INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Comme le montre plus particulièrement la , le corps 30 du clapet 3 étant emmanché dans ledit conduit 12 du siphon 1 par son extrémité supérieure, de sorte à ce que la tête 31 vienne en butée contre cette extrémité supérieure. Ainsi, la paroi 310 est bloquée contre le conduit 12, tandis que ladite au moins une ouverture 313 communique avec ledit corps 10 du siphon, à l’extérieur du conduit 12.
Dans cette situation, le clapet 3 et sa rondelle 4 font office de clapet anti-retour puisque la rondelle obture le passage de l’air et permet de casser la différence de pression entre les locaux LS et LI.
Toutefois, dans une situation dans laquelle il est nécessaire d’évacuer un volume d’eau important, ce qui est le cas de la , la rondelle 4 est soulevée par l’eau qui s’infiltre par les ouvertures, et s’évacue via le corps 30 du clapet et le conduit 12.
Un tel siphon présente les avantages suivants :
Il permet :
- De respecter les requis incendie, confinement et inondation,
Une phase de détection ou d’inférence, où le système analyse le trafic et cherche à identifier les événements anormaux en se basant sur ses connaissances.
Dans le cadre de la détection d’anomalies par IA, le mode non-supervisé est un mode dans lequel l’intelligence artificielle a appris le fonctionnement nominal d’un système. Le mode d’apprentissage non-supervisé ne requiert pas, comme son nom l’indique, d’intervention humaine lors de l’apprentissage. Ainsi, à la différence d’un mode supervisé dans lequel des labels pourraient être associés à des échantillons pour apprendre à l’IA à classifier des éléments (par exemple, on apprend à l’IA à reconnaître des animaux sur des photos et il faut donc, pendant la phase d’apprentissage, lui indiquer quel animal se trouve sur chaque photo), l’IA fonctionne en mode non-supervisé de manière autonome, sur des données non labellisées. Elle ne peut donc trouver que des relations entre les éléments. Elle peut ainsi, pour reprendre l’exemple précédent, déterminer que plusieurs photos sont relatives au même animal, mais elle est bien évidemment incapable de dire de quel animal il s’agit.
L’IA entrainée peut ensuite identifier, pendant la phase d’inférence, des déviations par rapport à ce fonctionnement nominal. L’importance de ces déviations par rapport au fonctionnement nominal est considéré comme représentative du niveau d’anomalie. Classiquement, une alerte n’est levée que si la déviation dépasse un certain seuil.
Tout système de détection d’anomalie par Intelligence Artificielle (IA) présente des défaillances, dans la mesure en particulier où certains événements vont être qualifiés d’anormaux alors qu’ils ne devraient pas l’être. Il s’agit d’une problématique bien connue dite des « faux positifs ».
Inversement, des événements dont on sait qu’ils sont anormaux peuvent ne pas être détectés comme tels. Il s’agit alors de la problématique inverse dite des « faux négatifs ».
Une solution à ces problèmes dans le cas d’un système de détection d’anomalie basé sur une IA avec un mode d’apprentissage supervisé serait évidente : il suffirait de faire apprendre au système que l’événement ayant conduit au faux négatif devrait être considéré comme anormal.
Cependant, en mode non-supervisé, l’IA n’apprend que le fonctionnement nominal du système sur lequel il opère sa détection d’anomalie. De ce fait, il est impossible de désigner un événement comme étant anormal.
Des approches intermédiaires existent entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non-supervisé.
Il existe un mode d’apprentissage semi-supervisé où une IA apprend sur un jeu de données partiellement labellisé. Ce mode peut être vu comme un mode dans lequel l’IA va créer des groupes (« clusters » en anglais) d’éléments semblables en raisonnant sur les éléments non labellisés, mais va également tenter de faire en sorte que ces différents clusters coïncident, pour les éléments labellisés, avec les différents labels portés par ceux-ci.
Il existe aussi un mode d’apprentissage auto-supervisé (« self-supervised » en anglais) où une IA n’apprend que sur des données non labellisées dans lesquelles elle apprend à identifier des significations. Toutefois ce système ne se prête pas à toutes les données, mais à celles qui ne sont pas totalement indépendantes les unes des autres, de sorte qu’un sens s’y fasse jour et puisse être décelé par le mécanisme d’apprentissage auto-supervisé. Ainsi, ces primitives sont particulièrement efficaces pour l’analyse de langage naturel ou l’analyse d’images. Dans le contexte de la détection d’intrusion réseau, ces primitives n’ont à ce jour pas donné de résultats exploitables.
