INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Pour cela, un équipement utilisateur enregistre en continu un ou plusieurs paramètres représentatifs du stress. À l’aide d’un ou plusieurs équipements utilisateurs portés sur lui (par exemple : montre connectée, téléphone intelligent…) et/ou se trouvant à proximité (par exemple une caméra), des mesures de ces paramètres (données au sens de l’invention) sont collectées au cours du temps par un ou plusieurs capteurs différents, ou identiques, du ou des équipements utilisateurs.
Le procédé détermine ensuite une séquence temporelle de valeurs représentatives de l’état d’excitation émotionnelle (également appelé arousal) et une séquence temporelle de valeurs représentatives du niveau de positivité émotionnelle (également appelé valence). De ces deux séquences de valeurs, le procédé détermine ensuite une séquence temporelle de valeurs représentative du niveau de stress de l’utilisateur. Cette séquence temporelle de valeurs de stress permet de déceler une évolution anormale du stress de l’utilisateur (par exemple via un pic visible au niveau de la représentation graphique de la séquence temporelle de valeurs de stress de l’utilisateur c’est-à-dire la courbe de stress de l’utilisateur sur la période considérée).
Autrement dit, la solution proposée par l’invention permet de surveiller l’évolution du stress d’un individu au cours du temps, et d’en détecter une dégradation.
On entend par « arousal » l’activation, ou l’excitation physiologique, provoquée par une émotion sur une échelle s’étendant de calme à excité.
On entend par « valence » la pondération affective d’un stimulus sur une échelle bipolaire allant de négatif à positif.
Alternativement ou cumulativement auxdites première et deuxième séquences de valeurs, une séquence de valeurs représentative de l’état de domination de l’utilisateur, c’est-à-dire l’état d’ascendance ou de soumission de l’utilisateur lors d’un échange émotionnel, pourrait être utilisée pour déterminer ladite troisième séquence temporelle de valeurs représentatives du niveau de stress dudit utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite au moins une séquence temporelle de données comprend au moins une mesure d’au moins un paramètre physiologique et/ou physique et/ou cinétique dudit utilisateur.
Avantageusement, ce mode de réalisation permet de collecter un large spectre de données (mesure de paramètres physiologiques et/ou physiques et/ou cinétiques) de l’utilisateur. Ces données peuvent être liées ou non entre elles et permettent de déterminer le niveau de stress de l’utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ledit au moins un paramètre est choisi dans un groupe comprenant au moins : l’activité cardiaque, l’intensité de la voix, la déformation du visage, une accélération.
On entend par accélération, par exemple un mouvement gestuel ou corporel capté par un accéléromètre. Cela peut également comprendre les mouvements d’un élément (doigt, stylet, etc.) sur un écran tactile.
Un procédé de fabrication de l’aube précitée comprend les étapes suivantes :
- fabrication de la pale,
- fabrication du bouclier de protection.
Le procédé comprend ensuite une étape d’appairage et de collage du bouclier de protection sur la pale.
Un tel procédé de fabrication ne procure par entière satisfaction. En effet, l’étape de fabrication du bouclier de protection présente des défis car la configuration du bouclier de protection est complexe. Cette étape est par conséquent fastidieuse. Par ailleurs, les tolérances de fabrication sont faibles et il est difficile d’assurer la répétabilité de cette étape.
Par ailleurs, l’étape d’appairage du bouclier de protection qui consiste à rapporter le bouclier de protection sur la pale est réalisée de manière manuelle si bien que, garantir la précision de l’assemblage de l’aube et la répétabilité de cette étape, requièrent une maitrise parfaite du procédé de fabrication pour limiter les défauts sur le bouclier de protection ou l’aube et donc le rebus de ces pièces.
Par conséquent, il existe un besoin de fournir un procédé simple à mettre en œuvre, pour la fabrication d’une aube pour une turbomachine d’aéronef, comprenant une pale en matériau composite, qui soit résistante aux chocs et à l’érosion.
A cet effet, l’invention propose un procédé de fabrication d’une aube pour une turbomachine d’aéronef, le procédé comprenant les étapes chronologiques suivantes :
(a) fournir une pale comprenant une face extrados et une face intrados reliées par un bord d’attaque et un bord de fuite, la pale comprenant un matériau composite,
(b) agencer une couche de liaison sur la pale, la couche de liaison comprenant un matériau polymérique.
