INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
- le dispositif comporte une frette amovible de serrage d’un élément entrainé en rotation par l’arbre ou entrainant en rotation l’arbre, au moins en une des extrémités de l’arbre, le palier comportant un dispositif d’étanchéité rotative comprenant une partie intérieure solidaire de l’arbre, le palier étant équipé d’une entretoise de calage annulant le jeu entre la partie intérieure du dispositif d’étanchéité rotative et la frette amovible de serrage ;
- l’arbre est flexible, l’élément tubulaire comportant un corps principal et un boîtier orientable par rapport au corps principal par flexion de l’arbre, au moins un premier palier étant disposé entre le corps principal et l’arbre, au moins un deuxième palier étant disposé entre le boitier orientable et l’arbre, le dispositif de guidage comportant un au moins un palier central comportant un roulement additionnel assurant au moins une liaison de type linéaire annulaire entre le corps principal et l’arbre ;
- l’élément tubulaire est rigide en flexion.
L’invention a également pour objet un procédé de remplacement d’un roulement d’un dispositif de guidage, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- démontage éventuel d’un dispositif d’étanchéité rotative ;
- désolidarisation du roulement de l’arbre par extraction éventuelle d’un manchon de démontage du palier ;
- déplacement du roulement jusqu’à une extrémité de l’arbre par glissement sur l’arbre sans démontage de l’arbre de l’élément tubulaire ;
- remontage du roulement ou d’un roulement de remplacement sans démontage de l’arbre de l’élément tubulaire ;
- solidarisation du roulement de l’arbre éventuellement par remise en place du manchon de démontage ;
- remontage éventuel du dispositif d’étanchéité rotative.
Un agencement de commande permet de surveiller, de coupler et de découpler individuellement chacune des unités de stockage d’énergie par batterie ou sources d’énergie en courant continu 10 à et de la connexion électrique en courant continu 30.
Ce système de l’art antérieur vise à sélectionner une unité de stockage d'énergie de batterie ou source d’énergie en courant continu ou plus parmi la pluralité d'unités ou de sources, de sorte qu'une somme de courants de court-circuit des unités de stockage d'énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu sélectionnées est inférieure à une limite de courant de court-circuit, laquelle limite de courant de court-circuit est inférieure à une somme de courants de court-circuit de ladite pluralité d'unités de stockage d'énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu, et de manière à connecter uniquement les unités de stockage d'énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu sélectionnées à la connexion d'alimentation en courant continu 30.
Il est possible, pour l’invention, de remplacer chaque unité de stockage par une source d’énergie en courant continu, par exemple un panneau photovoltaïque, ou encore par un supercondensateur de manière à pouvoir répondre à un éventuel appel de courant important.
Ce système ne permet ni d’affecter plusieurs batteries à des chargeurs différents, ni l’utilisation aisée de ces batteries en parallèle avec un même chargeur réversible, puisque la mise en parallèle des batteries ne peut se faire que sur une plage de fonctionnement restreinte limitée par la batterie ayant la plus faible capacité.
L’invention vise à l’inverse la mise en parallèle de batteries à des tensions de charge différente en vue de faire un transfert d’énergie, par exemple vers le réseau ou vers une batterie de stockage, par l’utilisation de composants d’électronique de puissance.
Dans le premier mode de réalisation de l’invention illustré en , le système de stockage d'énergie par batterie 1, comporte :
- au moins deux, par exemple trois unités de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu 2 ;
- une connexion d’alimentation en courant continu 3 ;
- un agencement de commutation 4 prévu entre lesdites au moins deux unités de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu 2 et la connexion d'alimentation en courant continu 3,
dans lequel l'agencement de commutation 4 est configuré pour pouvoir coupler et découpler individuellement chacune des unités de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu 2 vers et depuis le convertisseur 5 par la connexion d'alimentation en courant continu 3, et
- un superviseur de commande CALC configuré pour sélectionner au moins une des unités de stockage d’énergie de batterie ou des sources d’énergie en courant continu 2 et pour commander l'agencement de commutation 4 pour coupler uniquement les au moins deux unités de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu sélectionnées vers et depuis le convertisseur 5 par la connexion d'alimentation en courant continu 30.
L'agencement de commutation 4 comporte une cellule de commutation 7 pour chaque unité de stockage d’énergie de batterie ou source d’énergie en courant continu 2.
Chaque cellule de commutation 7 comporte des moyens de blocage ou de passage du courant 8A,8B,9A,9B, représenté
Les moyens de blocage ou de passage du courant 8A,8B,9A,9B sont réversibles dans leur direction de blocage ou de passage du courant.
