INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans une deuxième étape 16, le dispositif de surveillance active les moyens de désengagement 8 de sorte que l’arbre interne se déplace axialement en s’éloignant du rotor d’entrainement 5. Dans le même temps, le rotor d’entrainement 5 augmente le couple qu’il transmet à l’arbre interne 6, de façon à faciliter et assurer son désengagement en augmentant son énergie cinétique.
Dans une troisième étape 17, l’arbre interne 6 est désengagé, et conserve une énergie cinétique résiduelle qui permet la continuation de son déplacement axial jusqu’à l’activation des moyens de verrouillage 12 de la position de désengagement. L’étape 17 consiste donc en le verrouillage de l’arbre interne en position déconnectée.
Dans une étape 18, les moyens de déverrouillage 13 sont activés l’arbre interne est rappelé en position d’engagement sur le rotor d’entrainement 5.
Carter pour machine électrique, machine électrique, circuit de refroidissement, véhicule et procédé de refroidissement associés La présente invention concerne le refroidissement de machines électriques.
La présente invention concerne plus particulièrement un carter pour machine électrique, une machine électrique équipée d’un tel carter, un circuit de refroidissement et un procédé de refroidissement d’une telle machine, et un véhicule automobile électrique équipé d’une telle machine électrique.
Généralement un véhicule automobile électrique comprend un moteur électrique et un circuit de refroidissement du moteur dans lequel circule un fluide de refroidissement.
Le circuit comprend un réservoir de stockage du fluide de refroidissement ou bâche, par exemple de l’huile, et une pompe pour faire circuler le fluide dans le circuit.
Le réservoir est généralement disposé au fond du carter de sorte que l’huile est stockée sous le moteur électrique.
L’huile est généralement visqueuse à basse température (-20 °C).
En variante, le cas échéant, on peut acquérir un chemin qui correspond à un trajet réalisé.
Selon un aspect de l’invention, l’acquisition du trajet peut tenir compte du moment du trajet : date, jour, heure, etc. Ainsi, il est possible de prendre en compte les variations temporelles du trafic, qui dépendent notamment du moment de la journée, du jour de la semaine, de la semaine, etc. De préférence, l’acquisition du trajet peut prendre en compte l’instant du départ (l’instant étant défini notamment par le jour et l’heure du départ au point de départ) et/ou l’instant d’arrivée (cet instant étant notamment défini par le jour et l’heure d’arrivée au point d’arrivée).
4) Détermination d’un premier profil de vitesse Lors de cette étape, on détermine un premier profil de vitesse pour le trajet acquis à l’étape 3 au moyen du modèle de vitesse construit à l’étape 2. Il s’agit d’un profil de vitesse complet pour le trajet acquis depuis le point de départ jusqu’au point d’arrivée au sein du réseau routier considéré. On parle d’un premier profil de vitesse, car dans l’étape suivante 5 d’optimisation cette étape peut être réitérée.
Lors de cette étape, pour chaque brin routier dudit trajet acquis, on détermine un profil de vitesse au moyen du modèle de vitesse du véhicule, et de données macroscopiques du brin routier. Pour chaque brin routier, la détermination du profil de vitesse prend en compte une vitesse initiale du véhicule (donc la vitesse initiale du profil de vitesse) qui correspond à la vitesse finale du véhicule (donc la vitesse finale du profil de vitesse) du brin routier précédent dans la succession de brins routiers qui forme le trajet. En d’autres termes, pour le brin routier K du trajet acquis, la vitesse initiale du véhicule vaut la vitesse finale du brin routier K-1 du trajet acquis. Grâce à la prise en compte de la continuité des vitesses, on peut déterminer de manière précise un profil de vitesse pour un trajet complet.
En outre, le profil de vitesse d’un brin routier peut provenir d’un tirage aléatoire parmi la distribution des profils de vitesse déterminée à l’étape 2.4.
