INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Ainsi, pour évaluer la variabilité de projection, il est connu de mettre en œuvre un procédé de suivi d’un appareil de projection thermique, comportant, pour chacune de pièces identiques d’une turbomachine, en particulier d’un aéronef : une phase de revêtement de la pièce au moyen de l’appareil de projection thermique, cette phase de revêtement étant constituée de plusieurs opérations successives, des éprouvettes dites série étant revêtues en même temps que la pièce afin que leurs revêtements soient représentatifs de celui de la pièce ; une phase d’analyse des éprouvettes série obtenues pour évaluer la variabilité de projection.
L’analyse au laboratoire de ces éprouvettes série permet en particulier de vérifier que le revêtement déposé est conforme et répond aux exigences mécaniques, géométriques et microstructurales souhaitées.
Cependant, l’indice Cpk est un indicateur de la conformité du revêtement, mais ne permet pas de remonter aux défauts de reproductibilité et de les traiter préventivement. Ainsi, le contrôle qualité ne permet pas de diminuer la variabilité en sortie de l’appareil de projection thermique.
Par ailleurs, le suivi de la projection thermique de l’état de la technique ne permet pas par exemple de : identifier le ou les anomalies donnant lieu à un revêtement non conforme formant une pièce à remplacer ou bien à réparer qui est généralement mise au rebut, et/ou détecter et corriger des anomalies de fonctionnement de l’appareil de projection thermique n’ayant pas de conséquence sur le revêtement final de la pièce.
Le produit marqué par un tel procédé est donc indissociable de cette donnée d’identification. Par conséquent, chaque produit marqué par la mise en œuvre d’un tel procédé permet d’obtenir un produit identifiable et pouvant être différencié d’un autre produit, même si celui-ci a été marqué dans le même lieu et au même moment. Un tel marquage constitue en d’autres termes de certificat d’authenticité du marquage unique, un marquage unique servant de titre de propriété unique géocodé.
Alternativement, cette donnée d’identification peut être obtenue à partir d’un appareil distinct de l’appareil de marquage tel qu’un appareil utilisateur.
Ainsi, le procédé 300 selon l’invention permet d’obtenir un produit avec un marquage physique comprenant en outre une donnée d’identification unique. Par conséquent, chaque produit marqué par la mise en œuvre du procédé 300 permet d’obtenir un produit identifiable et pouvant être différencié d’un autre produit, même si celui-ci a été marqué dans le même lieu et au même moment.
L’étape 104 d’obtention d’au moins une donnée de traçabilité du procédé 300 comprend en outre une étape 304 d’obtention d’une donnée d’identification d’un utilisateur.
Ainsi, le procédé 300 permet d’obtenir un produit avec un marquage physique comprenant en outre une donnée permettant d’identifier l’utilisateur ayant effectué le marquage. Le procédé 300 permet donc d’obtenir un produit marqué permettant d’identifier l’utilisateur ayant effectué le marquage.
A titre d’exemples nullement limitatifs, une donnée d’identification peut être obtenue directement sur l’appareil de marquage, en entrant un code, en scannant une empreinte, en scannant un badge etc… Alternativement, une donnée d’identification peut être obtenue à partir d’un appareil distinct de l’appareil de marquage tel qu’un appareil utilisateur.
Le procédé 400 illustré en comprend l’intégralité des étapes du procédé 100 illustré en .
L’étape 104 d’obtention d’au moins une donnée de traçabilité du procédé 400 comprend en outre : une étape 402 d’obtention d’une donnée d’identification d’un utilisateur par un appareil utilisateur, une étape 404 d’obtention d’une donnée de géolocalisation d’un utilisateur par ledit appareil utilisateur, et une étape 406 d’obtention d’une donnée de géolocalisation d’un appareil de marquage, distinct dudit appareil utilisateur.
Par ailleurs, le procédé 400 comprend en outre, après l’étape 104 d’obtention d’au moins une donnée de traçabilité, une étape 408 de vérification de la proximité de l’appareil utilisateur à l’appareil de marquage en fonction des données de géolocalisation obtenues par l’appareil utilisateur et l’appareil de marquage. L’appareil utilisateur peut par exemple être considéré comme à proximité de l’appareil de marquage si sa géolocalisation est à une distance inférieure à un seuil prédéfini de la géolocalisation de l’appareil de marquage.
