INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lorsqu’un un risque potentiel de collision se présente, le système TCAS générera tout d’abord une alerte de trafic TA (de l’anglais « Traffic Alert ») pour avertir le pilote de ce potentiel risque. Ensuite, si le risque est toujours présent et confirmé, il génèrera un ordre de résolution RA (de l’anglais « Resolution Advisory ») qui consiste à demander au pilote de monter, de descendre et/ou de stopper une descente ou une montée. Si les deux aéronefs sont équipés d’un système TCAS, leurs manœuvres seront coordonnées.
Le système TCAS a été pensé et développé uniquement en terme de sécurité mais pas en terme de sûreté. Le risque principal d’intrusion et de leurrage passe par les échanges en radiofréquence.
Par exemple, il est possible pour un attaquant de simuler les réponses d’un transpondeur grâce notamment à une radio logicielle. Le système TCAS interprètera ces réponses comme un aéronef du trafic environnant pouvant mener à une alerte de trafic et même à un ordre de résolution. Cette manœuvre représente alors un danger pour le trafic environnant et l’aéronef lui-même.
Actuellement, il n’existe pas de solution pour la détection du leurrage du système TCAS. Cependant, il existe des limitations physiques contraignant le leurrage qui découlent directement du design du système TCAS. Ces limitations ne sont toutefois pas suffisantes car il reste une marge de manœuvre en-dessous de celles-ci.
Parmi les documents de l’état de la technique, on connait le document EP 3379295 B1 qui propose de détecter de faux signaux ADS-B (de l’anglais « Automatic Dependant Surveillance – Broadcast ») selon l’angle d’arrivée de ces signaux. Si un faux signal est détecté, le système diffusera dans un message de surveillance que l’information est incohérente. Toutefois, les signaux ADS-B sont utilisés par le système uniquement pour la surveillance lointaine et n’intervient pas dans la construction des alertes de trafic et des ordres de résolution.
Le document EP 3113445 A1 propose de rassembler plusieurs sources potentielles de détection d’attaque et également de comparer cela à différents modèles. Toutefois, ce problème ne traite pas explicitement le problème de leurrage du système TCAS.
Le document US 10880070 B1 propose d’utiliser une blockchain pour valider les différents échanges entre les aéronefs, les satellites et les stations sols. Cependant, cette solution implique les différents inconvénients de la blockchain à bord de l’aéronef (taille en constante croissance de la blockchain, performance pour valider les nouveaux bloques, etc.).
La présente invention a pour but de proposer une solution permettant de détecter un leurrage du système TCAS à bord de l’aéronef embarquant ce système. Cette solution est simple et peu coûteuse à mettre en place.
À cet effet, l’invention concerne un procédé de détection de leurrage d’un système d’alerte de trafic et d’évitement de collision, dit système TCAS.
Le système TCAS est pourvu d’un mode A, d’un mode C et d’un mode S de communication avec des aéronefs environnants.
Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un système de gestion d’un déchet nucléaire comprenant des moyens de traitement de données configurés pour déterminer au moins une première caractéristique du déchet nucléaire autre que relative à la radioactivité du déchet nucléaire, déterminer une deuxième caractéristique du déchet nucléaire relative à la radioactivité du déchet nucléaire à partir de données d’un capteur de radioactivité et attribuer une classe de conditionnement au déchet nucléaire parmi une pluralité de classes de conditionnement en fonction de la première caractéristique et de la deuxième caractéristique.
Le système comprend un appareil de découpe configuré pour découper le déchet nucléaire.
Le système comprend au moins un capteur de radioactivité configuré pour acquérir des données de capteur de radioactivité du déchet nucléaire et une caméra configurée pour acquérir au moins une image du déchet nucléaire.
La représente un système de gestion de déchets nucléaires selon un mode de réalisation possible de l’invention, La est un organigramme détaillé d’un procédé de gestion de déchets nucléaires selon un mode de réalisation possible de l’invention, La est un organigramme simplifié du procédé de gestion de déchets nucléaires selon un mode de réalisation possible de l’invention, La est un diagramme représentant le cheminement des données dans le cadre d’une classification d’un déchet nucléaire selon un mode de réalisation possible de l’invention, La représente schématiquement des dispositions possibles de formes simplifiées déchets nucléaires dans une modélisation de conteneur.
DESCRIPTION DETAILLEE Architecture En référence à la , l’invention propose un procédé de gestion de déchets nucléaires 1 par un système de gestion de déchets nucléaires 100. Le système de gestion de déchets nucléaires 100 comprend tout d’abord un système de caractérisation d’un déchet nucléaire 110.
