INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un mode de réalisation prévoit un circuit convertisseur d'une première tension alternative (VAC) en une deuxième tension comprenant : - un premier thyristor ; - un premier circuit de commande du premier thyristor ; - un circuit correcteur de facteur de puissance comprenant une bobine ; et - un premier circuit adapté à convertir une troisième tension en une quatrième tension continue, dans lequel la troisième tension correspond à la différence de potentiel entre le potentiel d'un premier noeud relié à un noeud de sortie de la bobine, et un potentiel de référence ; et la quatrième tension continue est configurée pour alimenter le premier circuit de commande du premier thyristor, et est référencée par rapport au même potentiel de référence que la troisième tension.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit comprend : - un deuxième noeud recevant la troisième tension ; - un troisième noeud fournissant la quatrième tension ; et - un quatrième noeud recevant le potentiel de référence.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit comprend : - un premier transistor bipolaire dont le collecteur est relié au deuxième noeud, et l'émetteur est relié au troisième noeud ; - une première diode Zener dont l'anode est reliée au troisième noeud t la cathode est reliée à la base du premier transistor ; - une deuxième diode Zener dont l'anode est reliée au quatrième noeud et la cathode est reliée à la base du premier transistor ; et - un premier condensateur reliant troisième noeud au le quatrième noeud.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit comprend : - un deuxième condensateur dont une première électrode est reliée au deuxième noeud ; - une troisième diode Zener dont l'anode est reliée au quatrième noeud et la cathode est reliée à une deuxième électrode du deuxième condensateur ; - une première diode dont l'anode est reliée à l'anode de la diode Zener et la cathode est reliée au troisième noeud ; et - un troisième condensateur reliant le troisième noeud et le quatrième noeud.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit comprend, en outre un circuit de précharge comprenant une deuxième diode dont la cathode est reliée au troisième noeud et dont l'anode est reliée à un cinquième noeud recevant une tension d'alimentation du circuit convertisseur.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit comprend : - une quatrième diode Zener dont l'anode est reliée au deuxième noeud ; - un quatrième condensateur dont une première électrode est reliée à la cathode de la quatrième diode Zener ; - une cinquième diode Zener dont l'anode est reliée au quatrième noeud et dont la cathode est reliée à une deuxième électrode du quatrième condensateur ; - une troisième diode dont l'anode est reliée à la cathode de la cinquième diode Zener et dont la cathode est reliée au troisième noeud ; - un cinquième condensateur reliant le troisième noeud et le quatrième noeud ; - une sixième diode dont l'anode est reliée à la cathode de la quatrième diode Zener et dont la cathode est reliée à un quatrième noeud ; et - un sixième condensateur reliant le quatrième noeud et le deuxième noeud.
Selon un mode de réalisation, le premier circuit est adapté à fournir, en outre, une cinquième tension continue configurée pour alimenter un deuxième circuit de commande d'un deuxième transistor de type NMOS faisant partie du circuit correcteur de facteur de puissance.
Selon un mode de réalisation, le premier noeud est le noeud de sortie de la bobine.
Selon un mode de réalisation, le premier noeud est relié au noeud de sortie de la bobine par l'intermédiaire d'au moins un transistor de type NMOS.
Selon un mode de réalisation, le premier noeud est relié au noeud de sortie de la bobine par l'intermédiaire d'une diode.
Selon un mode de réalisation, le premier noeud est relié au noeud de sortie de la bobine par l'intermédiaire d'au moins deux transistors de type NMOS.
Cela signifie que les granulats et/ou les agrégats d’enrobé ne sont pas chauffés dans le four à micro-ondes par lot séparés successifs. En d’autres termes, une première quantité de granulats et/ou d’agrégats d’enrobé n’est pas introduite et chauffée dans le four à micro-ondes pour produire les granulats et/ou agrégats d’enrobés chauffés, puis entièrement extraite du four avant l’introduction d’une deuxième quantité de granulats et/ou d’agrégats d’enrobé, comme cela serait le cas dans un procédé discontinu.
Après un régime transitoire correspondant à l’initiation du procédé, les granulats et/ou agrégats d’enrobé sont introduits dans le four, chauffés et extraits hors du four en continu.
En pratique, il est alors possible de réaliser l’étape c) d’extraction sur une plage de temps de durée supérieure à 4 heures sans interruption du débit de granulats et/ou agrégats d’enrobé chauffés supérieure à 1 minute .
Ainsi, les granulats et/ou agrégats d’enrobé chauffés produits peuvent par exemple être extraits soit sans interruption sur une plage de temps supérieure à 4 heures, soit sur des intervalles de temps rapprochés, séparés par exemple de 0 à 1 minute, par exemple par 5, 10, 20, 30, 40 ou 50 secondes, sur cette plage de temps.