La illustre schématiquement et de manière non limitative, une portion de réseau routier sur la droite. La portion de réseau routier est un carrefour à quatre voies avec un feu de signalisation. Pour cette illustration, on considère un trajet depuis un point de départ E vers un point d’arrivée S. Le déplacement se compose donc du parcours consécutif des brins routiers S3 et S4. Sur la partie gauche de la figure, on représente différents profils de vitesse pour chaque brin routier. Dans la partie supérieure de la figure, il s’agit de profils de vitesse du brin routier S3, et dans la partie inférieure de la figure, il s’agit de profils de vitesse du brin routier S4. Sur cette figure, les profils de vitesse varient d’une vitesse initiale V i (notés V i 1 pour le brin S3 et V i 2 pour le brin S4) vers une vitesse finale V f (notés V f 1 pour le brin S3 et V f 2 pour le brin S4). Chaque profil de vitesse de chaque brin routier a une vitesse initiale et une vitesse finale différente. Cette étape du procédé selon l’invention impose par conséquent que V f1 =V i2 .
De manière avantageuse, on peut déterminer une pluralité de profils de vitesse pour chaque brin routier du trajet acquis. Ainsi, il est possible de déterminer plusieurs comportements et plusieurs styles de conduites pour chaque liaison de la portion du réseau routier. La pluralité de profils de vitesse peut être obtenue de différentes manières, notamment en fonction des modes de réalisation mis en œuvre. La pluralité de profils de vitesse pour chaque liaison peut provenir du fait que pour chaque catégorie de segment routier on génère (étape 2.4) une pluralité de profils de vitesses, chaque profil de vitesse correspondant à un comportement ou un style de conduite. De plus, la pluralité de profils de vitesse pour chaque liaison peut provenir du fait que chaque liaison peut appartenir à plusieurs triplets de liaison, les triplets de liaison pouvant appartenir à des catégories distinctes. En outre, la pluralité de profils de vitesse peut provenir d’une pluralité de tirages aléatoires parmi la distribution des profils de vitesse déterminée.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la prédiction des profils de vitesse peut mettre en œuvre les étapes suivantes :
4.1 Segmentation d’une portion de réseau routier
4.2 Catégorisation de la portion de réseau routier
4.3 Attribution d’au moins un profil de vitesse
La illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes de ce mode de réalisation. Les brins routiers (BRI) du trajet acquis sont segmentés (SEG). Ensuite, on réalise une catégorisation (CAT) des segments obtenus à l’étape précédente. Enfin, au moyen du modèle de vitesse du véhicule (MOD) et de la catégorisation (CAT), on attribue (ATT) à chaque brin routier du trajet acquis au moins un profil de vitesse (v).
4.1 Segmentation de la portion de réseau routier
Lors de cette étape, on segmente une portion de réseau routier considéré, qui correspond aux brins routiers du trajet acquis entre le point de départ et le point d’arrivée. De préférence, on peut segmenter la portion de réseau routier considérée de la même manière que la segmentation mise en œuvre à l’étape 2.1. Ainsi, préférentiellement, on peut segmenter la portion de réseau routier considérée par des triplets de liaisons, comportant une origine, une liaison centrale et une destination.
Chaque mesure de courant est ensuite horodatée lors d’une étape 73 par le module de mesure de courant 6 avec son horloge locale, en tenant compte des valeurs de correction déterminées lors de l’étape 76. Les valeurs mesurées et les données d’horodatage correspondantes peuvent ensuite être enregistrées lors d’une étape 75.
En d’autres termes, à chaque fois que le module 6 échantillonne une valeur de courant électrique avec l’élément de mesure 20, le module de mesure 6 détermine une donnée d’horodatage locale correspondante pour chaque mesure de courant (pour chaque échantillonnage), cet horodatage étant réalisé en tenant compte des valeurs de correction déterminées lors de l’étape 76. Cela permet de dater l’instant de la mesure de courant dans un référentiel de temps corrigé qui correspond au référentiel de temps du module principal 4 (ou du moins qui s’en rapproche le plus possible), et dans lequel le décalage en temps entre les module 4 et 6 est automatiquement compensé.
