INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le matériau adhésif couvre tout ou partie du bord latéral de la première partie ou tout, voire toute la première partie ou partie de la portion 16 de la deuxième partie 12. A titre d’exemple l’adhésif peut se présenter sous la forme d’un ruban obtenu par mélange d’élastomère de polyuréthane produit par une réaction spécifique entre prépolymères et vendu sous la marque 3 M GRIP TAPE® À Haute Adhérence Lavable. En variante l’adhésif est un matériau fabriqué à partir de l’huile de fèves de soja qui présente l’avantage d’être anti-microbien
L’invention propose également un système comprenant, d’une part, des premier et second éléments à clipper, et, d’autre part, au moins un équipement du type de celui présenté ci-avant, et sur lequel sont clippés les premier et second éléments.
- dans un premier mode de réalisation, son premier élément peut être une pièce d’absorption de choc, et son second élément peut être un câble ou un faisceau de câbles.
- dans un second mode de réalisation, son premier élément peut être un câble ou un faisceau de câbles, et son second élément peut être un autre câble ou un autre faisceau de câbles ;
- il peut constituer un véhicule, éventuellement de type automobile ;
- en présence de la dernière option, il peut comprendre au moins un pare-chocs comprenant l’équipement, qui constitue alors une armature de pare-chocs, et une peau de pare-chocs solidarisée fixement à cet équipement.
illustre schématiquement, dans une vue de face du côté du compartiment moteur, une partie d’un exemple de pare-chocs d’un système, comportant un premier exemple de réalisation d’un équipement selon l’invention,
illustre schématiquement, dans une vue de face du côté du compartiment moteur, une partie de la paroi à double clip de l’équipement de la , avant le clippage de premier et second éléments et avant son association avec une peau de pare-chocs,
illustre schématiquement, dans une vue en coupe selon la ligne III-III de la , le pare-chocs de la dans la zone comprenant le double clip de la ,
illustre schématiquement, dans une vue en coupe selon la ligne IV-IV de la , le pare-chocs de la dans la zone comprenant le double clip de la , et
illustre schématiquement, dans une vue en coupe dans un plan XZ, une partie d’un second exemple de réalisation d’une paroi à double clip d’un équipement selon l’invention, destiné à faire partie d’un autre système.
Description détaillée de l’invention L’invention a notamment pour but de proposer un équipement ES destiné à faire partie d’un système S et comprenant une paroi PE ayant une face FP munie d’au moins un double clip C1, C2 propre à permettre le clippage de premier E1 et second E2 éléments.
Dans ce qui suit, on considère, à titre d’exemple non limitatif, que le système S est un véhicule de type automobile. Mais l’invention n’est pas limitée à ce type de système. Elle concerne en effet les véhicules (terrestres, maritimes (ou fluviaux), ou aériens), les appareils (éventuellement électroménagers), les installations (éventuellement industrielles), et les bâtiments, dès lors qu’ils comprennent une paroi ayant une face à laquelle doivent être couplés des éléments.
Par ailleurs, on considère dans ce qui suit, à titre d’exemple non limitatif, que l’équipement ES est (ou constitue) une armature (ou un support) de pare-chocs à laquelle (auquel) est propre à être solidarisée fixement une peau de pare-chocs PP d’un pare-chocs avant PC d’un système S constituant un véhicule. Mais l’invention n’est pas limitée à ce type d’équipement. Elle concerne en effet tout équipement sur lequel doivent être couplés des éléments.
Sur les figures 1 à 5 la direction X est la direction longitudinale du système S, laquelle est sensiblement parallèle aux côtés latéraux (ou longitudinaux) comportant les portières latérales lorsqu’il s’agit d’un véhicule, la direction Y est la direction transversale du système S, laquelle est perpendiculaire à la direction longitudinale X, et la direction Z est la direction verticale du système S, laquelle est perpendiculaire aux directions longitudinale X et transversale Y.
