INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le flux de carburant Q circulant dans le circuit de carburant 1, est ensuite acheminé depuis le référentiel aéronef REF-A vers le référentiel turbomachine REF-M, où il traverse, dans une étape E4, le deuxième module de chaleur 32 dans le référentiel turbomachine REF-M. Le flux de carburant Q est alors réchauffé dans le deuxième module de chaleur 32 au moyen de calories transférées par le deuxième fluide caloporteur F2 préalablement réchauffé dans le deuxième échangeur de chaleur 52 dans la deuxième boucle de circulation 42. Dans cet exemple, le flux de carburant Q est réchauffé jusqu’à une température d’injection Ti comprise entre -73,15 et 126,85 °C. Le deuxième fluide caloporteur F2 qui transfère ses calories au flux de carburant Q est alors refroidi dans le deuxième module de chaleur 32 jusqu’à une deuxième température T2B, dans cet exemple, comprise entre -25 et 75 °C.
Le flux de carburant est ainsi avantageusement réchauffé en deux temps dans le référentiel aéronef puis dans le référentiel turbomachine, au moyen de deux fluides caloporteurs circulant dans deux boucles de circulation distinctes. Chaque boucle de circulation est montée uniquement dans l’un des référentiels, permettant de s’affranchir de l’installation de conduits de circulation entre les deux référentiels.
PROCÉDÉ D’ESTIMATION DE LA PRESSION DE SURALIMENTION NATURELLE DANS UN MOTEUR THERMIQUE ESSENCE ÉQUIPÉ D’UN TURBOCOMPRESSEUR DE TYPE À GÉOMETRIE VARIABLE La présente invention concerne de manière générale la commande des moteurs thermiques suralimentés de type essence. Plus particulièrement, l’invention se rapporte à un procédé d’estimation de la pression de suralimentation naturelle dans un moteur thermique essence équipé d’un turbocompresseur de type à géométrie variable.
De manière générale, dans un véhicule automobile, le moteur thermique est piloté au moyen de lois de commande. Ces lois commandent les différents actionneurs du moteur thermique à partir notamment d’informations mesurées fournies par des capteurs et d’informations estimées fournies par des modèles d’estimation, ces informations représentant des paramètres et grandeurs physiques qui influencent le fonctionnement du moteur. La précision des informations de mesure et estimées est essentielle à un fonctionnement optimal de moteur thermique, pour répondre à des demandes de couple moteur et réduire les émissions polluantes.
On connaît également la technique de détection par comptage bêta, par exemple à l’aide de scintillateurs au plastique PVT.
- le parcours des particules bêta dans la matière est plus important que celui des particules alpha, par exemple environ 1,5 mm dans le béton pour les particules bêta émises par le 234m Pa, dont l’énergie maximale est élevée : E β max = 2,269 MeV. Cette méthode sera donc plus efficace que la mesure alpha si la contamination se trouve en profondeur, jusqu’à quelques millimètres ;
- selon l’enrichissement en 235 U de la contamination et le nombre de particules bêta émis par seconde, la mesure bêta peut s’avérer plus efficace que la mesure gamma.
Mais cette technique a, elle aussi, des inconvénients : en particulier, le nombre de bêta émis pour une contamination avec de l’uranium très enrichi décroit fortement. Par conséquent, les temps de mesure requis pour différencier le signal de contamination du bruit de fond deviennent très importants, il peut atteindre plusieurs heures pour détecter des niveaux de contamination de l’ordre du Bq/cm 2 ; de plus, la non sensibilité au-delà de profondeurs de l’ordre du mm pose problème pour détecter une contamination plus en profondeur ou pour l’analyse d’objets volumineux.
Au vu des avantages et inconvénients de chacune des techniques, il apparaît par exemple que le comptage alpha est la méthode la plus rapide parmi celles citées pour la détection d’une contamination surfacique sur une gamme d’enrichissements allant de moins de 1 % à plus de 90 %. Néanmoins, l’efficacité de celle-ci dépend fortement de l’état de surface de l’objet à caractériser, par exemple lorsqu’une contamination au sol est recouverte par une couche de poussière. Quant au comptage bêta, la contrainte liée à la propreté du sol est moins préoccupante mais la baisse considérable des taux d’émission bêta dans le cas d’enrichissements en 235 U importants rallonge les temps de mesure de façon rédhibitoire. En outre, ces deux méthodes ne permettent pas de remonter à l’enrichissement en 235 U de l’uranium présent au sein de la contamination.
