INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Chaque modèle de prédiction stabilisée H v peut être un modèle choisi parmi tous les modèles de régression classique, par exemple un réseau de neurones, un arbre de régression, une forêt aléatoire, un séparateur à vastes marges ou une régression linéaire. La régression linéaire peut être une régression polynomiale par exemple.
Selon le premier mode de réalisation, l'estimation de chaque modèle de prédiction stabilisée H v est réalisé en minimisant une fonction de coût correspondant à l'erreur entre la donnée de sortie H V ( ) fournie par le modèle de prédiction stabilisée H V et la vraie donnée de sortie souhaitée.
Selon un mode de réalisation compatible avec le premier mode de réalisation précédent , pour l'estimation de chaque modèle de prédiction stabilisée Hv, la fonction coût est par exemple l'écart quadratique moyen entre H V ( ) et . . Pour rappel, les coefficients de la matrice sont notés (x T v_ij ) i0, j≥0 et les coefficients de la matrice sont notés (y T v_ij ) i≥0, j≥0. On notera (f(x S V_ij )) i≥0, j≥0 les coefficients de la matrice f v ( ). Ainsi, la fonction coût peut être égale à : .
La minimisation de la fonction coût peut être réalisée grâce à l'algorithme de descente du gradient ou grâce à l'algorithme des moindres carrés ou n’importe quelle méthode d’optimisation de l’état de l’art permettant l'estimation de chaque sous-modèle H v
Selon un deuxième mode de réalisation, chaque modèle de prédiction stabilisée H v pour chaque vol V de l'ensemble transitoire S est estimé dépendamment des autres modèles de prédiction stabilisé grâce à une méthode d'apprentissage multi-tâches.
L’apprentissage multi-tâches est un sous-domaine de l’apprentissage automatique permettant de résoudre simultanément plusieurs tâches différentes tout en prenant en compte les dépendances entre les tâches. Un modèle d'apprentissage multi-tâches comprend une partie commune à chaque tâche et une partie propre à chaque tâche. L’apprentissage multitâche permet d'améliorer l’apprentissage d’un modèle particulier en utilisant les caractéristiques comprises dans toutes les tâches. Ainsi, selon le deuxième mode de réalisation, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, chaque sous-modèle de prédiction H V est égal à o h V, la fonction étant commune à chaque modèle H V et la fonction fv étant propre à chaque sous-modèle fv.
Par exemple, Chaque modèle de prédiction H V peut être associé à un ensemble de paramètres d'entrainement, dont une partie est commune à tous les autres sous-modèles de prédiction, et une partie propre audit modèle.
Ce deuxième mode de réalisation est avantageux car il permet diminution de la fonction coût permettant l'estimation de chaque modèle de prédiction stabilisée H V dans le cas où les données stabilisées de l'ensemble S sont bruitées ou peu nombreuses.
Le procédé 100 comprend en outre une étape de construction 104 d'un modèle de prédiction stabilisée H VI pour le vol d'intérêt VI, à partir d'au moins un modèle de prédiction stabilisée H V,
La lame 70 est orientée suivant la direction longitudinale X.
La lame 70 a une épaisseur sensiblement égale, quoiqu’inférieure, à la largeur de la rainure 42. Typiquement, le rapport entre l’épaisseur de la lame 70 et la largeur de la rainure 42 est compris entre 98% et 99,99%. La largeur de la surface de contact 76 est égale à cette épaisseur. Ainsi, la surface de contact 76 a une largeur sensiblement égale, quoiqu’inférieure, à la largeur de la rainure 42.
La surface de contact 76 est de préférence arrondie. Dans l’exemple représenté, elle est en forme de portion de cylindre de révolution. Cela permet de maîtriser facilement le positionnement relatif de la surface de contact 76 et du fond 54 et confère une grande reproductibilité aux tests conduits sur le banc d’essai 10. En variante, la surface de contact 76 est plane ou formée d’une juxtaposition de surfaces planes et courbes.
La lame 70 est typiquement en saphir.
En référence à la , l’organe d’appui 16 comprend également un support 80 reliant la lame 70 au dispositif de mise sous contrainte 18. Ce support 80 comprend un corps 82 et une cale 84.