Ainsi, le procédé 400 permet de vérifier que l’utilisateur identifié lors de l’étape 402 est bien la personne effectuant le marquage. En effet, vérifier que l’appareil utilisateur utilisé pour l’obtention de la donnée d’identification est à proximité de l’appareil de marquage permet de réduire les risques qu’une personne autre que l’utilisateur identifié effectue l’étape d’ajout d’un marquage physique.
Selon un mode de réalisation préférentiel, l’étape 108 d’ajout d’un marquage physique peut être possible que pendant un intervalle de temps prédéfini après l’étape de vérification 408. Ainsi, il est possible de réduire davantage les risques qu’une personne autre que l’utilisateur identifié effectue l’étape 108 d’ajout d’un marquage physique.
Selon un exemple de réalisation alternatif non illustré, l’étape de vérification 408 peut être réalisée après l’étape 106 de génération d’une donnée de marquage.
Dans les exemples illustrés en à , chacun des procédés 100, 200, 300 et 400 comprend une unique étape de marquage 102. Selon des exemples de réalisations non illustrés, un procédé selon l’invention peut comprendre plusieurs étapes de marquage 102. À titre d’exemple nullement limitatif, un procédé selon l’invention peut comprendre une étape de marquage 102 à chaque fois que le produit change de lieu et/ou à chaque fois que le produit change de main, et/ou à chaque fois que le produit est traité ou transformé.
De plus, à titre d’exemple nullement limitatif, pour chacun des procédés 100, 200, 300 et 400 illustrés en à , au moins une donnée de traçabilité obtenue lors de l’étape d’obtention 104 d’au moins une donnée de traçabilité peut comprendre une donnée obtenue ou déduite à partir d’un marquage précédemment appliqué par lecture dudit marquage. Dans ce cas, le marquage physique généré en fonction de la donnée de marquage peut alors être un nouveau marquage comprenant l’intégralité, ou une partie, des données de traçabilité du précédent marquage. Alternativement, le marquage physique peut être un nouveau marquage, dit complémentaire, comprenant uniquement les données de traçabilité qui ne sont pas comprises dans le précédent marquage. Un tel marquage complémentaire peut être prévu pour être ajouté au précédent marquage de sorte à former un nouveau marquage comprenant l’intégralité des données de traçabilité.
La est une représentation très schématique d’un exemple de réalisation non limitatif d’un système selon l’invention.
- d’un couvercle additionnel de protection des connexions de la liaison électrique 50 au bus électrique 527 au niveau des bornes de connexion 51, dans cet autre agencement,
- et des vis de solidarisation de ce couvercle additionnel sur le demi-carter 22.
Tôle élémentaire pour empilement hélicoidal La présente invention concerne une tôle élémentaire pour empilage hélicoïdal pour application dans un résolveur ou une machine électrique tournante telle qu’un moteur. L’invention se rapporte aussi à un empilement de tôles élémentaires pour la fabrication d’un rotor pour un résolveur ou une machine électrique tournante.
Etat de la technique La présente invention est utilisée pour la réalisation de résolveurs à reluctance variable. Un résolveur est un type de capteur permettant de mesurer précisément la vitesse et l'angle de rotation d'un moteur électrique. On peut notamment les retrouver dans toutes les machines présentant des moteurs électriques, par exemple les actionneurs aéronautiques ou des systèmes optroniques. Un résolveur à reluctance variable peut également être utilisé comme capteur pour renvoyer une information de position (par exemple, les manettes de gaz, les volets, les ailerons).
Un résolveur à reluctance variable comprend une partie centrale rotative, appelée rotor, et une partie extérieure fixe, appelée stator. Le rotor et le stator sont constitués d’empilages de tôles ferromagnétiques.
Le rotor comprend un noyau formé d'une pluralité de plaques ou tôles élémentaires empilées. Les tôles élémentaires sont typiquement en un matériau ferromagnétique présentant de faibles cycles d’hystérésis. Chaque tôle élémentaire se présente sous forme d’un disque en tôle creux, dont la circonférence est essentiellement circulaire.
