INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La Figure 6A représente une photographie d’un banc d’essai de coulée vidangée. 601 représente un moule (coquille) en alliage d’aluminium. 602 représente un orifice permettant la vidange du bain de métal en fusion, qui sera obstrué par une quenouille, une trappe ou autre système, 603 représente un support de moule pivotant, permettant de démouler la coque solidifiée, 604 représente le pivot pour la rotation du support de moule, 605 représente un bras de levier permettant de pivoter le moule lors du démoulage, 606 représente un châssis fixe (structure mécano-soudée), 607 représente un lit de sable, 608 représente une poche de coulée, recueillant le métal en fusion lors de la vidange du moule, 609 représente un brancard permettant de transporter la poche avec le métal en fusion, pour retransvaser celui-ci dans le four.
La Figure 6B représente une photographie de la surface extérieure d’une coque en métal solidifié.
La Figure 6C représente une photographie de la surface intérieure cristallographique d’une coque en métal solidifié.
La représente un assemblage comprenant une pièce (cadre de vélo) pouvant être fabriquée par le procédé de l’invention.
La représente un système de moulage sous pression à chambre chaude avec piston d’injection commandé par un vérin hydraulique (ou pneumatique).
La Figure 8A représente l’injection du métal en fusion dans le moule et son maintien sous pression pendant la formation de la coque solidifiée.
La Figure 8B représente la vidange du moule, l’alimentation de la chemise en métal fondu et la coque solidifiée obtenue.
Conformément à l’invention, les couches de calandrage des couches de sommet de travail 41, 42 sont constituées d’un mélange élastomérique comportant un noir de pyrolyse.
Des pneumatiques I selon l’invention comportent des couches de calandrage des couches de sommet de travail 41, 42 constituées du mélange 1.
Les pneumatiques de référence T1 diffèrent des pneumatiques I selon l’invention par la nature des mélanges des couches de calandrage des couches de sommet de travail, celles-ci étant constituées du mélange R.
Ces résultats montrent que l’énergie à rupture lors d’un choc sur la surface de la bande de roulement des pneumatiques I selon l’invention est supérieure à celle du pneumatique T1.
Des derniers tests d’endurance visant à reproduire des conditions de roulage combinant la vitesse du véhicule et la nature du sol particulièrement agressive ont été réalisés. Ces tests reproduisent ainsi des conditions extrêmes notamment des véhicules "Poids-Lourds" de type «approche chantier» .
Ces derniers tests consistent à reproduire vingt-cinq fois une phase de roulage de 2 heures à 100 km/h sur circuit dans les conditions de charge et de pression indiquées sur le pneumatique suivie d’une phase de roulage de 12 minutes à 35 km/h sur piste caillouteuse.
La phase de roulage à faible vitesse sur une piste caillouteuse a pour but de pénaliser l’endurance suite à des chocs répétés sur la bande de roulement.
La phase de roulage à vitesse élevée sur circuit a pour but d’augmenter la température du pneumatique. Cela rend le pneumatique plus sensible aux effets des chocs répétés sur la bande de roulement et cela favorise la propagation de fissures initiées dans la phase de roulage sur piste caillouteuse.
est un exemple d’ordinogramme illustrant les sous-étapes d’une étape du procédé illustré à la .
est une représentation d’une coupe histologique numérisée, à gauche, et de la division de cette coupe histologique numérisée en sous-images.
illustre un dispositif pour mettre en œuvre un procédé tel que ceux illustrés sur la , la et la .
DESCRIPTION DÉTAILLÉE Un premier aspect de l’invention concerne un procédé 100 mis en œuvre par ordinateur pour l’aide à la classification d’une coupe histologique d’un patient dans une classe parmi N classes ordonnées selon un ordre prédéfini, au moyen d’un indice de confiance représentatif d’un degré de fiabilité de classification. N est un nombre entier strictement supérieure à 2. Chaque classe parmi les N classes correspond à un degré de sévérité d’une pathologie. Par exemple, la pathologie peut être des dysplasies de la tête et du cou, des lésions cervicales, des lésions gastriques, ou encore des lésions du col de l’utérus.