Comme visible sur la , le corps 82 définit un logement 85 dans lequel est reçue la lame 70. Ce logement 85 débouche dans une face inférieure 86 du corps 82 à travers une ouverture 88. Il présente un fond 90 opposé à l’ouverture 88 et est fermé sur l’un de ses côtés latéraux par une paroi 91. La paroi 91 est de préférence sensiblement plane et verticale.
Dans l’exemple représenté, le logement 85 est ouvert sur son côté opposé à la paroi 91, de sorte qu’il débouche intégralement, c’est-à-dire depuis l’ouverture 88 jusqu’au fond 90, dans une face latérale 92 ( ) du corps 82.
La lame 70 est en appui contre le fond 90 et fait saille hors du logement 85 à travers l’ouverture 88.
Dans l’exemple représenté, le fond 90 est en forme de V s’évasant vers l’ouverture 88. Cela permet de faciliter le positionnement de la lame 70 dans le logement 85 lorsqu’elle est, comme ici, cylindrique, la lame 70 venant alors en appui contre le fond 90 au niveau de deux points d’appui, ce qui permet une bonne transmission des efforts verticaux entre le support 80 et la lame 70.
Le logement 85 a une largeur, prise selon la direction transversale Y, inférieure à l’épaisseur de la lame 70. De préférence, la largeur du logement 85 est légèrement inférieure à l’épaisseur de la lame 70, c’est-à-dire que le rapport de la largeur du logement 85 sur l’épaisseur de la lame 70 est supérieur à 90%. Ainsi, lorsque l’une des grandes faces 72 de la lame 70 est en appui contre la paroi 91, une partie de la lame 70 fait saillie hors du logement 85 relativement à la face latérale 92.
Le corps 82 est rigide, c’est-à-dire qu’il présente un module d’Young, mesuré au moyen de la norme ISO applicable au type de matériau la composant, supérieur à 220 GPa. Il est en outre dur, c’est-à-dire qu’il présente une dureté Rockwell, mesurée au moyen de la norme ISO 6508-1, supérieure à 50 HRC. Il est typiquement en acier.
De retour à la , la cale 84 est en appui contre une grande face 72 de la lame 70, du côté de la face latérale 92 du corps 82. En d’autres termes, la cale 84 est en appui contre la grande face 72 de la lame 70 opposée à celle qui est en appui contre la paroi 91. Au moins une vis 94, dans l’exemple représenté plusieurs vis 94, engagée(s) à travers la cale 84 et vissée(s) dans un orifice taraudé (non représenté) du corps 82, maintient (maintiennent) la cale 84 serrée contre la lame 70. Ainsi, la lame 70 est prise en étau entre la cale 84 et le corps 82, ce qui assure un bon maintien de la lame 70 dans le support 80.
Le support 80 est solidaire du dispositif de mise sous contrainte 18. Dans l’exemple représenté, il est enchâssé dans une platine 95 du dispositif de mise sous contrainte 18. A cet effet, le support 80 comprend ici une couronne 96 surmontant le corps 82. Cette couronne 96 définit un épaulement radial 98, orienté vers le bas, à sa jonction avec le corps 82. Cet épaulement radial 98 est en appui contre une butée annulaire 100 définie par la platine 95, cette butée annulaire 100 entourant un orifice traversant 102 à travers lequel s’étend le corps 82.
Dans l’exemple représenté, la couronne 96 est venue de matière avec le corps 82.
De retour aux Figures 1 et 2, le dispositif de mise sous contrainte 18 comprend, outre la platine 95, un générateur d’effort 110 propre à produire la force d’appui.
Dans l’exemple représenté, ce générateur d’effort 110 est constitué par un dispositif de chargement gravitaire 112, disposé au-dessus de l’organe mobile 16. Ce dispositif de chargement gravitaire 112 comprend un organe de réception 114 propre à recevoir au moins une masse 116, et un organe de transfert 118 propre à transférer au moins une partie du poids de la ou des masse(s) 116 sur l’organe d’appui 16. Le générateur d’effort 110 est ainsi simple et peu onéreux.
