INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Fonctionnement de turbine à gaz La présente divulgation concerne un procédé de fonctionnement d’un moteur à turbine à gaz utilisant des carburants différents des carburéacteurs à base de kérosène traditionnels.
Selon un autre aspect, l’invention se rapporte à un programme d’ordinateur comprenant des portions de code de programme pour l’exécution des étapes de ce procédé lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.
Selon un autre aspect, l’invention se rapporte à un système informatisé de détermination d’une cartographie d’un champ de vitesse d’une surface maritime, comprenant : - Un module informatisé de détermination adapté pour déterminer la cartographie du champ de vitesse de la surface maritime, comprenant une composante agéostrophique, à partir d’ une cartographie satellitaire à faible résolution représentative d’un champ de vitesse de la surface maritime, d’une cartographie satellitaire à haute résolution de topologie des lignes de courant de la surface maritime et d’un modèle numérique mettant en relation des données de cartographie satellitaire représentative d’un champ de vitesse, des données de cartographie satellitaire de topologie de lignes de courant, et des cartographies modélisées de champ de vitesse pour la surface maritime, ladite cartographie du champ de vitesse de la surface maritime obtenue présentant une résolution supérieure à la faible résolution.
représente schématiquement un système informatisé selon un mode de réalisation de l’invention.
représente une cartographie satellitaire acquise d’altimétrie de la surface maritime.
[25a] est une figure similaire à la qui représente schématiquement un système informatisé selon un mode de réalisation de l’invention.
[25b] représente une série temporelle d’images superposant une cartographie satellitaire de température et une cartographie modélisée dynamique juxtaposées pour plusieurs intervalles de temps respectifs.
[25c] est une figure similaire à la qui représente schématiquement un système informatisé prédictif selon un mode de réalisation de l’invention.
- lorsqu’une valeur de vérité associée à un ensemble flou dépasse une valeur seuil, génération de la règle associée et sinon, création de nouveaux ensembles flous,
- mise en œuvre d’un apprentissage par renforcement aux ensembles flous comprenant plusieurs itérations d’une application d’une action et de mises à jour des valeurs d’actions-état, pour déterminer les actions à effectuer pour obtenir l’objectif de performance en fonction des ensembles flous,
la mise en œuvre comportant à chaque itération une opération de modification d’au moins un parmi la position du centre et la largeur des ensembles flous pour obtenir des ensembles flous modifiés sur lesquels l’apprentissage par renforcement est appliqué à l’itération suivante,
- une phase de contrôle durant laquelle le système de contrôle (12) applique la loi de commande sur l’actionneur.
- la est une représentation schématique d’un système automatisé,
- la est une représentation schématique des différentes positions d’un pendule,
- la illustre graphiquement la création d’un nouvel ensemble flou dans le contexte du pendule de la ,
- la est une représentation schématique d’une opération de modification de la position du centre et de la largeur d’ensembles flous dans la mise en œuvre d’un algorithme DFQL,
- la est une représentation schématique d’une opération de modification de la position du centre et de la largeur d’ensembles flous dans la mise en œuvre d’une partie d’un procédé de contrôle d’une partie du système de la , et
- , la est une représentation schématique d’un système et d’un produit programme d’ordinateur.
Un procédé de contrôle est maintenant décrit.
Le procédé de contrôle est un procédé de contrôle d’un actionneur 10 par un système de contrôle 12.
L’actionneur 10 est au sens des systèmes automatisés un élément propre à effectuer une action.
En particulier, un ensemble de données multivariées peut être caractérisé par un ensemble d’individus notés . Tel qu’utilisé ici, le terme ‘individu’ est utilisé pour désigner un ensemble d’informations relatives à un utilisateur donné du système 10. Ainsi, chaque individu est associé à un ensemble de données noté correspondant à des ‘caractéristiques’ dites exogènes de l’individu .
Par exemple et sans limitation, un individu peut représenter un client actuel ou un client futur. Un ensemble de caractéristiques d’un individu peut comprendre des informations issues d’une base de données client (ou banque de données client) comprenant des informations relatives aux individus. Une caractéristique peut être sans restriction une donnée numérique ou une donnée catégorielle. Une donnée catégorielle peut notamment être convertie en donnée numérique en utilisant un « encodage 1 parmi n » (ou « one-hot encoding » selon l’expression anglo-saxonne). Une donnée catégorielle peut être par exemple des informations d’‘âge’, de ‘sexe’, de ‘revenus’, de ‘secteur d’activité’, d’‘indice d’ancienneté’, etc.