Le système de caractérisation d’un déchet nucléaire 110 comprend des moyens de traitement de données de caractérisation 114 configurés pour obtenir une image d’un déchet nucléaire 1, et classifier le déchet nucléaire 1 représenté par l’image parmi une pluralité de classes de type de déchet nucléaire 1 et/ou parmi une pluralité de classes de caractéristiques relatives à la composition de déchet nucléaire 1 par application à l’image d’au moins un modèle de classification appris de manière supervisée sur une base d’apprentissage. Les moyens de traitement de données de caractérisation 114 sont des moyens de traitement de données typiques comme par exemple un processeur d’un équipement informatique 3.
De préférence, les moyens de traitement de données de caractérisation 114 sont configurés pour associer un identifiant du déchet nucléaire 1 à la classe du déchet nucléaire 1.
Les moyens de traitement de données de caractérisation 114 peuvent également être configurés pour construire une image 3D d’un déchet nucléaire 1 à partir d’une pluralité d’images 2D du déchet nucléaire 1.
De préférence, les moyens de traitement de données de caractérisation 114 sont configurés pour segmenter un déchet nucléaire 1 dans une image d’une pluralité de déchets nucléaires 1 dite image de segmentation.
Le système de caractérisation d’un déchet nucléaire 110 comprend une caméra de caractérisation 112 configurée pour acquérir une pluralité d’images d’un déchet nucléaire 1. La caméra de caractérisation 112 peut être disposée sur un bras robot de caractérisation 116. La caméra de caractérisation 112 peut donc être déplacée via des commandes du bras robot de caractérisation 116 pour que celui-ci se déplace et se réoriente de sorte que la caméra de caractérisation 112 se déplace et se réoriente. La caméra de caractérisation 112 peut aussi être disposée sur un support fixe. Le déchet nucléaire 1 peut alors être présenté à la caméra de caractérisation 112 par un bras robot de caractérisation 116 pour que le déchet nucléaire 1 soit dans le champ de vision de la caméra de caractérisation 112.
De préférence, le bras robot de caractérisation 116 est apte à attraper des déchets nucléaires 1. Le bras robot de caractérisation 116 est ainsi par exemple apte à attraper des déchets nucléaires 1 dans une pile de déchets nucléaires 5.
Le système de caractérisation d’un déchet nucléaire 110 comprend en outre des moyens de stockage de données de caractérisation 118 configurés pour stocker la base d’apprentissage qui comprend au moins une image du déchet nucléaire 1 associée à la classe du déchet nucléaire 1. Les moyens de stockage de données de caractérisation 118 sont typiquement une mémoire de l’équipement informatique 3. La base d’apprentissage comprend de préférence une pluralité d’images de déchets nucléaires 1 chacune associée à une classe de déchet nucléaire 1. De préférence, la base d’apprentissage comprend au moins 10 000 images de déchets nucléaires 1.
Le système de caractérisation d’un déchet nucléaire 110 peut également comprend un appareil dédié à l’acquisition d’une carte de profondeur représentative d’un déchet nucléaire 1 tel qu’une caméra 3D ou caméra de profondeur 113. La caméra de profondeur 113 peut par exemple être disposée sur le bras robot de caractérisation 116.
Le système de gestion de déchets nucléaires 100 des moyens de traitement de données de gestion 104. Les moyens de traitement de données de gestion 104 sont des moyens de traitement de données typiques comme par exemple un processeur de l’équipement informatique 3. Les moyens de traitement de données de gestion 104 sont configurés pour déterminer, à partir de données du capteur de radioactivité 102 d’un déchet nucléaire 1, déterminer au moins une première caractéristique du déchet nucléaire 1 autre que relative à la radioactivité du déchet nucléaire 1. Les moyens de traitement de données de gestion 104 sont également configurés pour déterminer une deuxième caractéristique du déchet nucléaire 1 relative à la radioactivité du déchet nucléaire 1 à partir de données d’un capteur de radioactivité. En outre, les moyens de traitement de données de gestion 104 sont configurés pour attribuer une classe de conditionnement au déchet nucléaire 1 parmi une pluralité de classes de conditionnement en fonction de la première caractéristique et de la deuxième caractéristique.
Selon diverses réalisations, ladite composition d’électrode comprend les caractères suivants, le cas échéant combinés. Les teneurs indiquées sont exprimées en poids, sauf si indiqué autrement.
Composant A Le liant polymère utilisé dans l'invention est un polymère à base de difluorure de vinylidène et est désigné génériquement par l’abréviation PVDF.