En aval du convertisseur statique principal 61, les variations de courants sont limitées par une inductance principale L, L 1 ou L 2 .
En aval du compensateur 62, ces variations sont limitées par un filtre passe haut composé d’une inductance de filtrage respectivement L FA , L FA1 , L FA2 (de même valeur que celle L, L 1 ou L 2 du convertisseur principal 61) en série avec un condensateur de filtrage C FA , C FA1 , C FA2 pour supprimer la composante continue du courant généré.
Les inductances L, L 1 ou L 2 situées en aval du convertisseur 61 et les inductances L FA , L FA1 , L FA2 situées en aval du compensateur 62 sont indépendantes.
Les deux premiers interrupteurs 111, 211 ou 121, 221 d’une même paire de cellules de commutation 11, 21 ou 12, 22 sont connectés électriquement aux mêmes borne(s) d’entrée et borne(s) de sortie sans passer par l’intermédiaire d’un transistor ou d’un interrupteur 111, 211, 112, 212.
Plus exactement :
Les deux deuxièmes interrupteurs 112, 212 d’une même paire de cellules de commutation 11, 21 sont connectés électriquement aux mêmes borne(s) d’entrée 31, 32 et borne(s) de sortie 41, 42 sans passer par l’intermédiaire d’un transistor ou d’un interrupteur, mais éventuellement par l’intermédiaire d’une inductance ou d’une inductance et d’un condensateur en série.
Aucune cellule de commutation 11, 21, 12, ou 22 est connectée électriquement à une borne d’entrée 31, 32 en passant par un transistor.
Aucune cellule de commutation 11, 21, 12, ou 22 est connectée électriquement à une borne de sortie 41, 42 en passant par un transistor.
Chaque cellule de commutation 11, 21, 12, ou 22 est connectée électriquement aux deux bornes d’entrée 31, 32 sans aucun élément intermédiaire.
Chaque cellule de commutation 11, 21, 12, ou 22 est connectée électriquement à au moins une des bornes de sortie 41, 42 par l’intermédiaire d’une inductance.
Chaque cellule de commutation 11, 12 du premier ensemble 1 est connectée électriquement à une des bornes de sortie (41 pour les figures 3a et 3b, 41 ou 42 pour la figure 3c) par l’intermédiaire d’une inductance principale uniquement.
Chaque cellule de commutation 21,22 du deuxième ensemble 2 est connectée électriquement à une des bornes de sortie (41 pour les figures 3a et 3b, 41 ou 42 pour la figure 3c) (uniquement) par l’intermédiaire d’une inductance de filtrage en série avec un condensateur de filtrage, uniquement.
Dans le cas des figures 3a et 3b, chaque cellule de commutation 11, 21, 12, ou 22 est connectée électriquement à une des bornes de sortie 42 sans aucun élément intermédiaire.
L’utilisation du filtre actif permet de réduire la taille des composants passifs de filtrage mis en œuvre en sortie du convertisseur principal 61.
Dans le cas particulier du système 102 de la figure 3a, la ou les cellule(s) de commutation 11 du convertisseur principal ont une structure de hacheur série et la ou les cellule(s) de commutation 21 du compensateur 62 ont une structure de hacheur série.
Optionnellement, les images peuvent être prétraitées avant ou après leur obtention. Par exemple, une fois les images obtenues, les défauts peuvent en être extraits. Selon un exemple, un algorithme de segmentation des défauts basé sur un seuillage de niveau de gris est appliqué aux images, puis les défauts segmentés peuvent être annotés.
Le procédé de préparation 100 comprend également l’établissement 104 d’une loi de distribution spatiale des défauts à partir des images. Cette loi vise à caractériser comment les défauts se répartissent les uns par rapport aux autres dans les pièces réelles, afin d’être en mesure de reproduire cette répartition pour la génération d’un modèle numérique de pièce comportant des défauts.
