INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En référence à la , l’épaisseur de la composition élastomérique rigide 92 et donc ici de l’insert de flanc 90 est maximale radialement à l’extérieur de l’équateur E. En l’espèce, l’épaisseur de la composition élastomérique rigide 92 et donc ici de l’insert de flanc 90 est maximale entre, d’une part, une droite radialement extérieure formée par la normale N3 à la surface interne 19 passant par un point 93 de la surface interne 19 agencé 10 mm radialement à l’extérieur d’un point I et, d’autre part, une droite radialement intérieure formée par la normale N4 à la surface interne 19 passant par un point 95 de la surface interne 19 agencé 10 mm radialement à l’intérieur de ce même point I. Le point I est le point de chaque flanc 30 présentant une épaisseur minimale en ce point I, l’épaisseur du flanc 30 en un point de la surface interne 19 étant définie comme la distance droite selon la normale N à la surface interne 19 en ce point de la surface interne 19 entre ce point de la surface interne 19 et un point de la surface externe du pneumatique aligné selon la normale N avec ce point de la surface interne 19. Ici, le point 97 est le point de la surface interne 19 auquel l’épaisseur de la composition élastomérique rigide 92 et donc ici de l’insert de flanc 90 est maximale, ce point 97 de la surface interne 19 étant agencée radialement entre la droite radialement extérieure N3 et la droite radialement intérieure N4. Ici, le point 97 et le point I sont sensiblement confondus de sorte que l’épaisseur maximale Emax est obtenue sensiblement là où l’épaisseur de chaque flanc 30 est minimale.
L’épaisseur maximale Emax de la composition élastomérique rigide 92 et donc ici de l’insert de flanc 90 est inférieure ou égale à 5,0 mm, de préférence va de 1,0 à 5,0 mm, plus préférentiellement de 1,0 à 3,5 mm et encore plus préférentiellement de 1,0 à 2,5 mm et très préférentiellement de 1,2 à 1,7 mm. Ici, Emax=1,5 mm et l’épaisseur minimale Emin de chaque flanc 30 est telle que Emin=5,1 mm.
On va maintenant décrire des pneumatiques selon des deuxième et troisième modes de réalisation de l’invention respectivement en référence aux figures 4 et 5 sur lesquelles les éléments analogues à ceux représentés sur les figures précédentes sont désignés par des référence identiques.
A la différence du pneumatique selon le premier mode de réalisation, le pneumatique 10 selon le deuxième mode de réalisation de la est tel que, aux fins d’ancrage de la couche de carcasse 36, le pneumatique 10 comprend un élément de renforcement circonférentiel, en l’espèce une tringle 35 autour de laquelle est enroulée la couche de carcasse 36 de façon à former une portion axialement intérieure 361 et une portion axialement extérieure 362 agencée axialement à l’extérieur de la portion axialement intérieure 361.
A la différence des pneumatiques selon les premier et deuxième modes de réalisation, l’armature de carcasse 34 du pneumatique 10 selon le troisième mode de réalisation comprend des première et deuxième couches 36, 37 de carcasse ancrées dans chaque bourrelet 32 et s’étendant radialement dans chaque flanc 30 et axialement dans le bloc de sommet 12 radialement intérieurement à l’armature de sommet 16. La deuxième couche de carcasse 37 est agencée axialement et radialement à l’extérieur de la première couche de carcasse 36. L’insert de flanc 90 est agencé axialement à l’intérieur de la première couche de carcasse 36.
On a comparé le pneumatique 10 selon le premier mode de réalisation et conforme à l’invention, un pneumatique de référence T1 non conforme à l’invention comprenant des couches de sommet ondulées et dépourvu d’insert de flanc et un pneumatique témoin T2 non conforme à l’invention comprenant des couches de sommet ondulées et une armature de carcasse comprenant des première et deuxième couches de carcasse et dépourvu d’insert de flanc.
Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, les pigments peuvent être enrobés selon l’invention par au moins un composé choisi parmi les agents de surface fluorés ; les savons métalliques ; les acides aminés N-acylés ou leurs sels ; la lécithine et ses dérivés ; le trisostéaryle titanate d’isopropyle ; le sébaçate d’isostéaryle ; les cires naturelles végétales ou animales ; les cires synthétiques polaires ; les esters gras ; les phospholipides ; et leurs mélanges.
Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut un ou plusieurs composants couplés de manière opérationnelle (par exemple, de manière communicative, électromagnétique, magnétique, ultrasonique, optique, inductive, électrique, capacitive, sans fil, et similaires) les uns aux autres. Dans un mode de réalisation, la circuiterie inclut un ou plusieurs composants situés à distance. Dans un mode de réalisation, les composants situés à distance sont couplés de manière opérationnelle, par exemple, via une communication sans fil. Dans un mode de réalisation, les composants situés à distance sont couplés de manière opérationnelle, par exemple, via un ou plusieurs modules de communication, récepteurs, émetteurs, émetteurs-récepteurs, et similaires.
Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut une mémoire qui, par exemple, stocke des instructions ou des informations. Des exemples non limitatifs de mémoire incluent une mémoire volatile (par exemple, une mémoire vive (RAM), une mémoire vive dynamique (DRAM) et similaires), une mémoire non volatile (par exemple, une mémoire morte (ROM), une mémoire morte programmable effaçable électriquement (EEPROM), une mémoire morte sur disque compact (CD-ROM) et similaires), une mémoire persistante et similaires. D’autres exemples non limitatifs de mémoire incluent une mémoire morte programmable et effaçable (EPROM), une mémoire flash, et similaires. Dans un mode de réalisation, la mémoire est couplée, par exemple, à un ou plusieurs dispositifs informatiques par une ou plusieurs instructions, informations ou bus d’alimentation. Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut une ou plusieurs bases de données stockées en mémoire. Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut une ou plusieurs tables de consultation stockées en mémoire.
Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut un ou plusieurs lecteurs de supports lisibles par ordinateur, des prises d’interface, des ports USB (bus série universel), des fentes pour cartes mémoire, et similaires, et un ou plusieurs composants d’entrée/sortie tels que, par exemple, une interface utilisateur graphique, un afficheur, un clavier, un pavé numérique, une boule de commande, une manette de jeu, un écran tactile, une souris, un commutateur, une molette, et similaires, et tout autre dispositif périphérique. Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut un ou plusieurs composants d’entrée/sortie utilisateur qui sont couplés de manière opérationnelle à au moins un dispositif informatique configuré pour commander (commande électrique, électromécanique, mise en œuvre par logiciel, mise en œuvre par microprogramme, ou autre commande, ou combinaisons de celles-ci) au moins un paramètre associé, par exemple, à la détermination d’une ou plusieurs propriétés thermiques du tissu en réponse à des décalages détectés de la tension de mise en marche.
Dans un mode de réalisation, la circuiterie de calcul inclut une circuiterie électrique formant un dispositif informatique universel configuré par un programme d’ordinateur (par exemple, un ordinateur universel configuré par un programme d’ordinateur qui réalise au moins partiellement des processus et/ou dispositifs décrits dans le présent document, ou un microprocesseur configuré par un programme d’ordinateur qui réalise au moins partiellement des processus et/ou dispositifs décrits dans le présent document), une circuiterie électrique formant un dispositif de mémoire (par exemple, des formes de mémoire (par exemple, une mémoire vive, flash, morte, etc.)), une circuiterie électrique formant un dispositif de communication (par exemple, un modem, un commutateur de communication, un équipement opto-électrique, etc.), et/ou tout analogue non électrique de celui-ci, tel que des analogues optiques ou autres.
Le dispositif informatique 100 selon un premier aspect de la présente divulgation peut fournir rapidement des informations sur l’acné ou la fréquence de l’acné, et délivrer un résultat rapide et un résultat de classification cohérent.
Afin de classer les informations de prédisposition à l’acné ou les informations de fréquence de l’acné, deux modèles d’apprentissage automatique sont établis au préalable. Lors de l’établissement d’un premier modèle d’apprentissage automatique et d’un second modèle d’apprentissage automatique, une pluralité de paramètres sont chargés. Le tableau 1 illustre un tableau d’exemples de paramètres chargés dans l’apprentissage automatique. Comme le montre le tableau 1, des paramètres tels que le pourcentage d’hyperkératinisation, le pourcentage de follicules plus épais, le pourcentage d’irrégularité, le pourcentage de follicules à teneur interne, le diamètre moyen du follicule top3 du stratum corneum, etc. sont obtenus par microscopie. Cependant, les autres paramètres ne sont pas sélectionnés par le modèle, ce qui signifie qu’ils ne sont pas des facteurs clés. Seuls les paramètres issus du microscope s’avèrent être les plus importants pour la classification.