Des exemples de comonomères fluorés appropriés sont : le fluorure de vinyle, le tétrafluoroéthylène, l’hexafluoropropylène, les trifluoropropènes et notamment le 3,3,3-trifluoropropène, les tétrafluoropropènes et notamment le 2,3,3,3-tétrafluoropropène ou le 1,3,3,3-tétrafluoropropène, l’hexafluoroisobutylène, le perfluorobutyléthylène, les pentafluoropropènes et notamment le 1,1,3,3,3-pentafluoropropène ou le 1,2,3,3,3-pentafluoropropène, les perfluoroalkylvinyléthers et notamment ceux de formule générale Rf-O-CF-CF 2 , Rf étant un groupement alkyle, de préférence en C1 à C4 (des exemples préférés étant le perfluoropropylvinyléther et le perfluorométhylvinyléther).
est une demi-vue schématique partielle en section axiale de l’inverseur de poussée dans la configuration de poussée directe ;
est une vue semblable à la , montrant l’inverseur de poussée dans la configuration d’inversion de poussée ;
est une vue semblable à la , illustrant une variante ;
est une vue semblable à la , illustrant une autre variante ;
est une demi-vue schématique partielle en section transversale d’une section intermédiaire de la nacelle de l’ensemble propulsif de la , montrant la liaison entre un capot de soufflante et une structure fixe de la nacelle en configuration fermée ;
est une vue semblable à la , en configuration ouverte.
Exposé détaillé de modes de réalisation préférés La illustre un ensemble propulsif 9 pour aéronef, comprenant un turboréacteur 10 par exemple du type à double flux et à double corps, ce dernier comportant de manière générale une soufflante 12 destinée à l’aspiration d’un flux d’air F1 se divisant en aval de la soufflante en un flux primaire F2 circulant dans un canal d’écoulement de flux primaire, ci-après dénommé veine primaire PV, au sein d’un cœur du turboréacteur, et un flux secondaire F3 contournant ce cœur dans un canal d’écoulement de flux secondaire, ci-après dénommé veine secondaire SV.
Les compresseurs 14 et 16, la chambre de combustion 18 et les turbines 20 et 22 forment un générateur de gaz.
Le turboréacteur est caréné par une nacelle 24 entourant la veine secondaire SV. Par ailleurs, les rotors du turboréacteur sont montés rotatifs autour d’un axe longitudinal 28 de l’ensemble propulsif 9.
Dans l’ensemble de cette description, la direction axiale X est la direction de l’axe 28, la direction verticale Z est une direction orthogonale à la direction axiale X et orientée selon la verticale lorsque l’ensemble propulsif 9 équipe un aéronef stationné au sol, et la direction transversale Y est orthogonale aux deux directions précédentes. Par ailleurs, la direction radiale R et la direction circonférentielle C ou direction azimutale sont définies par référence à l’axe 28, tandis que les directions « amont » et « avant » d’une part, et « aval » et « arrière » d’autre part, sont définies selon la direction de l’axe 28, par référence au sens général d’écoulement des gaz dans le turboréacteur, depuis l’amont ou l’avant vers l’aval ou l’arrière.
Le turboréacteur comprend un carter inter-compresseur 30 agencé axialement entre le compresseur basse pression 14 et le compresseur haute pression 16. Dans le contexte non limitatif d’un turboréacteur à double corps, un tel carter inter-compresseur 30 est parfois dénommé carter intermédiaire.
Par ailleurs, le carter inter-compresseur 30 porte un carter de soufflante 32 agencé en amont de celui-ci, autour de la soufflante 12.
De plus, la nacelle 24 comprend, de l’avant vers l’arrière, un capotage avant 34 formant lèvre d’entrée d’air, une section intermédiaire 36, et une section arrière 38.
Dans un autre exemple de réalisation, la trajectoire court terme est estimée à partir des consignes de guidage (cap, vitesse, attitudes etc…).
Dans un autre exemple de réalisation, la trajectoire court terme est estimée à partir du vecteur état de l’aéronef (mesure de cap, vitesse, attitudes etc…). Dans ce cas-là, la projection de la trajectoire T consistera en un point unique et seule une seule zone d’intérêt est déterminée.
L’homme du métier comprendra que dans un mode de réalisation avantageux, le module de traitement 24 est en outre configuré pour déterminer au moins une zone d’intérêt sur la base d’autres algorithmes. Par exemple, une méthode de détection de mouvement peut être appliquée dans la première région R1 et une méthode de détection de contraste peut être appliquée dans la deuxième région R2.
L’homme du métier comprendra que dans certains cas, aucune zone d’intérêt n’est détectée, par exemple dans le cas d’une image comprenant uniquement un ciel sans avion.