Aussi, il n’existe pas de solution connue pour traiter le problème de la non détection d’anomalies par un système de détection d’intrusion réseau par anomalie basé sur un apprentissage non-supervisé.
La présente invention répond à ce besoin en proposant une solution qui permet, lors de la survenue d’un faux négatif affectant un système de détection d’anomalie par IA non-supervisée, de mettre à jour rapidement et efficacement la ou les primitives de l’IA sur laquelle ou sur lesquelles, le système de détection d’anomalie s’appuie, afin qu’aux prochains cycles de détection, des événements similaires soient qualifiés d’anormaux par le système de détection.
Un objet de la présente invention est un procédé de détection d’anomalie par intelligence artificielle entrainée en mode non-supervisé, qui permet de faire un apprentissage sur faux négatif afin de faire évoluer le modèle d’IA.
Avantageusement le procédé de l’invention, dans le cas d’un faux négatif, i.e. un événement anormal qui n’a pas été remonté comme tel par le dispositif de détection mais qui a été détecté comme anormal par une autre source, permet de déclencher une routine d’algorithme d’apprentissage sur faux négatif de l’IA du dispositif de détection, de manière à ce que l’élément n’ayant pas été détecté comme une anomalie le soit dans les prochains cycles de détection.
Le procédé d’apprentissage sur faux négatif de l’invention peut s’apparenter à un apprentissage semi-supervisé dans la mesure où, dans un contexte de données majoritairement non labellisées, il va forcer l’IA à apprendre la manière de classifier des données pour lesquelles une qualification s’apparentant à un label existe.
Cependant, le procédé d’apprentissage sur faux négatif de l’invention présente des différences notables par rapport à un apprentissage semi-supervisé. En effet : (1) il peut s’appliquer à un système d’analyse s’appuyant exclusivement, dans sa phase d’apprentissage, sur de l’apprentissage non-supervisé ; (2) il s’applique après la phase d’apprentissage, pendant la phase d’inférence ; (3) il n’a pas pour objectif d’optimiser une classification à plusieurs labels, mais de désigner, dans un processus d’inférence ne distinguant que deux catégories de données (les données normales et les données anormales, l’une étant l’opposée de l’autre), une donnée classée normale de manière à augmenter les chances que la même donnée présentée au système d’analyse ultérieurement soit désignée comme anormale ; (4) il a vocation à être appliqué sur un nombre d’échantillons beaucoup plus faible que le nombre d’échantillons labellisés d’un mode semi-supervisé.
19,5 g (0,1 M) de la N-(3,3,5-trimethylcyclohexyl) pyrrolidine sont chargés dans un ballon de 500 ml puis 250 ml d'acétonitrile sont ajoutés pour dissoudre la N-(3,3,5-trimethylcyclohexyl) pyrrolidine. Le milieu réactionnel est chauffé à 60°C avec une agitation à 200 tr/min (barreau aimanté) puis 62,3 g (0,4 M) d'iodure d'éthyle sont ajoutés en 22 min. Le milieu réactionnel est maintenu à 60°C pendant 24 h.
Après évaporation de l'acétonitrile, 34,9 g (Rdt brut 99,5 %) de produit brut sont obtenus.
Ce solide est repris par 290 ml d'acétone. Après chauffage au reflux pour obtenir une solution, 140 ml d'éther éthylique sont ajoutés et la précipitation d'un solide blanc est observée. Après retour à température ambiante, la suspension obtenue est filtrée sur un fritté porosité 3. Le solide obtenu est lavé sur le fritté par 100 ml d'un mélange éther éthylique/acétone 1/2.
29 g de solide humide sont ainsi obtenus. Le solide est ensuite séché jusqu'à poids constant pendant la nuit en étuve ventilée à 45°C. 23,7 g (Rdt 68%) de produit sont obtenus.