Selon un mode de réalisation, le modèle de prédiction stabilisée H VI est construit à partir d'au moins un modèle de prédiction stabilisé H C choisi , le modèle de prédiction H C étant estimé à l'étape 103 pour un vol C, le vol C étant choisi parmi une pluralité de vols V lorsqu'il y a plusieurs vol V, et étant le vol V lorsqu'il n'y a qu'un vol V . Le modèle de prédiction stabilisée H C est choisi selon une condition C1.
Le modèle de prédiction stabilisée H VI peut être construit à partir d'un modèle de prédiction H C choisi tel que H VI peut être proportionnel ou égal au modèle de prédiction stabilisée H C .
Selon un mode de réalisation dans lequel les données d'apprentissage transitoires comprises dans l'ensemble T sont construites à partir d'une pluralité de couples de matrices ( , pour chaque vol V, dont le couple ( , correspondant au vol C, et à partir du couple de matrices ( , , la condition C1 permettant de choisir un le modèle de prédiction H C pour construire le modèle H VI peut être une condition sur la distance entre les matrices et .
Par exemple, la distance entre les matrices et est inférieure à un seuil S3, S3 étant par exemple un réel positif ou nul.
Par exemple, la distance entre les matrices et est minimale par rapport aux distances respectives entre chaque matrice pour chaque vol V et la matrice .
Selon un mode de réalisation dans lequel les données d'apprentissage stabilisées comprises dans l'ensemble S sont construites à partir d'une pluralité de couples de matrices ( , pour chaque vol V, dont le couple ( , correspondant au vol C, la condition C1 permettant de choisir le modèle de prédiction stabilisée H C pour construire le modèle H VI peut être une condition sur la fonction coût minimisant, pour le vol C, l'écart entre la matrice Hv(f( et la matrice . La condition C1 peut être par exemple : le modèle de prédiction stabilisée H C choisi est le modèle ayant la fonction de coût minimale par rapport aux autres fonctions coûts de chaque modèle de prédiction stabilisée H V pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble stabilisé S.
Selon un mode de réalisation dans lequel les données d'apprentissage stabilisées comprises dans l'ensemble S sont construites à partir de plusieurs couples de matrices, par exemple l'ensemble des couples de matrices suivants (( , , 1 , N étant un entier strictement supérieur à 1, et selon lequel des modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 ont été estimés à l'étape 103 du procédé 100 , le modèle de prédiction stabilisée H VI peut être construit à partir d'une moyenne pondérée de k modèles de prédiction stabilisé parmi les N modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 , k étant un entier compris entre 1 et N, la condition C1 étant sur le nombre de k, par exemple les k modèles de prédiction stabilisées parmi l'ensemble de N modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 ayant les k fonctions coûts les plus petites parmi les N fonctions coût.
Selon un mode de réalisation dans lequel les données d'apprentissage stabilisées comprises dans l'ensemble S sont construites à partir d'une pluralité de couples de matrices ( , pour chaque vol V, dont le couple ( , correspondant au vol C, la condition C1 permettant de choisir le modèle de prédiction stabilisée H C pour construire le modèle H VI peut être une condition sur l'erreur de généralisation du modèle H C sur les données comprises dans l'ensemble S à l'exception des données concernant le vol C.
On entend par "erreur de généralisation d'un modèle " la capacité du modèle à pouvoir effectuer des prédictions robustes sur des nouvelles données, non utilisées lors de l'apprentissage.
Selon le mode de réalisation précédent, la condition C1 peut être par exemple : le modèle de prédiction stabilisée H C choisi est le modèle ayant l'erreur de généralisation minimale par rapport aux autres erreurs de généralisations respectives de chaque modèle de prédiction stabilisée H V pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble stabilisé S.
Selon un mode de réalisation dans lequel les données d'apprentissage stabilisées comprises dans l'ensemble S sont construites à partir de plusieurs couples de matrices, par exemple l'ensemble des couples de matrices suivants (( , , 1 , N étant un entier strictement supérieur à 1, et selon lequel des modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 ont été estimés à l'étape 103 du procédé 100 , le modèle de prédiction stabilisée H VI peut être construit à partir d'une moyenne pondérée de k modèles de prédiction stabilisé parmi les N modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 , k étant un entier compris entre 1 et N, la condition C1 étant sur le nombre de k, par exemple les k modèles de prédiction stabilisées parmi l'ensemble de N modèles de prédiction stabilisées (H V ) 1 ayant les k erreurs de généralisation les plus petites parmi les N erreurs de généralisations.