Le procédé est notamment remarquable en ce qu’il comprend en outre les étapes chronologiques suivantes après l’étape (b) :
(c) former un bouclier de protection sur la pale par projection thermique,
(d) optionnellement, traiter thermiquement la couche de liaison.
Le procédé de projection thermique permet de former des revêtements de géométrie complexe de manière précise et répétable réduisant ainsi les risques de défauts du bouclier de protection et sa mise au rebut.
En outre, grâce au procédé de projection thermique il est possible de s’affranchir d’une étape de fabrication du bouclier de protection au profit d’une étape de formation du bouclier de protection directement sur la pale. Ceci permet en outre de s’affranchir d’une étape d’appairage du bouclier sur la pale permettant ainsi de simplifier le procédé d’assemblage d’une aube et d’un bouclier de protection et de réduire les défauts d’assemblage de l’aube.
Le procédé de projection thermique permet en plus la mise en œuvre d’une variabilité de matériaux pour le bouclier de protection qui n’est pas offerte par les autres procédés de fabrication du bouclier.
Le module de détermination 70 est propre à déterminer la classe associée à l’image à classer 12 reçue par le module de réception 65. Pour cela, le module de détermination 70 est propre à fournir l’image à classer 12 en entrée du modèle de classification 110 obtenu depuis dispositif d’apprentissage 15. Le module de détermination 70 est ainsi configuré pour calculer, à partir du modèle de classification 110, un vecteur 112 respectif de l’image à classer 12. Le vecteur calculé 112 est le vecteur issu du deuxième réseau de neurones entrainé 80* dans le modèle de classification 110.
Le vecteur calculé 112 comporte une pluralité de composantes correspondant respectivement aux classes de l’ensemble de classes prédéfinies. Préférentiellement, chaque composante du vecteur calculé 112 a une valeur comprise entre la deuxième valeur prédéfinie et la première valeur prédéfinie.
Optionnellement, le module de détermination 70 est propre à comparer chaque composante du vecteur calculé 112, à un seuil prédéfini. Si l’une des composantes est supérieure au seuil prédéfini, le module de détermination 70 est alors propre à associer à l’image à classer 12, la classe correspondant auxdits coefficients correspondants. Si aucune des composantes du vecteur calculé 112 n’est supérieure au seuil prédéfini, le module de détermination 70 est propre à n’associer, à l’image à classer 12, aucune classe de l’ensemble de classes prédéfinies.
La valeur du seuil prédéfini est comprise entre la première valeur et la deuxième valeur.
La valeur du seuil prédéfini résulte d’un compromis. En effet, la valeur du seuil prédéfini est suffisamment élevée pour bien discriminer les images ne représentant un objet appartenant à aucune classe. Elle est suffisamment faible pour éviter que des images représentant des objets associés à une des classes prédéfinies ne soient considérés comme n’appartenant à aucune des classes prédéfinies. Cependant, pour limiter le risque de mauvaise classification, il est préférable que la valeur du seuil prédéfini soit trop élevée plutôt que trop faible.
A titre d’exemple, si toutes les images représentant des objets d’une des classes sont classifiées avec une probabilité supérieure 0.70 et toutes les images représentant des objets d’aucune des classes sont classifiées avec une probabilité inférieure à 0.40, alors la valeur du seuil est située entre les deux valeurs. Préférentiellement, dans ce cas, la valeur du seuil est fixée à 0.55, i.e. une valeur inférieure à 0.7 et supérieure à 0.4.
Le module facultatif d’affichage 71 est propre à envoyer au moniteur 41 une instruction d’affichage d’un message indiquant la classe déterminée de l’image à classer 12. Autrement dit, le module d’affichage 71 est propre à, si une classe de l’ensemble de classes prédéfinies a été déterminée par le module de détermination 70, envoyer au moniteur 41, l’instruction d’affichage indiquant ladite classe. Dans l’exemple précité, l’instruction d’affichage vise à afficher un message du type : « l’image à classer représente un drone », « l’image à classer représente un hélicoptère », ou « l’image à classer représente un avion ».
