INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le brin libre du câble de levage 3522 chemine ici à partir de l’extrémité libre de la flèche 351b.
Par ailleurs, le châssis 31 comporte avantageusement un passage vertical P qui est dimensionné pour être traversé par le kiosque 2 (voir notamment sur la ).
En d’autres termes, les cotes horizontales du passage vertical P sont supérieures aux cotes horizontales du kiosque 2 (définies par les parois latérales 211).
Ce passage vertical P s’ouvre ainsi :
- verticalement, dans une direction verticale de sorte à autoriser un mouvement de translation vertical du kiosque 2 au-travers du passage vertical P, et
- vers l’arrière, avantageusement à l’opposé des moyens d’attelage 33 de sorte à autoriser un mouvement de translation horizontal du kiosque 2 au-travers de ce passage vertical P.
Et, de préférence, le support de réception 34 de la remorque routière 3 consiste en un support de réception 34 mobile, de préférence amovible.
Ce support de réception 34 est ainsi manœuvrable entre deux positions :
- une position active, dans laquelle le support de réception 34 mobile obture (ici partiellement) le passage vertical P afin de recevoir le kiosque 2 ( ), et
- une position inactive, dans laquelle le support de réception 34 mobile libère le passage vertical P afin d’autoriser la circulation du kiosque 2 au travers du passage vertical P ( ).
Ce support de réception 34 consiste par exemple en des poutres transversales amovibles ( ), manœuvrables entre les deux positions :
- une position active, dans laquelle les poutres transversales amovibles 34 sont rapportés en travers du passage vertical P afin de recevoir le kiosque 2 ( ), et
Dans une variante non représentée, le module de calcul électronique 6 configuré pour exécuter le logiciel 22 de détermination du domaine de déclenchement du disjoncteur 4 est distant du disjoncteur 4. Dans cette variante, chacun des dispositifs 4, 6 comporte en outre une interface de communication, adaptée à communiquer selon un protocole de communication donné, de manière à transmettre les signaux de vibrations acquis par le capteur de vibrations au module de calcul électronique, le module de calcul électronique 6 transmettant des informations relatives au domaine de déclenchement déterminé pour affichage sur l’interface homme-machine 15.
Le procédé de détermination d’un domaine de déclenchement d’un dispositif de commutation comporte deux phases, qui sont respectivement une phase préliminaire d’apprentissage et une phase opérationnelle de détermination du domaine de déclenchement en temps réel.
Par exemple, la phase préliminaire d’apprentissage est effectuée pour une catégorie donnée de disjoncteurs, avant leur mise en fonctionnement dans un circuit électrique.
Ainsi, la phase préliminaire d’apprentissage est effectuée par catégorie de disjoncteurs, les catégories étant définies par des spécifications de fabrication.
La est un synoptique des principales étapes d’un procédé de détermination d’un domaine de déclenchement d’un dispositif de commutation de circuit électrique, dans la phase d’apprentissage.
Le procédé comprend une acquisition 30 des signaux temporels de vibrations, à partir d’un ou plusieurs disjoncteurs 4, par exemple d’une pluralité de disjoncteurs 4 appartenant à une catégorie donnée de disjoncteurs.
Dans le cas où le capteur de vibrations est un accéléromètre 3 axes, chaque signal est formé d’une série de valeurs d’accélérations discrètes enregistrées à une fréquence d’échantillonnage prédéterminée. Par exemple, la fréquence d’échantillonnage F e est comprise entre 6,4 KHz et 25,6 KHz, par exemple égale à 25,6kHz. En phase d’apprentissage, le courant de coupure associé à chaque signal temporel de vibrations enregistré est connu, différentes valeurs de courant de défauts et de surcharges étant injectées dans le disjoncteur pour l'apprentissage.
Chaque signal temporel de vibrations est acquis sur une durée d’acquisition donnée, et comprend un nombre d’échantillons dépendant de la durée d’acquisition et de la fréquence d’échantillonnage.
L’acquisition 30 est suivie d’une étape 32 de transformation de chacun des signaux temporels de vibrations en un spectrogramme représenté dans un espace de représentation temps-fréquence.