La cellule de commutation réversible 7 est rendu passante en courant dans un sens ou dans un autre ou bloquée par les éléments de commutation 9A, 8A, 8B, 9B.
Le superviseur de commande CALC est par exemple configuré pour sélectionner l’au moins une unité de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu 2 de sorte qu'une somme de courants de court-circuit de l’au moins une unité de stockage d’énergie de batterie ou source d’énergie en courant continu sélectionnées soit inférieure à une limite de courant de court-circuit, dans lequel la limite de courant de court-circuit est inférieure à une somme de courants de court-circuit desdites au moins deux unités de stockage d’énergie de batterie ou sources d’énergie en courant continu 2, et de sorte qu'une somme de puissances de décharge ou une somme de puissances de charge de l’au moins une unité de stockage d’énergie de batterie ou source d’énergie en courant continu sélectionnées soit égale à ou dépasse une limite de puissance, et de sorte que des états de charge des au moins une unité de stockage d’énergie de batterie ou source d’énergie en courant continu sélectionnées soient dans une plage déterminée.
Dans ce modèle, comme explicité par la suite, on sépare les prédictions basées sur la grille (statique) et les prédictions basées sur les particules (dynamique), et on les combine pour gérer les différents cas pour la prédiction finale (associée à une cellule). Ainsi on conserve, dans le temps, la capacité à suivre un objet dynamique, même quand aucune nouvelle observation n’est disponible pour cet objet. La grille, sur laquelle les itérations sont effectuée, et dont il est question dans la demande est une grille d’occupation « sémantique », elle comprend des états considérés plus larges que la simple occupation (binaire). Elle peut également être appelée grille d’état.
Ainsi, dans ce nouveau modèle, et la mise en œuvre de celui-ci, objet de la présente, et dans la version des équations qui y est associée, des variables intermédiaires pour les états prédits, la vitesse prédite, et les états observés, la vitesse observée, sont ajoutées. Pour les états et vitesses prédits, des variables spécifiques sont définies pour chaque modèle (des variables pour la prédiction à partir de grilles seules, des variables pour la prédiction à partir du modèle particulaire), les variables d'états et de vitesses prédits étant, selon l’invention, le résultat de la fusion de ces deux prédictions, réalisée indépendamment les unes des autres.
Ces deux modèles sont configurés pour représenter les différentes parties de la scène captée et pour optimiser l’allocation des particules uniquement aux zones pertinentes, leurs prédictions étant fusionnées en conséquence avec celles relatives à la grille (statique). L'utilisation de variables cachées dans le processus de filtrage permet de gérer par exemple des prédictions d'état contradictoires ou des capteurs asynchrones (lorsque par exemple le capteur envoie des données à des fréquences plus basses que celle du module de filtrage).
Le formalisme utilisé dans cette description est issu du cadre de programmation bayésien. Étant donné un ensemble des variables aléatoires, l'expression de leur décomposition de probabilité conjointe, la distribution recherchée peut être exprimée, comme présenté dans ce qui suit. Des variables spécifiques sont définies pour chaque modèle (celles pour les prédictions basées sur la grille, celles pour les prédictions basées sur les particules), les états et vitesses prédits étant le résultat de la fusion de ces prédictions fusionnées et des états observés. Seules les données d'occupation et de dynamique des états sont explicitées dans la suite, mais chaque variable d'état considérée peut comporter diverses informations sémantiques sur la cellule (type d'obstacle, type d'espace navigable, etc.).
