une meilleure planification des transports et les mesures pour inciter le transfert modal), ainsi que le progressif renouvellement du parc automobile, ont contribué à limiter les émissions de gaz à l’échappement du transport routier dans les villes et les agglomérations urbaines. En effet, dans le monde, l’activité liée au transport routier a augmenté d’un quart au cours de la dernière décennie, alors que les émissions de NOx ont augmenté de 5% et les émissions de particules ont diminué de 6%. Malgré ces améliorations, les niveaux de pollution dépassent encore les seuils fixés par l’OMS dans de nombreuses villes.
De même, les outils actuels de monitoring de la qualité de l’air ne permettent pas d’isoler et estimer avec précision la part d’émissions en usage réel due au transport routier ainsi que leur localisation spatiale. En effet, l’estimation de la quantité de polluants émis est basée sur l’utilisation d’une méthode moyenne adaptée à de larges échelles, typiquement des segments de route de plusieurs kilomètres pour que le trajet puisse être considéré comme représentatif de l’ensemble des conditions de circulation, comme dans la méthodologie COPERT (de l’anglais « COmputer Program to calculate Emissions from Road Transports », pouvant être traduit par programme informatique de calcul des émissions des transports routiers).
Par conséquent, il s’avère difficile pour les villes de prendre les bonnes décisions en matière d’aménagement de l’infrastructure routière et de législation sans avoir à disposition des outils précis d’évaluation et de projection d’impact des mesures envisagées sur les émissions polluantes du transport routier et la qualité de l’air. Ces nouveaux outils devraient idéalement permettre d’évaluer l’impact des mesures sur des échelles temporelles et spatiales très fines (de l’ordre d’une minute, et de l’ordre de dix mètres). 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), à maintenir (la maintenance est déléguée aux bureaux d’études, il est donc difficile de faire évoluer l’outil rapidement), et 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 modélisation et de prédiction de comportements de conduite au sein d’un réseau de transport sans devoir utiliser en entrée des données trop coûteuses et difficiles à obtenir, comme par exemple les données « floating car data » (FCD), qui ne sont pas forcément disponibles sur l’ensemble des brins routier d’un réseau urbain.
Les émissions polluantes (chimiques et/ou sonores) sont liées à la vitesse de déplacement des véhicules sur la route. C’est pourquoi pour avoir de bonnes prévisions des quantités de polluants émis, il est important de prédire précisément la vitesse des véhicules sur la route, en prenant compte de la topologie de la route (pente, virage, signalisation routière, etc.) et des conditions de trafic.
De plus, la consommation du véhicule est également liée à la vitesse du véhicule, qu’il s’agisse d’une consommation de carburant ou de consommation électrique. C’est pourquoi, pour déterminer de manière précise la consommation d’un véhicule, il est important de prédire précisément la vitesse des véhicules sur la route, en prenant compte de la topologie de la route (pente, virage, signalisation routière, etc.) et des conditions de trafic.
La connaissance de la vitesse des véhicules a également un impact sur la sécurité routière.
Plusieurs méthodes ont été développées pour déterminer la vitesse des véhicules.
La méthode la plus répandue est la détermination d’une vitesse moyenne du véhicule. Cette méthode peut notamment se baser sur l’exploitation de mesures de trafic pour estimer une seule valeur de la vitesse moyenne par segment routier. Cette méthode ne permet pas d’obtenir une bonne précision de la vitesse, elle ne permet pas de prendre en compte l’impact de l’infrastructure routière, ni les différents styles de conduites, ni les différents comportements liés aux signalisations. En outre, cette méthode nécessite des mesures de trafic récentes. Pour la majorité des méthodes d’estimation des vitesses moyennes, il n’est pas possible d’estimer une vitesse pour un segment de route sans mesure de trafic. Par exemple, la demande de brevet CN109003453 décrit une méthode d’estimation de la vitesse moyenne.
Une autre méthode se base sur une estimation d’une vitesse statistique correspondant au percentile 85% au moyen de modèles statistiques. Cette méthode présente les mêmes inconvénients que la méthode précédemment décrite : manque de précision, pas de prise en compte de l’impact de l’infrastructure routière et de la congestion, ni des différents styles de conduites, ni des différents comportements liés aux signalisations, impossibilité de prédire une vitesse pour un segment de route sans mesure de trafic. Par exemple, le document Lamm, Ruediger, Basil Psarianos, and Theodor Mailaender. Highway design and traffic safety engineering handbook. 1999. décrit une telle méthode.
Sur la , le générateur 1 est en position de fonctionnement et est donc entrainé par le rotor d’entrainement 5 par l’intermédiaire de l’arbre interne 6, qui est en position d’engagement sur le rotor d’entrainement 5.