On peut mettre en œuvre des techniques de détection par spectrométrie gamma car elles sont beaucoup moins sensibles à la profondeur de contamination ou à la propreté et à l’état de surface de l’objet examiné, car les rayonnements gamma et X d’intérêt peuvent traverser plusieurs cm de béton ;
La spectrométrie gamma haute résolution avec un détecteur au germanium hyper pur (GeHP) permet une analyse fine des différentes raies du spectre gamma et de mesurer l’enrichissement 235 U/ 238 U par des ratios d’intensité (ou de surface ou d’aire, de préférence nette) de certaines raies.
En revanche :
- les détecteurs GeHP sont très onéreux (environ un facteur 10 sur le prix) à volume (et donc efficacité) de détection similaire en comparaison aux détecteurs à scintillation de type NaI(Tl);
- les temps de mesure requis pour obtenir un spectre gamma avec une incertitude statistique suffisamment faible sur les raies d’intérêt, permettant par exemple de détecter la contamination, de déterminer sa composition isotopique, voire même son profil en profondeur, sont trop importants pour envisager de mesurer de très grandes surfaces potentiellement contaminées sans multiplier le nombre de détecteurs GeHP, ce qui représenterait un coût prohibitif ;
- ce type de détecteur nécessite un refroidissement à très basse température à l’azote liquide ce qui complique son exploitation in situ, hors laboratoire) ou avec un système électrique (cryogénérateur), ce qui en accroit le coût.
On connaît également la technique de détection par spectrométrie gamma basse résolution avec des scintillateurs de type NaI(Tl).
- les temps de mesure requis sont relativement courts (quelques minutes) pour détecter une contamination de l’ordre du Bq/cm 2 . Des scintillateurs NaI(Tl) de grandes dimensions (par exemple : 1000 cm 2 de surface et 5 cm d’épaisseur) sont réalisables à un prix convenable, contrairement à des scintillateurs de meilleure résolution comme ceux à base de cristaux LaBr 3 (Ce) ou CeBr 3 , ou aux détecteurs semi-conducteurs GeHP de haute résolution évoqués précédemment.
Les inconvénients des scintillateurs NaI(Tl) sont leur mauvaise résolution en énergie, qui ne permet pas la caractérisation fine d’une contamination (par exemple son profil en profondeur ou l’enrichissement en 235 U) par l’analyse des raies gamma ou X classiquement réalisée en spectrométrie gamma (identification des radioéléments émetteurs grâce aux énergies des raies et de leurs activités grâce aux aires nettes des raies).
- un module de restitution de l’inférence dudit réseau de neurones, celle-ci étant obtenue à partir des données de sortie dudit au moins un sous-réseau d’ordre maximal.
Lorsque l’on dit qu’un orchestrateur est configuré pour envoyer ou fournir des paramètres d’au moins un sous-réseau pour qu’ils soient distribués à au moins un dispositif configuré pour obtenir une inférence d’un sous-réseau, cela peut notamment signifier que : - l’orchestrateur est configuré pour fournir directement ces paramètres à un dispositif d’exécution configuré pour réaliser l’inférence du sous-réseau et retourner le résultat de cette inférence à l’orchestrateur ; ou que - l’orchestrateur est configuré pour fournir ces paramètres à un autre orchestrateur de niveau supérieur et obtenir le résultat de cette inférence de cet autre orchestrateur.
Dans un mode de réalisation, les orchestrateurs de distribution et d’inférence sont implémentés sur la même machine, physique ou virtuelle.
L’invention vise aussi un système comportant : - un orchestrateur de distribution et/ou un distributeur d’inférence tel que mentionné ci-dessus; et - au moins un dispositif d’exécution configuré pour réaliser l’inférence du sous-réseau.
Au moins certains dispositifs d’exécution peuvent être localisés en périphérie d’un réseau de communication (ou dispositifs de type « edge » en anglais) par exemple dans des passerelles domestiques.
Les inventeurs ont détecté qu’un simple partitionnement vertical d’un réseau de neurones profond ne permettait pas en pratique de distribuer l’inférence de ce réseau sur un des dispositifs de type edge. Le partitionnement hybride de l’invention résout ce problème.
De façon très avantageuse, l’inférence du réseau de neurones original est obtenue à partir des inférences des sous-réseaux, sans aucune dégradation de performance, car l’architecture du modèle n’est pas modifiée, juste distribuée.
De façon très avantageuse, le procédé n’implique pas le réentrainement d’un ou plusieurs réseaux de neurones ce qui implique de disposer de données à proximité, de consommer de l’énergie et peut impacter négativement les performances du réseau de neurones original.
