INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
- la position de fermeture, dans laquelle le volet flexible 51 est déployé en regard de l’enveloppe 3 et épouse une zone ajourée 32.
De manière générale, ledit au moins un volet flexible 51 est protégé au sein du châssis 521, cela dans la position d’ouverture, dans la position de fermeture et lors de la manœuvre entre ces deux positions.
De préférence, les moyens supports 522 sont structurés pour manœuvrer le volet flexible 51 au sein du châssis 521, entre les deux positions précitées, sans phénomènes de frottement entre ce volet flexible 51 et l’enveloppe 3. En d’autres termes, le volet flexible 51 est manœuvré, entre les deux positions précitées, sans phénomène de glissement par rapport à l’enveloppe 3.
Une telle structure est en particulier intéressante pour limiter, voire supprimer, les phénomènes d’usure par frottement du volet flexible 51 sur la surface de l’enveloppe 3 lors des manœuvres entre les deux positions précitées.
Pour cela, les moyens supports 522 comportent avantageusement au moins un rouleau 5221, rotatif, qui est manœuvré en translation autour de l’enveloppe 3.
Cette manœuvre en translation s’effectue avantageusement selon une course épousant l’enveloppe 3, et en particulier sa partie arrière 3a.
Soient V 2 , V 1 ml le volume nécessaire au dosage respectivement du corps gras et du mélange de solvant, y la concentration molaire de la solution de potasse, M la masse molaire de la potasse et m g la masse de la prise d’essai.
Mesure de l’indice de saponification
Les corps gras seront traités par de la potasse alcoolique en grand excès et à chaud. L’excès de potasse est ensuite dosé par de l’acide chlorhydrique.
Pour l’échantillon, isoler directement dans un ballon de 100mL, m grammes de corps gras que l’on dissout dans 20mL de toluène. Ajouter 25mL de potasse alcoolique de concentration x M. Réaliser un témoin dans les mêmes conditions.
Les deux ballons munis d’un réfrigérant sont portés à douce ébullition au bain de sable pendant 1h30.
Retirer les ballons du bain de sable et les laisser refroidir à température ambiante puis sous un filet d’eau froide. Rincer les cannes réfrigérantes avec 5mL d’éthanol pour récupérer d’éventuelles projections.
Doser l’excès de potasse par l’acide chlorhydrique de concentration y M en présence de phénolphtaléine. Suivie colorimétrique et/ou pH-métrique.
Soient V 2 , V 1 ml le volume nécessaire au dosage respectivement de l’échantillon et du témoin, y la concentration molaire de la solution d’acide chlorhydrique, M la masse molaire de la potasse et m g la masse de la prise d’essai.
Méthode de détermination du pourcentage massique de corps gras au sein des boues grasses
Le pourcentage massique de corps gras au sein des boues grasses est déterminé par extraction solide-liquide à l’hexane :
Dans une cartouche filtrante, peser environ exactement 20g de boues grasses à extraire (m boue ). La cartouche filtrante RS-CAR252780 est introduite dans un montage type « Soxlhet » surmonté d’un réfrigérant. Dans le ballon réceptacle préalablement taré introduire 120 mL d’hexane et trois grains de pierre ponce. Porter au reflux puis laisser opérer des cycles d’extraction solide-liquide pendant 20h. Refroidir et récupérer la phase organique résiduelle dans la cartouche. Réunir les jus organiques puis évaporer l’hexane sous pression réduite. Le résidu au fond du ballon est pesé (m gras ) et correspond aux corps gras extraits sous forme d’une huile qui se solidifie totalement ou partiellement à température ambiante.