De préférence, lors de la mise en œuvre d’une telle méthode en continu, les étapes a), b) et c) peuvent être réalisées de manière simultanée. Cela est par exemple le cas lorsque le système d’alimentation du four à micro-ondes 2 utilisé comprend une vanne de type vanne écluse métallique permettant de réguler le débit de granulats et/ou d’agrégats d’enrobé introduite dans le four, comme cela est décrit ultérieurement. L’alimentation du four en granulats et/ou agrégats d’enrobé et l’extraction introduit de granulats et/ou d’agrégats d’enrobé chauffés du four peuvent être alors réalisées en continu, sans interruption, sur ladite plage de temps.
En variante, on réalise les étapes a) et/ou c) à intervalles de temps. Cela est par exemple le cas lorsque le système d’alimentation du four à micro-ondes comporte un sas d’entrée pouvant être réalisé par deux vannes guillotines consécutives. L’alimentation est alors réalisée par saccade. De manière similaire, l’extraction des granulats et/ou agrégats d’enrobé chauffés peut être réalisée par saccade.
Afin d’assurer ce fonctionnement en continu, les granulats et/ou les agrégats d’enrobé sont acheminés de l’une des extrémités longitudinales du corps de chauffe 4 à l’autre pendant son chauffage.
A l’étape b), on fait avancer les granulats et/ou les agrégats d’enrobé contenus dans le corps de chauffe selon une direction parallèle à l’axe longitudinal X-X du corps de chauffe 4, de la première extrémité longitudinale vers la deuxième extrémité longitudinale. Cette avance des matériaux contenus dans le corps de chauffe autorise la mise en œuvre continue de la méthode selon l’invention.
De préférence, on fait avancer ces matériaux sans arrêt pendant toute la durée de mise en œuvre de la méthode. Le four présente à cet effet des moyens d’amenée autorisant le transport des granulats et/ou des agrégats d’enrobé de la première vers la deuxième extrémité longitudinale du corps de chauffe du four à micro-ondes.
Selon un premier exemple de réalisation du four à micro-ondes, dont un exemple détaillé sera décrit plus loin, le corps de chauffe 4 est cylindrique rotatif et est mis en rotation autour de son axe longitudinal incliné afin de faire avancer le matériau contenu dans le four depuis l’extrémité longitudinale du corps de chauffe à laquelle le système d’alimentation introduit les granulats et/ou agrégats d’enrobé vers l’extrémité longitudinale du corps de chauffe à laquelle le système d’évacuation extrait les granulats et/ou agrégats d’enrobé chauffés .
Ainsi, au cours de l’étape b), on met en rotation ledit corps de chauffe 4 autour de son axe longitudinal X-X, et on incline l’axe longitudinal X-X du corps de chauffe 4 par rapport à l’horizontale de façon à réguler la vitesse d’avance des granulats et/ou des agrégats d’enrobé dans le corps de chauffe
Les moyens d’amenée comprennent donc un dispositif de mise en rotation du corps de chauffe et un support incliné pour ce corps de chauffe.
Selon un deuxième exemple de réalisation du four à micro-ondes, lesdits moyens d’amenée comportent un convoyeur à bande logé au moins partiellement dans le corps de chauffe.
Au cours de l’étape b), on actionne le convoyeur à bande pour faire avancer les granulats et/ou les agrégats d’enrobé contenus dans le corps de chauffe. Le convoyeur à bande s’étend par exemple au moins de la première à la deuxième extrémité longitudinale du corps de chauffe, selon une direction parallèle à l’axe longitudinal X-X du corps de chauffe 4. Il autorise le déplacement des matériaux contenus dans le corps de chauffe selon cette direction parallèle à l’axe longitudinal X-X du corps de chauffe 4.
Dans ce deuxième exemple de réalisation, l’axe longitudinal du corps de chauffe peut être horizontal pendant la mise en œuvre du procédé. Le corps de chauffe est en outre fixe.
Ces moyens de réglage permettent de fixer la position de la pièce support et de l’aimant, de sorte à ce que la face avant de la pièce support ou l’aimant ne soit pas en saillie par rapport au bord du châssis.
Le montant étant une pièce profilée comportant un bord latéral, la face avant de la pièce support est ainsi avantageusement rasante avec ce bord latéral, dans l’état déployé de la pièce support.
Le montant étant une pièce profilée comportant un bord latéral, l’aimant comprenant une face frontale, la face frontale de l’aimant est avantageusement rasante avec le bord latéral du montant, dans l’état rétracté de la pièce support.