Le module d’affichage 71 est propre à, si le module de détermination 70 n’a déterminé aucune classe associée à l’image à classer 12, envoyer au moniteur 41 l’instruction d’afficher un message du type : « l’image à classer 12 ne correspond à aucune des classes prédéfinies ».
La est une représentation schématique de l’espace latent en sortie du premier réseau de neurones entraîné 75*. Ainsi, chaque vecteur de sortie 82 du premier réseau de neurones entraîné 75* y est représenté.
Par soucis de compréhension, l’espace latent est représenté sur la en deux dimensions, présupposant ainsi que chaque vecteur de sortie 82 est constitué de deux composantes. Cependant, cette présupposition est uniquement prise pour les besoins d’illustration de la . Il est clair que les vecteurs de sortie 82 ont un nombre de composantes généralement supérieur à deux.
Sur la , les vecteurs de sortie 82_1 représentés par des étoiles correspondent à des vecteurs de sortie issus d’images représentant un objet appartenant à une même première classe. De même, les vecteurs de sortie 82_2 représentés par un rond plein correspondent aux vecteurs de sortie associés à des images représentant un objet d’une deuxième classe.
Ainsi, sur la , le contour 113_1 délimite une zone de l’espace latent pour lequel, tout vecteur de sortie 82_1 est à l’intérieur de ce contour est déterminé comme appartenant à la première classe par le module de détermination 70. De manière analogue, le contour 113_2 délimite une zone de l’espace latent pour lequel, tout vecteur de sortie 82_2 étant à l’intérieur de ce contour est déterminé comme appartenant à la deuxième classe par le module de détermination 70.
Les vecteurs de sortie 82_3, 82_4, 82_5 représentés par des rectangles, des carrés, et des triangles sont des vecteurs de sortie 82_3, 82_4, 82_5 associés à des images représentant un objet n’appartenant à aucune des classes prédéfinies.
En particulier, les vecteurs de sortie 82_3 représentés sous forme rectangulaire correspondent à des exemples adversaires. Autrement dit, ces vecteurs de sortie 82_3 en forme de rectangle correspondent à des images qui ont été modifiées pour essayer de tromper le modèle de classification 110. Ces vecteurs de sortie 82_3 sont par exemple des images représentant un contenu associé à la première classe prédéfinie mais modifiées pour être classer comme appartenant à la deuxième classe prédéfinie par le modèle de classification 110. On voit bien que ces vecteurs de sortie 82_3 ne sont associés ni à la première, ni à la deuxième classe.
Les vecteurs de sortie 82_4, 82_5 représentés sous forme de carré ou de triangle correspondent à des images OOD. Autrement dit, ces images ne représentent pas un objet appartenant à une des classes prédéfinies ou sensiblement similaires à des objets appartenant à ces classes prédéfinies. A titre d’exemple, si la première classe correspond à des drones et la deuxième classe correspond à des avions, lesdits vecteurs de sortie 82_4, 82_5 correspondent à des images représentant des oiseaux, des hélicoptères ou d’autres objets.
Il est clair que le modèle d’apprentissage 100 comprenant deux premiers réseaux de neurones 75_1, 75_2 permet de réaliser un apprentissage desdits premiers réseaux de neurones 75_1, 75_2 et du deuxième réseau de neurones 80 traitant de manière analogue le cas où une des deux images 90 de la donnée d’apprentissage n’appartiennent à aucune des classes prédéfinies et le cas où les deux images 90 de la donnée d’apprentissage ne représentent pas des objets d’une même classe.
Ledit au moins un paramètre peut également correspondre à un paramètre caractérisant la marche et/ou la posture et/ou l’activité cérébrale et/ou le taux de sudation et/ou la température de l’utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que ladite étape d’obtention est suivie d’une étape de segmentation temporelle de ladite au moins une séquence temporelle de données.
Avantageusement, la séquence temporelle de données est segmentée afin de pouvoir associer à chaque segment une valeur d’arousal ou de valence. Il est ainsi possible d’obtenir une représentation graphique sous forme de courbe de l’évolution dans le temps de l’excitation émotionnelle ou de la positivité émotionnelle de l’utilisateur et d’en déduire une courbe de l’évolution dans le temps du stress de l’utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que les segments temporels de ladite au moins une séquence temporelle de données sont traités par au moins un traitement choisi dans un groupe comprenant au moins : le filtrage passe-bas, la normalisation, le rééchantillonnage.