De préférence, l’horodatage corrigé est réalisé en calculant un temps estimé (noté « EstimatedMasterTime ») au moyen de la formule suivante :
« Offset » et « Slope » sont les valeurs de correction calculées précédemment à l’étape 76, « LocalTime » désigne la valeur d’horodatage local non corrigée (c’est-à-dire l’instant mesuré au moyen de l’horloge locale, à l’instar de ce qui est fait lors de l’étape 70) et « LastSyncLocalTime » désigne l’instant de réception du message par le module de mesure de courant 6, cet instant étant mesuré (horodaté) par le module de mesure de courant 6 dans son référentiel de temps.
D’autres formules de calcul peuvent être utilisées.
Par exemple, le calcul du temps estimé est répété pour, les mesures de courant successives réalisées étant alors horodatées avec ce temps estimé, jusqu’à la mise à jour suivante. En variante, le temps estimé peut être recalculé pour chaque mesure de courant.
Un avantage de ces modes de réalisation est que, comme les valeurs de correction sont calculées périodiquement, alors les horodatages locaux réalisés pour les mesures de courant sont mis à jour périodiquement, par exemple lors de chaque cycle, ce qui permet de compenser automatiquement les éventuelles dérives en temps qui pourraient survenir au cours du fonctionnement de chaque module de mesure de courant 6, telle qu’une dérive d’horloge.
En variante, chaque mesure de courant pourrait être horodatée lors de l’étape 73 par le module de mesure de courant 6 avec son horloge locale, comme décrit précédemment. Ensuite, la donnée d’horodatage corrigée pourrait être calculée séparément, dans un second temps, pour chaque mesure de courant, à partir de la donnée d’horodatage locale et en tenant compte des valeurs de correction déterminées lors de l’étape 76.
En parallèle de ces étapes basées sur des horodatages, dans de nombreux modes de réalisation, le procédé met avantageusement en œuvre des étapes de correction des valeurs de courant et de tension mesurées en se basant sur des données de calibration déjà connues (par exemple enregistrées en mémoire).
La représente un exemple illustrant un aspect de l’échantillonnage des valeurs de courant et de tension par les modules de mesure 4 et 6.
Le graphique 30 comporte une première courbe 32 qui représente l’évolution de la tension réelle (notée U, en ordonnées) dans un emplacement de l’installation électrique au cours du temps (noté t, en abscisses).
La deuxième courbe 34 représente l’évolution de la tension mesurée reconstituée à partir des valeurs échantillonnées par le capteur de tension au cours du temps.
La référence 36 désigne un point de mesure donné à titre d’exemple pour illustrer l’existence d’un retard, noté « T U » entre le moment où la tension réelle prend une certaine valeur et le moment pour lequel l’échantillonnage correspondant est terminé.
En pratique, ce premier retard T U correspond à la durée requise par le circuit de traitement 12 pour traiter le signal mesuré par l’élément de mesure 10. Ce retard est généralement fixe pour une fréquence donnée ; il s’agit d’une caractéristique de la chaîne de mesure du module de mesure de tension 4, et dépend par exemple des propriétés de l’élément de mesure 10, du convertisseur analogique-numérique, du processeur présents dans le circuit de traitement 12, et également des filtres numériques implémentés par le processeur, entre autres.
Toujours sur la , le graphique 40 comporte une première courbe 42 qui représente l’évolution du courant réel (noté I, en ordonnées) dans un emplacement de l’installation électrique au cours du temps (noté t, en abscisses).