Dans le présent mode de réalisation, la loi de distribution spatiale des défauts peut être établie par une méthode de type analyse de motifs de points spatiaux (en anglais spatial point pattern analysis ). L’analyse peut comprendre l’association 106, à chaque défaut, d’un point appelé centroïde, qui est un point caractéristique du défaut et peut, en pratique, correspondre à son centre de gravité ou barycentre. La détermination du centroïde pour un défaut donné est connue en soi.
Afin de déterminer si les défauts sont dispersés ou regroupés en clusters, on construit, à l’étape 108, la fonction univariée de Ripley associée aux centroïdes des défauts. La construction de la fonction univariée de Ripley K est illustrée sur la , dans un exemple en deux dimensions.
La figure 2 a) présente un exemple de répartition de points en deux dimensions. Autour d’un centroïde donné i, on construit un cercle (ou plus généralement une sphère) de centre le centroïde i et de rayon d, et on compte le nombre d’autres centroïdes j qui sont inclus dans ce cercle (soit ). On répète l’opération en prenant comme centre du cercle un autre centroïde i. La fonction de Ripley K(d) est la moyenne, sur tous les centroïdes i, du nombre d’autres centroïdes j inclus dans un cercle de rayon d. On fait ensuite varier le rayon d et on répète les étapes ci-dessus pour obtenir la fonction K sur un domaine. En pratique, le rayon d peut être augmenté jusqu’aux limites de la pièce. Par ailleurs, les valeurs K(d) peuvent être moyennées sur toutes les pièces dont les images sont obtenues.
Une fois la fonction univariée de Ripley construite, le procédé de préparation 100 détermine, à l’étape 110, si des clusters de défauts sont présents ou non dans les images. Par exemple, cette détermination peut s’effectuer de la manière suivante.
La b) est un graphe ayant comme abscisse les rayons d et comme ordonnée le nombre d’autres centroïdes inclus dans une sphère de rayon d. Il est donc possible de tracer la fonction univariée de Ripley K sur ce graphe. On a représenté par ailleurs la courbe 10 du processus de Poisson, qui traduit une représentation uniforme des centroïdes. En d’autres termes, la courbe 10 correspond à la fonction univariée de Ripley K pour des centroïdes uniformément répartis.
Si la fonction de Ripley K déterminée à l’étape 108 est au-dessus de la courbe 10 du processus de Poisson (direction 12 sur la b)), en particulier pour les petits rayons d, alors cela signifie que les défauts sont plutôt regroupés en clusters. Inversement, si la fonction de Ripley K déterminée à l’étape 108 est en-dessous de la courbe 10 du processus de Poisson (direction 14 sur la b)), en particulier pour les grands rayons d, alors cela signifie que les défauts sont plutôt dispersés.
En l’absence de clusters (réponse NON à l’étape 110), on considère que les défauts sont des défauts relativement homogènes les uns aux autres, et que la fonction univariée K de Ripley traduit leur distribution spatiale. Dans ce cas, le procédé de préparation 100 poursuit directement à l’étape 114 et définit, comme loi de distribution spatiale des défauts, la fonction univariée de Ripley K.
Si l’étape 110 de l’analyse de motifs de points spatiaux montre en revanche que les défauts sont regroupés sous forme de clusters, alors cela traduit généralement la présence de différents types de défauts dans la pièce. Par exemple, en fonderie, une retassure est un défaut de relativement grande taille qui est entouré par une multitude de pores plus petits.
On suppose donc que les images obtenues montrent des défauts d’un premier type et des défauts d’un deuxième type (on parle parfois, respectivement, de défaut parent et de défaut enfant). Dans cet exemple, on suppose que les défauts du premier type ont un dimension moyenne sensiblement plus grande que les défauts du deuxième type, mais dans d’autres exemples, les défauts du premier type et du deuxième type pourraient varier par un autre paramètre que leur taille, par exemple leur morphologie ou leur microstructure, ou encore toute autre propriété quantifiable à partir des images obtenues.