Des telles tôles élémentaires peuvent être poinçonnées dans une presse ou être découpées par électroérosion, et sont ensuite empilées les unes sur les autres pour former le noyau.
Dans certains noyaux de rotor, les tôles élémentaires sont angulairement décalées par rapport à un axe central de la circonférence de chaque tôle les unes par rapport aux autres pour tenir compte des éventuelles anisotropies du matériau de tôle résultant du procédé de production, par exemple d’un laminage selon une orientation particulière. Le décalage angulaire permet en outre de répartir les défauts éventuels issus de la fabrication de chaque tôle élémentaire, et d’augmenter la précision du dispositif.
Le brevet US 6002191 A propose une technique d’empilage pour la fabrication un noyau de rotor comprenant un empilement de tôles élémentaires. Cette technique utilise une clavette insérée dans une encoche agencée dans la circonférence de chaque tôle élémentaire, pour former un passage pour câbles électriques. Cependant, certaines tôles élémentaires ne comprennent pas des telles encoches. En plus, la technique ne peut pas être utilisée pour des angles d’inclinaison supérieurs à quelques degrés. Du fait que cette technique nécessite un dispositif de maintien sous forme d’un cylindre inséré au centre des tôles élémentaires, elle n’est pas utilisable pour des tôles élémentaires présentant un creux intérieur non circulaire.
Un but de l’invention est de proposer une tôle élémentaire pouvant présenter un creux intérieur de toute géométrie circulaire ou non, configurée pour être alignée dans un empilement hélicoïdal de tôles de manière homogène et décalée en rotation par un angle prédéterminé par rapport à un axe central de l’empilement, par rapport aux autres tôles élémentaires présentes dans l’empilement.
A cet effet, l’invention propose une tôle élémentaire en forme de disque, caractérisée en ce qu’une portion périphérique de ladite tôle élémentaire comprend au moins une section structurée présentant une structure périodique comprenant une succession d’éléments de périodicité, ladite structure périodique étant configurée pour aligner ladite tôle élémentaire dans un empilement hélicoïdal de tôles.
Des telles tôles élémentaires peuvent être empilées et décalées angulairement les unes par rapport aux autres selon un angle quelconque, même un angle important par exemple supérieur à 15° pour une hauteur de quelques millimètres.
De manière avantageuse, la structure périodique comprend des évidements s’étendant dans une direction radiale du disque.
De préférence, la portion périphérique comprenant l’au moins une section structurée comprend en outre au moins une section non structurée.
Dans certains modes de réalisation, la portion périphérique comprenant l’au moins une section structurée est le bord extérieur du disque.
L'une des deux, ou les deux valeurs des données de mesure 104, 105 corrigées (« Log_Speed Corr » et « Shaft_Torque Corr ») peuvent ensuite être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, à utiliser pour l'optimisation de la navigation du navire 100, selon les cas. Alors que lesdites valeurs des données de mesure 104, 105 corrigées (« Log_Speed Corr » et « Shaft_Torque Corr ») peuvent être les paramètres les plus importants pour l'optimisation de la navigation du navire 100, d'autres données peuvent également être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, telles que l'une ou plusieurs parmi les données de mesure brutes 104, 105, 106, 107.
La donne une représentation de la présente technologie appliquée à l'optimisation de la navigation d'un navire, par la seule correction du couple d'arbre. À bord du navire 100, les capteurs transmettent les données de mesure brutes 105 et 107 au correcteur de données de capteur 108. Des relations physiques et statistiques entre les données de mesure 105 et 107 peuvent cependant être exploitées pour calculer des données de mesure corrigées, c'est-à-dire exemptes de biais et/ou de dérive significatifs, des données de mesure de mesure 105 (« Shaft_Torque »), comme la Relation 3 ci-dessus.