Les châssis de deux panneaux peuvent ainsi être assemblés avec leurs montants en contact, sans lumière ni jour entre les deux montants contigus.
Dans certaines mises en œuvre, les deux montants du châssis comportent chacun au moins deux pièces supports, un seul des deux montants étant pourvu d’un aimant sur chaque pièce support. Un bord latéral du panneau est ainsi pourvu de moyens magnétiques actifs, comportant un aimant, par exemple le bord latéral situé à droite du panneau, tandis que l’autre bord latéral du panneau est pourvu de moyens magnétiques passifs, et ne comporte pas d’aimant. Ces dispositions rendent l’assemblage des panneaux très intuitif.
Avantageusement, la pièce support comprend deux parois latérales, chacune des deux parois latérales étant pourvue d’au moins une lumière oblongue de passage d’un moyen de vissage sur le montant du châssis. La pièce support est en particulier en forme de U, les deux parois latérales étant perpendiculaires à une paroi frontale portant la face avant. Ces dispositions permettent un assemblage de deux panneaux pour former un angle à 90°, un tel assemblage étant intéressant pour former des espaces de confidentialité, tel qu’une cabine d’essayage.
Avantageusement, chacune des deux parois latérales de la pièce support est pourvue de deux lumières oblongues de passage de moyens de vissage sur le montant du châssis.
Avantageusement, le panneau comprend une enveloppe masquant au moins en partie le châssis à la vue. L’enveloppe est réalisée sous la forme d’une bande annulaire ou d’un sac, par exemple en matériau polymère ou en textile.
Dans une mise en œuvre particulière, l’enveloppe est réalisée en matériau textile, par exemple de type polyester et élasthanne.
D’autres objets et avantages de l’invention apparaîtront à la lumière de la description de modes de réalisation, faite ci-après en référence aux dessins annexés dans lesquels :
est une vue en perspective d’un panneau de type paravent, selon un mode de réalisation, l’enveloppe du panneau n’étant pas représentée, afin de montrer la structure du châssis de panneau; est une vue en perspective d’un angle inférieur du châssis de panneau représenté en ; est une vue en perspective éclatée de l’assemblage d’un aimant sur une pièce support, la pièce support étant elle-même fixée sur un montant d’un châssis tel que représenté en figures 1 et 2.
Sur la est représenté un châssis 1 de panneau de type paravent, selon un mode de réalisation, le châssis 1 étant représenté en perspective.
Dans le mode de réalisation représenté, le châssis 1 comprend deux montants 2 et trois traverses 3, et forme un cadre rectangulaire, le châssis 1 étant pourvu de deux pieds 4 supports.
Dans d’autres modes de réalisation, non représentés, le châssis comprend une seule traverse, par exemple en partie supérieure, le châssis présentant une forme en U ou en H, lorsque vu de face.
Dans d’autres modes de réalisation, non représentés, le châssis comporte deux traverses, par exemple en partie supérieure et inférieure, ou plus de trois traverses. Le nombre de traverses dépend notamment de la hauteur du panneau. A titre indicatif, les montants 2 présentent une longueur de l’ordre de 2100 mm, et les traverses 3 présentent une longueur de l’ordre de 1000 mm.
Dans d’autres modes de réalisation, non représentés, le châssis comprend plus de deux montants, le châssis se présentant, lorsque vu de face, sous la forme d’un treillis. Le nombre de montants dépend notamment de la largeur du panneau.
Dans un mode de réalisation de l’invention, pour réduire l’impact du bruit pendant la phase d’inférence, on peut préalablement calculer le spectre moyen des données réelles 240 et l’utiliser comme donnée d’entrée, représentative de l’échantillon.
Dans un mode de réalisation de l’invention, les sorties primaires 251 sont composées par les concentrations des espèces chimiques analysées. Les sorties secondaires 252 du modèle contiennent les intensités de raies (ou bandes moléculaires) d’émission (ou d’absorption) associées aux mêmes espèces chimiques dans le cas de données spectrales, ou par l’intensité mesurée dans une bande spectrale dans le cas de données multi- ou hyperspectrales. Dans le cadre des modèles univariés, les intensités des raies ou bandes spectrales sont utilisées pour la prédiction de la concentration. Ainsi, le choix d'inclure ces deux éléments dans les sorties secondaires du modèle permet d’obtenir des prédictions secondaires correspondant à des quantités physiques connexes aux concentrations d’espèces chimiques.