Dans un mode de réalisation, l’orchestrateur peut confier l’exécution d’une même tâche à plusieurs dispositifs et comparer les résultats produits par ces dispositifs afin de détecter le comportement anormal d’un dispositif, causé par une panne ou par un acte malveillant par exemple. L’invention permet ainsi d’effectuer plusieurs calculs intermédiaires, cette redondance permettant de déceler des erreurs de calcul..
La politique de découpage et d’attribution des sous-réseaux peut être définie selon différents critères, par exemple selon des critères de performance et/ou selon des critères de confidentialité.
La performance de la partition peut notamment être impactée par : - un coût de communication des données échangées entre les orchestrateurs, éventuellement le ou les (sous-)orchestrateurs et les dispositifs d’exécution ; et par - le coût de synchronisation induit par la fusion des résultats produits par les sous-réseaux horizontaux.
Dans un mode particulier de réalisation de l’invention, le découpage vertical est effectué après une couche de regroupement (couches de pooling). Un tel découpage vertical permet de minimiser le volume à transmettre entre les sous-réseaux verticaux, et donc le coût de communication.
Dans un mode de réalisation, le procédé de distribution selon l’invention comporte une étape pour déterminer si au moins un dispositif d’exécution possède des ressources disponibles suffisantes pour réaliser l’inférence d’un sous-réseau vertical.
Dans un mode de réalisation, si ce n’est pas le cas et si sous-réseau vertical comporte plus d’une couche, le sous-réseau vertical est à son tour découpé verticalement. Cette étape peut être répétée jusqu’à obtenir des sous-réseaux verticaux constitués d’une couche unique.
Dans un mode de réalisation, seuls les sous-réseaux verticaux constitués d’une couche unique peuvent être découpées horizontalement.
Par exemple, les couches denses peuvent être découpées horizontalement.
De préférence, le module de régulation de pression 208 est conçu pour tout d’abord modifier la consigne de température T*, puis, si la consigne de température T* atteint un seuil prédéfini, modifier la vitesse d’acheminement et/ou la vitesse de déplacement, pour que la pression mesurée P suive l’évolution prédéfinie. Ainsi, la régulation est réalisée en priorité en modifiant la température T, ce qui a le moins d’impact sur la fabrication de la pièce. Lorsque la température T atteint le seuil, elle est trop basse ou bien trop élevée par rapport à la température normale prévue pour la fabrication de la pièce et risque d’avoir un impact négatif. Dans ce cas, les autres paramètres de machine de fabrication 100, à savoir la vitesse d’acheminement et/ou la vitesse de déplacement sont utilisés.
Le programme d’ordinateur 136 comporte en outre un module de sécurité 208, conçu pour détecter un blocage de la matière à partir de la pression mesurée P. Par exemple, le blocage est détecté lorsque la pression mesurée P dépasse un seuil P3 prédéfini, dit de blocage. Le seuil de blocage P3 est généralement plus élevé que chacun des seuils P1, P2.
De préférence, le module de sécurité 208 est conçu pour détecter le blocage à partir du couple mesuré C, en plus de la pression mesurée P. Par exemple, le blocage est détecté lorsque la pression mesurée P dépasse le seuil de blocage P3 et que le couple mesuré dépasse un seuil C1 prédéfini.
Le module de sécurité 208 est en outre conçu, en réponse à la détection du blocage, pour arrêter la fabrication additive de la pièce. Pour cela, le module de sécurité arrête par exemple le module de fabrication 202.
En référence à la , un exemple d’un procédé 300 de fabrication additive 100, va à présent être décrit.
Au cours d’une étape 302, un nouveau lot de matière est introduit dans le réservoir 104.
Au cours d’une étape 304, le module de régulation de pression 206 reçoit l’indication L de chargement de matière.
Au cours d’une étape 306, en réponse à la réception de l’indication L de chargement de matière, le module de régulation de pression 206 débute une phase d’ajustement et commence à modifier la consigne de température T* en fonction de la pression mesurée P.
Pendant cette phase d’ajustement, le module de régulation de température 204 commande, au cours d’une étape 307, le dispositif de chauffage 114 pour que la température mesurée T suive la consigne de température T*, elle-même modifiée par le module de régulation de pression 206.
Ainsi, il est possible d’augmenter la consigne de température T* lorsque la pression P augmente, afin de ramollir la matière et donc faire baisser la pression, et/ou de diminuer la consigne de température T* lorsque la pression P diminue, afin de durcir la matière et donc de faire monter la pression.
Au cours d’une étape 308, la phase d’ajustement s’achève, par exemple au bout d’un temps prédéfini, ou bien parce que la pression mesurée P s’est stabilisée à la valeur souhaitée, telle que le seuil d’ajustement P2.
