INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Sauf définition contraire, tous les termes techniques et scientifiques utilisés dans le présent document ont la même signification que celle qui leur est communément ou conventionnellement attribuée. Dans le présent document, les articles « un » et « une » font référence à un ou plusieurs (c'est-à-dire au moins un) objets grammaticaux de l'article. À titre d'exemple, « un élément » désigne un élément ou plus d'un élément. Les termes « environ » et/ou « approximativement », tels qu'ils sont utilisés dans le présent document en référence à une valeur mesurable telle qu'une quantité, une durée temporelle et autres, englobent des variations de ±20% ou ±10%, ±5% ou +0,1% par rapport à la valeur spécifiée, dans la mesure où ces variations sont appropriées dans le contexte des systèmes, dispositifs, circuits, méthodes et autres mises en œuvre décrites dans le présent document. Le terme « sensiblement », tel qu'il est utilisé dans le présent document en référence à une valeur mesurable telle qu'une quantité, une durée temporelle, un attribut physique (tels que la fréquence) et autres, englobe également des variations de ±20% ou ±10%, ±5% ou +0,1% par rapport à la valeur spécifiée, dans la mesure où ces variations sont appropriées dans le contexte des systèmes, dispositifs, circuits, méthodes et autres mises en œuvre décrites dans le présent document.
Lorsqu'une plage de valeurs est fournie, il est entendu que chaque valeur intermédiaire, jusqu'à la plus petite fraction de l'unité de la limite inférieure, à moins que le contexte n'indique clairement le contraire, entre les limites supérieure et inférieure de cette plage, est également spécifiquement divulguée. Toute plage plus étroite entre des valeurs indiquées ou des valeurs intermédiaires non indiquées dans une plage indiquée et toute autre valeur indiquée ou intermédiaire dans cette plage indiquée est englobée. Les limites supérieures et inférieures de ces plages plus petites peuvent être incluses ou exclues indépendamment de la plage, et chaque plage dans laquelle l'une ou l'autre des limites, aucune ou les deux limites sont incluses dans les plages plus petites est également englobée dans la technologie, sous réserve de toute limite spécifiquement exclue dans la plage indiquée. Lorsque la plage indiquée comprend l'une des limites ou les deux, les plages excluant l'une ou l'autre de ces limites ou les deux sont également incluses.
Tel qu'utilisé dans le présent document, y compris dans les revendications, le terme « et » dans une liste d'éléments précédés de l'expression « au moins un des » ou « un ou plusieurs des » indique que toute combinaison des éléments énumérés peut être utilisée. Par exemple, une liste de « au moins un élément parmi A, B et C » comprend l'une quelconque des combinaisons A ou B ou C ou AB ou AC ou BC et/ou ABC (c'est-à-dire A et B et C). En outre, dans la mesure où plus d'une occurrence ou utilisation des éléments A, B ou C est possible, les utilisations multiples de A, B et/ou C peuvent faire partie des combinaisons envisagées. Par exemple, une liste de « au moins un élément parmi A, B et C » peut également inclure AA, AAB, AAA, BB, etc.
Machine électrique intégrant des matériaux à changement de phase. L’invention concerne le refroidissement d’un élément produisant de la chaleur. L’invention trouve une application dans le domaine des machines électriques et de l’électronique de puissance. En effet, il est connu que les éléments électriques ainsi que l’électronique de puissance engendrent des pertes qui se traduisent par une production de chaleur qu’il est nécessaire d’évacuer. L’évacuation de cette chaleur, garantissant un bon fonctionnement des éléments cités précédemment, devient donc une priorité. L’invention trouve une application particulière dans le domaine de l’aéronautique où la tendance est d’augmenter le nombre d’équipements électriques et donc la puissance électrique embarquée.
Un moteur de propulsion d'aéronef comprend des machines électriques comprenant un rotor ou partie tournante et un stator ou partie fixe. Les machines électriques peuvent être utilisées soit en moteur soit en générateur. Le stator comprend un circuit magnétique et un circuit électrique constitué d'un ensemble de bobinages composé de fils conducteurs.
De manière connue, de telles machines électriques présentent des phases de fonctionnement transitoires rencontrées principalement lors de séquences de démarrage ou d'accélération du moteur d'aéronef ou de certains équipements que comporte le moteur d'aéronef.
Pendant ces phases transitoires, la machine électrique ainsi fortement sollicitée dissipe une grande quantité de chaleur qui peut lui être préjudiciable. En effet, la chaleur est principalement dissipée dans les circuits électriques et/ou sur les aimants permanents s'ils sont compris dans la machine électrique.