Le pourcentage massique de corps gras est exprimé tel que :
Selon un mode de réalisation, le circuit 102 comprend en outre une chaine de correction 114 (CORRECTION CHAIN). La chaine de correction 114 est configuré pour corriger le signal numérique. A titre d’exemple, la correction comprend la suppression de bruits non-linéaires dynamiques ayant lieu lors de la conversion du signal analogique par le circuit de réception 106. Les bruits non-linéaires sont initialement des bruits statiques, suite à leur traitement par le circuit frontal 108, et en particulier par un filtre du circuit frontal 108, ces bruits deviennent dynamiques. En effet, le filtre du circuit frontal 108 modifie la phase et l’amplitude des non-linéarités en fonction de leur fréquence. La chaine de correction 114 est par exemple relié au circuit de réception 106 par l’intermédiaire d’un bus 116.
Le circuit 102 comprend en outre, par exemple, une mémoire non volatile 118 (NV MEM), un processeur générique 120 (CPU), une mémoire volatile 122 (RAM), par exemple une mémoire à accès aléatoire et/ou un circuit de calcul 124 (COMPUTING UNIT). Le circuit de calcul 124 comprend par exemple un ou plusieurs accélérateurs matériels.
Selon un mode de réalisation, la chaine de correction 114 est réalisé par un circuit intégré à application spécifique (ASIC – de l’anglais « Application Specific Integrated Circuit). Selon un autre mode de réalisation, la mémoire non-volatile 118 comprend des codes d’instructions 126 (INSTRUCTIONS) configurés pour, lorsqu’ils sont exécutés par le processeur 120 et/ou par le circuit de calcul 124, programmer la chaine de correction 114 et corriger le signal numérique.
A titre d’exemple, la correction comprend la suppression de bruits non-linéaires dynamiques ayant lieu lors de la conversion du signal analogique par le circuit de réception 106.
La figure 2 représente de façon très schématique et sous forme de blocs, un mode de réalisation de la chaine de réception 106 configurée pour convertir un signal analogique reçu par exemple par l’intermédiaire du récepteur 104, vers un signal numérique , où la variable est une variable temporelle et la variable est une variable discrète.
Le circuit de réception 106 comprend le circuit frontal 108 et le convertisseur analogique-numérique 110.
Le circuit frontal 108 comprend par exemple un circuit de liaison 200 (BALUN, de l’anglais « Balanced to Unbalanced ») configuré pour transformer le signal analogique x(t) en des signaux différentiels , égal au signal , et , égal à l’opposé du signal x(t). Le circuit frontal 108 comprend en outre un circuit amplificateur à faible bruit 202 (LNA, de l’anglais « Low Noise Amplifier ») configuré pour générer des signaux analogiques et en amplifiant les signaux analogiques et tout en minimisant le bruit induit par l’amplificateur 202 lui-même.
Les signaux analogiques et sont ensuite fournis au convertisseur analogique-numérique 110. A titre d’exemple, le convertisseur 110 est un convertisseur analogique numérique entrelacé (TiADC, de l’anglais « Time Interleaved Analog to Digital Converter ») configuré pour échantillonner les signaux analogiques et à très haute fréquence, par exemple à une fréquence d’échantillonnage comprise entre 1 et 10 GHz. A titre d’exemple, le convertisseur 110 comprend plusieurs convertisseurs analogique-numérique en parallèle.
Le convertisseur 110 comprend par exemple un circuit suiveur-bloqueur 204 (TRACK & HOLD) configuré pour échantillonner les signaux analogiques et , par exemple en les bloquant pendant un laps de temps donné. Dans un autre exemple le circuit 204 est un circuit échantillonneur-bloqueur (en anglais « sample and hold »).
Le convertisseur 110 comprend en outre un quantificateur 206 (QUANTIZER) configuré pour quantifier, ou coder, les signaux analogiques bloqués, en signaux numériques et , sur une pluralités de bits.
La illustre le spectre d’un signal traité par la chaine de réception de la lors de la conversion.
Lorsque le signal d’entrée à des composantes fréquentielles dans les gammes de fréquence de l’ordre du GHz et lorsque la fréquence d’échantillonnage est aussi de l’ordre du GHz, l’amplificateur faible bruit 202 et le convertisseur 110 génèrent des non-linéarités dynamiques lors du traitement du signal qui ne sont pas négligeables et nuisent à la qualité du signal converti. En particulier, ces non-linéarités ajoutent du bruit au signal ce qui entraîne une baisse du rapport signal sur bruit (SNR, en anglais « Signal-to-Noise Ratio ») et donc une perte d’information.