Dans des modes de réalisation, chaque individu d’un ensemble de données peut en outre être associé à un ensemble (ou vecteur) de données, noté , correspondant à un ‘comportement attendu’ ou ‘comportement effectif’ de l’individu .
Par exemple et sans limitation, le système de détermination de recommandations 10 (encore appelé ci-après « système de recommandations ») peut être un système de détermination de recommandations d’achat en relation avec un nombre de produits comprenant au moins un produit, étant un entier compris entre 1 et .
Dans des modes de réalisation, un vecteur de comportement d’un individu peut être une distribution discrète définie par . Un tel vecteur de comportement peut correspondre par exemple à un historique d’achats normalisé de l’individu . Dans ce cas, par exemple, chaque terme du vecteur de comportement peut représenter le décompte d’achat(s) d’un produit spécifique par un individu , sur une période de temps. Par exemple, la période de temps peut être égale à une année et demie. Dans des modes de réalisation, chaque terme du vecteur de comportement peut être normalisé, c’est-à-dire qu’il peut être divisé par le nombre total d’achats de l’individu défini sur une même période de temps, selon la formule (01) suivante :
et (01)
Comme représenté sur la figure 1, le dispositif d’apprentissage de données 14 est apte à recevoir un ensemble de données initial noté et issu de la source de données 12. En particulier, l’ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus notés et appelés ‘individu initiaux’. Chaque individu initial est associé à un ensemble initial de caractéristiques et un vecteur initial de comportement . L’ensemble de données initial peut être représenté par l’expression (02) suivante :
Le dispositif d’apprentissage de données 14 est configuré pour appliquer (ou mettre en œuvre) une pluralité d’itérations d’un algorithme d’apprentissage à l’ensemble de données initial . En particulier, l’algorithme d’apprentissage (ou fonction d’apprentissage, modèle d’apprentissage) peut correspondre à un algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » (ou Stochastic Gradient Descent selon l’expression anglo-saxonne correspondante).
L’algorithme d’apprentissage peut être réalisé à partir d’une implémentation de n’importe quelle méthode d’apprentissage classique et/ou architecture de réseau de neurone, généralement caractérisé par une fonction de mapping notée et associée à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Les paramètres d’apprentissage dépendent de la méthode d’apprentissage utilisé. Par exemple et sans limitation, la méthode d’apprentissage utilisée peut être issu d’un réseau de neurones convolutif (ou convolutionnel) construit à partir de blocs de type convolution à une dimension (1D). Un réseau de neurones à couches linéaires peut également être utilisé.
Pour faciliter la compréhension des modes de réalisation de l'invention, des définitions ou notions relatives à l’algorithme d’apprentissage et aux réseaux de neurones sont détaillées ci-après.
De façon générale, un réseau de neurone constitue un modèle de calcul comprenant des opérations de calculs, appelées « neurones », interconnectées entre elles par des liaisons, ou « synapses », implémentées sous la forme de mémoires numériques. Un réseau de neurones peut comprendre une pluralité de couches successives de neurones, comprenant une couche d'entrée, une couche de sortie, et une ou plusieurs couches intermédiaires. La couche d'entrée porte des données d'entrée du réseau, c’est-à-dire notamment un ensemble de caractéristiques . Un réseau de neurones est associé à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Par exemple et sans limitations, un ensemble de paramètres d’apprentissage peut être un ensemble de données de modèle d’apprentissage relatifs à des biais associés aux neurones du réseau et/ou à des poids synaptiques associés aux liaisons entre différents neurones du réseau. Un ensemble de paramètres d’apprentissage peut en outre être associé à des poids de filtres convolutifs.
Par ailleurs, à chaque itération, l’algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » comprend une phase d’inférence (ou phase de propagation vers l’avant dite forward ) et une phase de mise à jour des paramètres d’apprentissage du modèle (appelée également phase de rétropropagation par gradients dite backward ). La phase d’inférence propage les données caractéristiques d'entrée de la couche d'entrée au travers des couches successives du réseau de neurones. Chaque couche d'un réseau de neurones prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Les données sont propagées jusqu’à la couche de sortie portant le résultat des calculs effectués par le réseau de neurones. Ce résultat peut permettre de déterminer la prédiction notée du réseau par rapport aux données d'entrée considérées. La phase de rétropropagation permet de corriger les erreurs entre les sorties obtenues dans la phase d’inférence et les sorties attendues (ou vecteur de comportement ) pour des données d’entrée considérées.