Les résultats sont montrés dans la ligne « Polycation » des tableaux 1 à 3.
Les résultats sont montrés dans la ligne « Polyanion » des tableaux 1 à 3.
Les résultats sont montrés dans la ligne « Anion de faible poids moléculaire » des tableaux 1 à 3.
Les résultats sont montrés dans la ligne « Rapport polycation/polyanion » des tableaux 1 à 3.
Les résultats sont montrés dans la ligne « Rapport polycation/(polyanion + anion de faible poids moléculaire) » dans les tableaux 1 à 3.
A moyennes vitesses , l'aimant central 6 n'a pas le temps d'entrer en oscillations autour de chacune de ses positions d'équilibre. II est entraîné en rotation à la même vitesse ou fréquence que l'aimant entraineur 2, l’ensemble formant un engrenage magnétique. Dans ce cas, la fréquence d’actionnement de l'aimant entraineur 2 est suffisante pour que le mouvement de rotation de l'aimant central 6 soit directement converti en puissance électrique par la bobine 10.
A hautes vitesses , l'aimant central 6 « décroche » et reste bloqué : il ne tourne plus. Cependant, le champ magnétique haute fréquence induit par l'aimant entraineur 2 est collecté directement par le circuit ferromagnétique 8 et converti en puissance électrique par la bobine 10. Dans ce cas les variations de flux dans la bobine 10 sont plus faibles que si elles étaient dues à une rotation de l’aimant 6 (car il y a 1 distance entre l’aimant entraîneur 2 et la bobine 10) ; ceci est compensé par une plus haute fréquence de variation de flux ce qui permet d’extraire une énergie exploitable.
Ainsi, le système de récupération d'énergie selon l'invention est capable de générer de la puissance quelle que soit la vitesse de rotation de l'aimant entraineur 2, à très faibles, comme à fortes vitesses de rotation. En pratique, en fonction des applications, on peut n’utiliser que 2 gammes de vitesse, par exemple soit une rotation à basse vitesse puis à vitesse moyenne soit une rotation à vitesse moyenne puis à haute vitesse.
Selon un exemple de réalisation d'un dispositif tel que celui des figures 1 et 2, on peut avoir les dimensions et paramètres suivants : - aimant central 6 en NdFeB, de dimensions 8.2 mm (diamètre) × 2.1 mm ; - bobine 10 en cuivre, ayant 1000 tours et 1mm d'épaisseur ; - circuit ferromagnétique 8 en Fer-Silicium, de 2mm d'épaisseur ; - aimant entraineur 2 de 1cm d'épaisseur et 3cm de diamètre ; il est situé à quelques centimètres du générateur (par exemple la distance entre l’aimant entraîneur 2 et l'aimant central 6 est comprise entre 1 cm et 4 cm).
Les dimensions ci-dessus sont données à titre purement indicatif. On peut envisager un système ayant des dimensions différentes, en particulier en vue de l'intégration dans un MEMS.
Dans une variante, illustrée en , le circuit ferromagnétique double 8, 8’ de la et de la est remplacé par un circuit ferromagnétique simple 18. Le fonctionnement est similaire à celui décrit ci-dessus (on a alors encore 2 positions d’équilibre stable, chacune correspondant à un alignement de la polarisation avec les branches du circuit).
Dans un autre mode de réalisation, illustré en , les moyens magnétiques d’entrainement 20 comportent une succession d'aimants 21, 22, 23 disposés selon une direction D, par exemple parallèle à l’axe X de la , mais dont les polarisations, parallèles à l’axe Z sont orientées de manière alternée le long de l’axe X. Autrement dit, chaque aimant a une aimantation orientée selon Z mais de manière opposée à celle de son ou de ses voisin(s) ; les aimants sont maintenus par des moyens de maintien (non représentés sur la figure), par exemple par une glissière ou sur une base, qui peuvent être entraînés en translation, par exemple selon la direction D parallèle à l’axe X. En variante, les moyens magnétiques d’entrainement 20 comportent un seul aimant 21 ou 22 dont la polarisation B 21 ou B 22 , est parallèle à l’axe Z. Dans ce mode de réalisation, l'aimant entraineur rotatif de la est donc remplacé : - par un aimant 21 ou 22 dont la polarisation B 21 ou B 22 , est parallèle à l’axe Z ; - ou par la succession d'aimants 21 – 23 à aimantations B 21 , B 22 , B 23 parallèles à l’axe Z mais orientées de manière alternée.