Toutefois, le seuil (ici seuil de dimension) qui distingue les défauts du premier type des défauts du deuxième type n’a pas besoin d’être connu à l’avance. En effet, ce seuil peut être déterminé de manière dynamique, par exemple de la façon suivante.
Afin de déterminer la loi de distribution spatiale des défauts, on construit, à l’étape 112, la fonction bivariée de Ripley associée aux centroïdes des défauts du deuxième type par rapport aux centroïdes des défauts du premier type. Les centroïdes peuvent être ceux déterminés précédemment, ou être nouvellement déterminés. La construction de la fonction bivariée de Ripley K 12 est illustrée sur la , dans un exemple en deux dimensions.
La a) présente un exemple de répartition de points en deux dimensions. La fonction bivariée de Ripley K 12 peut être construite comme expliqué au sujet de la a), avec toutefois la variation suivante pour le comptage des centroïdes : autour d’un centroïde donné i d’un des types (le premier type par exemple), on construit un cercle (ou plus généralement une sphère) de centre le centroïde i et de rayon d, et on compte le nombre de centroïdes j de l’autre type (le deuxième type, par exemple) qui sont inclus dans ce cercle. L’opération est répétée pour d’autres centroïdes i, d’autres rayons d et d’autres pièces, comme exposé précédemment au sujet de la fonction univariée de Ripley, mutatis mutandis, de façon à obtenir la fonction bivariée de Ripley K 12 .
Si cela est souhaité, il est possible de construire la fonction bivariée de Ripley K 21 complémentaire, donnant la distribution moyenne des défauts du premier type autour des défauts du deuxième type.
On note que la construction de la fonction bivariée de Ripley K 12 nécessite d’avoir défini le seuil entre les défauts du premier type et les défauts du deuxième type. Ce seuil peut être défini a priori et vérifié a posteriori . Par exemple, la fonction bivariée de Ripley K 12 peut être construite pour plusieurs valeurs du seuil. Sur la b), qui est un graphe illustrant, pour chaque rayon d autour d’un centroïde de défaut du premier type, le nombre de centroïdes de défauts du deuxième type inclus dans une sphère de rayon d, on a tracé les fonctions bivariées de Ripley K 12 construites pour plusieurs valeurs du seuil. Plus précisément, la courbe 20 est la courbe du processus de Poisson, qui traduit une représentation uniforme des centroïdes du deuxième type par rapport aux centroïdes du premier type. La courbe 22 représente la fonction K 12 bivariée de Ripley pour un seuil de 0,2 mm, c’est-à-dire que les défauts de dimension supérieure à 0,2 mm sont considérés comme étant du premier type, tandis que les autres défauts, de dimension inférieure ou égale à 0,2 mm sont considérés comme étant du deuxième type. De manière similaire, les courbes 24, 26, 28 et 30 représentent les fonctions bivariées de Ripley K 12 pour des seuils de 0,4 mm, 0,6 mm, 0,8 mm et 1,0 mm respectivement.
Grâce au procédé de génération, il est possible de générer un grand nombre de modèles de pièces avec défauts, réalistes, lesquels modèles sont destinés à subir des essais numériques en vue de la caractérisation des pièces et de leur amélioration. Le procédé fournit donc la base nécessaire à une fabrication de pièces pour aéronef plus efficaces techniquement et/ou industriellement.
Dans certains modes de réalisation, les défauts artificiels comprennent des défauts artificiels d’un premier type et des défauts artificiels d’un deuxième type, distincts des défauts artificiels du premier type par leur taille, leur morphologie et/ou leur microstructure. La taille d’un défaut peut désigner sa dimension moyenne ou maximale, par exemple. La morphologie d’un défaut peut désigner sa forme, qui peut se caractériser par exemple par la sphéricité ou le rapport d’élancement du défaut. La microstructure du défaut peut désigner le fait que le défaut soit vide (par exemple un pore ou, en fonderie, une retassure) ou ait une structure ou une densité différente du reste du matériau de la pièce. La distinction entre les défauts artificiels du premier type et les défauts artificiels du deuxième type peut prendre la forme d’un seuil pour un paramètre caractérisant le type, par exemple la taille, la sphéricité ou la densité.