A l’une de ses extrémités 6a en regard du rotor d’entrainement 5, l’arbre interne 6 comprend des moyens d’accouplement 7. Ces moyens d’accouplement 7 sont aptes à solidariser l’arbre interne 6 au rotor d’entrainement 5. Plus particulièrement, ces moyens d’accouplement 7 comprennent des dentures ou des cannelures bombées engagées axialement avec le rotor d’entrainement 5. Ainsi, leur désengagement est possible par une simple translation de l’arbre interne 6 de façon à l’éloigner axialement du rotor d’entrainement 5 sur une distance supérieure à la longueur en prise des moyens d’accouplement 7 sur le rotor d’entrainement 5.
Dans la position du dispositif 2 illustrée sur la , le rotor d’entrainement 5 est apte à entrainer en rotation l’arbre interne 6 solidarisé au rotor 2. Le générateur 1 est donc en position de fonctionnement normal.
Le dispositif de déconnexion 2 comprend un dispositif de surveillance non représenté sur les figures. Ce dispositif de surveillance comprend des capteurs aptes à détecter un dysfonctionnement dans le générateur 1, tel qu’un court-circuit ou un blocage de la génératrice. Le dispositif de surveillance est aussi apte à déclencher les moyens de désengagement 8 des moyens d’accouplement 7, lorsqu’un dysfonctionnement survient.
Les moyens de désengagement 8 des moyens d’accouplement sont aptes à désactiver les moyens d’accouplement 7. Plus particulièrement, les moyens de désengagement 8 lorsqu’ils sont activés provoquent une translation axiale de l’arbre interne 6 de sorte que les moyens d’accouplement 7 se désengagent du rotor d’entrainement 5, ce qui déconnecte le générateur 1 du rotor d’entrainement 5 et donc du moteur.
Les moyens de désengagement 8 comprennent un écrou 9, des moyens de blocage en translation 10 et un moyen de freinage 11 de la rotation de l’écrou 9.
L’écrou 9 comprend un filetage interne par lequel il est solidarisé à un filetage externe 6b de l’arbre interne 6. Le filetage externe 6b est par exemple situé sur l’extrémité 6c de l’arbre interne 6 opposée à l’extrémité 6a comprenant les moyens d’accouplement 7.
Les moyens de blocage en translation 10 de l’écrou 9 sont solidarisés sur le stator 4 du générateur 1. Les moyens de blocage en translation 10 sont au contact de l’écrou 9 et bloquent sa translation axiale, sans bloquer sa rotation. Par exemple, les moyens de blocage en translation 10 de l’écrou 9 comprennent des roulements à contact obliques fixés d’une part au stator 4 et d’autre part disposés sur l’écrou 9 de façon à bloquer sa translation axiale sans bloquer sa rotation entrainée par la rotation de l’arbre interne 6.
Le moyen de freinage et de blocage 11 de la rotation de l’écrou 9 est apte à freiner la rotation de l’écrou 9 entrainée par la rotation de l’arbre interne 6, de préférence jusqu’au blocage total de la rotation de l’écrou 9. Le moyen de freinage et de blocage 11 est par exemple un dispositif électromécanique de freinage apte à délivrer un couple de freinage opposé au couple transmis par le rotor d’entrainement 5 et l’arbre interne 6 à l’écrou 9 et au couple de court-circuitage en cas de dysfonctionnement.
Les moyens de blocage en translation 10 sont activés de façon permanente tandis que le moyen de freinage et de blocage 11 n’est activé qu’en cas de dysfonctionnement. Ainsi, lorsque le générateur 1 fonctionne et est entrainé en rotation par le rotor d’entrainement 5 via l’arbre interne 6, l’écrou 9 subit lui aussi un mouvement de rotation entrainé par l’arbre interne 6, mais ne translate pas axialement.
En revanche, en cas de dysfonctionnement, l’écrou 9 est apte à être immobilisé en rotation et en translation, le moyen de freinage et de blocage 11 étant alors lui aussi activé.
Lorsqu’il détecte un dysfonctionnement, le dispositif de surveillance active les moyens de désengagement 8 des moyens d’accouplement. Les moyens de désengagement 8 bloquent alors la rotation et la translation de l’écrou 9, qui est alors immobilisé. L’écrou 9 immobilisé exerce alors un effort de résistance sur l’arbre 6 en rotation qui provoque une translation axiale de l’arbre interne 6 de sorte que l’arbre 6 s’éloigne axialement du rotor d’entrainement 5. La translation axiale de l’arbre interne 6 entraine le désengagement des moyens d’accouplement 7 du rotor d’entrainement 5 une fois que la longueur de translation axiale de l’arbre interne 6 est supérieure à la longueur en prise des moyens d’accouplement 7 sur le rotor d’entrainement 5.