Le module de traitement 24 est en outre configuré, suite à la détermination des zones d’intérêt, pour filtrer les zones d’intérêt en fonction des éventuels recouvrements entre zones d’intérêts et/ou de la méthode de détermination utilisée.
Ce filtrage permet de limiter le nombre de zones d’intérêt, par exemple pour les limiter à 20% en nombre de pixel de l’image originelle.
Le filtrage est notamment réalisé en considérant certaines méthodes comme prioritaires sur les autres et/ou en fusionnant les zones d’intérêts redondantes.
Si les zones d’intérêts ne sont pas encore au format standardisé, le module de traitement 24 est configuré pour subdiviser l’ensemble des zones d’intérêt restantes après le filtrage en zones d’intérêts élémentaires d’un format standardisé.
Le module de traitement 24 est en outre configuré pour détecter un objet 14 dans les zones d’intérêts par la mise en œuvre d’un algorithme de traitement d’images sur les zones d’intérêt.
En fonction de l’environnement de l’aéronef 10, le module de traitement 24 détecte éventuellement aucun objet 14 si l’aéronef 10 est seul ou plusieurs objets 14 lorsque le trafic aérien est chargé dans l’environnement de l’aéronef 10.
De manière connue en soi, l’algorithme de traitement d’images est par exemple un réseau de neurones est pré-entrainé pour pouvoir détecter des objets 14.
Afin que la détection soit suffisamment rapide, le réseau nécessite des images de faibles résolutions en entrée, ce qui est permis par les zones d’intérêts élémentaires. Ainsi, il est possible de réaliser une détection des objets 14 en « temps réel », c’est-à-dire dans une durée avantageusement inférieure à 100 ms.
Le module de traitement 24 est en outre configuré pour déterminer au moins une caractéristique associée à l’objet 14.
Comme expliqué ci-dessus, la caractéristique est notamment sa position, sa vitesse, etc.
Le module de gestion 26 de la base de données 18 configuré pour mettre à jour la base de données 18 en fonction des objets 14 détectés.
En particulier, le module de gestion 26 est configuré pour déterminer si chaque objet 14 détecté était déjà connu, c’est-à-dire déjà détecté auparavant et dont les caractéristiques ont été indiquées précédemment dans la base de données 18.
Comme expliqué plus haut, les étapes de synthèse et d’entraînement sont répétées pour tous les lots d’une époque, et pour chaque époque.
A la fin de chaque époque, l’état du réseau adversaire génératif A le plus performant est sauvegardé ainsi que l’état à la fin de l’époque. Ces sauvegardes peuvent être utilisés à l’étape d’entrainement du réseau de classification C sur données synthétiques.
Ces étapes sont répétées jusqu’à ce qu’un critère soit vérifié.
Le critère est, par exemple, que les valeurs de chaque fonction de coût FC 1 , FC 2 et FC A atteignent une valeur souhaitée sur la base de validation.
Selon un autre exemple, le critère est qu’un budget en temps de calcul soit atteint.
Il peut également être envisagé un critère mixte prenant en compte les deux critères précédents, par exemple via une pondération.
Il est ainsi obtenu un réseau de neurones adverse génératif A appris ainsi qu’un réseau de classification C appris.
Un tel procédé permet ainsi d’obtenir le réseau de neurones de classification C souhaité, c’est-à-dire un réseau de neurones de classification C présentant une estimée de la confiance de meilleure qualité tout en conservant une forte capacité de prédiction.
En effet, l’estimée de la confiance est plus robuste face aux attaques (ici celles générées par le réseau de neurones adverse génératif) et face aux échantillons hors de la distribution de la base de données ayant servi de base d’apprentissage.
Cette meilleure robustesse est notamment obtenue par l’amélioration de la diversité des données produites par le réseau de neurones adverse génératif.
De plus, le procédé de mise au point reste relativement aisé à mettre en œuvre dans la mesure où seuls deux réseaux de neurones C et A sont utilisés et notamment pas de réseau discriminateur.
Ceci a également des conséquences lors de la phase d’inférence puisque seul le réseau de neurones de classification C a à être déployé. Plus précisément, il n’est pas nécessaire d’effectuer un portage à la fois sur le réseau discriminateur et seul le réseau de neurones de classification C doit être porté.
Cela implique qu’en production, dans la , le dispositif de classification 14 implémente physiquement le réseau de classification C.
Cet avantage est obtenu pour tous les types d’implémentations physiques et en particulier, pour les implémentations physiques contraintes.
Ainsi, le dispositif de classification 14 présente des propriétés de classification améliorées, ce qui améliore la qualité de l’observation du système d’observation 10.