Avantageusement, ce mode de réalisation permet de traiter les données afin que celles-ci soient plus facilement exploitables par le procédé. Cela permet de débruiter, d’uniformiser et de synchroniser les informations /séquences de données.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que la détermination de ladite première séquence temporelle de valeurs, respectivement de ladite deuxième séquence temporelle de valeurs, comprend une mise en œuvre d’au moins un module d’intelligence artificielle configuré pour associer à partir d’un modèle de caractérisation de l’état d’excitation émotionnelle dudit utilisateur, respectivement à partir d’un modèle de caractérisation du niveau de positivité émotionnelle dudit utilisateur, au moins un segment temporel de ladite au moins une séquence temporelle de données à au moins une valeur représentative de l’état d’excitation émotionnelle dudit utilisateur, respectivement à au moins une valeur représentative du niveau de positivité émotionnelle dudit utilisateur.
Avantageusement, le module d’intelligence artificielle met par exemple en œuvre un réseau de neurones permettant d’associer à un segment temporel d’une séquence temporelle de données (ensemble des mesures obtenues des équipements utilisateurs), une valeur représentative de l’état d’excitation émotionnelle ou une valeur représentative du niveau de positivité émotionnelle dudit utilisateur. Autrement dit, le module d’intelligence artificielle permet de caractériser de manière précise et dans le temps le niveau de l’état d’excitation émotionnelle ou le niveau de positivité émotionnelle de l’utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce que la détermination de ladite troisième séquence temporelle de valeurs comprend une mise en œuvre d’au moins un module d’intelligence artificielle configuré pour associer à partir d’un modèle de caractérisation de l’état de stress dudit utilisateur une première valeur de ladite première séquence temporelle de valeurs et une deuxième valeur de ladite deuxième séquence temporelle de valeurs à au moins une valeur représentative du niveau de stress dudit utilisateur, lesdites première et deuxième valeurs étant associées à un même segment temporel de ladite au moins une séquence temporelle de données.
Avantageusement, le module d’intelligence artificielle met par exemple en œuvre un réseau de neurones permettant d’associer un couple de valeurs d’arousal et de valence associé à un segment temporel d’une séquence temporelle de données à une valeur représentative de l’état /niveau de stress de l’utilisateur. Autrement dit, le module d’intelligence artificielle permet de caractériser de manière précise et dans le temps le niveau de stress de l’utilisateur. Il est ainsi plus aisé de repérer des modifications importantes du stress de l’utilisateur.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce qu’il comprend un apprentissage préalable dudit modèle de caractérisation de l’état d’excitation émotionnelle dudit utilisateur, respectivement dudit modèle de caractérisation du niveau de positivité émotionnelle dudit utilisateur, à partir d’une base de données d’apprentissage associant des segments temporels de séquences temporelles de données à au moins une valeur représentative d’un état d’excitation émotionnelle, respectivement à partir d’une base de données d’apprentissage associant des segments temporels de séquences temporelles de données à au moins une valeur représentative d’un niveau de positivité émotionnelle.
Avantageusement, l’apprentissage du modèle de caractérisation de l’état d’excitation émotionnelle de l’utilisateur par un module d’intelligence artificielle se fait de manière supervisée à partir d’une base de données de référence associant des segments temporels de séquences temporelles de données à des valeurs d’arousal (valeur de référence représentative de l’état d’excitation émotionnelle d’un utilisateur).
De même, l’apprentissage du modèle de caractérisation du niveau de positivité émotionnelle de l’utilisateur par un module d’intelligence artificielle se fait de manière supervisée à partir d’une base de données de référence associant des segments temporels de séquences temporelles de données à des valeurs de valence (valeur de référence représentative du niveau de positivité émotionnelle d’un utilisateur).
L’apprentissage préalable des deux modèles de caractérisation permet une meilleure caractérisation des segments temporels de séquences temporelles de données de l’utilisateur et donc une meilleure estimation de la valeur d’arousal, respectivement de valence, associée.
Selon un mode de mise en œuvre particulier de l'invention, un procédé tel que décrit ci-dessus est caractérisé en ce qu’il comprend un apprentissage préalable dudit modèle de caractérisation de l’état de stress dudit utilisateur à partir d’une base de données d’apprentissage associant des couples de valeurs comprenant une valeur représentative d’un état d’excitation émotionnelle et une valeur représentative d’un niveau de positivité émotionnelle à une valeur représentative d’un niveau de stress.
