INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Au cours de cette étape ET3, comme l’illustre la , on réalise au moins sur le bossage 46 une surface 50 sensiblement perpendiculaire à une direction radiale R par rapport à un axe X principal du carter 34, et au moins un orifice 52 dans cette surface 50, orienté suivant la direction radiale R.
Le bossage 46 ainsi usiné permet de former un interface de fixation d’un équipement ou d’un support de suspension dudit carter, tel qu’un capteur de pression ou de vitesse, ou encore un support de suspension du carter 34 à un treillis de bielles reliées à un pylône supportant la turbomachine. L’équipement ou le support de suspension peuvent ainsi prendre appui sur la surface 50 et être verrouillés contre la surface 50 par l’intermédiaire d’un système de verrouillage coopérant avec l’orifice 52, tel qu’un système vis-écrou ou une bride.
L’invention permet donc d’obtenir un carter annulaire 34 muni de bossages 46 avec un coût réduit.
PROCEDE DE FABRICATION D’UN CARTER ANNULAIRE DE TURBOMACHINE Domaine technique de l'invention L’invention concerne un procédé de fabrication d’un carter annulaire de turbomachine, notamment un carter annulaire formant une virole extérieure d’un carter intermédiaire de turbomachine, ce carter annulaire comportant un organe de suspension destiné à permettre l’attache de la turbomachine à un pylône d’un aéronef équipé de cette turbomachine.
Une telle réalisation peut trouver une application notamment bureautique par exemple pour ouvrir l’accès à un ordinateur.
Dans d’autres modes de réalisation, les données d’images peuvent comporter un plan d’image d’une partie d’une pièce (par exemple un mur avec des objets suspendus) ou d’un élément du mobilier de la pièce.
Dans une réalisation complémentaire ou alternative à la présentation de différents objets dans une même image, les données d’image peuvent comporter une succession d’images comportant chacune au moins un objet distinct d’une image à une image suivante dans la succession précitée. Dans une telle réalisation, le code d’accès peut alors comprendre les différents types d’objets à détecter dans les images successives.
Par exemple, le code d’accès peut comprendre les types d’objets à détecter dans un ordre correspondant aux images successives.
Ainsi, il est possible de présenter successivement différents types d’objets à une caméra qui acquière une séquence d’images, et le code d’accès peut consister à reconnaitre ces différents types d’objets présentés ensuite dans le même ordre que cette séquence.
Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif informatique comportant un circuit de traitement configuré pour mettre en œuvre une reconnaissance informatique d’au moins un type d’objet dans des données d’image, pour la réalisation du procédé tel que défini dans les présentes.
Ce dispositif informatique peut comporter une interface de communication pour obtenir les données d’image et émettre une donnée de validation du code d’accès. Dans une telle réalisation, ce dispositif peut prendre par exemple la forme d’un serveur recevant les données d’image acquises par la caméra d’un dispositif distant.
Alternativement, le dispositif informatique peut comporter une caméra reliée au circuit de traitement pour obtenir ces données d’image (et par exemple exécuter en local l’enregistrement et la vérification ultérieure du code d’accès). Dans une telle réalisation, le dispositif informatique peut être un terminal de type smartphone, ordinateur, tablette ou autre.
La caméra précitée peut être montée dans le dispositif pour être orientée vers le bas (pour acquérir par exemple une image d’un plan de bureau), en vue de la mise en œuvre du procédé dans une application bureautique telle que présentée ci-avant. Une telle réalisation présente en outre l’avantage de rechercher les types d’objets sur un fond neutre tel qu’un plan de bureau, en utilisant ainsi une caméra zénithale, par exemple, visant ce fond neutre.
Fig. 1 montre un exemple de code d’accès visuel à reconnaitre dans un même plan d’image.
Fig. 2 montre un exemple de plan d’image ne correspondant pas au code visuel de la et conduisant à un échec d’accès au service requis.
Fig. 3 montre un autre exemple de code d’accès visuel, constitué d’une séquence d’images dans lesquelles chaque type d’objet est successivement à reconnaitre.
Fig. 4 montre un exemple de séquence d’images ne correspondant pas au code visuel de la et conduisant à un échec d’accès au service requis, car certains des types d’objets ne correspondent pas au code.
Fig. 5 montre un exemple de séquence d’images ne correspondant pas au code visuel de la et conduisant à un échec d’accès au service requis, car l’ordre d’apparition de certains des types d’objets ne correspond pas à la séquence du code visuel.