Le procédé 100 comprend une étape d'estimation 105 d'une matrice Y SI, de valeurs de paramètres de sortie relatifs à la turbomachine d'intérêt pour au moins un instant de vol du le vol d'intérêt en fonction du modèle H VI associé au vecteur à la matrice et au modèle de prédiction transitoire f.
Selon un mode de réalisation, la matrice Y SI est définie telle que Y SI = H VI ( f( ), ).
Le procédé 100 peut comprendre en outre une étape 106 calcul de marge, la marge étant proportionnelle à la différence entre la matrice d'intérêt Y SI et une matrice , la matrice étant la sortie d’un modèle physique représentatif du pire cas pour l’entrée .Ainsi, selon un mode de réalisation, , le calcul de marge s’effectue tel que : .
La surveillance de l'état de la turbomachine d'intérêt peut être réalisée grâce au calcul de marge.
EXEMPLES Exemple 1 : Effet des particules d’oxyde de zinc sur la protection de la couleur
Plusieurs tests ont été faits en amont pour déterminer le pouvoir couvrant des particules d’oxyde de zinc, comparativement au dioxyde de titane, afin de pouvoir remplacer le dioxyde de titane dans des formules, sans impacter l’effet de couvrance recherché.
Ces résultats ont montré que, pour un pouvoir couvrant équivalent, dans une composition solide anhydre selon l’invention, il fallait une quantité de particules d’oxyde de zinc environ 3 à 4 fois supérieure à la quantité de dioxyde de titane pour un résultat couvrant équivalent.
On a testé différents colorants et pigments organiques (ex : laques) et une nacre dans une base de rouge à lèvres telle que décrite ci-dessous :
Ingrédients (nom INCI) % en poids POLYISOBUTENE Qsp100 OCTYLDODECANOL 14,5 DISTEARDIMONIUM HECTORITE 1,7 CIRES 25 ESTERS DE CHOLESTEROL 8,3 ESTER DE POLYGLYCEROL 6 CALCIUM CARBONATE 5
Ce mélange est utilisé comme base de dispersion (une fois fondue) de préparations pigmentaires bichromatiques avec des teneurs en TiO2 (opacifiant) et en matière colorante à tester équivalentes. Le mélange « Base + Pâte pigmentaire TiO2 + Pâte pigmentaire de matière colorante » est ajusté afin de permettre d’approcher un niveau de saturation de teinte reflétant celui existant dans les produits actuellement sur le marché ; la texture quant à elle est ajustée par l’ajout d’un ester de polyglycérol. Les pâtes pigmentaires sont des dispersions de matières colorantes dans un ester de polyglycérol, d’une concentration connue, préparées extemporanément.
Pour faciliter la lecture de la première ligne du tableau, on a mélangé 60% de cette base avec 5% d’une pâte pigmentaire de TiO2 (3% de TiO2 pré-dispersé dans l’ester de polyglycérol), 10% de pâte pigmentaire de Red 28 Lake à tester (3% de Red 28 Lake pré-dispersé dans l’ester de polyglycérol) et 25% d’ester de polyglycérol (pour ramener la composition à 100%). Ce mélange est chauffé à 95°C et homogénéisé au rotor-stator afin de garantir une bonne homogénéité de la teinte. Le produit est coulé à une température de l’ordre de 90°C dans un moule. Celui-ci est laissé quelques minutes à température ambiante, puis passé au congélateur 5 minutes. A l’issue, le produit est soit démoulé, soit laissé dans son moule et placé au repos 24h minimum avant de subir le Sun Test.
Evaluation de couleur par Sun Test : Les propriétés de stabilité de la teinte des compositions à la lumière ont été évaluées selon un protocole ‘Sun Test’, dans lequel les compositions sont soumises à une irradiation pendant 16h.