Un graphique 300 illustre le signal dans le domaine fréquentiel. En particulier le graphique 300 illustre la magnitude du spectre du signal en fonction de la fréquence , exprimée en GHz. Le spectre est alors composé de deux parties 302 et 304 symétriques par rapport à l’axe . Dans cet exemple, le signal reçu est dans la deuxième bande de Nyquist, entre et , où est la période d’échantillonnage.
Un graphique 306 illustre le spectre du signal en sortie du circuit frontal 108. Le spectre comprend alors des non-linéarités 308, issues par exemple du traitement du signal à haute fréquence par l’amplificateur 110. Les non-linéarités 308 comprennent par exemple des harmoniques et des produits d’intermodulation de rang 3. Les non-linéarités 308 comprennent par exemple en outre des harmoniques de rang 2 et/ou de rang supérieur à 3 et/ou des composantes fréquentielles résultantes de produits d’intermodulation (en anglais « spurs »).
Un graphique 310 illustre le spectre du signal en sortie du convertisseur 110.
Le spectre a par exemple été échantillonné à la fréquence d’échantillonnage . La fréquence est par exemple choisie de sorte à être supérieure à , où est la bande passante du signal, afin d’éviter le phénomène de repliement du spectre lors de l’échantillonnage du signal. Le spectre du signal, ainsi que les différentes non-linéarités, ont été répliqués de manière périodique tous les Ghz lors du processus d’échantillonnage. La partie du spectre située au sein de la première bande de Nyquist (I), c’est à dire dans l’intervalle de fréquence GHz, comprend l’information, représentée par une partie du spectre 312, que l’on souhaite extraire. Cette information est la même que celle contenue dans le signal d’entrée et représentée par la partie du spectre 302 et/ou 304. Cependant la première bande de Nyquist comprend en outre des non-linéarités 314, dont par exemple des harmoniques de rang et produits d’intermodulation 3.
En parallèle, un utilisateur doit lancer, par exemple avec son téléphone intelligent 12, une application dédiée au service d’« onboarding ». Au lancement de cette application, le téléphone intelligent 12 désactive la connexion WiFi® qu’il entretenait avec la passerelle résidentielle HGW 10 (étape E2), afin de se mettre à l’écoute des objets communicants en attente d’appairage. Au cours d’une étape E3, il se connecte au point d’accès créé par l’ampoule connectée 11, et envoie à cette dernière les données nécessaires à son appairage à la passerelle résidentielle HGW 10, à savoir une clé WiFi® et le mot de passe de la passerelle. Ces données sont par exemple saisies par l’utilisateur sur l’interface de communication du téléphone intelligent 12. Elles peuvent également avoir été mémorisées au préalable dans cet équipement. Ces échanges AllJoyn® sont cryptés, mais non authentifiés.
A réception, l’ampoule connectée 11 peut, au cours d’une étape E4, se connecter à la passerelle résidentielle HGW 10, en utilisant ces données d’appairage.
A l’issue de cette phase d’appairage, le téléphone intelligent 12 peut alors se déconnecter du réseau WiFi® « Lifi-A0_AJ », pour se reconnecter au réseau de communication local de la passerelle résidentielle HGW 10.
Cette solution nécessite une intervention de l’utilisateur, qui doit effectuer une démarche active de lancement de l’application « Onboarding Service », afin d’autoriser son téléphone intelligent à scanner les réseaux AllJoyn® éventuellement présents et à couper la connexion WiFi® avec la passerelle résidentielle.
Elle est peu sécurisée, dans la mesure où elle ne met pas en œuvre de vérification de l’authenticité de l’objet communicant à appairer : il existe donc un risque que le téléphone mobile 12 transmette les données d’appairage confidentielles à un objet communicant malveillant.