En particulier, l’algorithme d’apprentissage permet de comparer une prédiction par rapport à une sortie attendue selon un critère d’erreur ou d’évaluation encore appelé ‘objectif’, et en fonction de cette comparaison, de mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage pour améliorer le résultat final pouvant être délivré par le réseau de neurone.
Dans la phase de rétropropagation, les erreurs éventuelles obtenues par un ou plusieurs neurones du réseau sont « rétropropagées », aux liaisons et aux neurones qui lui sont reliés, vers l’arrière à partir de la dernière couche, de couche en couche, jusqu’à la première couche. Dans les cas où le critère d’erreur est défini à partir d’une fonction dérivable, la rétropropagation peut être une rétropropagation par gradients, dans laquelle dans chaque neurone d’une couche donnée, un message d’erreur à rétropropager est déterminé en utilisant la dérivée du critère d’erreur par rapport à la sortie du neurone de la couche considérée.
La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme d’apprentissage appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention.
B5.4. Génération par le dispositif HW d’une clé de session k0 et d’un certificat éphémère
Le dispositif HW génère une clé privée éphémère peD et une clé publique éphémère PeD, puis une clé de session k0 à partir de sa clé privée éphémère peD et de la clé publique éphémère PeO de l'orchestrateur au moyen de l’algorithme ECDH. Le dispositif HW calcule ensuite la signature de sa clé publique éphémère PeD au moyen de sa clé privée pD, ici après avoir concaténé la clé publique éphémère PeD avec une donnée ReD. La donnée ReD spécifie par exemple le rôle que joue HW dans le processus. Le dispositif HW chiffre ensuite la signature de sa clé publique éphémère avec la clé de session k0, conformément au procédé de chiffrage de la signature décrit plus haut. Le dispositif HW forme ensuite un certificat éphémère CeD par concaténation de la clé publique éphémère PeD et de la signature chiffrée. Enfin, le dispositif HW chiffre son certificat CD au moyen de la clé k0, conformément au procédé de chiffrage du certificat décrit plus haut.
B5.5. Envoi à l'orchestrateur des certificats du dispositif
Le dispositif HW envoie à l'orchestrateur ORC1 son certificat CD chiffré au moyen de la clé k0 ainsi que son certificat éphémère CeD comprenant la signature chiffrée. Grâce au chiffrement du certificat et au chiffrement de la signature du certificat éphémère, la clé publique PD n’est pas exposée, comme expliqué plus haut. Comme indiqué plus haut, l'ordre de ces étapes peut être inversé, le dispositif pouvant envoyer son certificat, ici chiffré, avant d'envoyer son certificat éphémère, comprenant ici la signature chiffrée.
B5.6. Génération par l'orchestrateur de la clé de session k0
L'orchestrateur ORC1 génère la clé de session k0 à partir de sa clé privée éphémère peO et de la clé publique éphémère PeD du dispositif HW au moyen de l’algorithme ECDH.
B5.7. Vérification par l'orchestrateur des certificats du dispositif
Pour mémoire, dans le cas monochirp les fréquences de battement minimale f Rmin et maximale et f Rmax sont données par :
L’information de distance z est alors encodée dans la valeur de fd particulière fda correspondant à cet « instant », tel que :
Ce principe est synthétisé sur un exemple pour lequel B = 10 GHz ; T=800 ms ; z=2m. On calcule avec la formule (1) f R = 166.67 Hz.
A gauche est illustré le fonctionnement classique d’un lidar FMCW, et à droite le fonctionnement d’un lidar selon l’invention dans lequel la fréquence de Lref a été diminuée jusqu’à ce que sa valeur coïncide avec la fréquence issue de la scène f opt- sc .
Le lidar selon l’invention est un lidar multichirp pour lequel on applique le concept de décalage précité, afin d’en améliorer les performances. Dans ce cas, on cherche à annuler la fréquence de battement fs dans une ou plusieurs sous phase suivant les distances des objets de la scène.
On souhaite mesurer la distance z avec une résolution en distance δz.