Pour estimer de manière fiable les coefficients d et e (et l'évolution de leurs valeurs dans le temps), un filtre de Kalman peut être appliqué permettant ensuite d'estimer le biais et/ou la dérive des données de mesure 105 (« Shaft_Torque »). Un filtre de Kalman selon la présente technologie est entièrement défini par : - un modèle d’état: - un modèle d'évolution : Pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque »), A peut être une matrice identité. - un modèle de mesure : Pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») le modèle de mesure du filtre de Kalman peut être exprimé avec : et
Les matrices de covariance de bruit gaussien et des modèles d'évolution et de mesure sont optimisées pour une bonne performance du filtre de Kalman, et calibrées pour chaque navire 100 différent. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné, être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire de la Relation 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients d et e ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : - et injectant l’estimation obtenue des coefficients d et e dans le modèle d'état de la relation précédente. Par exemple, la matrice de covariance du bruit blanc gaussien peut, pour un navire 100 donné être calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire de la Relation 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients d et e ; - supposant que la dérive typique des coefficients d et e est de l’ordre de 10% de variation sur une période de 2 mois ; - pour chacun des coefficients d et e, calculant une vitesse de variation du coefficient égale à ( = d ou e) ; et - réduisant la matrice de covariance du bruit blanc gaussien à une diagonale (i.e. : supposant que les variations des coefficients d et e dans le temps ne sont pas corrélées) et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à ( = d ou e ; et où est l’intervalle de temps, exprimé en mois, entre deux mesures). Par exemple, pour les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») et pour un porte-conteneurs "typique", les matrices suivantes peuvent être utilisées (en supposant que les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») sont exprimées en Newton.mètres, les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») exprimées en rotations par minute, et que le pas de temps des mesures relevées par les différents capteurs est de 15 minutes) : et Il apparaîtra à l'homme du métier que d'autres valeurs de matrices de covariance de et peuvent être obtenues, en fonction du navire 100 et du mécanisme d'étalonnage ci-dessus.
Il apparaîtra en outre à l'homme du métier que les valeurs initiales des coefficients d et e peuvent être établies de différentes façons. Par exemple, elles peuvent être établies en : - établissant un modèle de régression linéaire de la Relation 3 ci-dessus, par exemple au travers d’un estimateur des moindres carrés, pour obtenir une estimation des coefficients d et e ; - utilisant ces estimations comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Par exemple, les valeurs initiales suivantes peuvent être choisies : d = 0,9, e = 0 (biais additif) pour un porte-conteneurs "typique", tandis que d'autres valeurs peuvent être choisies pour un navire 100 différent, en utilisant un mécanisme d'étalonnage impliquant effectuer une analyse de régression de la Relation 3 ci-dessus.
Une fois que les coefficients d et e sont estimés de manière fiable par une application du filtre de Kalman comme décrit ci-dessus, le biais additif des données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») peut être corrigé en utilisant la relation 5 ci-dessus.
Les données de mesure brutes 105 et 107 reçues par le correcteur de données de capteur 108 peuvent être transmises au serveur 103 via la connexion 102 a et/ou 102 b. Les calculs du filtre de Kalman ci-dessus peuvent être effectués par le serveur 103. Les calculs ci-dessus pour les données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») (relation 5) peuvent également être effectués par le serveur 103 et renvoyés au correcteur de données de capteur 108 via la connexion 102 a et/ou 102 b (alternativement, ils peuvent être effectués par le correcteur de données de capteur 108). Les valeurs des données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») peuvent ensuite être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, pour être utilisées pour l'optimisation de la navigation du navire 100 selon le cas. Même si les valeurs des données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») peuvent être les paramètres les plus importants pour l'optimisation de la navigation du navire 100, d'autres données peuvent également être fournies par le correcteur de données de capteur 108 au système de navigation 101 via les connexions 109, telles que l'une ou plusieurs parmi les données de mesure brutes 105, 107.
L'homme du métier comprendra que le navire 100 puisse être équipé de deux hélices ou plus, avec des capacités de données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») et 107 (« Shaft_RPM ») sur chacune des hélices, qui sont utilisées pour l'optimisation de la navigation du navire 100. Dans un tel cas, les principes ci-dessus peuvent également s'appliquer : la Relation 3 ci-dessus peut s'appliquer pour chacune des hélices, tandis que les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») dans la Relation 2 ci-dessus peuvent être dérivées (par exemple moyenné) des valeurs des données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») pour chacune des hélices.