En raison de la présence de deux diastéreoisomères, les spectres RMN 1 H et 13 C sont complexes, mais conformes à la structure du produit attendu (protons en β de l'azote à 3,38 et 3,58 ppm). Le produit apparaît de pureté très élevée et il n'est pas observé de signaux pouvant correspondre à la présence d'impureté.
Synthèse de l'hydroxyde de N-ethyl-N-(3,3,5-trimethylcyclohexyl) pyrrolidinium
18,8 g d'Ag 2 O (0,08 mole, 99%, Aldrich) sont ajoutés dans un bécher en téflon de 250 mL contenant 23,4 g d’iodure de N-ethyl-N-(3,3,5-trimethylcyclohexyl) pyrrolidinium (0,07 mole) et 183 mL d'eau déionisée. Le milieu réactionnel est agité à l'abri de la lumière pendant 12 heures. Le mélange est ensuite filtré. Le filtrat obtenu est composé d'une solution aqueuse d’hydroxyde de N-ethyl-N-(3,3,5-trimethylcyclohexyl) pyrrolidinium. Le dosage de cette espèce est réalisé par RMN du proton.
Exemple 2: préparation d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER
5,26 g d'eau déionisée ont été mélangés avec 0,43 g d’hydroxyde de sodium (99,5% en poids, Aldrich). 2,36 g d’une zéolithe de type structural FAU (CBV720, SiO 2 /Al 2 O 3 =34,7, Zeolyst, PAF = 8,54%) sont ajoutés au mélange précédent, la préparation obtenue est maintenue sous agitation pendant 15 minutes. 2,65 g d'une solution aqueuse d’hydroxyde de N-éthyl-N-(3,3,5-triméthylcyclohexyl) pyrrolidinium (21,68% en poids) préparé selon l’exemple 1 sont ajoutés dans le mélange de synthèse et maintenu sous agitation pendant 10 minutes. Le mélange de synthèse, est maintenu sous agitation pendant 24 heures. La composition molaire du mélange est la suivante : 1 SiO 2 : 0,03 Al 2 O 3 : 0,074 R: 0,165 Na 2 O: 13,4 H 2 O, soit un ratio SiO 2 /Al 2 O 3 de 33. Le gel précurseur est ensuite transféré, après homogénéisation, dans un autoclave. L’autoclave est fermé puis chauffé pendant 6 jours à 150°C sous agitation à 35 tr/min avec un système tourne-broche. Le produit cristallisé obtenu est filtré, lavé à l'eau déionisée puis séché une nuit à 100°C. Le solide est ensuite introduit dans un four à moufle où est réalisée une étape de calcination : le cycle de calcination comprend une montée de 1,5°C/min en température jusqu'à 200°C, un palier à 200°C maintenu durant 2 heures, une montée de 1°C/min en température jusqu'à 550°C suivi d'un palier à 550°C maintenu durant 8 heures puis un retour à la température ambiante.
Le produit solide calciné a été analysé par diffraction de rayons X et identifié comme étant constitué d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER avec une pureté égale à 91 % poids. Le produit a un rapport molaire SiO 2 /Al 2 O 3 de 19 tel que déterminé par fluorescence X. La surface BET et le volume de micropores sont 345 m 2 /g et 0,122 cm 3 /g respectivement.
Exemple 3: préparation d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER
4,29 g d'eau déionisée ont été mélangés avec 0,33 g d’hydroxyde de sodium (99,5% en poids, Aldrich). 2,17 g d’une zéolithe de type structural FAU (CBV780, SiO 2 /Al 2 O 3 =96,2, Zeolyst, PAF = 14%) sont ajoutés au mélange précédent, la préparation obtenue est maintenue sous agitation pendant 15 minutes. 3,23 g d'une solution aqueuse d’hydroxyde de N-éthyl-N-(3,3,5-triméthylcyclohexyl) pyrrolidinium (26,2% en poids) préparé selon l’exemple 1 sont ajoutés dans le mélange de synthèse et maintenu sous agitation pendant 10 minutes. Par la suite, 0,11 g de d’aluminate de sodium (NaAlO 2 , 53% en masse de Al 2 O 3 , Carlo Erba), sont incorporés dans le mélange de synthèse, celui-ci est maintenu sous agitation pendant 24 heures. La composition molaire du mélange est la suivante : 1 SiO 2 : 0,031 Al 2 O 3 : 0,12 R: 0,165 Na 2 O: 13,6 H 2 O, soit un ratio SiO 2 /Al 2 O 3 de 33. Le gel précurseur est ensuite transféré, après homogénéisation, dans un autoclave. L’autoclave est fermé puis chauffé pendant 6 jours à 150°C sous agitation à 35 tr/min avec un système tourne-broche. Le produit cristallisé obtenu est filtré, lavé à l'eau déionisée puis séché une nuit à 100°C. Le solide est ensuite introduit dans un four à moufle où est réalisée une étape de calcination : le cycle de calcination comprend une montée de 1,5°C/min en température jusqu'à 200°C, un palier à 200°C maintenu durant 2 heures, une montée de 1°C/min en température jusqu'à 550°C suivi d'un palier à 550°C maintenu durant 8 heures puis un retour à la température ambiante.