Dans un mode de réalisation de l’invention, la méthode d’analyse quantitative comporte une étape de calcul d’un indicateur de fiabilité des sorties primaires du modèle à partir des sorties secondaires du modèle. Par exemple, l’indicateur de fiabilité correspond à une mesure de l’écart entre l’intensité prédite en sortie du modèle et l’intensité réelle directement mesurée sur les données d’entrée 240. Par exemple on peut calculer la valeur de Student de l’écart entre les deux valeurs, à l’aide de la formule , où est l’intensité moyenne 252 de l’échantillon prédite par le modèle 231, est l’intensité moyenne réelle mesurée sur les données d’entrée 240 et est l’écart type de la différence (c’est-à-dire, la racine carrée de la somme quadratique des écarts entre les intensités prédites et réelles). On peut enfin choisir le niveau de confiance comme c’est l’usage pour des analyses statistiques (par exemple, 95% ou 99%) pour déterminer un seuil , en fonction du nombre de réalisations pour chaque échantillon (les degrés de liberté). Si la prédiction conduit à une valeur , on en déduit que la prédiction de la concentration 251 est biaisée, ce qui permet de rejeter cette prédiction sur la base d’une interprétation en termes de probabilité (c'est-à-dire que nous rejetons l'hypothèse que la différence entre la prédiction et la valeur réelle est uniquement due à des fluctuations statistiques). Si la prédiction conduit à une valeur , les éléments à disposition ne permettent pas de rejeter la prédiction 251, donc la prédiction de la concentration, liée à la prédiction de l’intensité, peut être acceptée avec un niveau de confiance quantifiable par .
Comme alternative, on peut utiliser un simple seuil sur l'erreur relative entre la valeur vraie de l'intensité et sa valeur prédite : les valeurs inférieures à la valeur choisie ne peuvent pas être rejetées, car leur distance à la valeur vraie est principalement due aux fluctuations statistiques. Cet estimateur est indépendant de l'écart-type de l'intensité d'émission et peut être utilisé comme un premier test statistique, directement appliqué sur les valeurs de l'intensité : si la prédiction ne passe pas ce test, alors nous pouvons la rejeter sans risque, car l'erreur est trop importante. Le test (Student) peut alors être utilisé comme un raffinement de la procédure, car il dépend également de la variance des données.
L’invention propose ainsi une méthode basée sur un algorithme d’apprentissage automatique multisorties qui permet l’utilisation des informations explicitement contenues dans les données expérimentales (les intensités des raies d’émission du spectre), donc vérifiables (par mesure directe sur le spectre), pour obtenir une interprétation des prédictions des concentrations en termes de probabilité. L’invention propose ainsi une méthode pour caractériser de façon quantitative la confiance de ces prédictions en utilisant l’erreur sur les sorties secondaires. En particulier, ces prédictions doivent impérativement avoir des éléments communs avec des éléments vérifiables dans les données réelles 240 pour permettre la comparaison. Le rejet (ou le non-rejet) des résultats peut ensuite être fait en utilisant des tests statistiques.
Dans un mode de réalisation de l’invention, comme la caractérisation de la confiance des prédictions est quantitative, les prédictions secondaires ou le résultat des tests statistiques peuvent être couplés à un algorithme de classification pour la détermination d’anomalies dans les échantillons analysés. C’est-à-dire, l’écart entre les valeurs prédites et les valeurs réelles des sorties secondaires peut être utilisé comme donnée d’entrée d’un algorithme de classification entraîné pour reconnaitre des valeurs normales et des anomalies de fabrication, de composition ou de mesure. Dans un autre mode de réalisation, on peut directement utiliser un seuil arbitraire sur les valeurs t ou les erreurs relatives calculées à partir des prédictions pour déterminer la présence d’une anomalie.
Dans un mode de réalisation de l’invention, le modèle de prédiction 231 peut être, par exemple, un modèle multilinéaire (comme le modèle PLS2 décrit dans la référence [13]), ou un arbre de décision (ou ses variantes d’apprentissage d’ensemble comme des forêts aléatoires ou « gradient boosting »), ou un modèle de type « support vector machine ». Le point fondamental du modèle est la possibilité d’utiliser une représentation commune des données d’entrée pour obtenir des prédictions multisorties en même temps, c’est-à-dire, une approximation de la composition de la fonction , où et , est la dimension des spectres, est la dimension de la représentation commune et est le nombre des prédictions en sortie du modèle, tel que , en utilisant le même ensemble de paramètres pour la définition du modèle. De cette façon, le modèle calcule d'abord une nouvelle représentation des données d'entrée (les spectres), qui peut ensuite être utilisée pour générer les prédictions.