La détaille les étapes d’un premier mode de réalisation du procédé selon la présente technologie. Le procédé comprend : - à l’étape 201a, de recevoir de capteurs respectifs, tels qu’illustrés en , les données de mesure 104 (« Log_Speed ») relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100), et les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») relatives à la vitesse par rapport au sol du navire (100) ; - à l’étape 202a, d’établir une relation (relation 1 ci-dessus) entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») : Log_Speed = a * GPS_Speed + b ; - à l’étape 203a, d’estimer les coefficients a et b en appliquant un filtre de Kalman tel que défini ci-dessus ; - à l’étape 204a, de corriger les données de mesure 104 (« Log_Speed ») en calculant (relation 4 ci-dessus) des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») : Log_Speed Corr = (Log_Speed - b) / a ; et - à l’étape 205a, de fournir (via les connexions 109, ) les données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») au système de navigation (101) du navire (100).
La détaille les étapes d’un second mode de réalisation du procédé selon la présente technologie. Le procédé comprend : - à l’étape 201b, de recevoir de capteurs respectifs, tels qu’illustrés en , les données de mesure 104 (« Log_Speed ») relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100), les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») relatives à la vitesse par rapport au sol du navire (100), et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100) ; - à l’étape 202b, d’établir une relation (relation 1 ci-dessus) entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») : Log_Speed = a * GPS_Speed + b , et une relation (Relation 2 ci-dessus) entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») : Log_Speed = c * Shaft_RPM + b ; - à l’étape 203b, d’estimer les coefficients a, b et c en appliquant un filtre de Kalman tel que défini ci-dessus ; - à l’étape 204b, de corriger les données de mesure 104 (« Log_Speed ») en calculant (relation 4 ci-dessus) des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») : Log_Speed Corr = (Log_Speed - b) / a ; et - à l’étape 205b, de fournir (via les connexions 109, ) les données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») au système de navigation (101) du navire (100).
La détaille les étapes d’un troisième mode de réalisation du procédé selon la présente technologie. Le procédé comprend : - à l’étape 201c, de recevoir de capteurs respectifs, tels qu’illustrés en , les données de mesure 104 (« Log_Speed ») relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100), les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») relatives à la vitesse par rapport au sol du navire (100), les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100), et les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100) ; - à l’étape 202c, d’établir une relation (relation 1 ci-dessus) entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 106 (« GPS_Speed ») : Log_Speed = a * GPS_Speed + b , une relation (Relation 2 ci-dessus) entre les données de mesure 104 (« Log_Speed ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») : Log_Speed = c * Shaft_RPM + b, et une relation (Relation 3 ci-dessus) entre les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») : Shaft_Torque = d * Shaft_RPM 2 + e ; - à l’étape 203c, d’estimer les coefficients a, b, c, d et e en appliquant un filtre de Kalman tel que défini ci-dessus ; - à l’étape 204c, de corriger les données de mesure 104 (« Log_Speed ») en calculant (relation 4 ci-dessus) des données de mesure 104 corrigées (« Log_Speed Corr ») : Log_Speed Corr = (Log_Speed - b) / a, et les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») en calculant (relation 5 ci-dessus) des données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») : Shaft_Torque Corr = Shaft_Torque - e; et - à l’étape 205c, de fournir (via les connexions 109, ) au moins l’une desdites données de mesure 104, 105 corrigées (« Log_Speed Corr ») ou (« Shaft_Torque Corr ») au système de navigation (101) du navire (100).
La détaille les étapes d’un quatrième mode de réalisation du procédé selon la présente technologie. Le procédé comprend : - à l’étape 201d, de recevoir de capteurs respectifs, tels qu’illustrés en , les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100), et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100); - à l’étape 202d, d’établir une relation (Relation 3 ci-dessus) entre les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») et les données de mesure 107 (« Shaft_RPM ») : Shaft_Torque = d * Shaft_RPM 2 + e ; - à l’étape 203d, d’estimer les coefficients d et e en appliquant un filtre de Kalman tel que défini ci-dessus ; - à l’étape 204d, de corriger les données de mesure 105 (« Shaft_Torque ») en calculant (relation 5 ci-dessus) des données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») : Shaft_Torque Corr = Shaft_Torque - e ; et - à l’étape 205d, de fournir (via les connexions 109, ) les données de mesure 105 corrigées (« Shaft_Torque Corr ») au système de navigation (101) du navire (100).