Typiquement, la coupe histologique est une image numérique d’une lame d’échantillon du patient. Par exemple, l’échantillon provient d’un prélèvement par biopsie. Dans un autre exemple, l’échantillon est un échantillon chirurgical.
La est un ordinogramme représentant différentes étapes d’un mode de réalisation du procédé 100 pour aider à la classification d’une coupe histologique dans une classe C i , i étant un nombre entier compris entre 0 et N-1.
Dans une étape S0, un modèle d’apprentissage automatique est implémenté afin de classer la coupe histologique dans une classe C j parmi les N classes Ci. Le modèle retourne en sortie de l’étape S0 N probabilités de classification étant chacune associée à une classe parmi les N classes Ci. La classe C j est associée à la probabilité de classification la plus élevée.
Dans une étape S2, un indice de confiance I est calculé sur la base d’une distance d entre les N probabilités de classification. Par exemple, la distance d est une différence entre les deux probabilités P k , P l les plus élevées parmi les N probabilités de classification.
Un utilisateur tel qu’un pathologiste peut alors prendre en compte la valeur de l’indice de confiance pour évaluer la fiabilité de la classification dans la classe C j obtenue en sortie de l’étape S0.
L’étape S0 d’implémentation du modèle d’apprentissage automatique va être décrite plus précisément ci-après.
Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage automatique est un modèle d’apprentissage à instances multiples (MIL). L’apprentissage à instances multiples vise à attribuer des étiquettes à des ensembles ou à des sacs d'instances, par opposition à l'apprentissage supervisé traditionnel où chaque instance est supposée indépendante et distribuée de manière identique et doit être étiquetée individuellement. Le modèle MIL utilisé dans ces modes de réalisation comprend un module extracteur de caractéristiques, un module de notation et un module de classification.
La est un exemple d’ordinogramme représentant les sous-étapes réalisées lors de l’étape S0.
Dans une sous-étape S01, la coupe histologique Im à classer est divisée en un ensemble de M sous-images. Les sous-images sont les instances du modèle MIL et forment ensemble un sac d’instances. La montre, à gauche, une coupe histologique, et à droite, un ensemble de sous-images divisant cette coupe histologique.
Dans une sous-étape S02, pour chacune des M sous-images, une pluralité de caractéristiques est extraite par le module extracteur de caractéristiques. Par exemple, le module extracteur de caractéristiques est un réseau de neurones convolutionnel (en anglais « Dense Convolutional Network »). Dans un réseau de neurones convolutionnel, chaque couche reçoit des informations de toutes les couches précédentes, et chaque couche transmet ses caractéristiques à toutes les couches subséquentes. Par exemple, pour chacune des M sous-images, un vecteur de caractéristiques de taille 1024 est obtenu.
Dans une sous-étape S03, pour chacune des M sous-images, le module de notation calcule, sur la base de la pluralité de caractéristiques extraites, un score. Le score est représentatif de l’importance d’une sous-image dans la classification de la coupe histologique. Par exemple, le module de notation calcule les scores avec un mécanisme d’attention. Le mécanisme d'attention consiste en une ou plusieurs couches de neurones denses, prenant en entrée le vecteur de caractéristiques extrait et produisant en sortie un score normalisé entre 0 et 1 attestant de l'importance de l'objet d'entrée. Ce score d'importance est donc appris de manière autonome par le réseau pendant le processus d'entraînement du modèle.