L’étape de transformation 32 met en œuvre par exemple une transformation de Fourier discrète, de préférence une transformation de Fourier rapide FFT (pour « Fast Fourier Transform »), en utilisant la fenêtre de Hann. Bien entendu, il s’agit d’un exemple, d’autres variantes de fenêtrage sont utilisables.
Chaque colonne du spectrogramme correspond à une fenêtre temporelle donnée.
Dans un mode de réalisation, le procédé comprend également, optionnellement, une étape 34 de normalisation dans laquelle chaque colonne du spectrogramme est normalisée par rapport à la somme des valeurs de la colonne, puis le spectrogramme normalisé est converti à l’échelle logarithmique à l’étape 36 de changement d’échelle.
Les étapes 30 à 36 sont répétées pour une pluralité de valeurs de courant de coupure données, ce qui permet d’obtenir une bibliothèque de spectrogrammes d’apprentissage, comportant des spectrogrammes d’apprentissage, chaque spectrogramme d’apprentissage étant associé à un valeur de courant de coupure. La bibliothèque de programmes d’apprentissage est mémorisée.
Chaque spectrogramme est représenté sous forme de matrice de taille LxM, comportant des valeurs, chaque valeur étant relative à un indice temporel i et à un indice fréquentiel j. Un élément du spectrogramme identifié par des indices (i,j) est également appelé caractéristique, chaque caractéristique ayant une valeur associée pour un spectrogramme donné.
Le procédé comporte ensuite la mise en œuvre d’une étape 40 d’élimination récursive de caractéristiques (en anglais, « Recursive F eature E limination »), permettant de déterminer un sous-ensemble de caractéristiques opérationnelles, qui sont les caractéristiques considérées les plus pertinentes pour la réalisation de l’estimation du courant de coupure, en appliquant un modèle de prédiction paramétré par apprentissage machine choisi.
On entend par sous-ensemble de caractéristiques un sous-ensemble de points (k,l) de la matrice représentative du spectrogramme.
Le module AE1 prend en entrée la séquence Seq1. Dans l’exemple décrit ici, l’encodeur détermine une séquence compressée en faisant passer la séquence Seq1 à travers ses couches successives. La séquence compressée passe ensuite par les couches successives du décodeur de AE1 qui fournit en sortie la séquence approximée Seq1*. Le processus est similaire pour la détermination de la séquence Seq2* approximée de Seq2 avec le module AE2.
L’auto-encodeur AE1 a été entraîné à partir d’un ensemble de séquences de référence. Ces séquences de référence ont été acquises lors de vols d’un ensemble d’aéronefs. Dans l’exemple décrit ici, chaque élément d’une séquence de référence contient des valeurs des mêmes 10 indicateurs d’états mentionnés précédemment et contenus dans la séquence Seq1.
Dans un mode de réalisation, les séquences de référence proviennent de vols jugés « sains », c’est-à-dire sans dysfonctionnement au cours du vol, et qui ont été suivis d’au moins un nombre significatif (par exemple 10) de vols sans dysfonctionnement.
Au cours de son entraînement, l’auto-encodeur est configuré pour minimiser des erreurs d’approximations entre les séquences de références et des séquences que l’auto-encodeur détermine. Ainsi, l’entraînement de AE1 comporte une pluralité d’étapes, chacune comportant : - la détermination d’une séquence à partir d’une séquence de référence ; - le calcul d’une erreur d’approximation entre la séquence ainsi déterminée et la séquence de référence correspondante ; - la modification des paramètres de l’auto-encodeur AE1 pour minimiser l’erreur d’approximation ainsi calculée
La modification des paramètres de l’auto-encodeur AE1 pour minimiser les erreurs d’approximation peut se faire avec un algorithme de descente de gradient. L’algorithme de descente de gradient vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque paramètre à celle-ci.
L’erreur d’approximation est par exemple une erreur moyenne au carré (« mean squared error » en anglais) entre les valeurs de la séquence déterminée par AE1 et les valeurs de la séquence de référence correspondante.