Chaque composition est coulée dans deux godets de rouge à lèvres : un témoin et un qui sera irradié 16h.
L’irradiation est réalisée au moyen d’un appareil de type Sun Test XLS, à une puissance de 500W/m2, pendant 16h, avec un filtre Store light reduced IR.
Les teintes de chaque composition testée comparativement à la composition témoin (non irradiée), sont évaluées par une coloriste qui observe et décrit la variation de couleur de chaque composition.
Formules % exprimés en matière pure SunTest Pigments / nacres Testées susceptibles d’être sensibles à la lumière Composition Pigment/nacre susceptible d’être sensible à la lumière TIO2 dans la nacre % TiO2 (apporté par la pâte pigmentaire) % ZnO (apporté par la pâte pigmentaire) Evaluation visuelle après Sun Test Red 28 Al lake Témoin TiO2 3 3 Décoloration forte ZnO *4 3 12 Diminution de la décoloration (effet protecteur du ZnO) Red 6 Salt Témoin TiO2 0.6 3 Décoloration faible ZnO *4 0.6 12 Diminution de la décoloration (effet protecteur du ZnO) Blue 1 lake Témoin TiO2 3 3 Décoloration moyenne ZnO *4 3 12 Diminution de la décoloration (effet protecteur du ZnO) Intenza Orange mica- Red 6 Témoin TiO2 0.07 (Dans la Nacre) 0.17 3 Décoloration moyenne ZnO *4 0.07 (Dans la Nacre) 0.17 12 Diminution de la décoloration (effet protecteur du ZnO)
ZnO *4 : la quantité de ZnO est multipliée par 4 par rapport à la quantité de TiO2 pour obtenir le même pouvoir couvrant et être à ‘iso-teinte’ dans les exemples.
Ces résultats montrent que les particules d’oxyde de zinc (ZnO) ont un effet protecteur sur la décoloration des matières colorantes sensibles à la lumière.
Préférentiellement, le premier élastomère A diénique est choisi dans le groupe constitué par le caoutchouc naturel, les polyisoprènes de synthèse et le mélange de ces élastomères. Plus préférentiellement encore, le premier élastomère A diénique est choisi dans le groupe constitué par le caoutchouc naturel, les polyisoprènes cis-1,4 de synthèse et le mélange de ces élastomères. Plus préférentiellement encore, le premier élastomère A diénique est choisi dans le groupe constitué par le caoutchouc naturel, les polyisoprènes cis-1,4 de synthèse ayant un taux (% molaire) de liaisons cis-1,4 supérieur à 90%, plus préférentiellement encore supérieur à 98% et le mélange de ces élastomères. Le taux de liaisons cis-1,4 peut être mesuré par la technique de spectroscopie proche infrarouge (NIR).
De manière plus préférentielle encore, le premier élastomère A diénique est le caoutchouc naturel.
Second élastomère B diénique
La composition élastomérique de l’invention comprend, à titre de second élastomère diénique (noté second élastomère B diénique ou second élastomère B diénique fonctionnalisé), un élastomère diénique fonctionnalisé qui est un copolymère de butadiène et de monomères vinylaromatiques, lequel copolymère comprenant au sein de sa structure au moins un groupe alcoxysilane lié à l’élastomère par l’atome de silicium, et au moins une fonction comprenant un atome d’azote ; et ledit copolymère présentant une température de transition vitreuse strictement inférieure à -70°C.
Plus préférentiellement encore, le second élastomère B diénique fonctionnalisé a une température de transition vitreuse comprise dans un domaine allant de -110°C à moins de -70°C, de préférence allant de -100°C à -75°C, plus préférentiellement encore allant de -95°C à -80°C. La température dudit élastomère B diénique fonctionnalisé est mesurée selon la norme ASTM D3418-08 (2008).
Par élastomère diénique fonctionnalisé, on entend un élastomère diénique porteur d’au moins une fonction chimique capable d’interagir avec une charge renforçante. Pour l’élastomère B diénique fonctionnalisé, la fonction chimique capable d’interagir avec la charge renforçante est le groupe alcoxysilane porteur au moins d’une fonction comprenant un atome d’azote.