De manière plus générale, et indépendamment de la mise en œuvre du protocole AllJoyn® ou de tout autre protocole de connexion alternatif, cette étape d’appairage est cruciale, car elle peut mettre en danger le respect de la vie privée de l’utilisateur et/ou la sécurité de son réseau de communication local, et ce, pour deux raisons principales : - d’une part, si cette étape d’appairage est défaillante sur le plan de la sécurisation des échanges, des données et informations sensibles peuvent être transmises en clair entre l’utilisateur et l’objet connecté. Elles peuvent donc être aisément accessibles à un tiers malveillant, qui peut les utiliser à des fins frauduleuses ; - d’autre part, même si cette étape d’appairage est correctement réalisée, dans le respect de règles de confidentialité strictes, l’existence de vulnérabilités ou de failles de sécurité sur l’objet connecté peut également rendre ces données sensibles, accessibles à un tiers malveillant.
En effet, certains objets connectés présentent un faible niveau de sécurité, ou envoient les données de l’utilisateur vers des plateformes tierces, sans son consentement.
A ce jour, la procédure d’appairage préconisée par les fabricants d’objets connectés n’intègre généralement pas de mesures de sécurité : l’utilisateur est simplement invité à télécharger l’application du fabricant de l’objet connecté sur son téléphone intelligent ou sa tablette, et à suivre la procédure d’appairage proposée, qui consiste en un échange direct de diverses données entre l’objet connecté et le terminal de l’utilisateur.
Les raisons principales de cette absence de mesures de sécurité sont doubles : d’une part, le fabricant considère généralement que les objets connectés qu’il commercialise, et l’application d’appairage qu’il propose, ne présentent aucun problème de sécurité ou d’absence de respect de la vie privée de l’utilisateur ; si de tels problèmes existent, il n’en est le plus souvent pas conscient. D’autre part, le fabricant souhaite généralement garder le contrôle de son écosystème, i.e. de l’ensemble des objets connectés et équipements qu’il commercialise et qui communiquent ensemble, et est réticent à faire intervenir un mécanisme ou un équipement tiers de sécurisation.
Il existe donc un besoin d'une technique de sécurisation de l’appairage d’un objet connecté à un réseau de communication local, qui permette de renforcer la sécurité du réseau de communication local, quelles que soient les éventuelles vulnérabilités de l’objet connecté, et de respecter la vie privée des utilisateurs du réseau, et la confidentialité de leurs informations personnelles. Notamment, il existe un besoin d’une telle technique qui permette de filtrer l’accès des objets connectés à un réseau de communication local, en fonction de leurs éventuelles vulnérabilités. Il existe également un besoin d’une telle technique qui puisse être facilement mise en œuvre avec le déploiement du standard Matter®. Il existe encore un besoin d’une telle technique qui ait un impact réduit sur l’expérience utilisateur, par rapport aux solutions existantes. Il existe enfin un besoin d’une telle technique qui permette de connecter les objets connectés à un écosystème sécurisé, tel que celui du fournisseur d’accès du réseau de communication local.
On notera que, par écosystème, on entend ici, et dans toute la suite du présent document, un ensemble d’équipements qui partagent des paramètres communs de sécurité et/ou de respect de la vie privée et/ou d’écoconception, et qui sont aptes à communiquer ensemble.
Dans l’ensemble de ce document, on entend par appairage d’un objet connecté, aussi bien un appairage de l’objet à un réseau de communication local (pour communiquer avec les autres équipements du réseau local ou vers le réseau étendu Internet), qu’une demande de commissionnement dans un écosystème applicatif (par exemple une « Fabric » selon le protocole Matter®).