Le produit solide calciné a été analysé par diffraction de rayons X et identifié comme étant constitué d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER, avec une pureté égale à 91% poids. Le diagramme de diffraction effectué sur ce solide est donné sur la . Le produit a un rapport molaire SiO 2 /Al 2 O 3 de 19,5 tel que déterminé par fluorescence X. La surface BET et le volume de micropores sont 350 m 2 /g et 0,120 cm 3 /g respectivement.
Exemple 4: préparation d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER avec ajout de germes
4,26 g d'eau déionisée ont été mélangés avec 0,33 g d’hydroxyde de sodium (99,5% en poids, Aldrich). 2,14 g d’une zéolithe de type structural FAU (CBV780, SiO 2 /Al 2 O 3 =96,2, Zeolyst, PAF = 14%) sont ajoutés au mélange précédent, la préparation obtenue est maintenue sous agitation pendant 15 minutes. 3,18 g d'une solution aqueuse d’hydroxyde de N-éthyl-N-(3,3,5-triméthylcyclohexyl) pyrrolidinium (26,2% en poids) préparé selon l’exemple 1 sont ajoutés dans le mélange de synthèse et maintenu sous agitation pendant 10 minutes. Par la suite, 0,10 g de d’aluminate de sodium (NaAlO 2 , 53% en masse de Al 2 O 3 , Carlo Erba), sont incorporés dans le mélange de synthèse, celui-ci est maintenu sous agitation pendant 24 heures. La composition molaire du mélange est la suivante : 1 SiO 2 : 0,03 Al 2 O 3 : 0,12 R: 0,168 Na 2 O: 13,6 H 2 O, soit un ratio SiO 2 /Al 2 O 3 de 33. A ce mélange sont ajoutés des germes d’une zéolithe de type FER (0,17 g de zéolithe FER avec un rapport molaire SiO 2 /Al 2 O 3 de 9,9). Le gel précurseur est ensuite transféré, après homogénéisation, dans un autoclave. L’autoclave est fermé puis chauffé pendant 3 jours à 150°C sous agitation à 35 tr/min avec un système tourne-broche. Le produit cristallisé obtenu est filtré, lavé à l'eau déionisée puis séché une nuit à 100°C. Le solide est ensuite introduit dans un four à moufle où est réalisée une étape de calcination : le cycle de calcination comprend une montée de 1,5°C/min en température jusqu'à 200°C, un palier à 200°C maintenu durant 2 heures, une montée de 1°C/min en température jusqu'à 550°C suivi d'un palier à 550°C maintenu durant 8 heures puis un retour à la température ambiante.
Le produit solide calciné a été analysé par diffraction de rayons X et identifié comme étant constitué d’une zéolithe IZM-8 de type structural FER (fiche ICDD, PDF 01-073-9977), avec une pureté supérieure à 99% poids. Le diagramme de diffraction effectué sur ce solide est donné sur la . Le produit a un rapport molaire SiO 2 /Al 2 O 3 de 15,8 tel que déterminé par fluorescence X. La surface BET et le volume de micropores sont 364 m 2 /g et 0,128 cm 3 /g respectivement.