Exemple 2 Les compositions C selon l’invention et C’ comparative suivantes ont été préparées à partir des ingrédients indiqués dans les tableaux ci-dessous (g% MA):
Composition C C’ CITRIC ACID 2 - GLYCINE 1 - BEHENTRIMONIUM CHLORIDE 3 3 HYDROXYPROPYL GUAR 0,15 0,15 AMINOPROPYL DIMETHICONE 0,4 0,4 BIS(C13-15 ALKOXY) PG-AMODIMETHICONE 0,3 0,3 PEG-150/DECYL ALCOHOL/SMDI COPOLYMER 0,15 0,15 BUTYROSPERMUM PARKII (SHEA) BUTTER 0,5 0,5 CETEARYL ALCOHOL 7 7 CETYL ESTERS 1,5 1,5 ISODODECANE 0,4 0,4 ISOPROPYL ALCOHOL 0,7 0,7 GLYCERIN 1 1 POLYQUATERNIUM-37 0,1 0,1 PROPYLENE GLYCOL 0,2 0,2 STEARETH-100 0,25 0,25 Conservateurs Qs Qs Eau Qsp 100% Qsp 100%
La composition C se présente sous la forme d’une crème et peut avantageusement être utilisée en mode rincé après ou avant un shampooing. Cette composition peut être utilisée pour le démêlage des cheveux, avec apport de soin et de force (apport de corps et effet de masse). La composition présente également des propriétés de renforcement des cheveux.
Fig. 6 montre un exemple de réalisation d’un dispositif pour la mise en œuvre du procédé défini ci-avant.
Fig. 7 montre un exemple d’étapes d’un procédé du type défini ci-avant.
Il est maintenant fait référence à la illustrant un mode de réalisation selon lequel un dispositif informatique, équipé d’une caméra et d’un circuit de traitement, implémente une reconnaissance informatique (par exemple par intelligence artificielle), d’au moins : - des types d’objets présents dans le champ de la caméra (une banane, un livre, un stylo, un smartphone, dans l’exemple illustré sur la ), et - une disposition de ces objets dans l’image (la banane en haut à droite, le livre en haut à gauche, etc.).
Le choix de ces différents types d’objets et leur disposition sont préalablement décidés par l’utilisateur comme « code d’accès ». Ce code d’accès consistant en ces types d’objets prédéfinis et disposés de façon spécifique dans une image courante doit être reconnu ensuite par le dispositif pour donner à l’utilisateur un accès à un service requis. Ainsi, dans l'exemple illustré sur la , le circuit de traitement CT du dispositif DIS doit reconnaître par exemple dans l’image acquise par la caméra CAM : - une banane dans une portion d'image en haut à droite, - un livre ou des feuilles de papier imprimées dans une portion d'image en haut à gauche, - un smartphone dans une portion d'image en bas à gauche, - un stylo dans une portion d'image centrale en bas.
La caméra CAM peut être fixée par exemple à un écran d’ordinateur pour acquérir dans son champ les images d’un plan de bureau sur lequel sont disposés ces différents objets. La position de la caméra est de préférence fixe entre la phase préalable d’enregistrement du code d’accès choisi par l’utilisateur, et la phase ultérieure de reconnaissance de types d’objets disposés par l’utilisateur pour valider le code d’accès. Ainsi, le champ de la caméra est sensiblement le même entre ces deux phases. Par exemple, cette position de la caméra peut être en butée contre l’écran pour acquérir les images vers le bas comme illustré sur la . En variante, la caméra peut acquérir un champ large et la disposition des objets peut être reconnue par les dispositions relatives des objets les uns par rapport aux autres (par exemple la banane à droite du livre et au-dessus du stylo).
Dans la phase préalable d’enregistrement du code d’accès, dans le cas d’une utilisation d’une l’intelligence artificielle, cette dernière peut reconnaitre dans une image acquise par la caméra, selon le choix de types d’objets et de leurs dispositions (positions et éventuellement orientations) par l’utilisateur : - un type d’objet tel qu’une banane dans une portion d'image en haut à droite, - un type d’objet tel qu’un livre (ou des feuilles de papier imprimées) dans une portion d'image en haut à gauche, - un type d’objet tel qu’un smartphone dans une portion d'image en bas à gauche, - un type d’objet tel qu’un stylo dans une portion d'image centrale en bas.
Le circuit de traitement CT enregistre ces informations de types d’objets et leurs dispositions relatives (ou absolues telles que « banane dans un quart droit en haut d’image », « livre dans un quart gauche en haut d’image », etc.), en tant que code d’accès à devoir reconnaitre dans une utilisation future.