Dans certains modes de réalisation, la loi de distribution spatiale définit la distribution des défauts artificiels du deuxième type par rapport aux défauts artificiels du premier type. Grâce à ces dispositions, il est possible de positionner les défauts artificiels de manière cohérente en fonction de leur type, et notamment de recréer un phénomène d’agrégats ou groupes (en anglais clusters ) de défauts qui est constaté sur certaines pièces réelles, où des défauts du deuxième type sont concentrés autour de défauts du premier type. Le modèle numérique de pièce comprenant des défauts de fabrication est donc encore plus représentatif des pièces réelles.
Dans certains modes de réalisation, les défauts artificiels du premier type et les défauts artificiels du deuxième type sont générés indépendamment les uns des autres. En d’autres termes, le modèle d’apprentissage automatique génère d’un côté les défauts artificiels du premier type, et d’un autre côté les défauts artificiels du deuxième type. Chaque typologie de défaut est donc bien respectée, sans risque de confusion ou de création de défauts qui seraient hybrides entre les deux types et dont la pertinence physique serait discutable. Par exemple, le modèle d’apprentissage automatique peut comprendre deux sous-modèles, l’un consacré aux défauts du premier type, l’autre aux défauts du deuxième type.
Dans certains modes de réalisation, les défauts artificiels du premier type sont disposés uniformément dans l’au moins un modèle numérique de pièce, et les défauts artificiels du deuxième type sont disposés dans l’au moins un modèle numérique de pièce suivant la loi de distribution spatiale.
La disposition uniforme des défauts du premier type peut suivre une répartition uniforme caractérisée par une distribution de Poisson. La disposition des défauts artificiels du premier type et/ou la disposition des défauts artificiels du deuxième type peut être effectuée aléatoirement en respectant une distribution statistique donnée.
Dans certains modes de réalisation, la loi de distribution spatiale est caractérisée par une fonction de Ripley, par exemple univariée ou bivariée. La fonction de Ripley, notée K, traduit le fait des points soient plus ou moins répartis en clusters par rapport à une distribution uniforme. Par exemple, la fonction univariée de Ripley K(r) indique, en fonction de chaque rayon r, le nombre moyen de points (par exemple, de centres de défauts) pouvant être trouvés dans une sphère de centre arbitraire et de rayon r. La fonction bivariée de Ripley fournit le même type d’information, en distinguant deux types de points, par exemple les défauts artificiels du premier type et les défauts artificiels du deuxième type. Ainsi, la répartition des défauts artificiels peut être particulièrement représentative d’une répartition de défauts réels.
Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage automatique comprend un premier réseau neuronal, tel qu’un générateur d’un réseau antagoniste génératif, configuré pour générer la forme des défauts artificiels, et un deuxième réseau neuronal, tel qu’un réseau neuronal convolutif, configuré pour générer la taille des défauts artificiels.
Un réseau neuronal, ou réseau de neurones artificiels (RNA), est un modèle de calcul comportant un ou plusieurs neurones, chaque neurone étant doté d’une fonction de transfert. Le RNA possède donc une fonction de transfert globale permettant de calculer au moins une sortie en fonction d’au moins une entrée. Les fonctions de transfert de chaque neurone ou les poids relatifs des neurones dans le réseau peuvent être pondérés par des coefficients appelés poids synaptiques (ou simplement poids) et biais. Les poids et biais peuvent être modulés en fonction d’un entraînement du RNA.