De préférence également, la couche C de mélange caoutchouteux, outre le noir de carbone de pyrolyse, comprend une charge renforçante constituée : a - soit par du noir de carbone employé à un taux compris entre 20 et 50 pce, et de préférence compris entre 30 et 40 pce, b - soit par une charge blanche de type silice et/ou alumine comportant des fonctions de surface SiOH et/ou AlOH choisie dans le groupe formé par les silices précipitées ou pyrogénées, les alumines ou les aluminosilicates ou bien encore les noirs de carbone modifiés en cours ou après la synthèse de surface spécifique BET comprise entre 30 et 260 m²/g employée à un taux compris entre 20 et 50 pce, et de préférence compris entre 30 et 40 pce, c - soit par un coupage de noir de carbone décrit en (a) et une charge blanche décrite en (b), dans lequel le taux global de charge est compris entre 20 et 50 pce, et de préférence compris entre 30 et 40 pce.
Ledit trou débouchant est coaxial avec les perçages pratiqués sur les première, deuxième et troisième barres et avec le taraudage ou le goujon fileté du support.
Par exemple, les première, deuxième et troisième barres ont une forme configurée pour relier une des languettes d’une cellule avec une des languettes d’une cellule adjacente.
Par exemple, l’ensemble de cellules comprend un nombre de cellules égal à huit.
Par exemple, les première, deuxième et troisième barres ont une forme en E comprenant une pluralité de portions d’appui transversales, chacune en appui sur la portion pliée de la languette de la deuxième cellule et une portion de liaison longitudinale reliant lesdites portions d’appui.
De préférence, dans le cas d’un nombre de cellules pair, le nombre de portions d’appui est égal à la moitié du nombre de cellules. Dans le cas d’un nombre de cellules impair, le nombre de portions d’appui est égal à la moitié du nombre de cellules ajouté d’une portion d’appui.
Chacune des portions d’appui de la troisième barre conductrice peut comprendre un perçage traversant coopérant avec une vis.
De manière similaire, chacune des portions d’appui des première et deuxième barre conductrice peut comprendre un perçage traversant, dont seuls deux perçages, coopérant avec la vis. Les perçages pratiqués sur les première, deuxième et troisième barres sont coaxiaux.
Par exemple, la portion de liaison de la troisième barre comprend en outre une deuxième série de perçage débouchant dans un taraudage pratiqué dans le support.
Selon un second aspect, l’invention concerne un procédé d’assemblage d’un ensemble de cellule d’un accumulateur d’énergie, tel qu’une batterie, comprenant au moins une première et une deuxième cellules adjacentes comprenant chacune deux languettes de connexion électrique, respectivement de polarité positive et de polarité négative.
Selon le procédé d’assemblage : - on positionne une première barre conductrice sur un support ; - on plie une des languettes de la première cellule sur la première barre conductrice jusqu’à ce qu’une portion pliée de ladite languette soit en appui sur ladite première barre conductrice ; - on positionne une deuxième barre conductrice sur la portion pliée de ladite languette de la première cellule ; - on plie une des languettes de la deuxième cellule sur la première barre conductrice jusqu’à ce qu’une portion pliée de ladite languette soit en appui sur ladite deuxième barre conductrice ; - on positionne une troisième barre conductrice sur la portion pliée de ladite languette de la deuxième cellule ; et - on fixe par des moyens de fixation réversible l’empilement successif du support, de la première barre conductrice, de la portion pliée de la languette de connexion de la première cellule, de la deuxième barre conductrice, de la portion pliée de la languette de connexion de la deuxième cellule, et de la troisième barre conductrice.
Lesdits moyens de fixation réversible sont configurés pour appliquer un effort de serrage audit empilement.
A la fin de l’étape d’empilement, on obtient ainsi un empilement successif du support, de la première barre conductrice, de la portion pliée de la languette de connexion de la première cellule, de la deuxième barre conductrice, de la portion pliée de la languette de connexion de la deuxième cellule, et de la troisième barre conductrice.