L'invention répond à ce besoin en proposant un procédé de filtrage d’accès d’un objet connecté à un réseau de communication local, mis en œuvre par un équipement de routage du réseau local, qui comprend des étapes de : - détection d’un objet connecté en attente d’appairage au sein du réseau local ; - attribution d’un score de confiance à l’objet connecté, à partir d’informations relatives à l’objet connecté ; - notification, à au moins un équipement de confiance du réseau local, de la demande d’appairage de l’objet connecté et du score de confiance attribué ; - sur réception d’un refus d’appairage de l’équipement de confiance, blocage d’un accès de l’objet connecté au réseau local.
Ainsi, l'invention repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive de l’appairage d’un objet connecté à un réseau de communication local.
En effet, l'invention propose, d’une part, de faire intervenir un équipement de routage du réseau local dans la procédure d’appairage qui, selon l’art antérieur, se met en place directement entre l’objet connecté et le terminal de l’utilisateur, et d’autre part, d’attribuer un score de confiance à l’objet connecté, de façon à permettre un choix éclairé de l’utilisateur quant à l’autorisation d’accès de cet objet connecté au réseau.
Un tel mécanisme intelligent de filtrage d’accès au réseau présente l’avantage de pouvoir être facilement mis en œuvre avec le déploiement du standard Matter® qui standardise les commandes d’appairage. On rappelle que Matter® est conçu pour connecter des équipements en IPv6 en utilisant les protocoles Ethernet, Wi-Fi® ou Thread® au niveau de la couche liaison.
La fonction Hamiltonienne s’exprime alors comme : avec la transposée du vecteur adjoint .
Le calculateur 4 détermine alors, au cours d’une étape suivante 31, l’ensemble des consignes dites « optimales » , en minimisant, pour chacune des consignes, la fonction Hamiltonienne calculée au cours de l’étape précédente 28. Dans l’exemple de réalisation considéré, le calculateur 4 détermine ainsi une première consigne « thermique » optimale destinée à commander le moteur thermique M, et une seconde consigne « électrique » optimale destinée à commander la machine électrique M E .
Selon l’invention, une phase 32 de mise à jour de l’équation de critère, effectuée par le calculateur 4, peut en outre être mise en œuvre au cours du procédé. Selon une première variante de réalisation (non illustrée sur la ), la phase de mise à jour 32 est mise en œuvre à des intervalles temporels réguliers prédéterminés, espacés par exemple entre eux de plusieurs minutes. Selon une autre variante de réalisation, illustrée sur la , le procédé comporte une étape 34 au cours de laquelle le calculateur 4 détecte au moins une condition prédéterminée. La ou les condition(s) prédéterminée(s) concernent typiquement l’itinéraire du véhicule 2 et/ou les conditions de circulation prédéfinis ou prédits au sein du calculateur 4. De telles conditions prédéterminées sont par exemple relatives à des perturbations externes, à un changement d’itinéraire ou à des nouveaux obstacles détectés sur la route, etc. La phase de mise à jour 32 est alors mise en œuvre uniquement lorsque la ou les condition(s) prédéterminée(s) ont été détectées par le calculateur 4.
Initialement, au cours de la phase de mise à jour 32, les variables d’état courantes sont sélectionnées par le calculateur 4 en tant qu’états initiaux. En outre, le calculateur 4 définit des valeurs-cibles pour les états finaux des variables d’état ou des états adjoints , en fonction des conditions de circulation prédéfinies ou prédites au sein du calculateur 4. La phase de mise à jour 32 correspond à « méthode des tirs » et comprend une première étape 36 au cours de laquelle le calculateur 4 sélectionne une première valeur initiale pour les états adjoints .
La phase de mise à jour 32 comprend une étape suivante 38 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, en fonction des états initiaux et de la première valeur initiale sélectionnée pour les états adjoints , ainsi que d’un modèle interne préimplanté dans le calculateur 4, une première simulation du modèle interne pour les conditions de circulation prédéfinies ou prédites au sein du calculateur 4. Un premier couple de valeurs : consommation en énergie du véhicule 2 et différence d’état de charge de la batterie électrique 30 (ou des super-capacités) est alors obtenu à l’issue de cette étape de calcul 38 ; avec .