Ici, le dispositif reconnait en particulier un ou plusieurs « types » d’objets et non pas ces objets en tant que tels. Par exemple, un objet comme une banane est unique. L’usage ici d’une recherche informatique (par reconnaissance de formes ou par la mise en œuvre d’une intelligence artificielle) consiste alors en la reconnaissance simple d’une banane quelconque, par rapport à une pomme ou un autre type d’objet.
Par exemple, une intelligence artificielle classique peut être programmée pour apprendre à reconnaitre différents types d’objets (smartphones, tasses de café ou thé, stylos, livres ou feuilles imprimées, fruits divers (de type banane, pomme, et/ou autres)). Ensuite après cette phase d’apprentissage, l’intelligence artificielle peut reconnaitre dans l’image composée par l’utilisateur ces différents types d’objets dans une image acquise par la caméra. En effet, au cours de la phase préalable d’enregistrement du code accès, le circuit de traitement peut stocker ces données d’information (types d’objets reconnus et positions) en tant que code d’accès à reconnaitre ultérieurement pendant une phase de vérification de validation du code d’accès décrite maintenant en référence à la . Le code d’accès peut comprendre, outre les dispositions dans chaque secteur d’image où chaque type d’objet est à reconnaitre, une orientation angulaire dans la disposition d’au moins un de ces objets (par exemple l’orientation de la banane, ou du stylo, ou des lignes d’impression des feuilles de papier, ou autres). Par exemple, le stylo en bas au milieu de la peut devoir être reconnu en tant que type d’objet tel qu’un stylo, dans un secteur en bas au milieu de l’image, et dans une orientation angulaire particulière, par exemple à l’horizontale ou à la verticale par rapport au plan de l’image. Ces informations sont stockées en tant que données du code d’accès que constituent ces types d’objets et leur dispositions/orientations.
Sur la , si des types d’objets du code d’accès ne se retrouvent plus dans l’image acquise (par exemple ici le livre et le stylo) et/ou si les types d’objets du code d’accès et retrouvés par l’intelligence artificielle ne sont pas aux positions attendues, alors le code d’accès présenté au circuit de traitement n’est pas vérifié comme étant valide et il n’est pas donné accès au service requis par l’utilisateur.
Comme exposé ci-avant, l’usage de l’intelligence artificielle sert à reconnaitre des types d’objets et non pas ces objets en tant que tels. Néanmoins, le choix de l’utilisateur peut déjà être vaste parmi une pluralité de types distincts d’objets à reconnaitre. Ainsi, dans une réalisation particulière, la vérification de validité du code d’accès peut consister à reconnaitre simplement un seul type d’objet (choisi préalablement par l’utilisateur), dans une image, indépendamment par exemple de la disposition de cet objet dans l’image. Dans ce mode de réalisation, dans lequel un seul objet est utilisé, le circuit de traitement est configuré pour reconnaitre le type d’objet. Dans un autre mode de réalisation, le circuit peut être configuré pour reconnaitre le type d’objet et sa disposition dans une image (cette image pouvant être une image du bureau ou une image de toute autre partie d’une pièce).
En outre, il peut être prévu de présenter successivement plusieurs types d’objets à la caméra pour que le circuit de traitement enregistre ces différents types d’objets (dans l’ordre de leurs présentations successives à la caméra ou non). Ainsi, en référence aux figures 3 et 4, si, pendant la phase de vérification de validité du code d’accès, des objets de types différents sont présentés à la caméra, le code d’accès n’est pas validé.
En référence à la illustrant une réalisation particulière, si en outre l’ordre dans lequel les types d’objets sont présentés ne correspond pas à celui enregistré préalablement, le code d’accès n’est pas validé. Ainsi, dans cette réalisation de la , il est présenté séquentiellement plusieurs types d’objets différents à la caméra et le dispositif doit reconnaitre ensuite, pour vérifier la validité du code, ces types d’objets (la banane d’abord, puis le smartphone, puis le livre, puis le stylo) dans une séquence particulière correspondant à celle préalablement enregistrée. Dans cette réalisation, les objets dont les types sont à reconnaitre ne sont donc pas nécessairement dans une même image simultanément comme illustré sur la .
Ainsi, l’utilisation d’objets du quotidien, éventuellement localisés correctement dans l’espace (figures 1 et 2), et à disposition habituellement d’un utilisateur (sur son bureau typiquement) permet de faciliter la saisie d’un code d’accès par cet utilisateur et en même temps d’améliorer la sécurité de l’accès (sans se baser sur une suite de caractères comme mot de passe habituel). Ce code d’accès peut en effet être qualifié de « fort » dès lors qu’il utilise plusieurs concepts différents (différents types d’objets) alors qu’un mode de passe classique ne se réfère en général qu’à un seul concept (un seul mot ou une seule suite logique de mots, agrémentés éventuellement de chiffres et/ou caractères spéciaux), ou alors la suite de caractères qui correspond au mode de passe est aléatoire et donc très difficile à retenir pour un utilisateur.