, est une vue en perspective un ensemble de cellules d’une batterie selon l’état de la technique ;
est une vue en coupe d’un ensemble de cellules selon un mode de réalisation de l’invention ;
est une vue partielle en perspective d’une étape d’assemblage de l’ensemble de cellules selon la ;
Par exemple, selon la matrice de coût du tableau 1, si la vérité est la classe C0, et la classe prédite est la classe 2, le coefficient de coût est C 0,2, égal à 0.7.
Ainsi, par l’utilisation d’une telle fonction de coût, le modèle MIL est entraîné pour prédire un risque de classification erronée dépendant de la classe. La classe obtenue par la classification par le modèle correspond à la classe minimisant le risque de classification erronée.
On décrit à présent plus en détails l’étape S2 de calcul de l’indice de confiance I. L’indice de confiance I est représentatif d’un degré de fiabilité de la classification obtenue à l’étape S0. Autrement dit, l’indice de confiance représente un indicateur pour les pathologistes de la confiance qu’ils peuvent avoir dans le résultat d’une classification prédite obtenue à l’étape S0. L’indice de confiance I est obtenu par une succession de sous-étapes. La est un exemple d’ordinogramme représentant les sous-étapes réalisées lors de l’étape S2.
Dans une première sous-étape S21, les valeurs de la fonction de coût L correspondant aux N classes sont converties en probabilités par application d’une fonction décroissante à la fonction de coût. Par exemple, la fonction softmax est appliquée à l’opposé des valeurs de la fonction de coût afin d’obtenir des probabilités. Comme il a été vu plus haut, pour le choix spécifique de la fonction de coût précédemment décrite, une faible valeur de coût correspondant à un faible risque de classification erronée, et ainsi à une forte probabilité de classification correcte. Une valeur élevée de la fonction de coût correspond à un fort risque de classification erronée, et ainsi à une faible probabilité de classification correcte.
Dans une deuxième sous-étape S22, les différentes probabilités sont classées, dans l’ordre croissant ou décroissant.
Dans une troisième sous-étape S23, l’indice de confiance est calculé par différence entre les valeurs des deux probabilités les plus élevées.
Ainsi, plus les deux probabilités les plus élevées sont éloignées, plus l’indice de confiance I est élevé et plus la fiabilité de la classification par le modèle est forte. Si les deux probabilités les plus élevées sont proches, cela reflète une hésitation entre deux classes proches, et l’indice de confiance est alors représentatif de cette incertitude. L’indice de confiance permet ainsi de mettre en lumière les cas ambigus ou difficiles.
Dans certains modes de réalisation, l’indice de confiance I est comparé à une valeur seuil. Par exemple, la valeur seuil est déterminée sur la base d’une métrique représentative d’une fiabilité du modèle d’apprentissage automatique calculée après implémentation du modèle sur une base de données d’images de validation, la métrique étant de préférence une valeur d’aire sous la courbe ROC. Lorsque l’indice de confiance I est supérieur à la valeur seuil, le degré de fiabilité de la classification obtenue avec le modèle est élevé, tandis que lorsque l’indice de confiance est inférieur à la valeur seuil, la classification obtenue avec le modèle est incertaine.
Avantageusement, l’indice de confiance I peut être utilisé pour automatiser le flux de travail des pathologistes.
Ainsi, dans certains modes de réalisation, l’indice de confiance I peut être utilisé pour définir des priorités dans les tâches d’analyse de coupes histologiques par un pathologiste.
Par exemple, lorsque l’indice de confiance I est comparé à une valeur seuil, un degré de priorisation peut être automatiquement attribué à chaque coupe histologique classée avec le modèle. Un degré de priorisation élevée peut être attribué à des coupes histologiques de classification incertaine, pour lesquelles un avis d’expert est nécessaire, tandis qu’un degré de priorisation faible peut être attribué à des coupes histologique avec un degré de fiabilité de classification élevé et donc assigné à des pathologistes moins expérimentés.