1.1 Définition des variables
Dans le cadre de l’implémentation de la présente technique, les variables mises en œuvre dans le modèle sont les suivantes : : Index identifiant chaque cellule 2D ; : Index qui identifie chaque antécédent d'une cellule, utilisé pour le modèle « statique », basé sur des grilles ; : Indice qui identifie chaque antécédent d'une cellule, utilisé pour le modèle "dynamique", basé sur les particules ; : État de la cellule au pas de temps courant. Les états possibles comprennent par exemple « s » pour "occupé par un objet statique", « d » pour "occupé par un objet dynamique", « e » pour "vide" et « u » pour "indéfini" ; : Vitesse de la cellule au pas de temps courant, en R² ; : État de l'antécédent de la cellule à l'instant précédent, selon le modèle « statique » (i.e. basé sur les grilles) ; : Vitesse de la cellule antécédente à l'instant précédent, selon le modèle "statique" ; : État de l'antécédent de la cellule à l'instant précédent, selon le modèle « dynamique » (i.e. basé sur les particules) ; : Vitesse de la cellule antécédente à l'instant précédent, selon le modèle "dynamique" ; : État prédit de la cellule au pas de temps courant, prédit par le modèle « statique ». Les états possibles comprennent par exemple « s » pour "occupé par un objet statique", « d » pour "occupé par un objet dynamique", « e » pour "vide" et « u » pour "indéfini" ; : Vitesse prédite de la cellule au pas de temps courant, prédite par le modèle "statique", dans R² ; : État prédit de la cellule au pas de temps courant, prédit par le modèle "dynamique". Les états possibles comprennent par exemple « s » pour "occupé par un objet statique", « d » pour "occupé par un objet dynamique", « e » pour "vide" et « u » pour "indéfini" ; : Vitesse prédite de la cellule au pas de temps courant, prédite par le modèle "dynamique", dans R 2 ; : État prédit de la cellule au pas de temps courant. Les états possibles comprennent par exemple « s » pour "occupé par un objet statique", « d » pour "occupé par un objet dynamique", « e » pour "vide" et « u » pour "indéfini" ; : Vitesse prédite de la cellule au pas de temps courant, dans R 2 ; : État observé de la cellule au pas de temps courant. Les états possibles comprennent par exemple « o » pour "occupé", « e » pour "vide" et « u » pour "indéfini" ; : Vitesse observée de la cellule au pas de temps courant, dans R 2 . ; : Mesure du capteur ; O : Occupation de la cellule au pas de temps courant. Ses valeurs possibles sont {occ,emp}. Pas directement utilisé dans l'inférence, défini uniquement par la suite pour les applications et la comparaison avec d'autres méthodes.
Les états possibles ne se limitent pas à ceux exposés ici. Il est possible de mettre en œuvre des états plus précis et nombreux, comme par exemple « occupé par un piéton coopératif », « occupé par un piéton non-coopératif », « conscient de la présence de l’entité automatisée (véhicule, robot) / non conscient », etc.
1.2 Distribution de probabilité jointe
Le réseau Bayésien illustrant la dépendance de ces variables est présenté en . Comme on peu le constater, à la différence de la technique antérieure (notamment HBOF), pour une cellule C donnée à une itération donnée, on évalue différemment la dynamique (p) et la statique (g) de la scène. Pour ce faire, les évaluations statiques et les évaluations dynamiques prennent en compte, séparément, les évaluations statiques et les évaluations dynamiques antérieure (de l’itération précédente) avant d’être combinées et mixées à l’information probabiliste provenant du ou des capteurs.
Globalement, la distribution de probabilité est exprimée par :
Chaque expression peut être interprétée comme suit : P(C g −1 ) est la distribution sur tous les antécédents possibles de la cellule (grille, statique). Elle est choisie uniforme car la cellule est considérée comme accessible à partir de tous les antécédents possibles avec une probabilité égale ; P(S g −1 V g −1 |C g −1 ) est la distribution conjointe conditionnelle sur l'état et la vitesse des antécédents. Cette distribution est mise à jour à chaque pas de temps (à chaque itération) ; P(S g p V g p |S g −1 V g −1 ) est le modèle de prédiction, selon le modèle « statique », basé sur des grilles ; les états et la vitesse sont indissociables, car la définition de l'état est directement liée à la vitesse : la vitesse dans les parties statiques est nulle, tandis que les parties libres et indéfinies n'ont pas de vitesse associée ; P(C p −1 ) est la distribution sur tous les antécédents possibles de la cellule (particule, dynamique). Elle est choisie uniforme car la cellule est considérée comme accessible à partir de tous les antécédents possibles avec une probabilité égale ; P(S p −1 V p −1 |C p −1 ) est la distribution conjointe conditionnelle sur l'état et la vitesse des antécédents. Cette distribution est mise à jour à chaque pas de temps ; P(S p p V p p |S p −1 V p −1 ) est le modèle de prédiction, selon le modèle « dynamique », basé sur les particules. Les états et la vitesse sont indissociables, car la définition de l'état est directement liée à la vitesse : la vitesse dans les parties statiques est nulle, tandis que les parties libres et indéfinies n'ont pas de vitesse associée ; est la distribution qui indique si la cellule c est atteignable depuis l’antécédent [C g −1 ] avec la vitesse [V g p = v g p ], et depuis l’antécédent Cp −1 avec la vitesse [Vp p = v p p ]. Cette distribution est par exemple le produit de deux distributions de Dirac avec une valeur égale à 1 pour l’un, seulement si c − g 1 X + v g p δt ∈ c et que . Cela permet à la méthode de se concentrer uniquement sur les données projetées par les deux modèles de la cellule c, et donc de diminuer la charge de calcul ; est le modèle de fusion de prédiction. Les états et la vitesse sont indissociables, car la définition de l'état est directement liée à la vitesse : la vitesse dans les parties statiques est nulle, tandis que les parties libres et indéfinies n'ont pas de vitesse associée ; P(Z) est la probabilité d'une observation donnée Z. Dans ce modèle, sa valeur n'aura pas forcément d'importance, car ce sera le même facteur pour chaque potentiel S et V, Z étant fourni. P(S o V o |ZC) est la distribution inverse du modèle de capteur, celle directement calculée et donnée par les autres modules ; P(SV|S p V p S o V o ) est la probabilité d'un couple SV (état/vitesse) selon les états prédits et observés, permettant les interactions prédictions et observations. Une matrice de génération, ou une formule plus complexe peut être utilisée.