Grâce au fait que le modèle d’apprentissage automatique comprend deux réseaux neuronaux distincts, l’un pour générer la forme des défauts artificiels et l’autre pour en générer la taille, le premier réseau neuronal peut générer des formes tout en ayant des entrées et des sorties de dimensions constantes, ce qui facilite son entraînement et améliore ses performances. Le deuxième réseau neuronal permet quant à lui de retrouver la taille correspondant à la forme du défaut artificiel généré par le premier réseau neuronal, étant précisé qu’en réalité, la taille et la forme des défauts sont corrélés.
Un réseau antagoniste génératif (ci-après GAN, de l’anglais G enerative A dversarial N etwork ) est un modèle génératif comprenant deux réseaux, un générateur et un discriminateur. Durant la phase d’entraînement (non supervisé), le générateur génère un défaut, tandis que le discriminateur essaie de détecter si un défaut est réel ou s’il a été produit par le générateur. Le générateur est entraîné dans l’objectif de tromper le discriminateur. Après l’entraînement, le générateur du GAN est normalement capable de générer des défauts artificiels qui sont si semblables aux défauts réels qu’ils peuvent tromper le discriminateur. Les GAN sont connus en eux-mêmes.
Un réseau neuronal convolutif (ci-après CNN, de l’anglais Convolutive Neural Network ) est une sorte de RNA utilisant des convolutions pour filtrer l’entrée et en extraire les caractéristiques (en anglais, features ). Les CNN sont connus en eux-mêmes et sont réputés pour leur performance notamment dans le domaine du traitement d’images.
Le GAN et le CNN sont des exemples de réseaux neuronaux adaptés, mais d’autres types de réseaux peuvent être utilisés. Par exemple, le GAN pourrait être remplacé par un réseau neuronal de type auto-encodeur ou ses variantes, telles que variational auto-encoder , ou autre. Par exemple, le CNN pourrait être remplacé par un réseau de neurones artificiels d’un autre type.
Dans certains modes de réalisation, les défauts réels sont des défauts obtenus par fonderie ou fabrication additive, par exemple d’alliages métalliques (ce qui inclut, au sens large, les métaux). Les défauts de fonderie incluent les défauts de coulée tels que les pores et les retassures (absence de matière sous l’effet d’un retrait lors de la solidification du métal coulé). Les défauts de fabrication additive incluent également les pores et incluent par ailleurs les manques de fusion. De tels défauts peuvent être présents dans les procédés de fabrication de pièces céramiques, par exemple par fabrication additive, ou dans d’autres procédés de fabrication, par exemple le moulage par injection.
Dans certains modes de réalisation, le procédé de génération comprend en outre la production d’une image de l’au moins un modèle numérique de pièce comportant des défauts artificiels. L’image peut être une image en deux dimensions ou en trois dimensions, par exemple. Une telle image permet d’analyser le modèle numérique généré visuellement, voire de le comparer aux images des pièces réelles.
Dans certains modes de réalisation, le procédé de génération comprend en outre la production d’un maillage à éléments finis du modèle numérique. Le cas échéant, le procédé de génération peut comprendre des étapes permettant d’améliorer la précision de ce maillage, telles que des étapes de lissage, de suppression d’artéfacts, etc.
À titre d’exemple, le document FR3032912 décrit un attelage composé de tirants de liaison. Chaque tirant de liaison est relié à une première patte de fixation par l'intermédiaire d’une entretoise. Chaque patte de fixation comprend un retour transversal muni de perçages, s'étendant le long l'axe longitudinal du véhicule. Les retours transversaux permettent la fixation du retour transversal de la patte de fixation, sur une partie arrière de la caisse du véhicule automobile, tandis que les deux tirants de liaison sont aptes à être fixés aux longerons de la caisse.
Cette solution implique des modifications au niveau de la caisse du véhicule automobile, en raison de la présence des retours transversaux des pattes de fixation. Cette solution est donc complexe à mettre en œuvre en raison du nombre d'éléments de fixation requis.