Avantageusement, l’apprentissage du modèle de caractérisation de l’état de stress de l’utilisateur par un module d’intelligence artificielle se fait de manière supervisée à partir d’une base de données de référence associant des couples de valeurs d’arousal et de valence à une valeur de référence représentative d’un niveau de stress.
L’apprentissage préalable du modèle de caractérisation de l’état de stress de l’utilisateur permet une meilleure caractérisation des couples de valeurs d’arousal et de valence associés aux segments temporels des séquences temporelles de données de l’utilisateur et donc une meilleure estimation des valeurs de stress associées.
Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination des variations de densités locales d'un matériau d'une zone d'intérêt d'une pièce d'aéronef, le procédé comportant: une étape d'acquisition d'une image tridimensionnelle de la pièce d'aéronef par tomographie à rayons X, une étape d'aplanissement de l'image tridimensionnelle de la pièce d'aéronef, une étape de détermination de surfaces de l'image tridimensionnelle de la pièce afin de générer une image tridimensionnelle de la pièce comprenant un contour de la pièce délimitant la surface de la pièce, une étape de sélection d'une zone d'intérêt dans la surface de la pièce, une étape d'application d'un filtre morphologique d'érosion sur la zone d'intérêt, une étape de création d'un maillage fixe de la zone d'intérêt, le maillage comportant une pluralité de cellules, une étape de génération d'une carte de couleur de la zone d'intérêt à partir du maillage créé, la carte de couleur associant à chaque cellule de la pluralité de cellules du maillage associée un niveau de couleur, le niveau de couleur de chaque cellule correspondant à une densité locale du matériau de la zone d'intérêt de la pièce, Une étape d'affichage de la carte de couleur
Grâce à l’invention, il est possible de réaliser des traitements d'images sur une image tridimensionnelle de la pièce d'aéronef qui permettent d'obtenir les variations de densités de matières locales du matériau de la totalité d'une zone d'intérêt choisie en trois dimensions, sans avoir à découper ou casser la pièce. Ainsi, la carte de couleur permet de visualiser qualitativement les variations locales de densité de matière du matériau de toute la zone d'intérêt afin de participer à la caractérisation de la fabrication de la pièce.
Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : une étape de modification de l'échelle de la carte de couleurs de manière à détecter toutes les cellules associées à un niveau de couleur supérieur à un premier niveau de couleur de référence et/ou inférieur à un deuxième niveau de gris de référence. Cette caractéristique permet avantageusement d'observer les valeurs qui dépassent ou qui sont inférieures à des seuils prédéterminés et qui ne correspondent pas à des critères de fabrication par exemple. une étape d'affichage d'un histogramme représentant la répartition des niveaux de couleurs de la pluralité des cellules. la carte de couleur est une carte de couleur en niveau de gris et un niveau couleur est un niveau de gris l'aéronef est un avion et la pièce d'aéronef est une aube.
Un deuxième aspect de l'invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l'invention.
Un troisième aspect de l'invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l'invention
BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La est un schéma synoptique d'un procédé de détermination de variations locales de densité d'un matériau d'une zone d'intérêt d'une pièce d'aéronef selon l'invention. La est une image tridimensionnelle acquise par tomographie à rayons X d'une aube d'aéronef. La est l'image de la après une étape d'aplanissement. La est un agrandissement d'une partie de l'image de la après une étape de détermination de surface. La est l'image de la après une étape de sélection d'une zone d'intérêt sur la surface de la pièce et une étape d'érosion voxélique sur la zone d'intérêt. La est l'image de la après création d'un maillage sur la zone d'intérêt. La est une carte de couleur en niveau de gris de toute la zone d'intérêt de la pièce, chaque niveau de gris représentant une densité du matériau de la pièce. La est un zoom détaillé sur la carte de couleur. La est un histogramme représentant la répartition de chaque niveau de gris moyen par cellule du maillage .
Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination des variations de densités locales d'au moins un matériau d'une zone d'intérêt d'une pièce d'aéronef.
La pièce d'aéronef peut être formée à partir