Étape 3 : La poudre de cathode usagée a été soumise à un dopage au plasma à une puissance de plasma de 100 W pendant 5 min, et la matière première de dopage était le fluoroéthane. Selon l'analyse élémentaire, la quantité de fluor de dopage était de 1 % de la fraction massique du matériau de cathode défaillant. Si la quantité de fluor de dopage obtenue par analyse élémentaire était insuffisante, le traitement était effectué à nouveau jusqu'à ce que la quantité de fluor de dopage soit de 1 % de la fraction massique du matériau de cathode défaillant.
Étape 4 : Selon le rapport élémentaire du matériau de cathode, la source de lithium qui devait être ajoutée a été pesée. La poudre de cathode usagée dopée et le carbonate de lithium ont été broyés et mélangés.
La capacité du matériau de cathode réparé a été mesurée comme suit : le matériau de cathode réparé et régénéré, du noir d'acétylène et du PVDF ont été homogénéisés selon le rapport massique de 8:1:1. Ensuite, le mélange a été appliqué sur une feuille d'aluminium, puis séché. Ensuite, la feuille d'électrode a été coupée, pesée, laminée et séchée sous vide pour obtenir une feuille de cathode. La feuille de lithium métallique a été utilisée comme anode, du Celgard 2500 a été utilisé comme séparateur, le sel de lithium d’électrolyte était du LiPF 6 à 1,0 M, et le solvant de l'électrolyte était EC: DMC à un rapport massique de 3:7. Une pile bouton CR2032 a été assemblée dans une boîte à gants.
La mesure a été effectuée à une température de 25°C et une tension de coupure de 2,8 à 4,3 V. Dans le processus de mesure, une charge et une décharge ont été effectuées à une vitesse de 1C (1C=150 mAh/g). Il a été mesuré que la capacité en grammes de décharge initiale du matériau réparé et régénéré pouvait atteindre 151,5 mAh/g. Après 100 cycles, la capacité en grammes de décharge était de 141,2 mAh/g et le taux de rétention de capacité était de 93,2 %.
Étape 3 : La poudre de cathode usagée a été soumise à un dopage au plasma à une puissance de plasma de 100 W pendant 3 min, et la matière première de dopage était le fluorométhane. Selon l'analyse élémentaire, la quantité de fluor de dopage était de 0,5 % de la fraction massique du matériau de cathode défaillant. Si la quantité de fluor de dopage obtenue par analyse élémentaire était insuffisante, le traitement était effectué à nouveau jusqu'à ce que la quantité de fluor de dopage soit de 0,5 % de la fraction massique du matériau de cathode défaillant.
Avec le même procédé et les mêmes conditions que dans l'exemple 1, il a été mesuré que la capacité en grammes de décharge initiale du matériau réparé et régénéré pouvait atteindre 151,8 mAh/g. Après 100 cycles, la capacité en grammes de décharge était de 141 mAh/g et le taux de rétention de capacité était de 92,9 %.
Selon un mode de réalisation, la membrane d’étanchéité est une membrane d’étanchéité ondulée comprenant une première série d’ondulations présentant des premières ondulations parallèles les unes aux autres et une deuxième séries d’ondulations présentant des deuxièmes ondulations parallèles les unes aux autres et perpendiculaires aux premières ondulations, la membrane d’étanchéité comportant une pluralité de zones planes qui sont chacune définies entre deux premières ondulations adjacentes et entre deux deuxièmes ondulations adjacentes, dans laquelle la première zone et la deuxième zone correspondent à deux zones planes adjacentes.
Grâce à ces caractéristiques les contraintes subies par la membrane d’étanchéité ondulée sont uniformément réparties entre les ondulations de celle-ci.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante primaire comporte au moins une première rangée de piliers comportant successivement, selon une direction parallèle aux premières ondulations, au moins le premier, le deuxième et le troisième piliers qui sont fixés à la barrière thermiquement isolante secondaire et qui s’élèvent selon la direction d’épaisseur de la paroi, le premier, le deuxième et le troisième piliers étant respectivement fixés à la première, la deuxième et la troisième plaques, dans laquelle le premier, le deuxième et le troisième piliers sont respectivement situés au niveau d’une zone plane.