Le mouvement d'entraînement peut être généré par exemple par un axe motorisé ou une porte coulissante (non représenté(e) sur la figure), en translation suivant la direction D parallèle au plan XY, par exemple selon un mouvement de va-et-vient, et perpendiculaire aux aimantations . En variante, représentée en , les aimants 21-23 peuvent être accrochés sur le pourtour d’un arbre tournant 50, similaire à un aimant entraineur multipolaire . Dans ce cas, chaque aimant, lorsqu’il est au plus proche de l’élément central 6, est disposé parallèlement à ce dernier avant d’en être éloigné par le mouvement de rotation. On a également représenté en le récupérateur d’énergie 12 placé en face du rotor. Dans cette , les aimants sont disposés en bout d’arbre ou de cylindre ; en variante, les aimants peuvent être situés à une certaine position le long de l’arbre ou du cylindre, c’est-à-dire sur la surface extérieure de l’arbre ou du cylindre. Dans ce cas, les aimants sont disposés sur une surface courbe qui fait le tour de l’arbre ou du cylindre, c’est-à-dire à l’extérieur du périmètre de l’arbre ou de cylindre.
La représente la réalisation de la en vue de côté, les aimants 21-23… étant fixés à une base 24 qui se déplace en translation selon un mouvement de va et vient.
En variante, les aimants entraineurs 21-23 sont alternativement polarisés : - selon une direction dans un plan parallèle au plan XY, mais perpendiculairement à la direction D de déplacement des aimants (voir la ) ; - ou encore selon une direction dans un plan parallèle au plan XY et parallèlement à la direction D de déplacement des aimants (cas non représenté sur les figures) ; - ou encore selon une autre direction, par exemple en diagonale par rapport aux 2 directions précédentes.
Dans ces différents cas, le circuit magnétique 8, 8’ est de préférence orienté selon la direction de la polarisation des aimants 21-23 pour collecter une variation d’induction directement induite par les aimants entraineurs à haute vitesse. Dans le cas du mouvement de translation, on a encore les trois régimes de vitesses qui ont été exposés ci-dessus.
Dans les réalisations décrites ci-dessus en lien avec la , la et la , d’autres mouvements des moyens magnétiques d’entrainement 20 sont possibles (dans les trois directions X, Y, Z) en adaptant le système de récupération d’énergie en conséquence.
Dans les réalisations décrites ci-dessus, les moyens magnétiques d’entraînement et l’élément central sont disposés dans des plans parallèles, situés à une certaine distance l’un de l’autre. En variante, non représentée sur les figures, qu’il s’agisse du mode de réalisation de la , de la ou de la à la , l’aimant 2 des configurations en rotation ou les aimants 21-23 peut/peuvent être situé(s) dans le même plan que l’aimant central 6 et être entraînés en rotation ou en translation dans ce plan.
Un autre mode de réalisation est illustré en : un aimant 30 est placé sous le générateur pour ajuster le point de déclenchement ou de basculement du système. Il a une aimantation orientée dans un plan parallèle au plan XY; il peut avoir un angle spécifique dans ce plan: en fonction de son orientation dans ce plan, l’aimant 30 va plus ou moins interagir avec l'aimant 6 et faire varier le déclenchement du basculement de celui-ci, sous l'action de l'élément entraîneur 2, d'une position stable à un autre. Cela est également applicable au cas du mouvement linéaire de la à la . Cet aimant 30 peut être beaucoup plus petit que l’aimant 6, et/ou situé sur le côté du dispositif. Un réglage peut se faire en le tournant et/ou en le translatant.
D'une manière générale, quel que soit le mode de réalisation de l’invention, l’interaction de l’aimant entrainé 6 avec le circuit magnétique 8 agit comme une liaison élastique ou un ressort. La caractéristique de cette liaison peut être maitrisée par le dimensionnement des parties du système ; alternativement à ce dimensionnement, ou en combinaison avec celui-ci, il est possible de rajouter un élément « ressort » supplémentaire, par exemple, comme cela vient d’être évoqué, l'aimant supplémentaire 30 de réglage, pour atteindre la caractéristique souhaitée. Ceci permet de bien positionner le point d’équilibre des forces, en particulier l’angle de déclenchement, ainsi que la fréquence d’oscillation, notamment pour le régime à basse vitesse. En variante, l’aimant 30 peut être situé dans le même plan que l’aimant 6.
Un tel aimant supplémentaire 30 peut être utilisé dans tous les modes de réalisation décrits ci-dessus.
D’autres sources d’informations peuvent être ajoutées afin d’améliorer le modèle statistique.