Au cours d’une étape 310, le module de fabrication 202 fabrique la pièce suivant le plan de fabrication, par exemple en utilisant la pression mesurée P pour s’assurer que la quantité souhaitée de matière est déposée à chaque dépôt.
Pendant la fabrication, entre chaque dépôt, lorsque la buse 106 est déplacée, une phase d’ajustement peut également être mise en œuvre.
Après chaque phase d’ajustement, suite au chargement d’un nouveau lot de matière ou bien entre deux dépôts, la consigne de température T* est maintenue constante, telle que modifiée, pendant un ou plusieurs dépôts suivant cette modification, jusqu’à la prochaine phase d’ajustement.
Parallèlement, au cours d’une étape 312, le module de sécurité 208 surveille la pression mesurée P pour détecter un blocage et, dans ce cas, arrêter la machine 100 et en particulier le module de fabrication 202.
Alternativement, plutôt que de maintenir la consigne de température T* constante, la pression P est régulée pour suivre une évolution prédéfinie, en particulier pendant un ou plusieurs dépôts, comme cela a été expliqué ci-dessus.
Selon une première étape 10, les valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées au point de livraison sont subdivisées en séries de de valeurs de puissance électrique moyenne consommée. Chaque série peut par exemple s’étaler sur une semaine complète et comprendre au maximum 336 valeurs de puissance électrique moyenne consommée, les valeurs étant espacées avec un pas de temps d’une demi-heure entre deux valeurs consécutives.
Selon une deuxième étape 20, les séries de valeurs incomplètes ou erronées sont éliminées. Par exemple une série de valeurs pour laquelle il manque plus de 6 valeurs consécutives de puissance électrique moyenne, correspondant à un trou de 3 heures est éliminée. Selon un autre exemple, une série de valeurs qui a été enregistrée au cours d’une semaine dont la durée n’est pas exactement de 168 heures, à cause d’un changement d’heure qui s’est produit au cours de la semaine, est éliminée. Selon un autre exemple encore, une semaine au cours desquels s’est produit un évènement particulier (par exemple une semaine qui inclut des vacances scolaires ou qui comporte un jour férié) est éliminée, car elle est moins représentative de la consommation habituelle d’énergie électrique au point de livraison.
Selon une troisième étape 30, chaque série temporelle de valeurs de puissance électrique consommée mesurées au point de livraison est classée.
A cet effet, le classificateur met en œuvre : - une sous-étape d’encodage, au moyen d’une fonction d’encodage qui associe à chaque série temporelle, une représentation compressée de la série temporelle, et - une sous-étape de classification, au moyen d’une combinaison d’arbres de décision, qui attribue à chaque représentation compressée de la série temporelle, une classe unique parmi les trois classes mentionnées précédemment (système d’eau chaude sanitaire non-électrique, système d’eau chaude sanitaire électrique non-asservi, systèmes d’eau chaude sanitaire électrique asservi), ainsi qu’une valeur d’indice de confiance associée à la classe attribuée.
La troisième étape 30 conduit potentiellement à l’obtention d’une pluralité de classes qui peuvent être identiques ou différentes, ces classes ayant été attribuées à un même point de livraison.
Selon une quatrième étape 40, une classe finale est sélectionnée en fonction des différentes classes attribuées au point de livraison et des valeurs d’indice de confiance associées aux différentes classes attribuées à l’étape 30.
Par exemple, la classe finale sélectionnée peut être obtenue par un vote à partir d’un sous-ensemble de l’ensemble de classes obtenues à l’issue de la troisième étape 30, le sous-ensemble de classes regroupant uniquement les classes qui présentent les valeurs d’indice de confiance les plus élevés.
Le sous-ensemble de classes peut regrouper un nombre prédéfini de classes, par exemple le sous-ensemble de classes peut être constitué des 7 classes qui présentent les valeurs d’indice de confiance les plus élevées.
La classe finale attribuée au point de livraison est par exemple la classe majoritaire parmi les classes du sous-ensemble de classes.
S’il n’est pas possible de déterminer une classe majoritaire parmi les classes du sous-ensemble de classes, alors la classe qui présente la valeur d’indice de confiance la plus faible parmi les classes du sous-ensemble de classes est éliminée, et le vote est renouvelé.
S’il n’est à nouveau pas possible de déterminer une classe majoritaire, alors il est procédé à une nouvelle élimination et à un nouveau vote, et ce jusqu’à ce qu’une classe majoritaire puisse être déterminée.
Le procédé de classement qui précède permet d’attribuer à chaque point de livraison une classe unique parmi les trois classes mentionnées précédemment (système d’eau chaude sanitaire non-électrique, système d’eau chaude sanitaire électrique non-asservi, systèmes d’eau chaude sanitaire électrique asservi).