On choisit alors le coefficient K pour que la gamme de distances à mesurer corresponde à la résolution théorique du système FMCW qui est dans chaque phase de mesure (voir formule 1bis).
change suivant les phases, et donc la résolution également. Cela n’est pas un problème, en pratique on aura une résolution en distance qui se dégrade avec la distance en valeur absolue, mais cela est généralement acceptable. Par exemple : résolution de 1mm à 1m, et de 1cm à 10m.
A titre d’exemple, on peut choisir de travailler avec la plus petite résolution :
Δz = c/(2.B1) pour toutes les phases.
Cela implique donc z maxi – z mini ≤ Δz quel que soit i.
Sachant que zmax i = K.zmin i on peut écrire :
z mini .(K-1) ≤ Δz quel que soit i.
donc K ≤ Δz/z mini + 1 quelque soit i.
Le pire cas est pour le plus grand zmin i donc i=N :
Pour bien comprendre cela, il est intéressant de revenir au cas de l’algorithme DFQL.
Dans ce cas, les mises à jour sont différentes suivant les règles et participent à la différenciation des définitions d’ensembles flous ayant la même signification sémantique.
Le raffinement de l’algorithme DFQL ne prend ainsi pas en compte le partage des ensembles flous en plusieurs règles. Dès la première mise à jour un ensemble flou initialement partagé en donne deux très proches ce qui augmente sensiblement le nombre de règles, ralentit les calculs et surtout appauvrit la performance de l’algorithme qui n’associe plus une coordonnée d’un état à une caractéristique donnée. Autrement formulé, cela signifie que Si et sont partagés entre les prémisses i et j (c’est-à-dire que leur fonction d’appartenance est égale) et que leurs erreurs sont différentes ALORS et ne sont plus partagés à l’itération suivante.
Dans le procédé décrit, la moyenne des mises à jour, selon les règles, permet de n’avoir qu’une mise à jour commune à toutes les règles utilisant l’ensemble flou.
Le procédé permet de garantir que pour une variable sémantique donnée, un seul ensemble flou est utilisé pour le définir. Cela permet que les règles soient vérifiables et cela contribue augmenter la robustesse de la loi de commande.
Le contrôle de l’évolution de la largeur des largeurs permet également de s’assurer de la distinguabilité des ensembles flous et donc des variables sémantiques associées.
On définit la distinguabilité au sein de la partition locale à partir de la fonction d’appartenance normalisée de l’ensemble flou :
est la fonction d’appartenance normalisée qui représente la proportion à laquelle la conclusion associée à cet ensemble flou, à terme à la prémisse, est prise en compte par rapport aux autres. Si n’est pas distinguable alors on ne peut pas retrouver la cause exacte d’une erreur, donc notre contribution doit contrôler la distinguabilité.
Là encore, cela permet que les règles soient vérifiables et cela contribue augmenter la robustesse de la loi de commande.
En outre, il y a un gain en mémoire du fait que les règles redondantes sont éliminées.
Lors de la phase de contrôle, le système de contrôle 12 applique la loi de commande ainsi obtenue pour bénéficier de sa meilleure robustesse en fonctionnement du système automatisé.
Pour améliorer cet effet, la mise en œuvre comporte, en outre, une opération de test de l’utilité de la suppression de chaque ensemble flou, l’ensemble flou étant supprimé si le test est validé.
Le procédé qui vient d’être décrit peut-être mis en œuvre par un dispositif 100 tel que représenté sur la .
L’interaction entre le dispositif 110 et le produit programme d’ordinateur 112 permet la mise en œuvre de la phase de génération du procédé de contrôle, qui est ainsi une phase mise en œuvre par ordinateur.
Le dispositif 110 est un ordinateur de bureau. En variante, le dispositif 110 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone.
- Séchage : 2-3 heures à 80°C.
I.2. Electrodes sensibles au pH de l’art antérieur .
Afin de mettre en évidence les bonnes propriétés des matériaux selon l’invention, des contre-exemples ont été réalisés et étudiés dans les mêmes conditions :
CE-1 : IrO 2 électrodéposé sur couche de transducteur (encre BQ242)
CE-2 : IrO 2 électrodéposé sur couche conductrice en or (sans utilisation de transducteur).