Le réseau de neurones prend en entrée les informations listées ci-dessus, et les convertit en un vecteur. Les informations en entrée sont utilisées soit directement, soit encodées.
La est une vue schématique d’une architecture simplifiée d’un réseau de neurones selon l’invention.
Les informations textuelles 14 telles que le « hostname » sont utilisées telles quelles, et traitées par un sous-ensemble 15 du réseau de neurones à base de neurones “récurrents”, par exemple de type LSTM, ou GRU. D'autres approches permettant de traiter du texte, telles que « attention », peuvent être utilisées pour ce type de données. Un premier sous-vecteur est constitué. Le sous-ensemble 15 permet d'identifier des motifs (« patterns » en anglais) caractéristiques à certains équipements par exemple à partir de leur nom "réseau" (hostname dhcp, nom mdns, friendly name upnp). Par exemple, lors de l'apprentissage, le modèle apprendra que le texte "iphone"® est commun a la ligne de produit des iphone®. D'autre part il apprendra à ignorer des motifs qui sont courants dans les noms mais non significatifs pour l'identification de l'équipement. Par exemple dans un nom réseau comme "iphone-de-romain", le modèle aura appris que la partie "romain" n'est pas significative car présente dans plusieurs équipements différents.
Les informations catégorielles 16, par exemple le « fingerprint TLS », sont d’abord encodées par encodage ordinal 17 sous forme d’un nombre unique par catégorie. Ces catégories sont ensuite utilisées dans une couche d’enrobage “embeddings” 18 qui permet d’associer chaque catégorie a un second sous-vecteur qui sera appris lors de l’apprentissage du modèle statistique.
Le premier sous-vecteur et le second sous-vecteur alimentent plusieurs couches entièrement connectées 19 (« dense layers ») pour combiner des sous-vecteurs et former ledit vecteur 20.
Le réseau de neurones est entrainé avec comme objectif de générer des vecteurs proches pour des équipements identiques, et éloignés pour des équipements différents. Ceci peut être fait de différentes manières telles que par exemple en utilisant une fonction de coût par triplet (« Triplet loss » en anglais) ou une fonction de coût par perte de contraste (« Contrastive loss » ou « contrastive learning » en anglais).
Le coût par triplet indique au modèle quels sont les exemples identiques et lesquels sont différents. Cet apprentissage se fait par triplets d’exemples : deux exemples de la même classe et un d’une autre classe. Le modèle est alors explicitement entrainé pour séparer fortement les exemples différents et regrouper au maximum les exemples similaires.
Le « contrastive learning » ne nécessite pas d’exemples différents mais uniquement des exemples de la même classe. Le modèle est alors entrainé pour regrouper les exemples similaires. La séparation des exemples différents se fait de manière implicite.
La base de référence est composée de deux sources d'informations différentes :
Une fois l’équipement identifié, le résultat obtenu peut être :
- affiché sur un dispositif d’affichage soit pour le propriétaire de l'équipement, soit pour un service de support client afin d'aider à résoudre des problèmes,
- utilisé dans d'autres services tels que la qualité de service (adapter la configuration réseau à chaque équipement), la sécurité informatique (détecter qu'un équipement nécessite une mise à jour logicielle, isoler un équipement...), la sécurité physique (détecter un comportement anormal signe d'un possible cambriolage)...
Le résultat obtenu est donc une donnée qui peut être transmise vers un autre dispositif de traitement.
Le serveur 3 comporte des composants matériels et logiciels pour la mise en œuvre de l’invention. Mais ces composants peuvent être intégrés dans un seul appareil ou répartis sur plusieurs appareils proches ou distants.
Le serveur 3 comprend un système expert 7, un modèle statistique 8 à base de réseau de neurones, un algorithme de recherche 9, une base de référence 10 et des sorties 11 et 12.
Lorsque le téléphone 6 se connecte au réseau de l’opérateur télécom, des données d’identification de ce téléphone sont transmises vers le serveur 3.
Le système expert 7 applique ses règles.
Si le téléphone 6 est déjà connu du système expert, alors ce téléphone est identifié en 11.
Si le téléphone 6 se connecte pour la première fois, le système expert en déduit que ce téléphone n’est pas connu. Les données d’identification sont ensuite envoyées vers le modèle statistique 8 qui génère une empreinte numérique 13.