Nombre de volontaires Classe de prédisposition à l’acné Pourcentage d’hyper kératinisation Nombre de follicules plus épais Pourcentage de follicules plus épais Nombre de follicules irréguliers Pourcentage d’irrégularités Nombre de follicules à teneur interne Pourcentage de follicules à teneur interne Diamètre moyen de follicules top3 de stratum corneum 6 0 (moins prédisposée) 35,90% 6 15,38% 7 17,95% 1 2,56% 77,52 11 0 (moins prédisposée) 7,69% 3 5,77% 4 7,69% 5 9,62% 67,26 34 0 (moins prédisposée) 29,27% 4 9,76% 5 12,20% 1 2,44% 44,46 43 0 (moins prédisposée) 35,90% 5 12,82% 10 25,64% 4 10,26% 101,17 15 1 (plus prédisposée) 58,00% 14 28,00% 13 26,00% 2 4,00% 81,64 18 1 (plus prédisposée) 54,35% 15 32,61% 13 28,26% 6 13,04% 174,56 19 1 (plus prédisposée) 48,48% 18 27,27% 9 13,64% 8 12,12% 109,95 22 1 (plus prédisposée) 45,95% 10 27,03% 9 24,32% 9 24,32% 109,69
La figure 2 (a) illustre une capture d’écran d’une image d’ensemble de follicules pileux avec une matière kératineuse prédisposée à l’acné. Comme le montre la figure 2(a), on peut obtenir des images numériques de follicules pileux à l’aide d’une telle unité d’acquisition, qui peut être un microscope, de préférence un microscope confocal à réflectance. La figure 2 (b) illustre une capture d’écran d’images locales de follicules pileux avec une matière kératineuse prédisposée à l’acné. La figure 2(b) montre des follicules pileux à hyperkératinisation, des follicules pileux à bordure kératinisée épaisse, des follicules pileux de forme irrégulière et des follicules pileux à teneur en kératine interne. D’après la figure 2(b), la matière kératineuse prédisposée à l’acné présente également un taux plus élevé de follicules pileux hyper-kératinisés, un taux plus élevé de follicules pileux à bordure kératinisée épaisse, plus de follicules pileux de forme irrégulière et plus de follicules pileux à teneur en kératine interne que la peau moins prédisposée à l’acné. Un ou plusieurs de ces paramètres s’avèrent être les plus importants pour la classification des informations de prédisposition à l’acné et des informations de fréquence de l’acné.
Pour les modèles d’apprentissage automatique, les mêmes paramètres (exemple de données brutes du tableau 1) sont chargés dans l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique pour les deux modèles différents, mais on constate que les paramètres auto-sélectionnés pour les deux modèles différents sont différents. Dans un mode de réalisation, pour le premier apprentissage automatique permettant de classifier les informations de prédisposition à l’acné, le paramètre clé est le rapport de follicules hyperkératinisés. Dans un mode de réalisation, pour le second apprentissage automatique permettant de classifier les informations de fréquence de l’acné, les paramètres clés sont le rapport de follicules hyper-kératinisés, le rapport de follicules à bordure kératinisée épaisse, le rapport de follicules à teneur en kératine interne. Bien entendu, ces paramètres ne sont que des exemples et la divulgation n’est pas limitée à ces paramètres. De tels paramètres auto-sélectionnés peuvent être variés.
La illustre un organigramme d’un procédé 300 de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain selon un deuxième aspect de la présente divulgation. A l’étape 301 dudit procédé 300, une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain sont acquises par un dispositif d’acquisition d’images. Ce dispositif d’acquisition d’images peut être un dispositif tel qu’un microscope confocal à réflectance qui comprend une circuiterie de calcul pour obtenir des images du niveau épidermique de la zone du visage. Ensuite, des données de particularités, telles que des signaux d’hyperkératinisation de multiples follicules/pores de la peau, sont extraites desdites images comme le montre l’étape 302. Ensuite, à l’étape 303, lesdites données de particularités extraites sont classifiées. Enfin, à l’étape 304, une ou plusieurs instances des données d’acné classifiées de la matière kératineuse sont affichées sur une interface utilisateur graphique. Les résultats classifiés peuvent être des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné.
La illustre un organigramme 400 d’un procédé de prédiction d’informations de prédisposition à l’acné pour la matière kératineuse d’un sujet humain selon un deuxième aspect de la présente divulgation. Comme le montre la , grâce à un dispositif/outil d’acquisition d’images tel qu’un microscope confocal à réflectance, des images du niveau épidermique de la zone du visage sont obtenues comme le montre l’étape 401. Ensuite, les signaux d’hyperkératinisation de multiples follicules/pores de la peau sont extraits à l’étape 402. Les inventeurs ont découvert que le signal du pore hyperkératinisé sur la zone du visage d’une personne est fortement corrélé à la classification clinique de « peau prédisposée à l’acné » et aux antécédents d’acné de cette personne. Sur cette base, les inventeurs ont développé un premier modèle d’apprentissage automatique pour classifier le type de matière kératineuse en peau « plus prédisposée à l’acné » ou « moins prédisposée à l’acné » sur la base des images obtenues.