L’utilisateur n’a alors besoin que de positionner, dans le champ de la caméra, différents objets. L’intelligence artificielle permet de reconnaitre les objets et en particulier d’identifier les types d’objets et éventuellement leurs positions dans l’image.
Le dispositif peut être utilisé avec un serveur distant, les informations (type d’objet et positions) étant remontées du circuit de traitement au serveur distant pour comparaison (au code d’accès de référence préalablement enregistré auprès du serveur). Le code d’accès de référence qui est stocké auprès du serveur peut être généré de différentes façons.
La représente un schéma des étapes successives du mode de réalisation du procédé décrit ci-dessus.
Par ailleurs, la représente un schéma de pièces en MgB 2 à imprimer (échelle en mm) et préformés obtenus expérimentalement avec des puissances de laser de 63-74 W, une défocalisation à -50 mm, une vitesse de balayage de 200 mm/s, un espacement de 175 μm, et une épaisseur de lit de poudre de 300 μm (correspondant à des doses de 40 J/cm²/passe J/cm²/passe à 45 J/cm²/passe).
Les inventeurs ont par ailleurs mis au point un mode de réalisation particulier du procédé mettant en œuvre un rayonnement laser avec une densité d’énergie cumulée importante à l’étape a) permettant d’obtenir une contreforme sous forme d’une poudre de MgB 2 dégradée et/ou décomposé de MgO. Autrement dit, la préforme et la contreforme se trouvent alors contiguës durant cette étape a). La pièce ainsi obtenue à l’issue de l’étape a), comprenant la préforme et la contreforme peuvent ensuite être soumise à l’étape b) pour obtenir la préforme en MgB 2 densifiée.
Ainsi, la présente invention concerne également un procédé tel que décrit précédemment, caractérisé en ce qu’il comprend : a) la production d’une préforme par mise en forme d’une poudre de particules de MgB 2 au moyen d’une technique de fabrication additive sur lit de poudre, dans un environnement avec de l’oxygène, comportant l’insolation de la poudre de MgB 2 avec un rayonnement laser, avec une dose d’énergie variant de 50 J/cm²/passe à 90 J/cm²/passe, de préférence variant de 60 J/cm²/passe à 80 J/cm²/passe, de manière à obtenir une contreforme à base d’une poudre de MgO et la préforme à base d’une poudre non insolée de MgB 2 contiguë à la poudre de MgO, et b) une étape de densification de la préforme, par frittage de la poudre non insolée de MgB 2 en étape a), dans un four de frittage sous atmosphère inerte, suivie d’une étape de dépoudrage de la poudre de MgO, jusqu’à obtention de la pièce de MgB 2 .
Selon une variante de ce mode de réalisation, l’étape de frittage est effectuée à une température variant de 700 °C à 1050 °C, en particulier variant de 750 °C à 1000 °C, de préférence variant de 800 °C à 950 °C.
A l’issue de l’étape b), le procédé peut également comprendre une étape postérieure de démoulage de la pièce de MgB 2 .
La pièce de MgB 2 peut être un supraconducteur, dont la température critique peut être comprise entre 35 K et 39 K.
Préformes ou pièces obtenues et leur utilisation Les inventeurs ont montré que le procédé selon la présente invention permet de réaliser des formes complexes. Typiquement, la taille des pièces ou motifs peut avantageusement être supérieure à 0,5 x 0,5 x 0,5 cm 3 pour obtenir une bonne tenue mécanique des préformés. Le procédé selon la présente invention peut ainsi être notamment adapté pour la fabrication d’objets massifs de dimensions multicentimétriques.
Les inventeurs ont par ailleurs démontré que le procédé selon la présente invention permet la fabrication de préformes, notamment densifiées à 35 %, avec une bonne tenue mécanique pour de grandes pièces, sans dégradation importante de la phase MgB 2 . L’étape successive de densification sous charge (SPS), notamment utilisant une poudre sacrificielle telle qu’une poudre de SiC, à des fins d’éviter une diffusion couplée à une réaction indésirable et à des fins de démoulage, permet d’accroître la densification des préformés en gardant la géométrie initiale du préformé. Du fait d’un retrait pouvant être important, notamment de 65 %, en particulier visible le long de l’axe d’application de la force, comme illustré dans l’exemple qui suit, il pourra être avantageux d’en tenir compte pour satisfaire les cotes finales des pièces.