Dans un deuxième temps, on génère des profils de vitesse au moyen d’une approche stochastique. La illustre des profils de vitesse V mesurés MES et prédites PRED (au moyen du modèle obtenu à l’étape 2) en km/h en fonction de la distance D en m par rapport à une extrémité du brin routier. On remarque pour cet exemple, que les profils de vitesse prédits ont une allure similaire aux profils de vitesse mesurés, et arrivent bien à reproduire la complexité et la variabilité des profils de vitesse mesurés. De plus, sur ces exemples, l’erreur moyenne absolue entre les profils de vitesse prédits et les profils de vitesse mesurés est réduite de 35% par rapport à l’approche déterministe.
Pour le deuxième exemple, on prédit un profil de vitesse d’un véhicule automobile pour un déplacement entre un point de départ et un point d’arrivée au sein d’un réseau routier. Sur cet exemple, une route urbaine (intersection, signalisation etc..) a été considérée avec une variation de la vitesse du trafic entre 25km/h et 40km/h. Pour cet exemple, on a obtenu des données de trajets réalisés entre ce point de départ et ce point d’arrivée, avec notamment une mesure de la vitesse lors de ce déplacement. Pour ce trajet, on applique le procédé selon l’invention pour déterminer un profil de vitesse pour le déplacement, de telle sorte que la durée du trajet (contrainte physique) soit identique à la durée du trajet réalisé. On a appliqué le procédé selon l’invention à deux instants : à 9h et à 14h.
Les figures 10 et 11 illustrent le profil de vitesse V en km/h en fonction de la distance D en m par rapport au point de départ du trajet. La correspond à un trajet réalisé à 9h, et la correspond à un trajet réalisé à 14h. Le profil de vitesse mesuré est noté MES, et le profil de vitesse obtenu par le procédé selon l’invention est noté INV. Qualitativement, les profils générés par le procédé selon l’invention arrivent à reproduire les dynamiques (niveaux d’accélérations) et la variabilité des trajectoires mesurées. Quasiment les mêmes endroits d’arrêt sont aussi reproduits. Quantitativement, les trajectoires générées arrivent à reproduire le même niveau de temps de parcours. Cela est assuré grâce à l’étape 5 du procédé selon l’invention.
Afin d’évaluer la représentativité des trajectoires générées, une comparaison a aussi été réalisée en termes d’émissions de NOx (pour un type de véhicule choisi) et de CO 2 avec les émissions associées aux profils de vitesse réels mesurés. Pour ce faire, les profils de vitesse mesurés et prédits sont pris en entrée d’un même modèle microscopique d’émissions, par exemple au moyen d’un modèle tel que décrit dans la demande de brevet FR3049653 (WO 2017/174239). Les deux sont ensuite comparés à un modèle d’émission issue de l’état de l’art. Il s’agit du modèle d’émission macroscopique COPERT qui estime les émissions avec des facteurs d’émission pour chaque niveau de vitesse moyenne.
Les résultats de la comparaison sont présentés dans la . Les comparaisons sont faites en terme du temps de parcours T, d’émissions NOx et d’émissions CO 2 . Les résultats sont présentés avec des distributions Dist sous forme de boites à moustaches (de l’anglais « boxplot »). Une normalisation a été faite des différentes variables afin de les mettre dans la même figure. Cette figure illustre pour chacun des cas le temps de parcours normalisé T/Tn, la distribution des émissions de Nox normalisée Nox/Noxn et la distribution des émissions de CO 2 normalisée CO2/CO2n pour l’application du modèle microscopique au profil de vitesse mesuré AA1, pour l’application du modèle microscopique au profil de vitesse prédit selon l’invention INV, et au moyen de la méthode COPERT selon l’art antérieur AA2.
Globalement, les niveaux d’erreur sont faibles pour le modèle selon l’invention avec des erreurs inférieures à 12%. Cette faible erreur provient notamment de la boucle fermée dans l’étape 5 qui permet de converger vers les temps de parcours imposés.