Les séquences de références utilisées pour l’entraînement de l’auto-encodeur AE2 sont déterminées de la même façon que la séquence Seq2 est déterminée à partir des Seq1. Ainsi, chaque séquence de référence utilisée pour l’entraînement de AE2 est déterminée par sous-échantillonnage d’une séquence de référence utilisée pour l’entraînement de AE1.
L’entraînement de AE2 est similaire à l’entraînement de AE1.
Au cours d’une étape E30, des scores d’anormalité globale A1 et A2 sont déterminés pour les séquences respectives Seq1 et Seq2.
Dans des modes de réalisation, les modules AE1 et AE2 déterminent des valeurs approximées d’une partie seulement des indicateurs d’états. Par exemple, les séquences temporelles en entrée des modules AE1 et AE2 contiennent les valeurs acquises des dix indicateurs d’états mentionnés ci-avant (les indicateurs caractérisant directement le système d’huile et les indicateurs contextuels), et les valeurs approximées correspondent aux quatre indicateurs d’états caractérisant directement le système de circulation d’huile, notamment : - la température d’huile, - le niveau d’huile, - la pression d’huile, et - la perte de charge du filtre à huile.
Par ailleurs, dans ce même exemple, les scores d’anormalité globale sont déterminés à partir de différences entre les valeurs acquises correspondant à ces quatre indicateurs d’états et les valeurs approximées correspondantes. Ainsi, dans cet exemple, les scores d’anormalité globale A1 et A2 ne prennent pas en compte de valeurs d’indicateurs contextuels.
La représente des sous-étapes de l’étape E30 selon un mode de réalisation.
Au cours d’une sous-étape E31, pour chaque élément d’un instant t de la séquence Seq1, est calculée une différence r1 t entre cet élément et l’élément approximé correspondant. Dans un exemple simplifié servant à titre d’illustration, la séquence Seq1 comporte deux éléments comportant chacun trois valeurs d’indicateurs d’états : (3 ; 4 ; 1) et (2 ; 3 ; 2). Dans cet exemple, la séquence Seq1* approximée par AE1 comporte les deux éléments (3,1 ; 4,2 ; 0,8) et (2,5 ; 2,7 ; 1,9). Dans ce cas, les différences entre la séquence Seq1 et la séquence Seq1* sont les deux éléments (-0,1 ; -0,2 ; 0,2) et (-0,5 ; 0,3 ; 0,1).
De la même manière sont calculées les différences r2 t entre la séquence Seq2 et la séquence Seq2* approximée de Seq2.
Au cours d’une sous-étape E32, à partir de chaque différence r1 t (r2 t ) est calculé un score d’anormalité instantanée a1 t (a2 t ). Par exemple, un tel score d’anormalité instantanée est une distance de Mahalanobis. Dans ce cas, un score d’anormalité instantanée a1 t ou a2 t est calculé par les formules suivantes :
Où est une différence moyenne et est l’inverse d’une matrice de covariance . Si une différence r1 t comporte une seule valeur, comporte une unique valeur et . comporte également une unique valeur. Si une différence est un vecteur comportant plusieurs valeurs, est un vecteur avec autant de valeurs. Le paramètre peut être déterminé en calculant, avec l’auto-encodeur AE1 entraîné, une moyenne de différences calculées à partir de séquences de référence et de séquences approximées par AE1 à partir de ces séquences de références. De la même façon, la matrice de covariance peut être déterminée à partir des covariances entre des valeurs de référence et des valeurs approximées par AE1.
Dans la présente invention, « agent colorant » inclut tous les pigments, teintures ou laques synthétiques ou naturels, organiques ou inorganiques, ainsi que tous les autres colorants approuvés par la CTFA et la FDA.
Dans un mode de réalisation, le (a-2) agent colorant peut être sélectionné parmi les teintures, les pigments et leurs mélanges.
Dans la présente invention, le (a-2) agent colorant peut être soluble dans l’eau ou dispersible dans l’eau, soluble dans l’huile ou dispersible dans l’huile ou avec solubilité limitée dans l’eau.