Si, à l’issue de l’étape 38 de calcul de la première simulation, les valeurs-cibles pour les états finaux des variables d’état ou des états adjoints sont atteintes, la phase de mise à jour 32 se termine. Sinon, la phase de mise à jour 32 comprend une étape suivante 40 au cours de laquelle le calculateur 4 sélectionne une deuxième valeur initiale pour les états adjoints , distincte de la première valeur initiale. Selon un premier mode de réalisation avantageux, la deuxième valeur initiale est sélectionnée en faisant varier un pas fonction de l’écart entre la première valeur initiale et la valeur-cible pour les états adjoints , et en réglant judicieusement la valeur du pas. Selon un autre mode de réalisation avantageux, la deuxième valeur initiale est sélectionnée en inversant un modèle de réseau de neurones (ce qui suppose une phase préalable d’entraînement et d’apprentissage du réseau de neurones).
La phase de mise à jour 32 comprend une étape suivante 42 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, en fonction des états initiaux et de la deuxième valeur initiale sélectionnée pour les états adjoints , ainsi que du modèle interne, une deuxième simulation du modèle interne pour les conditions de circulation prédéfinies ou prédites au sein du calculateur 4. Un deuxième couple de valeurs : consommation en énergie du véhicule 2 et différence d’état de charge de la batterie électrique 30 (ou des super-capacités) est alors obtenu à l’issue de cette étape de calcul 42 ; avec .
Si, à l’issue de l’étape 42 de calcul de la deuxième simulation, les valeurs-cibles pour les états finaux des variables d’état ou des états adjoints sont atteintes, la phase de mise à jour 32 se termine. Sinon, la phase de mise à jour 32 comprend une étape suivante 44 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, en fonction des premier et deuxième couples de valeurs : consommation , en énergie du véhicule 2 et différence d’état de charge , de la batterie électrique 30 (ou des super-capacités), une première estimation du facteur de proportionnalité . En effet, chaque simulation du modèle interne effectuée fournit un couple de valeurs : consommation en énergie du véhicule 2 et différence d’état de charge de la batterie électrique 30 (ou des super-capacités) ; et la relation entre ces deux variables est une fonction affine. Le coefficient directeur de cette fonction affine est le facteur de proportionnalité , l’ordonnée à l’origine étant la valeur de la consommation en énergie du véhicule 2 lorsque l’état de charge finale de la batterie électrique 30 est égal à l’état de charge initial de cette dernière.
Cette première estimation du facteur de proportionnalité (réalisée en utilisant une stratégie d’« observateur » intégré) est alors utilisée pour mettre à jour l’équation de critère (détaillée précédemment) de la consommation en énergie à optimiser, l’équation de critère ainsi mise à jour étant réutilisée dans l’étape de calcul 26. Les étapes 36, 38, 40, 42, 44 de la phase de mise à jour 32 sont ensuite rebouclées en utilisant l’équation de critère mise à jour, jusqu’à ce que les valeurs-cibles pour les états finaux des variables d’état ou des états adjoints soient atteintes. La phase de mise à jour 32 se termine alors.
L’étape 44 de calcul d’une estimation du facteur de proportionnalité est effectuée par le calculateur 4 en utilisant une méthode d’estimation de gradient prédéfinie. De préférence, la méthode d’estimation de gradient peut être une méthode de régression linéaire, formulée sous forme de moindres carrés récursifs. Dans ce cas, la dernière estimation du facteur de proportionnalité calculée au cours de l’étape de calcul 44 est sauvegardée dans le calculateur 4. En outre, une telle méthode des moindres carrés récursifs requiert une initialisation des paramètres après le deuxième tir effectué lors de l’étape 42 de calcul de la deuxième simulation. En variante, la méthode d’estimation de gradient prédéfinie peut être une méthode des valeurs moyennes, une méthode des moindres carrés généralisées, ou toute autre méthode d’estimation de gradient connue.