1.3 Expression symbolique du problème résolu
Le but du processus de filtrage bayésien est d'estimer l'état et la vitesse par rapport à l'observation courante pour chaque cellule : P(SV|ZC). Dans le système, le filtrage est appliqué sur les états cachés, l'état peut alors être déduit. Soit O l'ensemble de toutes les variables : (2)
En utilisant une discrétisation des cellules antécédentes et des vitesses, l'équation de filtrage s'écrit : (3)
Ensuite, la distribution peut être exprimée comme : (4)
Le Tableau 11 suivant montre les résultats d'appréciation et les scores des propriétés visuelles des mèches de cheveux traitées avec les compositions d’essai.
[Tableau 11] Appréciation après chambre d’humidité AC AD AE AF M Définition de boucle* 4 4 3 1 1 Contrôle des frisottis* 3 4 3 1 2 Profil sensoriel Sensation enduite lisse et butyreuse Sensation enduite lisse et butyreuse Sensation enduite lisse et butyreuse Sensation enduite lisse et butyreuse Du glissement, pas butyreux
Comme le montre le Tableau 11, les mèches AC-AE avec un pH plus faible montraient un meilleur contrôle des frisottis et une meilleure définition de boucle que les mèches AF et M qui avaient un pH de 11 et plus. Les échantillons AF et M étaient plus gonflés et présentaient une perte de définition de boucle. Le profil sensoriel de tous les échantillons était similaire. L'échantillon AD présentait le meilleur contrôle des frisottis et la meilleure définition de boucle avec un pH de 5,3.
PROCESSUS DE REMODELAGE À CHAUD AMÉLIORÉ La présente invention concerne un processus, en particulier un processus cosmétique, pour fibres kératineuses telles que les cheveux.
CONTEXTE DE L'ART Dans le cas d’une déformation durable des fibres kératineuses telles que les cheveux, en premier lieu les liaisons disulfures -S-S- de la kératine (cystine) sont ouvertes en utilisant une composition contenant un agent réducteur approprié (étape de réduction), puis les cheveux ainsi traités sont facultativement rincés, en second lieu les liaisons disulfures sont reconstituées en appliquant, sur les fibres kératineuses précédemment mises en tension (bigoudis, etc.), une composition oxydante (étape d’oxydation, également appelée fixation) de manière à donner au final aux fibres kératineuses la forme souhaitée. Cette technique permet ainsi d’effectuer soit l’ondulation, soit le lissage des fibres kératineuses.
La nouvelle forme imposée aux fibres kératineuses par traitement chimique tel que décrit ci-dessus est relativement durable et résiste notamment au lavage à l’eau ou au shampooing, contrairement aux simples techniques classiques de coiffage temporaire à l’aide de mousses, gels coiffants ou laques.
De nombreux compositions et processus pour le traitement chimique ci-dessus ont été proposés. En général, ils offrent une bonne performance le jour du traitement.
Cependant, les points suivants présentent divers inconvénients dans le processus de traitement chimique ci-dessus qui peuvent ne pas convenir du point de vue des attentes du consommateur ou du coiffeur :
- Efficacité de remodelage insuffisante, comme une faible intensité d’ondulation ;
- Mauvaise facilité d’utilisation causée, par exemple, par l’égouttement de la composition des cheveux ;
- Des niveaux élevés de dégradation des fibres kératineuses, en particulier dans des applications répétées ou en combinaison avec d’autres traitements chimiques tels que la coloration oxydative ;
- Temps de traitement long ; et
- Mauvaise odeur d’ammoniaque ou de composés contenant du soufre pendant et après le processus de déformation.
En particulier, une efficacité de remodelage suffisante, un temps de traitement court et des effets de revitalisation sur les fibres kératineuses sont importants. Il existe en effet un besoin d’améliorer un processus de déformation des fibres kératineuses pour offrir une efficacité de remodelage suffisante, telle qu’une forte intensité d'ondulation des fibres kératineuses bouclées, ainsi que d’excellents effets de revitalisation des cheveux tels qu'une sensation de revitalisation, dans une période de temps relativement courte. En outre, une excellente facilité d’utilisation, comme l’absence ou la réduction des mauvaises odeurs, est également souhaitable.