Dans un mode de réalisation, le (a-2) agent colorant peut être choisi parmi les pigments colorants.
Le terme « pigments colorants », doit être entendu comme des particules blanches ou colorées, inorganiques ou organiques, de forme quelconque, qui sont insolubles et destinées à colorer ou teindre les lèvres.
De préférence, le pigment colorant peut être choisi parmi les oxydes métalliques tels que le dioxyde de titane, l’oxyde de zirconium, l’oxyde de cérium, l’oxyde de zinc, l’oxyde de fer et l’oxyde de chrome ; le violet de manganèse ; le bleu de Prusse ; le bleu outremer ; l’hydrate de chrome ; le bleu ferrique ; la poudre d’aluminium ; la poudre de cuivre ; le noir de carbone ; les pigments de type D&C ; les laques ; les pigments perlés ; et leurs mélanges.
Dans un mode de réalisation, la microaiguille peut inclure des particules à indice de réfraction élevé, des particules d’interférence, des particules de réflexion et des particules absorbant la lumière, en particulier des particules non transparentes ou des particules modifiant le chemin de la lumière, en tant que pigment colorant, afin d’éviter la réflexion. Ces particules peuvent permettre la coloration ou la pigmentation cutanée de la peau ou des lèvres grâce aux propriétés optiques des particules.
Dans un autre mode de réalisation, le (a-2) agent colorant peut être sélectionné parmi les teintures. Les teintures peuvent être choisies parmi les teintures directes naturelles et les teintures directes synthétiques.
Le (a-1) polymère soluble dans l’eau ou dispersible dans l'eau peut avoir un poids moléculaire de 10 000 à 400 000 Dalton, de préférence de 30 000 à 300 000 Dalton, et plus préférentiellement de 50 000 à 200 000 Dalton.
L’acide hyaluronique de faible poids moléculaire peut avoir un poids moléculaire inférieur ou égal à 100 kDa, de préférence inférieur ou égal à 70 kDa, et plus préférentiellement inférieur ou égal à 50 kDa.
La polyvinylpyrrolidone peut avoir un poids moléculaire compris entre 1 kDa et 300 kDa, de préférence entre 5 kDa et 200 kDa, et plus préférentiellement entre 7 kDa et 100 kDa.
Le poly(méthyl/vinyl éther/acide maléique) (PMVE/MA) et ses esters, et le poly(méthyl/vinyl éther/anhydride maléique) (PMVE/MAH) sont connus sous le nom de polymères de type Gantrez.
La quantité (base sèche) du ou des (a-1) polymère(s) soluble(s) dans l’eau ou dispersible(s) dans l'eau peut être de 50 % en poids ou plus, de préférence de 60 % en poids ou plus et, plus préférentiellement, de 70 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la (a) particule. La quantité (base sèche) du ou des (a-1) polymère(s) soluble(s) dans l’eau ou dispersible dans l'eau(s) dans la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut être de 100 % en poids ou moins, de préférence de 98 % en poids ou moins, et plus préférentiellement de 96 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la (a) particule. Ainsi, la quantité (base sèche) du ou des (a-1) polymère(s) soluble(s) dans l’eau ou dispersible dans l'eau(s) dans la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut être comprise de 50 % à 100 % en poids, de préférence de 60 % à 98 % en poids, et plus préférentiellement de 70 % à 96 % en poids, par rapport au poids total de la (a) particule.
La (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut comprendre au moins un matériau qui est gonflable, plus préférentiellement gonflable à l’eau, et encore plus préférentiellement gonflable dans une substance kératineuse telle que la peau et les lèvres. Le matériau ci-dessus peut être un polymère qui est gonflable, plus préférentiellement gonflable à l’eau et encore plus préférentiellement gonflable dans la substance kératineuse. Ici, le terme « gonflable à l’eau » signifie gonflable lorsqu’il est en contact avec l’eau. Le matériau ou polymère gonflable ci-dessus peut présenter une capacité de gonflement élevée telle qu’il peut gonfler au moins plus de 10 fois dans une incubation in vitro de 1 heure dans une solution saline physiologique ou une solution saline tamponnée au phosphate, de préférence au moins 20 fois en incubation de 1 heure, plus préférentiellement au moins 30 fois en incubation de 1 heure, encore plus préférentiellement au moins 40 fois en incubation de 1 heure, et de préférence environ 45 à 55 fois en incubation de 1 heure.