Par ailleurs, comme le montre la , les inventeurs ont pu montrer que des échantillons présentaient la phase MgB 2 et que ces derniers étaient supraconducteurs avec une température critique analogue à celle d’échantillons obtenus par la voie conventionnelle (38 K).
Le procédé selon la présente invention permet l’obtention de formes complexes en 3D. Les préformes ou pièces obtenues par le procédé selon la présente invention peuvent notamment être utilisés pour tous types d’applications mettant en œuvre des supraconducteurs telles que des moteurs ou des alternateurs, en particulier dans le domaine de l’aéronautique, de l’éolien, des correcteurs de trajectoire de satellites, des systèmes de lévitation magnétique, des propulseurs, notamment pour dans le domaine de la magnétohydrodynamique ou pour des lanceurs, des boucliers et écrantages magnétiques (MAGLEV), des systèmes de stockage d’énergie (SMES), des aimants de courbure et des systèmes de confinement magnétique, par exemple pour des accélérateurs de particules, des réacteurs à fusion (ITER), des systèmes de propulsion maritime pour sous-marins et bateaux, des systèmes d’électricité haute puissance (shunts supraconducteurs), des systèmes de génération de champ magnétique (IRM) ou encore des lanceurs électromagnétiques (S3EL).
Par exemple, les pièces de MgB 2 peuvent être différentes de celles illustrées.
Exemples MATERIAUX ET METHODES Une poudre commerciale (Pavezyum) d’une pureté supérieure à 95 % et d’une taille d’aggloméras inférieure à 500 µm (particules de 1 µm à 50 µm) a été utilisée pour la fabrication des pièces supraconductrices.
La pureté de ladite poudre, ainsi que la distribution des phases dans les échantillons produits, ont été vérifiées à l’aide du diffractomètre Bruker D8 dans la configuration Bragg-Brentano (30 ≤ 2θ ≤ 65°, pas 0,01°) et un rayonnement de longueur d’onde CuKα (40 kV, 40 mA). Pendant l’acquisition, un filtre de nickel a été utilisé pour éliminer le rayonnement Kβ et réduire la fluorescence.
Le mélange de la poudre brute a été effectué pour la désagglomération de la poudre plusieurs jours avant le début de la mise en œuvre du procédé au moyen de l’appareillage Kakuhanter Planetary Centrifugal Mixer SK-300SII.
Différentes combinaisons de plages de surface S BET et de plages de grammage conviennent tant que le produit de ces deux paramètres additionné de 1 est situé dans la plage allant de 100 à 1700 cm 2 par cm 2 de lithium ou d’alliage de lithium. A titre d’exemple, on peut choisir une surface S BET allant de 10 5 à 10 6 cm 2 /g ou de 2x10 5 à 8x10 5 cm 2 /g ou de 3x10 5 à 5x10 5 cm 2 /g. On peut choisir un grammage allant de 10 -3 à 10 -2 g/cm 2 .
On a constaté que certaines électrodes selon l’invention étaient caractérisées par une valeur absolue de la composante imaginaire de leur impédance complexe mesurée à 4 kHz à 20°C comprise dans la plage allant de 1 à 12 ohm.cm 2 . La spectroscopie d’impédance électrochimique est une technique connue de l’homme du métier. Elle consiste à mesurer la réponse électrique d’un élément électrochimique lorsque celui-ci est soumis à un courant de forme sinusoïdale ou à une variation de tension sinusoïdale. On enregistre le spectre d’impédance de l’élément électrochimique en fonction de la fréquence du signal sinusoïdal appliqué. L’impédance complexe Z mesurée comporte une composante réelle Re(Z) et une composante imaginaire Im(Z) et s’exprime comme Z=Re(Z) + jIm(Z).
La représentation de Nyquist consiste à tracer dans le plan complexe, le vecteur dont les coordonnées cartésiennes sont respectivement la composante réelle Re(Z) et l’opposé de la composante imaginaire -Im(Z) de l’impédance Z. Cette représentation est une représentation paramétrique en fréquence, c’est-à-dire dans laquelle on fait varier la fréquence et pour chaque fréquence correspond un point repéré par ses coordonnées cartésiennes. Celles-ci sont Re(Z) pour l’axe des abscisses et -Im(Z) pour l’axe des ordonnées. On a les relations suivantes : Re(Z) = module(Z) × cos argument(Z) et Im(Z) = module(Z) × sin argument(Z).