Pour tout nouveau consommateur, nous aurons besoin qu’il fasse une acquisition d’image et notre système peut rendre un résultat de prédiction sur le fait qu’il/elle a une matière kératineuse « plus prédisposée à l’acné » ou « moins prédisposée à l’acné » sur la base du paramètre « rapport de follicules d’hyperkératinisation » via les premiers modèles d’apprentissage automatique montrés à l’étape 403. Enfin, le résultat de cette prédiction sur les informations de prédisposition à l’acné est affiché comme le montre l’étape 404. Bien sûr, les paramètres d’entrée pour la classification des informations de prédisposition à l’acné ne sont que des exemples et la divulgation n’est pas limitée à ces paramètres.
Par rapport à l’appréciation clinique classique sur la classification de la « prédisposition à l’acné » qui nécessite l’expertise d’un dermatologue, l’observation en face à face avec le consommateur et la combinaison avec les antécédents d’acné d’auto-déclaration pour tirer une conclusion, l’invention est un système automatique basé sur l’IA délivrant un résultat de classification rapide et cohérent que même les experts non cliniciens peuvent utiliser facilement. Il peut servir de dispositif de comptoir pour les marques, ou de dispositif/système de laboratoire.
En plus de classifier le type de matière kératineuse en « plus prédisposée à l’acné » ou « moins prédisposée à l’acné », la solution technique du procédé 300 de la peut également classifier la « fréquence de l’acné » sur la base de certains paramètres d’entrée via un second modèle d’apprentissage automatique comme détaillé ci-dessous. Dans un mode de réalisation, de tels paramètres d’entrée pour classifier la « fréquence de l’acné » comprennent le rapport des follicules d’hyperkératinisation, le rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse et le rapport des follicules à teneur en kératine interne. Bien entendu, ces paramètres ne sont que des exemples et la divulgation n’est pas limitée à de tels paramètres.
La illustre un organigramme 500 de construction d’un premier modèle d’apprentissage automatique selon la présente divulgation. Comme indiqué ci-dessus, le premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné au préalable pour classifier la matière kératineuse « plus prédisposée à l’acné » ou la matière kératineuse « moins prédisposée à l’acné ». Pendant l’établissement dudit premier modèle d’apprentissage automatique, des données d’appréciation clinique liées à l’acné pour une pluralité de sujets humains échantillonnés sont obtenues à l’étape 501. Cette appréciation clinique peut être un diagnostic de dermatologue de « matière kératineuse plus prédisposée à l’acné » ou « matière kératineuse moins prédisposée à l’acné ». Ensuite, à l’étape 502, des données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés sont obtenues. Par exemple, l’auto-déclaration des antécédents d’acné peut être un état moyen de l’acné au cours de la dernière année écoulée. Grâce à ces données d’appréciation clinique et à l’auto-déclaration des antécédents d’acné, un critère concernant la « peau prédisposée à l’acné = 1 » et « peau moins prédisposée à l’acné = 0 » peut être spécifié. Ensuite, à l’étape 503, une ou plusieurs images numériques d’une région de la peau de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés sont acquises. Dans un exemple, les images numériques peuvent être des images du niveau épidermique de la zone du visage.
Ensuite, à l’étape 504, une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés sont extraites.
L’au moins un joint d’étanchéité 31 assure l’étanchéité entre la première cavité 30 qui comprend de l’air pressurisé et la première enceinte 10 qui comprend de l’air et de l’huile, respectivement entre la deuxième cavité et la deuxième enceinte 20. Ainsi, le joint d’étanchéité 31 évite que l’huile ne fuie depuis la première enceinte 10 vers la première cavité 30, respectivement depuis la deuxième enceinte 20 vers la deuxième cavité. La première cavité 30, respectivement la deuxième cavité, étant pressurisée, la pression dans la première cavité 30, respectivement dans la deuxième cavité, est supérieure à la pression dans la première enceinte 10, respectivement la deuxième enceinte 20, ce qui contribue à éviter les fuites d’huile, et ainsi contribue à l’étanchéité.
La première cavité 30 peut être disposée en une position radialement externe par rapport à la première enceinte 10 et être adjacente à la première enceinte 10, une paroi radialement externe de la première enceinte 10 formant une paroi radialement interne de la première cavité 30. Un joint d’étanchéité 31 amont peut être disposé en amont du palier d’arbre de turbomachine 15 au niveau d’une paroi amont de la première enceinte 10, et/ou un joint d’étanchéité 31 aval peut être disposé en aval du palier d’arbre de turbomachine 15 au niveau d’une paroi aval de la première enceinte 10.