Lorsque la classe attribuée au point de livraison est la deuxième classe (système d’eau chaude sanitaire électrique non-asservi), des démarches peuvent ensuite être entreprises pour détecter les raisons pour lesquelles le système d’eau chaude sanitaire électrique n’est pas asservi au signal de commande émis par le gestionnaire du réseau de distribution. En effet, l’absence d’asservissement peut être due à un dysfonctionnement du contacteur ou encore à une impossibilité de brancher le contacteur. Dans ce cas, des opérations de maintenance ou de réparation peuvent permettre de rétablir l’asservissement.
Dans cet exemple, les données d’entrée du classificateur comprennent un relevé de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées au point de livraison sur une période de temps donnée. Cette période de temps peut être égale à 1 semaine. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire de réaliser les étapes 10, 20 et 40. En effet, le procédé de classification proposé peut être exécuté à partir de données de consommation disponibles sur une seule semaine complète (par exemple des données de consommation allant de lundi 00 heure 00 minutes à dimanche 23 heures 30 minutes).
Le classificateur inclus dans le module de traitement de données 14 a été généré au préalable lors d’une phase d’apprentissage, grâce à un ensemble de données d’apprentissage.
L’ensemble de données d’apprentissage comprend une pluralité d’exemples issus de données collectées par des compteurs électrique communicants d’une pluralité de points de livraison de référence. Chaque exemple comprend, pour un point de livraison donné, une série temporelle de valeurs de puissance électrique moyenne consommée mesurées au point de livraison de référence, chaque valeur de puissance électrique moyenne consommée mesurée étant associée à une date et une plage horaire de consommation, et à une valeur connue d’une classe à laquelle appartient le système d’eau chaude sanitaire raccordé au point de livraison.
Dispositif d’acquisition d’une image 2D et d’une image de profondeur d’une scène La présente demande concerne le domaine des dispositifs d’acquisition d’images, et, plus particulièrement, des dispositifs d’acquisition d’images adaptés à acquérir une image visible 2D et une image de profondeur d’une scène.
Des dispositifs d’acquisition d’images aptes à acquérir des informations de profondeur ont été proposés. Par exemple, des détecteurs de temps de vol (« Time of Flight » - ToF, en anglais) agissent pour émettre un signal lumineux vers une scène, puis pour détecter le signal lumineux en retour réfléchi par des objets de la scène. Par le calcul du temps de vol du signal lumineux, on peut estimer la distance entre le dispositif d’acquisition et des objets de la scène. Il existe par exemple en outre des capteurs basés sur le principe dit de « lumière structurée ». Ces capteurs projettent un motif, par exemple des franges ou une grille, sur des objets de la scène et capturent au moins une image de ce motif déformé par le relief des objets. Le traitement de la ou des images fournit une estimation la distance entre le dispositif d’acquisition et des objets de la scène.
Dans certaines applications, on souhaite pouvoir acquérir simultanément une image visible 2D et une image de profondeur d’une même scène.
Alors qu’une solution pour atteindre cet objectif est d’utiliser des capteurs d’images séparés pour capter l’image 2D et l’image de profondeur, une telle solution n’est pas optimale en raison du fait que ces capteurs ont des points de vue différents de la scène, ce qui conduit à un défaut d’alignement entre les pixels des images correspondantes. En outre, l’utilisation de deux capteurs augmente l’encombrement et le coût du dispositif.
Une autre solution est d’intégrer les pixels de l’image 2D et les pixels de profondeur dans un même réseau de détecteurs. Toutefois, une difficulté est que les pixels de profondeur ont généralement des dimensions notablement plus grandes que les pixels d’image 2D et/ou des tensions d’alimentation notablement plus élevées que les pixels d’image 2D, ce qui rend une telle intégration complexe.
Les demandes de brevet EP 3503192 et US 2021/0305206 précédemment déposées par le demandeur décrivent chacune un dispositif d’acquisition d’une image 2D et d’une image de profondeur d’une scène, ce dispositif comportant des premier et deuxième capteurs superposés, le premier capteur comportant une pluralité de pixels 2D et une pluralité de fenêtres transmissives, et le deuxième capteur comportant une pluralité de pixels de profondeur disposés respectivement en regard des fenêtres transmissives du premier capteur.
Il serait souhaitable de pouvoir disposer d’un dispositif d’acquisition d’une image 2D et d’une image de profondeur d’une scène, ce dispositif palliant au moins partiellement un ou plusieurs des inconvénients des dispositifs connus.