Suite à l’étape 20c’, la pluralité d’arbres est partagée en deux groupes, à savoir un groupe de calibration 24 comportant 75% des arbres étudiés et un groupe de test 26 comportant les 25% restants des arbres étudiés. Selon d’autres modes de réalisation possibles, le pourcentage des arbres placés dans le groupe de calibration et le pourcentage des arbres placés dans le groupe de test sont variables.
Dans une étape 20d, un modèle d’étalonnage test permettant d’identifier l’espèce d’un arbre à partir de son spectre IR est construit à partir du groupe de calibration 24 et dans une étape 20d’, le modèle d’étalonnage test est validé sur les arbres du groupe de test 26, ou, dans le cas où il ne fonctionne pas, optimisé, de manière à obtenir un modèle d’étalonnage final.
Dans une étape 20e, un modèle d’étalonnage 28 permettant au spectromètre de déterminer l’espèce d’un arbre à partir du spectre infrarouge dudit arbre est mis au point en utilisant le modèle d’étalonnage test ainsi que les tests effectués sur le groupe de test 26.
Le modèle d’étalonnage 28 peut alors être utilisé pour identifier l’espèce d’un arbre comme par exemple l’arbre 1.
La illustre un mode de réalisation dans lequel la méthode selon l’invention est utilisée pour obtenir le spectre infrarouge du bois de cœur de l’arbre, encore appelé duramen.
Pour cela, un carottage est réalisé dans le tronc de l’arbre 1 puis, une fibre optique 19 reliée à un spectromètre 6 est insérée à la profondeur souhaitée du trou obtenu. La prise du spectre infrarouge est alors réalisée comme dans l’exemple de réalisation décrit à la .
Procédé de détection d'une espèce allergène, contaminante ou de nature frauduleuse dans un échantillon agro-alimentaire Domaine technique de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé de détection d'une espèce allergène, contaminante ou de nature frauduleuse dans un échantillon agro-alimentaire.
Etat de la technique La présence d'espèces allergènes, contaminantes ou de nature frauduleuse dans un échantillon agro-alimentaire est un sujet sensible.
A titre d'exemple, les groupes d'aliments allergènes sont : Les céréales contenant du gluten (blé, seigle, orge, avoine, épeautre, kamut ou leurs souches hybridées) et produits à base de ces céréales ; Les crustacés et produits à base de crustacés ; Œufs et produits à base d'œufs ; Poissons et produits à base de poissons ; Arachides et produits à base d’arachide ; Soja et produits à base de soja ; Lait et produits à base de lait (y compris de lactose) ; Fruits à coques (amandes, noisettes, noix, noix de : cajou, pécan, macadamia, du Brésil, du Queensland, pistaches) et produits à base de ces fruits ; Céleri et produits à base de céleri ; Moutarde et produits à base de moutarde ; Graines de sésame et produits à base de graines de sésame ; Anhydride sulfureux et sulfites en concentration de plus de 10mg/kg ou 10 mg/l (exprimés en SO2). Lupin et produits à base de lupin ; Mollusques et produits à base de mollusques ;
A titre d'exemple, les espèces contaminantes peuvent aussi être des protéines, les mycotoxines, les bactéries, les virus, les cellules, les pesticides, les antibiotiques, les perturbateurs endocriniens.
A titre d'exemple, les espèces de nature frauduleuse sont des composés supposés non présents dans l'aliment comme la farine ou le sucre dans la poudre d’amande, de la viande de cheval mélangée avec de la viande de bœuf, des épices de curry dans du safran.
Une espèce allergène peut avoir de graves effets à très faibles quantités, dès les seuils de quelques ppm, ce qui représente quelques milligrammes d’allergènes par kilo d’aliment. A titre d’exemple concernant le gluten, la norme 118-1979 du Codex Alimentarius, la concentration en gluten dans les aliments ne doit pas dépasser 20 mg/kg (20 ppm) pour les produits étiquetés "sans gluten".
Le secteur agro-agro-alimentaire a aujourd'hui besoin de disposer de tests fiables, sensibles, robustes, automatisés, rapides, faciles à mettre en œuvre et réalisables directement sur les sites de production. De même, pour leur permettre de détecter la présence d'espèces allergènes ou contaminantes dans leurs aliments, les utilisateurs devraient pouvoir disposer de dispositifs performants mettant en œuvre un test fiable et rapide.