De manière générale, pour entraîner le modèle 231, la définition d’une fonction d’apprentissage (ou fonction de perte) pour la sortie du modèle est nécessaire ( et représentent les valeurs réelles et prédites de la sortie ) : cela permet de définir l’objectif de l’entraînement et de mesurer l’écart entre les valeurs prédites et les valeurs réelles (dans le cadre de l’apprentissage supervisé, les valeurs réelles sont connues pendant l’apprentissage). Il existe ainsi des fonctions de perte typiquement dédiées à l’apprentissage de la régression, contrairement à des fonctions de perte typiquement utilisées pour des tâches de classification. Dans différentes réalisations de l’invention, on peut utiliser une fonction d’erreur quadratique moyenne ou d’erreur absolue moyenne. Dans une autre réalisation de l’invention, ces fonctions peuvent être combinées dans une fonction dite « Huber loss » telle que décrite dans la référence [14], définie par :
où fait partie des hyperparamètres à optimiser lors du cycle d’optimisation 232 du modèle et est la fonction de Heaviside qui prend la valeur 1 pour tous les réels strictement positifs et la valeur 0 pour les réels strictement négatifs Cette fonction permet de prendre en compte directement les problèmes liés aux valeurs aberrantes présentes dans les jeux de données.
Une fois la fonction de perte choisie pour la sortie du modèle, la fonction de perte globale du modèle est définie comme combinaison linéaire des fonctions de perte spécifiques à chaque sortie : , où est le nombre de sorties du modèle, est l’ensemble des valeurs réelles spécifiques à chaque sortie, est l’ensemble des prédictions des sorties du modèle, et est l’ensemble des coefficients de la combinaison linéaire des fonctions de perte. Les coefficients représentent des hyperparamètres du modèle 231.
Dans un autre mode de réalisation de l’invention, le modèle 231 est implémenté au moyen d’un ou plusieurs réseaux de neurones. Un exemple d’architecture du modèle 231 est représenté à la .
Dans un mode de réalisation, les réseaux de neurones constituant le modèle 231 sont des réseaux de neurones convolutifs. Un réseau de neurones convolutifs est implémenté via un ensemble de convolutions par des vecteurs qui s’étendent en direction des canaux de longueur d’onde des spectres. Les données d’entrée sont balayées à l’aide de plusieurs filtres de convolution afin d’obtenir à la fois les prédictions principales 251 et les prédictions secondaires 252 à partir d’un modèle multisorties.
Ces réseaux de neurones peuvent être profonds, avec plusieurs couches cachées, connecter des opérations de convolution et d’activation, avec leurs poids entraînables. L’apport de ce type d’algorithmes est l’utilisation directe de l’information contenue dans les spectres : en utilisant une opération de convolution, on peut garder les relations entre canaux de longueur d’onde voisins et utiliser les informations physiques contenues dans les profils des raies spectrales (ou des bandes spectrales) telles que l’intensité d’émission ou d’absorption et la largeur du profil. De manière plus générale, d'autres types d'architectures de réseaux de neurones, tels que les réseaux de neurones entièrement connectés (basés sur des perceptrons multicouches tels que décrits dans [16]) ou de graphes tels que décrits dans [17], peuvent également être utilisés : une condition suffisante de l'invention est la capacité de former des architectures à sorties multiples, sans restrictions spécifiques sur le type de réseau de neurones.
Sur l’exemple de la , on a représenté un réseau multitâches (tel que décrit dans la référence [20]). La différence entre un réseau multitâches et un réseau multisorties est liée au traitement des représentations des données dans les couches cachées : un réseau multisorties utilise une représentation commune sans transformations ultérieures, mais un réseau multitâches permet d’utiliser une représentation commune et ensuite d’utiliser des ramifications spécialisées dans des tâches spécifiques. En ce sens, un réseau multitâches est un réseau multisorties, mais l’inverse n’est pas vrai. L’utilisation d’une architecture multitâches permet de résoudre beaucoup de problèmes liés au surapprentissage des données d’apprentissage et de limiter l’impact des valeurs aberrantes dans les prédictions (tel qu’évoqué par exemple dans la référence [18]).
Les algorithmes utilisés peuvent être basés sur des réseaux de neurones convolutifs profonds multitâches. Cela donne aux modèles la capacité d’analyser directement les spectres, en formulant une nouvelle représentation commune des données, et de prédire avec une grande précision soit les concentrations des espèces d’intérêt soit, par exemple l’intensité des émissions spectrales associées aux espèces. Ces prédictions peuvent ensuite être interprétées par des modèles de probabilité en étudiant l’écart entre les valeurs prédites et les valeurs réelles.