Le dispositif de déconnexion 2 comprend par ailleurs des moyens de verrouillage 12 et des moyens de déverrouillage 13 de l’arbre interne 6 en position désengagée, destinés à éviter un réengagement non désiré de l’arbre interne 6, après son désengagement du rotor 5.
Les moyens de verrouillage 12 sont automatiques et les moyens de déverrouillage 13 sont commandés à distance.
Les moyens de verrouillage 12 permettent d’assurer le maintien en position déconnectée du générateur 1 et d’éviter tout réengagement. Ces moyens de verrouillage 12 ne peuvent s’enclencher qu’après un désengagement sur une course correspondant au déplacement relatif global entre le rotor d’entrainement 5 et l’arbre interne 6, afin d’assurer un désengagement complet dans tous les cas de fonctionnement.
Les moyens de verrouillage 12 de la position désengagée comprennent un élément de butée 12a et un épaulement 12b de l’arbre interne 6.
Les convertisseurs DC/DC (12 ; 22) convertissent une tension continue délivrée par la série de cellules (11 à 13 ; 21 à 23) en une autre tension continue de plus faible ou plus grande valeur. Ils sont situés dans le boîtier de la batterie ou à l’extérieur de celui-ci, et qui permet de délivrer la tension nécessaire à l’objet à alimenter. Ces convertisseurs (12 ; 22) sont par exemple de type « buck-boost » qui permet de faire les deux.
L’agrégateur (10) récupère les informations provenant de chaque module (100, 200) grâce à un multiplexeur (51). Ces informations contiennent notamment le niveau de charge de la batterie, la température et des métriques reflétant son état de santé. Grâce à celles-ci, le microcontrôleur (52) de l’agrégateur (10) commande les convertisseurs de tension (12 ; 22) afin d’asservir le courant et de le répartir entre les différents modules (100, 200) ; soit directement si les convertisseurs (12; 22) se trouvent hors du module (1 ; 2), soit via le microcontrôleur de la batterie (14, 24) s’ils se trouvent à l’intérieur de celui-ci. Un algorithme permettant d’arbitrer entre l’efficacité instantanée et la préservation de la durée de vie des modules (100, 200) (et d’autres facteurs optionnels), répartit la sollicitation entre les modules (100, 200) en fonction des données recueillies.
La tension de sortie de chaque batterie (100, 200) est asservie afin de contrôler la proportion du courant délivrée. Selon le type de batteries utilisées, l’asservissement se réalise de différente façon : Lorsque la batterie est une batterie standard, aux caractéristiques fixées : une conversion DC/DC est effectuée dans l’agrégateur (10) pour s’adapter à la tension nominale de l’objet à alimenter. Cette tension peut être ajustée à la marge pour délivrer une proportion plus ou moins importante du courant (augmenter la tension augmente la proportion du courant délivrée, et inversement) ou piloter indépendamment le courant si le convertisseur DC/DC le permet. Lorsque la batterie possède un protocole de communication et un système de conversion de courant, l’agrégateur (10) négocie la tension à délivrer grâce à la communication et l’ajuste ensuite pour l’asservissement du courant.
La logique de sollicitation des batteries est la suivante : Chaque batterie (100, 200) communique à l’agrégateur (10) un ensemble de données numériques calculé par le micro-contrôleur (14, 24) comprenant un identifiant de la batterie, l’état de charge de la batterie, un ou plusieurs indicateurs de la santé de la batterie, le courant crête de la batterie l’énergie disponible par batterie, un indicateur de l’état électrochimique de la batterie. Le micro-contrôleur (53) de l’agrégateur (10) reçoit ces données numériques ainsi que des données sur la charge, notamment les paramètres de puissance utile (tension, appel de courant), et calcul le chemin de décharge optimal pour délivrer la puissance utile en fonction des informations provenant de chacune des batteries (100, 200) par un calcul de minimisation du niveau de stress cellulaire des cellules (11 à 13, 21 à 23).
Les bénéfices de cette solution sont la possibilité d’alimentation d’appareils spécifiques à l’aide de batteries standards, l’optimisation de la sollicitation des batteries pour augmenter l’autonomie, les performances et/ou la durée de vie.
La construction modulaire du générateur offre également la possibilité d’ajouter un bloc batterie pour utiliser plus longtemps des blocs fatigués, ou pour procéder au remplacement d’une seule fraction d’une batterie. Variante de réalisation d’une batterie selon l’invention
Les figures 4 à 7 illustrent un exemple de réalisation avantageux d’une batterie (1. 2), avec une architecture réparable permettant de gérer les efforts par un moyen de fixation sans soudure, rapide à monter et à démonter, n’abimant ni les contacts des cellules, ni la coque, ni l’électronique.
Les cellules (11, 12, 13, 19) sont réunies par une coque supérieure (80) et une coque inférieure (90), par exemple en matière isolante.