Dans un autre exemple, un degré de priorisation peut être automatiquement attribué selon le degré de sévérité correspondant à la classe déterminée par le modèle. Ainsi, à une coupe histologique déterminée par le modèle comme présentant un degré de sévérité de pathologie élevé, sera attribué un degré de priorisation élevé et le pathologiste traitera prioritairement cette coupe histologique. A une coupe histologique déterminée par le modèle comme présentant un degré de sévérité bénin et un indice de confiance I élevé, sera attribué un degré de priorisation faible, et la coupe histologique sera traitée après les coupes histologiques prioritaires. Alternativement, il peut être décider de ne pas attribuer une telle coupe histologique, du fait de la forte certitude dans la classification déterminée par le modèle, réduisant ainsi la charge de travail des pathologistes.
Dans encore un autre exemple, trois degrés de priorisation peuvent être définis et attribués comme suit. Ainsi, un degré de priorisation élevé pourra être attribué à une coupe histologique classée selon un degré de sévérité élevé et présentant un indice de confiance I élevé. Un degré de priorisation moyen pourra être attribué à une coupe histologique présentant un indice de confiance I faible, quelque soit le degré de sévérité de la classe déterminée par le modèle. Enfin, un degré de priorisation nul (c’est-à-dire, pour lequel la coupe histologique ne sera pas revue manuellement par un pathologiste) pourra être attribué à une coupe histologique classée selon un degré de sévérité faible et présentant un indice de confiance I élevé.
Avantageusement, l’indice de confiance I peut être utilisé pour aider les pathologistes dans leur diagnostic. Ainsi, un pathologiste pourra choisir de prendre en compte ou non la classification déterminée par le modèle selon la valeur de l’indice de confiance I.
Avantageusement, l’indice de confiance I peut être utilisé pour répartir la charge de travail des pathologistes d’une même unité. Ainsi, les coupes histologiques avec un indice de confiance I élevé seront jugées faciles à analyser, et pourront être attribués à des pathologistes au profil junior, tandis que des coupes histologiques avec un indice de confiance I faible seront jugées plus difficiles à analyser, et pourront être attribués à des pathologistes plus expérimentés.
Avantageusement, l’indice de confiance I peut être utilisé pour des tâches de relecture automatisées. Il arrive, en effet, qu’un pathologiste demande un deuxième avis au sujet d’une coupe histologique particulièrement difficile à analyser. Ce travail de relecture peut être effectué en implémentant le procédé de classification automatique avec le modèle selon l’invention.
Les deux rampes de dépose de matière 30a, 30b sont ainsi configurées pour être déplacées selon l’axe longitudinal X par rapport au support de fabrication 104 en sens inverse en partant d’un plan transversal médian du support de fabrication 104. Les deux rampes de dépose de matière 30a, 30b sont configurées pour déposer ensemble de la matière sur une seule couche Cj.
De préférence, le support de fabrication 104 est mobile en translation selon l’axe d’avancement, ici l’axe transversal Y.
De manière générale, on pourrait prévoir que le support de fabrication 104 soit mobile par rapport à la rampe 20, 30 du dispositif 10 de fabrication additive selon un à trois axes de déplacement, à savoir l’axe vertical Z, l’axe longitudinal X et l’axe transversal Y.
En variante, on pourrait prévoir que le support de fabrication 104 soit fixe par rapport au socle 12 du dispositif 10 de fabrication.
Dans le cas où le support de fabrication 104 est mobile au moins selon l’axe vertical Z et/ou selon l’axe longitudinal X, la rampe 20, 30 du dispositif 10 de fabrication additive peut être fixe par rapport au socle fixe 12 dudit dispositif 10.
Dans tous les modes de réalisation, on pourrait également prévoir que la plateforme de fabrication 104 soit mobile par rapport à la rampe 20, 30, 30a, 30b selon un à trois axes de rotation A, B, C définis respectivement autour des axes X, Y et Z.