Procédé de mise au point d’un dispositif de prédiction, procédé et système associés La présente invention concerne un procédé de mise au point d’un dispositif de prédiction. Elle concerne aussi un procédé d’observation, un dispositif de prédiction et un système d’observation.
On réitère alors l’ajout d’un signal supplémentaire et l’application du procédé, par exemple un signal supplémentaire est ajouté au temps t = 2, et le résultat est :
Alarmes t2 = [0 0 0 1 1]
On voit que les alarmes des signaux 2, 3 et 4 ont changé dans le sens où des alarmes ne sont plus levées pour les signaux 2 et 3, mais le sont pour le signal 4, qui auparavant n’avait pas donné lieu à alarme.
On peut grouper les alarmes sur les trois périodes dans une matrice, en ajoutant des ‘0’ de remplissage comme suit pour atteindre le nombre maximum de signaux disponibles à ce stade pour chaque ligne:
On définit alors une matrice de persistance comme suit, où les alarmes non levées sont remplacées par -p et les alarmes levées par p, les ‘0’ de bourrage restant à cette valeur.
Où p est tel que p = 100/ Num_sig_pers , avec Num_sig_pers un paramètre déterminant le nombre d’itérations du procédé qui sont nécessaires pour obtenir une persistance de 100%.
On définit également une matrice de persistance cumulée comme suit, où l’on cumule une ligne avec toutes les lignes correspondant aux itérations précédentes :
Cette dernière matrice indique l’évolution de la persistance des alarmes dans le temps.
En étudiant l’évolution de la persistance pour chaque signal (chaque colonne de la matrice de la persistance cumulée), on voit que :
Pour le premier signal, le procédé appliqué dans la présente section génère une indication que l’alarme est stable Pour le second et le troisième signal, le procédé montre d’abord une persistance de l’alarme qui augmente, mais ensuite la persistance décroit Pour le quatrième signal, on note une augmentation de la persistance indicative de l’évolution vers un signal représentatif d’une anomalie.
Avec l’intégration de nouveaux signaux, la précision des alarmes ou du manque d’alarmes augmente pour des signaux futurs et la persistance de l’état de santé de signaux passés augment également, donnant une indication sur la confiance que l’on peut avoir.
La persistance et son évolution peuvent être utilisées pour valider ou invalider une alarme pour un signal donné, par exemple en plus de l’indice de confiance et /ou de la valeur de l’alarme. On peut par exemple fixer un seuil de persistance – un utilisateur ne reçoit alors un avertissement ou une alarme – que si le minimum de persistance défini par ce seuil est atteint. Le même seuil peut être mis en œuvre pour déterminer la prise en compte d’un avertissement ou d’une alarme par un dispositif de traitement de cet avertissement ou de cette alarme.
Exemple de résultat produit La est un exemple de graphe d’alarmes avec indication du niveau de sévérité. Le graphe représente les valeurs d’indicateur et alarmes correspondantes pour un roulement à bille. Les signaux correspondants ont été obtenus pendant 46 semaines consécutives. La courbe 1201 des valeurs d’un seul indicateur est montrée, bien que quatorze indicateurs aient été générés en tout pour les signaux recueillis et pris en compte pour la détermination des alarmes. Les alarmes cumulées normalisées générées sont groupées en trois ensembles en fonction de leur sévérité : l’ensemble 1202, représentant les alarmes cumulées qui n’ont pas franchi un seuil minimal de sévérité, l’ensemble 1203 qui correspond aux alarmes correspondant à une première plage de niveau de sévérité (avertissement) et un ensemble 1204 qui correspond aux alarmes ayant dépassé un second seuil – ces alarmes sont considérées comme étant des alarmes sévères. Le bagotement des alarmes entre les deux premiers ensembles est notamment dû à la prise en compte de l’ensemble des indicateurs, la présence ou non d’une valeur déterminée pour un signal donné et à l’application des différents seuils et indices évoqués précédemment. On notera toutefois que la persistance n’a pas été utilisée comme facteur discriminant dans le cadre de l’exemple de la , car cette figure résulte de la première itération sur une série de signaux. Le graphe de la peut être visualisé par un utilisateur. Cette visualisation peut être mise à jour à chaque fois qu’un nouveau signal est obtenu – la totalité des alarmes est alors déterminée de nouveau.
MÉTHODE ET SYSTÈME DE DÉTECTION DE FUITES La présente invention se rapporte au domaine des méthodes de détection de fuites pour le contrôle de l’étanchéité d’un objet, et plus particulièrement aux méthodes de détection de fuites par variation de pression. La présente invention se rapporte également aux dispositifs de détection de fuites configurés pour mettre en œuvre de telles méthodes.