Ces caractéristiques permettent une bonne répartition des contraintes entre les ondulations de la membrane d’étanchéité.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante primaire comporte au moins une deuxième rangée de piliers comportant un quatrième, un cinquième et un sixième piliers qui sont fixés à la barrière thermiquement isolante secondaire et qui s’élèvent selon la direction d’épaisseur de la paroi, le quatrième, le cinquième et le sixième piliers étant alignés selon une direction parallèle aux deuxièmes ondulations et étant respectivement fixés à une quatrième, une cinquième et une sixième plaques, dans lequel le quatrième, le cinquième et le sixième piliers sont respectivement situés au niveau d’une zone plane.
Ainsi, la barrière thermiquement isolante primaire comporte à la fois des éléments de support qui sont alignés parallèlement aux premières ondulations de la membrane d’étanchéité primaire et des éléments de support qui sont alignés parallèlement aux deuxièmes ondulations de la membrane d’étanchéité primaire.
Selon un mode de réalisation, la membrane d’étanchéité est fixée à la structure modulaire par soudure.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante est une barrière thermiquement isolante primaire et la membrane d’étanchéité est une membrane d’étanchéité primaire qui est destinée à être en contact avec le gaz liquéfié contenu dans la cuve, la paroi comportant une barrière thermiquement isolante secondaire destinée à reposer contre la structure porteuse, une membrane d’étanchéité secondaire qui repose contre la barrière thermiquement isolante secondaire, la barrière thermiquement isolante primaire reposant contre la membrane d’étanchéité secondaire et la membrane d’étanchéité primaire reposant contre la barrière thermiquement isolante primaire.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante secondaire repose contre la structure porteuse.
Selon un autre mode de réalisation, la première série d’ondulations et la deuxième série d’ondulations de la membrane d’étanchéité secondaire font saillies vers l’intérieur, en direction opposée à la structure porteuse.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante primaire présente une phase gazeuse placée en dépression par rapport à la pression atmosphérique.
Grâce à ces caractéristiques, les propriétés d’isolation thermique de la barrière thermiquement isolante primaire sont augmentées.
Selon un mode de réalisation, la phase gazeuse est placée à une pression absolue inférieure à 1 Pa, avantageusement inférieure à 10 -1 Pa, de préférence inférieure à 10 –2 Pa et par exemple de l’ordre de 10 –3 Pa. Ceci permet d’augmenter les performances d’isolation thermique de la barrière thermiquement isolante primaire.
Selon un mode de réalisation, la membrane d’étanchéité primaire comporte une pluralité de tôles métalliques ondulées, chaque tôle métallique ondulée présentant des bords qui sont chacun soudés par recouvrement à un bord d’une tôle métallique ondulée adjacente.
Selon un mode de réalisation, la barrière thermiquement isolante secondaire comporte des panneaux isolants ancrés à la structure porteuse. Selon un mode de réalisation, les panneaux isolants sont fabriqués à partir de : laine de verre, laine de roche, ouate de polyester, mousses polymères à cellules ouvertes, telles que la mousse polyuréthane à cellules ouvertes ou les mousses de mélamine.
est la vitesse angulaire égale à .
Lorsque plusieurs actionneurs sont activés, le déplacement est l’addition de toutes les contributions individuelles :
Si maintenant on considère actionneurs et points de contrôle, cette équation peut s'écrire sous forme matricielle :
Le déplacement au centre d’un actionneur n’est donc pas proportionnel au signal qui lui est appliqué mais est filtré par la réponse d’un autre actionneur et dépend, via les termes , des signaux envoyés aux autres actionneurs qui produisent des ondes se propageant dans toute la surface vibrante 32.
La matrice est inversée pour chaque fréquence. Cette matrice sera utilisée pour construire les signaux de contrôle pour l’ensemble des actionneurs 36 qui produiront les déplacements souhaités aux points de contrôle, grâce à l'équation suivante :
Le filtrage s’effectue dans le domaine temporel, grâce au produit de convolution entre le déplacement et la transformée de Fourier inverse de .
Le signal de contrôle est ainsi obtenu dans les différents actionneurs pour obtenir le déplacement ou la déformation voulu(e) sur les différents points de contrôles.
En particulier, ces valeurs voulues peuvent être calculées à partir de la connaissance de la vibration de la surface effectuée par mesure (par exemple par vibrométrie laser).