Pour les émissions NOx et CO 2 , le modèle selon l’invention arrive à reproduire globalement le même niveau de variabilité des émissions qui est spécifique à différentes heures de la journée. Pour les deux estimations et en se comparant aux émissions calculées à partir des mesures, l’erreur relative est inférieure à 6%. Cela n’est toutefois pas le cas avec le modèle macroscopique COPERT de l’art antérieur où les erreurs sont doublées. Aussi, le modèle macroscopique COPERT n’arrive pas à ressortir un certain niveau de variabilité des estimations vu qu’il est à base d’un modèle moyen de facteur d’émission.
Ainsi, le procédé selon l’invention permet de déterminer un profil de vitesse qui permet une estimation précise de la quantité de polluants émis par un véhicule.
Procédé d’analyse prédictive en temps réel de la survenue d’un accident sur une zone accidentogène La présente invention concerne d’une manière générale la problématique de la sécurité dans le domaine automobile. Elle vise en particulier un procédé d’analyse prédictive en temps réel de la survenue d’un accident sur une zone de circulation routière accidentogène.
L’augmentation continue du nombre de véhicules automobiles en circulation a pour conséquence d’entrainer un accroissement du nombre d’accidents de la route qui, malgré l’amélioration constante des infrastructures routières, demeurent l’une des principales causes de mortalité eu Europe et dans le reste du monde.
Par ailleurs, les accidents de la route ont également un impact socio-économique très important, du fait des blessures physiques occasionnées et leurs conséquences sur la vie des personnes touchées.
Afin de limiter les risques d’accidents, les constructeurs et équipementiers automobiles ont développés et mis en œuvre depuis une quinzaine d’années des systèmes d’aides à la conduite sophistiqués, communément désignés sous l’acronyme anglophone ADAS pour « Advanced Driver Assistant Systems ».
Pour réaliser une détection d'obstacles depuis un véhicule automobile, de nombreuses solutions ont été envisagées et utilisées, essentiellement basées sur des technologies radar, lidar, ultrasons pour les obstacles proches et à basse vitesse, et également sur des procédés faisant intervenir des dispositifs de type caméras.
Les capteurs de type radar et lidar, typiquement utilisés en application à détection lointaine comme l'ACC (pour « Autonomous Cruise Control » en langue anglaise) par exemple, fournissent directement une information de position et parfois de vitesse 3D des objets présents dans la scène. Cette information permet de segmenter les différents objets présents et de leur attribuer des informations utiles comme leur position, éventuellement leur vitesse, avec leurs coordonnées réelles en trois dimensions, par rapport au véhicule équipé du capteur considéré, et par rapport à un repère fixe, si la position du véhicule est bien déterminée dans ce repère.
Mais de tels capteurs n'offrent pas de champ de large, et leur positionnement angulaire n'est jamais très précis. Par ailleurs, de tels capteurs n'apportent aucune information sur l'environnement routier, telle que la position de véhicule sur sa voie, le nombre de voies, la trajectoire de la route, la classification des cibles, la possibilité de reconnaître des éléments de l'infrastructure tels que les panneaux... Par ailleurs, de tels capteurs longue portée à champ étroit ne peuvent discerner suffisamment tôt les scénarios dits de « cut-in », où un véhicule provenant d'une autre voie de circulation que celle du véhicule porteur vient s'intercaler devant celui-ci, et le conducteur doit savoir que la tâche de gérer un tel scénario lui incombe.
D’autres solutions mettent en œuvre des caméras embarquées à bord du véhicule.
Alternativement, ce dispositif de prédiction Disp_V2X peut se trouver par exemple dans un serveur de gestion d’application V2X du réseau de l’opérateur, au niveau du sous-système opérationnel OSS Avantageusement, lorsque le dispositif de prédiction Disp_V2X est situé dans un serveur de gestion SERV_V2X de l’opérateur, ce dernier a accès aux données de plusieurs stations de base.