On utilise l’algorithme de recherche knn 9 pour rechercher dans la base de référence 10 une empreinte numérique pré-enregistrée qui serait proche de l’empreinte numérique 13. On teste une distance entre l’empreinte numérique 13 et chaque empreinte numérique pré-enregistrée. Lorsque cette distance est inférieure à un seuil prédéterminé, alors l’empreinte numérique 13 est considéré comme étant l’empreinte numérique pré-enregistrée permettant de passer en dessous du seuil. Dans ce cas, on confirme l’identification en 11. La référence 11 peut être un dispositif de sortie visuel, sonore, une écriture dans une base de donnée, ou autre. Par exemple, une information peut être envoyé vers l’équipement reconnu.
Lorsque le téléphone est identifié, des services peuvent être débloqués ou des informations échangées entre l’équipement reconnu et le serveur 3 ou tout autre appareil.
Si le téléphone n’est pas reconnu dans la base de référence, on place l’empreinte numérique 13 dans une base de prédictions 10bis. Une intervention humaine peut ensuite permettre d’identifier manuellement l’équipement et replacer sa signature dans la base de référence en l’associant au téléphone 6.
En effet, lorsqu’un équipement n'est pas reconnu, son empreinte numérique n'est mise dans la base de référence qu’après une identification manuelle de l’équipement. En attendant les données associées à cet équipement sont sauvegardées dans une seconde base de données dite base de prédictions 10bis comprenant la liste des prédictions déjà réalisées.
La présente invention utilise avantageusement la technique d’apprentissage automatique (« machine learning » en anglais) non pas pour prédire et identifier l’appareil, mais pour générer une empreinte numérique. Cela résulte en un gain de temps car on utilise une base de données pour recherche rapidement une empreinte numérique proche. Etant donné le nombre élevé d’appareils à identifier pour un opérateur donné, l’utilisation d’apprentissage automatique pour directement identifier l’appareil serait trop coûteux en temps de calcul.
Le modèle statistique peut être mis à jour ainsi que la base de référence en fonction des empreintes reçues du même appareil. Une empreinte d’un même appareil peut changer par exemple suite à des mises à jour de l’équipement.
Toutes les demandes d’identification sont par exemple sauvegardées dans la base de prédictions 10bis pour établir des données statistiques et améliorer la base de référence et le réseau de neurones.
Le réseau de neurones utilise les informations suivantes :
- des noms des services des annonces mDNS,
- des données WiFi:
- les standards radio supportés,
- l’empreinte digitale (« Fingerprints ») TLS client et serveur,
La est une vue globale schématique d’un système opérateur ;
La est une vue schématique de différentes étapes d’identification d’un équipement selon l’invention ; et
La est une vue schématique d’un exemple d’architecture d’un réseau de neurone selon l’invention.
On va tout d’abord décrire, en référence à la , un réseau local domestique sans fil 100. Le centre du réseau est une passerelle domestique 1 distribuant une connexion internet aux différentes stations 2 connectées dans le domicile. La passerelle domestique 1 est placée dans le domicile, dans le salon par exemple. La passerelle domestique 1 est le point central de tous les flux : images, musique, vidéos etc. Chaque station 2 est reliée en WIFI ou par un câble Ethernet à la passerelle. La passerelle domestique 1 est connectée, d’un coté au réseau local 4, en anglais « Local Area Network » ou LAN du domicile et de l’autre côté, au réseau externe 5, en anglais « Wide Area Network » ou WAN. Le réseau local 4 désigne toute installation informatique interconnecté ou station 2 au sein du domicile de l’utilisateur comme par exemple, une télévision, une tablette, un téléphone portable ou encore une console de jeux. Un serveur distant 3, tel un serveur d’un opérateur télécom, est connecté au réseau local 4 via le réseau externe 5. La passerelle domestique 1 est par exemple un appareil dudit opérateur télécom.
La présente invention a pour objet d’identifier tout équipement se connectant aux appareils de l’opérateur télécom. Pour se faire, un algorithme selon l’invention est mis en œuvre dans le serveur distant 3.
Le contexte du réseau local domestique est à titre d’exemple. Le procédé décrit par la présente invention est applicable à d’autres types de réseaux de communication sans fil, par exemple à un réseau universitaire, aux réseaux d’entreprises, etc.
La est une vue globale d’un processus selon l’invention.
Un équipement tel un téléphone portable 6 se connecte au serveur 3. Ce dernier va mettre en œuvre le procédé selon l’invention pour identifier ce téléphone portable, c’est-à-dire identifier les éléments suivants :
- le vendeur de l'équipement,
- la ligne de produit de l’équipement,
- le modèle de l'équipement,
- le système d'exploitation utilisé par l'équipement, et
- la version du système d'exploitation utilisé par l'équipement.
Le minimum pour identifier un équipement est par exemple de trouver son système d’exploitation et son type d’équipement.