A titre de monomères vinylaromatiques conviennent par exemple le styrène, l'ortho-, méta-, para-méthylstyrène, le mélange commercial « vinyle-toluène », le para-tertiobutylstyrène, les méthoxystyrènes, les chlorostyrènes, le vinylmésitylène, le divinylbenzène, le vinylnaphtalène.
De préférence, le monomère vinylaromatique est le styrène.
Donc plus préférentiellement, l’élastomère B diénique est un copolymère de butadiène et de styrène, lequel copolymère comprenant au sein de sa structure au moins un groupe alcoxysilane lié à l’élastomère par l’atome de silicium, et au moins une fonction comprenant un atome d’azote ; ledit copolymère présentant une température de transition vitreuse strictement inférieure à -70°C ; plus préférentiellement ledit copolymère a une température de transition vitreuse comprise dans un domaine allant de -110°C à moins de -70°C, de préférence allant de -100°C à -75°C, plus préférentiellement encore allant de -95°C à -80°C.
Préférentiellement, le taux de monomères vinylaromatiques dans l’élastomère B diénique fonctionnalisé est compris dans un domaine allant de 0,5% à 5% en poids, plus préférentiellement de 1% à 4% en poids par rapport au poids total dudit élastomère B. Le taux de monomères butadiénique dans l’élastomère B diénique fonctionnalisé est compris dans un domaine allant de 95% à 99,5% en poids, plus préférentiellement de 96% à 99% en poids par rapport aux poids total dudit élastomère B. Le taux de liaisons vinyliques de la partie butadiénique est compris dans un domaine allant de 8% à 15% en poids, plus préférentiellement allant de 10 à 15% en poids par rapport au poids de la partie butadiénique. Le taux de monomères butadiène, le taux d’unité vinylique de la partie butadiénique et/ou le taux de monomères vinylaromatiques peuvent être mesurés par la technique de spectroscopie proche infrarouge (NIR).
Le taux du second élastomère B diénique fonctionnalisé dans la composition élastomérique est compris dans un domaine allant de 10 à 45 pce, plus préférentiellement est compris dans un domaine allant de 15 à 40 pce, plus préférentiellement encore dans un domaine allant de 20 à 37 pce.
Le second élastomère B diénique fonctionnalisé, c’est-à-dire le copolymère de butadiène et de monomères vinylaromatiques tel que défini ci-dessus, de préférence le SBR fonctionnalisé défini ci-dessus, peut avoir toute microstructure qui est fonction des conditions de polymérisation utilisées et qui soit compatible avec sa température de transition vitreuse telle que définie ci-dessus. Il peut être préparé en émulsion ou en solution, de préférence il est préparé en solution.
De préférence, le second élastomère B diénique fonctionnalisé est un copolymère styrène-butadiène présentant l’une quelconque, avantageusement la combinaison de deux ou trois, encore plus avantageusement la totalité, des caractéristiques suivantes :
il est préparé en solution (S-SBR), sa teneur en poids en styrène par rapport au poids total du copolymère styrène-butadiène est comprise dans un domaine allant de 0,5 à 5%, de préférence de 1 à 4%, le taux de styrène étant déterminé par la technique de spectroscopie proche infrarouge (NIR), sa teneur en poids en liaisons vinyliques de la partie butadiénique comprise dans un domaine allant de 8 à 15%, plus préférentiellement de 10 à 15% par rapport au poids de la partie butadiénique; le taux liaisons vinyliques de la partie butadiénique étant déterminé par la technique de spectroscopie proche infrarouge (NIR).
Le second élastomère B diénique fonctionnalisé comprend au sein de sa structure au moins un groupe alcoxysilane lié à l’élastomère par l’intermédiaire de l’atome de silicium, et une fonction comprenant un atome d’azote.
Dans la présente description, la notion de groupe alcoxysilane situé au sein de la structure de l’élastomère s'entend comme un groupe dont l’atome de silicium est situé dans le squelette du polymère et directement relié à celui-ci. Ce positionnement au sein de la structure comprend les extrémités de chaînes polymères. Ainsi, le groupement terminal est inclus dans cette notion. Le groupe alcoxysilane n’est pas un groupe pendant.