Le matériau gonflable ci-dessus, de préférence le polymère gonflable ci-dessus, peut avoir une viscoélasticité élevée de sorte qu’il peut former un gel après l’incubation in vitro dans une solution saline physiologique ou une solution saline tamponnée au phosphate. Le gel présente un module d’élasticité G' élevé, un module de viscosité G'' élevé, une tangente (δ) (Tangente (δ) = G''/G') inférieure à 1 et une consistance élevée G* (G*2=G'2 + G''2) même à basse fréquence (0,01 Hz) lors d’un essai par balayage de fréquence dynamique avec un rhéomètre.
Dans un mode de réalisation, le matériau gonflable ci-dessus, de préférence le polymère gonflable, n’est pas soluble dans l’eau ou non dispersible dans l’eau.
Dans un autre mode de réalisation, le matériau gonflable ci-dessus, de préférence le polymère gonflable, peut être un polymère formant hydrogel.
Le polymère gonflable ci-dessus peut être sélectionné parmi les acides hyaluroniques à haut poids moléculaire, les acides hyaluroniques réticulés, le polyéthylène glycol réticulé, le polyacide lactique réticulé ou le polyacide glycolique ou le polylacide actique-co-glycolique ou la polydioxanone, le poly(styrène)-séquence-poly(acide acrylique), le polyéthylène glycol réticulé PMVE/MA, la polyvinylpyrrolidone réticulée, le glycolate amidon de sodium ; la cellulose ; les gommes naturelles et synthétiques ; les alginates ; le poly(méthyl/vinyl éther/acide maléique) (PMVE/MA) réticulé polyacrylate de sodium PEG et ses esters, le poly(méthyl/vinyl éther/anhydride maléique) réticulé PEG (PMVE/MAH) et ses esters, et leurs mélanges.
L’acide hyaluronique de haut poids moléculaire peut avoir un poids moléculaire supérieur à 500 kDa, de préférence supérieur à 1000 kDa, et plus préférentiellement supérieur à 2100 kDa, et de préférence inférieur à 10000 kDa.
Sauf indication contraire, le poids moléculaire désigne ici un poids moléculaire moyen en nombre.
La quantité (base sèche) du ou des matériau(x) gonflable(s) dans la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut être de 1 % en poids ou plus, de préférence de 5 % en poids ou plus, et plus préférentiellement de 10 % en poids ou plus, par rapport au poids total de la (a) particule. La quantité (base sèche) du ou des matériau(x) gonflable(s) dans la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut être de 30 % en poids ou moins, de préférence de 25 % en poids ou moins, et plus préférentiellement de 20 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la (a) particule. Ainsi, la quantité (base sèche) du ou des matériau(x) gonflable(s) dans la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance peut être de 1 % à 30 % en poids, de préférence de 5 % à 25 % en poids, et plus préférentiellement de 10 % à 20 % en poids, par rapport au poids total de la (a) particule.
la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance comporte (a-2) au moins un agent colorant. Un seul type d'agent colorant peut être utilisé, mais deux ou plusieurs types différents d'agents colorants peuvent être utilisés en combinaison.
Dans un exemple simplifié à titre d’illustration du mode de réalisation mentionné ci-dessus, la première séquence temporelle acquise comporte quatre éléments, chaque élément comportant deux valeurs d’indicateur d’état : (3 ; 4), (2 ; 3), (4 ; 5) et (4 ; 6). Dans cet exemple, K est égal à 2, la deuxième séquence est donc déterminée en effectuant la moyenne des éléments (3 ; 4) et (2 ; 3) et la moyenne des éléments (4 ; 5) et (4 ; 6). La deuxième séquence comporte donc les deux éléments (2,5 ; 3,5) et (4 ; 5,5).