La deuxième cavité peut être disposée en une position radialement externe par rapport à la deuxième enceinte 20 et être adjacente à la deuxième enceinte 20, une paroi radialement externe de la deuxième enceinte 20 formant une paroi radialement interne de la deuxième cavité. Un joint d’étanchéité amont peut être disposé en amont du palier d’arbre de machine électrique 22 au niveau d’une paroi amont de la deuxième enceinte 20, et/ou un joint d’étanchéité aval peut être disposé en aval du palier d’arbre de machine électrique 22 au niveau d’une paroi aval de la deuxième enceinte 20.
La première enceinte 10 peut comprendre une pièce annulaire pourvue d’au moins un orifice de circulation d’huile 13, de sorte à permettre une circulation de l’huile dans la première enceinte 10 à travers l’au moins un orifice de circulation d’huile 13.
L’au moins un orifice de circulation d’huile 13 de la première enceinte 10 permet la circulation de l’huile injectée au niveau de l’orifice d’alimentation 11 et de l’orifice d’alimentation supplémentaire 62 dans toute la première enceinte 10.
Dans un exemple de réalisation, le système de lubrification est implémenté au niveau d’une turbine 7, 8 de la turbomachine 1. La turbine 7, 8 comprend ainsi un système de lubrification tel que décrit ci-dessus.
L’axe de turbomachine L est aussi l’axe de rotation du rotor de la turbine 7, 8 et correspond à l’axe longitudinal X du système de lubrification. La turbine peut comprendre plusieurs étages, chaque étage comprenant un distributeur 82 et une roue mobile 81, ainsi qu’illustré à titre d’exemple non limitatif en . Le rotor de la turbine 7, 8 correspond à la roue mobile 81.
Chaque distributeur 82 comprend une pluralité d’aubes fixes, c’est-à-dire fixées au stator ou carter de la turbomachine, lesdites aubes fixes du distributeur 82 étant circonférentiellement réparties autour de l’axe de turbomachine L. Chaque roue mobile 81 comprend un disque de turbine 7, 8 et une pluralité d’aubes circonférentiellement réparties autour de l’axe de turbomachine L.
Par exemple, le système de lubrification peut être implémenté au niveau d’une turbine basse pression 8 de la turbomachine 1.
Alors, le carter fixe 83 du système de lubrification correspond au carter d’échappement (en anglais « TRF », pour Turbine Rear Frame) de la turbine basse pression 8, et le rotor du système de lubrification correspond au rotor de turbine basse pression 8, qui comprend une roue mobile 81 d’aubes de rotor solidaires d’un disque de rotor de la turbine basse pression 8. Le rotor 81 est adapté pour être monté solidaire en rotation de l’arbre basse pression de la turbomachine 1 autour de l’axe de turbomachine L. Par exemple, le rotor 81 peut être rapporté et fixé sur un tourillon basse pression 101, le tourillon basse pression 101 étant assemblé sur l’arbre basse pression de la turbomachine 1, par exemple par le biais de cannelures, afin d’entraîner en rotation l’arbre basse pression.
Le moyeu interne 84 et la virole externe 85 du système de lubrification correspondent respectivement au moyeu interne et à la virole externe du carter d’échappement 83 de la turbine basse pression 8, qui sont adaptés pour délimiter ensemble la partie de la veine d’écoulement primaire Vp qui s’étend au niveau de la turbine basse pression 8.
Le palier d’arbre de turbomachine 15 est monté entre le tourillon basse pression 101 solidaire en rotation de l’arbre basse pression, et le carter d’échappement 83, et guide une rotation du rotor par rapport au carter d’échappement 83. La piste interne 151 du palier d’arbre de turbomachine 15 est solidaire en rotation du tourillon basse pression 101, et la piste externe 152 du palier d’arbre de turbomachine 15 est solidaire en rotation du carter d’échappement 83. Le palier d’arbre de turbomachine 15 est situé dans la première enceinte 10. La première enceinte 10 entoure l’arbre basse pression au niveau de la turbine basse pression 8.
Le moyeu interne 84 du carter d’échappement 83 peut comprendre une portion tronconique 96 formant support du palier d’arbre de turbomachine 15. Le palier d’arbre de turbomachine 15 est alors disposé entre le tourillon de l'arbre basse pression et une prolongation longitudinale 97 de la portion tronconique 96 du carter d’échappement 83. Au moins un orifice de circulation d’huile 13 de la première enceinte 10 peut être formé dans la portion tronconique 96 du moyeu interne 84 du carter d’échappement 83.