Au cours de l’étape de prédiction E21, le dispositif de prédiction Disp_V2X détermine que selon la trajectoire que le véhicule V suit, dans 20 secondes, le débit de téléchargement des données devrait passer sous le seuil des 20 Mbps et la latence sous le seuil des 20ms, pendant 30 secondes.
Ce changement de situation dans lequel le réseau mobile n'est temporairement pas en mesure d'assurer la qualité de service convenue (i.e débit de téléchargement de 20 Mbps, latence de 20ms) peut encore être géré correctement, à condition que l'application V2X du véhicule V en soit informée à l'avance.
Ainsi, dans une étape E22, le dispositif de prédiction Disp_V2X, via la station de base N, informe l’application V2X du véhicule V du non-respect du débit de téléchargement de données et de la latence par l’émission d’une notification d’information sur la variation de QoS. En particulier, cette notification comprend notamment les valeurs prédites des KPIs d’intérêts, comme la latence et le débit de données. En outre, cette notification peut également comprendre la durée pendant laquelle le changement de QoS à lieu, c’est-à-dire la durée pendant laquelle les valeurs de KPIs ne sont pas respectées. Cette notification peut être envoyée par exemple via le réseau de communication 5G, le Wifi (en anglais « Wireless Fidelity ») ou le Lifi (en anglais « Light Fidelity ») … En fonction du cas d’usage et du niveau de sécurité exigé, cette notification est envoyée dans un délai de préavis suffisamment long pour permettre à l’application d’effectuer les changements nécessaires.
Dans une étape E23, l'application V2X embarquée dans le véhicule V prend une action/contre-mesure appropriée, via un module d’adaptation. Cela permet au véhicule V de ralentir et d'adapter sa vitesse pour permettre à la télé-opération de se poursuivre dans les conditions de qualité de service à venir. Si la qualité de service à venir n'est pas du tout suffisante pour la télé-opération, la réaction du véhicule V peut, dans le pire des cas, amener le véhicule V à un arrêt contrôlé et sûr.
Dans une étape E24, le non-respect du débit de données et de la latence prend alors effet, mais les mesures nécessaires ont déjà été prises par l’application V2X du véhicule V.
L’exemple en lien avec la présente seulement un exemple de communication de type V2N dans le cadre de la télé-opération. Le procédé de prédiction présenté ci-dessus, peut s’appliquer à tous les types de communication V2X précédemment présentées. Le procédé selon l’invention permet d’assurer la sécurité des utilisateurs en anticipant les changements de QoS à venir et en informant les équipements utilisateurs de ce changement avant qu’il n’intervienne.
On présente désormais en lien avec la un exemple d’étape de prédiction de la qualité de service dans un réseau de communication V2X selon un premier mode de réalisation de l’invention.
Comme présenté en lien avec le tableau 1 ci-dessus, l’un des KPIs à prendre en compte pour le cas d’usage de la télé-opération est la latence, c’est-à-dire le temps nécessaire pour que les paquets de données soient transmis depuis le serveur de gestion V2X SERV_V2X vers la station de base N, ou depuis la station de base N vers le véhicule V connecté et automatisé.
Dans ce premier mode de réalisation de l’invention, on cherche à faire une prédiction temporelle de la QoS pour un KPI, comme la latence, au niveau d’une station de base.
Ce même modèle de prédiction temporelle peut s’appliquer à n’importe quel autre KPI pertinent dans le cadre de la télé-opération ou d’autres cas d’usage.
En d’autres termes, pour un cas d’usage, la prédiction temporelle de QoS est définie comme la prédiction dans le temps d’un changement de QoS en prenant en compte au moins un KPI pour une station de base donnée ou pour un équipement utilisateur donné. Il est à noter que lorsque le dispositif de prédiction Disp_V2X se situe dans un serveur de gestion de l’opérateur, au niveau de l’OSS, il est possible de prédire la QoS pour plusieurs stations de base et donc de gérer efficacement les situations de handover de l’équipement utilisateur au cours de son déplacement.