L’invention ne se limite pas à la méthode de sous-échantillonnage décrite ci-avant. Par exemple, dans un autre mode de réalisation, le sous-échantillonnage consiste à sélectionner un élément de la première séquence tous les K éléments. Dans ce cas, la séquence d’échantillonnage de la deuxième séquence est égale à la fréquence d’échantillonnage de la première séquence divisée par K.
Au cours d’une étape E20, des modules d’approximations AE1 et AE2 effectuent des approximations des séquences respectives Seq1 et Seq2, et déterminent ainsi des séquences approximées Seq1* et Seq2*.
Dans le mode de réalisation décrit ici, les modules AE1 et AE2 sont des réseaux de neurones auto-encodeurs.
Dans ce mode de réalisation, le module AE1 a été entraîné pour approximer un premier groupe de séquences de référence correspondant à la même fréquence d’échantillonnage que celle de la séquence Seq1 (1Hz par exemple), et le module AE2 a été entraîné pour approximer un deuxième groupe de séquences de référence correspondant à la même fréquence d’échantillonnage que la séquence Seq2 (10 mHz par exemple).
Les séquences de référence du deuxième groupe sont par exemple déterminées, à partir des séquences du premier groupe, par le même procédé de sous-échantillonnage qui permet d’obtenir Seq2 à partir de Seq1.
La illustre un exemple d’architecture du réseau auto-encodeur AE1.
Ce réseau comporte un encodeur effectuant la compression de la séquence Seq1 fournie en entrée. Il comporte cinq couches de convolution Conv1D précédées (précédées dans le sens de l’entrée vers la sortie) de couches de normalisation par paquet BatchNorm (« batch normalization » en anglais). Excepté les couches OutConv présentées ci-après, les couches de convolutions Conv1D comprennent toutes une couche d’activation non linéaire en sortie de la convolution. Les couches de convolution Conv1D sont également suivies de couches de regroupement par maximum MaxPool (« max pooling » en anglais), excepté la dernière couche de convolution. Ces couches de regroupement réduisent la longueur de la séquence fournie en entrée du réseau et permettent ainsi sa compression. Les cinq couches de convolutions Conv1D de l’encodeur comportent respectivement des filtres de dimension 20, 40, 60, 80 et 100. La dimension d’un filtre correspond à la dimension des éléments en sortie de la couche de convolution. Par exemple, la première couche de convolution prend en entrée une séquence d’éléments comportant chacun 10 valeurs, et fournit en sortie une séquence d’éléments comportant chacun 20 valeurs, ces valeurs correspondant à la projection d’éléments de la séquence en entrée dans un espace mathématique de dimension 20.
Cet encodeur est suivi d’un décodeur qui détermine la séquence Seq1* à partir de la sortie de l’encodeur. Ce décodeur comporte quatre couches composites, chaque couche composite étant constituée d’une couche de déconvolution Conv1DTranspose suivie d’une couche BatchNorm, d’une couche Conv1D suivi d’une autre couche BatchNorm. Les couches de déconvolution Conv1DTranspose du décodeur ont respectivement des filtres de dimensions 100, 80, 60 et 40. Les couches de convolution Conv1D du décodeur ont respectivement des filtres de dimensions 80, 60, 40 et 20. La dernière couche OutConv du décodeur est une couche de convolution avec un filtre de dimension 10. La couche OutConv fournit en sortie la séquence Seq1*.
La illustre un exemple d’architecture du réseau auto-encodeur AE2.
L’encodeur de AE2 comporte trois couches multiples de convolutions Conv1D et trois couches de convolution dilatée Conv1Ddilated, chacune suivie d’une couche de normalisation par paquet BatchNorm. Chacune des couches multiples de convolution dilatée Conv1Ddilated est un empilement de plusieurs couches convolutions dilatées avec des filtres de même dimension, suivies de couches BatchNorm. Les trois couches multiples de convolution dilatée de l’encodeur comportent chacune 5, 4 et 2 couches empilées, respectivement. Chaque couche de convolution dilatée a un pas de dilatation de 2. Ces couches de convolution dilatée permettent de détecter des anomalies se déroulant sur une longue durée.