Dans tous les modes de réalisation, on pourrait prévoir que le moyen d’obturation de certaines buses soit dans la position de fermeture afin de réaliser une forme de géométrie particulière de l’objet à fabriquer.
La rampe de dépose de matière multi-buses permet le dépôt de matière à des endroits choisis et ainsi de réaliser une géométrie de bonne qualité de l’objet tridimensionnel, à savoir une bande de roulement, un objet cylindrique ou tout autre objet, par exemple de forme parallélépipèdique.
Procédé de réalisation d’un pneumatique sans air par fabrication additive La présente invention concerne le domaine des procédés de fabrication des pneumatiques sans air destinés à équiper un véhicule.
La présente invention concerne plus particulièrement les procédés de fabrication additive mettant en œuvre des machines d’impression tridimensionnelles permettant de fabriquer des pneumatiques sans air en déposant un matériau d’impression malléable en couches successives, au moyen d’une buse.
Une machine d’impression comprend généralement une chambre qui forme une enceinte délimitée par une paroi, et à l’intérieur de laquelle se trouve un plateau destiné à soutenir une pièce en cours d’impression, ainsi qu’une buse permettant d’amener le matériau constitutif de ladite pièce. Pour pouvoir générer la forme de la pièce, il est prévu des systèmes d’entraînement comprenant un ascenseur pour déplacer ou le plateau ou la buse verticalement, et des tables de translation croisées l’une par rapport à l’autre pour piloter horizontalement, soit le plateau, soit la buse chargée de délivrer le matériau constitutif de la pièce.
Mesure de l’effet sensoriel (savonnage) : L’évaluation de l’effet sensoriel consiste à noter la présence de trace blanche lors de l’application des compositions 1 à 3 selon l’invention et la composition 4 hors invention sur la peau, par un panel de six personnes expertes.
Pour se faire, 50 µL de la composition à tester sont prélevés à l’aide d’une micropipette Eppendorf équipée d’un combitips de 0,5 mL, puis déposées sur un cercle de 5 cm de diamètre tracé sur un support Lipstain (Référence : Lipstain/C3).
On évalue la présence de traces blanches, voire de mousse sur le support.
L’étude est réalisée par un panel de six personnes expertes évaluant individuellement la présence de traces blanches selon le protocole ci-dessus.
- note < 3 : peu voire pas de traces blanches ;
- note égale à 3 : quantité de traces blanches plus importante ;
- note > 3 : quantité de traces blanches, voir mousse très importante.
La présence de traces blanches, voire de mousse signifie que la composition présente un problème de savonnage.
Selon l’invention, une composition est considérée comme présentant des problèmes de savonnage si sa note moyenne selon le protocole ci-dessus est supérieure ou égale à 3,0.
Résultat stabilité et sensoriel : La stabilité ainsi que l’effet sensoriel (savonnage) de la composition 1 à 3 selon l’invention et de la composition 4 hors invention ont été évalués selon les protocoles de mesure détaillés ci-dessus.
Les résultats de la stabilité et de l’effet sensoriel sont compilés dans le tableau 2 ci-dessous.
Compositions 1 (invention) 2 (invention) 3 (invention) 4 (hors invention) Effet sensoriel (savonnage) 2 2 1,5 3 Stabilité à long terme Conforme Conforme Conforme Non conforme (crémage)
C1 : courbe obtenue de rugosité locale (état de surface), qui permet d’observer : 1,20mm<Rt<1,25mm sur la longueur du profil C1 de 21,9mm.
La représente une vue éclatée d’un cadre de vélo électrique réalisable par coulée vidangée.
Confection du cadre de vélo avec alliage d’aluminium coulé vidangé dans un moule métallique.
Utilisation du procédé de coulée vidangée en moulage basse pression pour confectionner le cadre afin de limiter les inclusions de peaux d’oxyde dans la pièce qui abaisseraient alors les performances mécaniques.