La procédure pour réaliser CE-1 et CE-2 a été adaptée des références [ 6-8 ] :
- Formulation de la solution d’électrodéposition : mélange de chlorure d’iridium hydraté (concentration finale de 0,15 g/dL), peroxyde d’hydrogène à 30% en masse (1 mL/dL), acide oxalique dihydraté (0,73 g/dL) et ajout de carbonate de potassium anhydre pour atteindre un pH de 10.5,
- Préparation de la surface recevant l’électrodépôt par un traitement plasma O 2 ,
- Electrodépôt en immergeant l’échantillon dans la solution d’électrodéposition par application de 25 cycles de cyclovoltammétrie de -0.5 à -0.7 V vs Ag/AgCl à 50 mV/s.
II. Caractérisation et tests. II.1. Méthodes .
Les capteurs sont immergés dans des solutions (de 20 mL à 2 L) sous agitation, connectés à des potentiostats qui permettent de mesurer les valeurs des potentiels à circuit ouvert pour différentes solutions (changements de solution de pH connus ou ajouts dosés d’acide [H 2 SO 4 ou HCl] ou de base [NaOH]).
Changements successifs de solutions de différents pH
La représente un résultat typique obtenu lors d’une expérience avec des changements de solutions. Ici l’électrode est immergée successivement dans des solutions de pH variables mais connus, le premier palier correspondant à une solution de pH = 7,11, puis 7,34, 4.09, 7,34, 10,09 et ainsi de suite.
Sensibilité au pH
Les différentes configurations de capteurs ont été étudiées et les sensibilités au pH exprimées en mV/unité pH représentées à la .
Selon un troisième aspect, il est proposé un procédé de dimensionnement ou de fabrication d’un système propulsif comprenant un mécanisme de réduction couplant un arbre d’entrainement et un rotor de soufflante pour entrainer le rotor de soufflante à une vitesse inférieure à une vitesse de l’arbre d’entrainement, dans lequel le rotor de soufflante présente un paramètre de charge aérodynamique supérieur ou égal à 0,08 et inférieur ou égal à 0,2 et un paramètre de charge mécanique supérieur ou égal à 10 x 10 6 tr.m².min -1 et inférieur ou égal à 32,5 x 10 6 tr.m².min -1 , où la charge aérodynamique et la charge mécanique sont définies par les formules suivantes : et où: k aero est le paramètre de charge aérodynamique ; k meca est le paramètre charge mécanique ; FN est la poussée générée par le rotor de soufflante lorsque le système propulsif est stationnaire en régime de décollage dans une atmosphère standard et au niveau de la mer et est exprimée en Newton (N) ;
La est une vue en coupe schématique d’un exemple de mécanisme de réduction selon une première variante de réalisation ;
La est une vue en coupe schématique d’un exemple de mécanisme de réduction une deuxième variante de réalisation ;
Cependant un problème posé réside dans le fait que les installations de production de chaleur composées de plusieurs modules successifs, acheminent à travers les conduits qui les relient des gaz à très hautes températures - à titre indicatif pouvant être supérieures à 1000°C (mille degrés Celsius) - sous fortes vitesses, à savoir des vitesses générant une dépression, où des pressions à titre indicatif pouvant être comprises entre -70 Pa et -120 Pa (Pa : Pascal).
Dans un tel contexte par suite du fonctionnement de l'installation, les conduits sont soumis à des contraintes provoquant leur déformation potentiellement importante en raison de leur dilatation. Une déformation importante des conduits génère dès lors des forces internes suivant leur extension entre les modules, qui sont conséquentes. Ceci a notamment pour effet de provoquer : -) un potentiel endommagement des différents modules de l'installation qui sont installés au sol et par suite un risque de déstabilisation de l'installation, et/ou -) une détérioration rapide des joints d'étanchéité qui sont interposés entre les extrémités des conduits reliant les modules entre eux. Une altération des joints d'étanchéité peut générer des fuites des gaz qui circulent à travers l'installation et qui sont potentiellement toxiques.
Présentation de l'invention Dans ce contexte, l'invention a pour objet une installation de production de chaleur qui comporte une pluralité de dits modules qui sont reliés successivement entre eux deux à deux via des conduits. Les conduits sont assemblés les uns autres à leurs extrémités via un dispositif de raccordement étanche ou semi-étanche, notamment en ce qui concerne au moins les conduits de l'installation acheminant des gaz à hautes températures et sous de fortes vitesses .
Le but de l'invention est de proposer des solutions au moins aux problèmes à résoudre et aux difficultés à surmonter précédemment présentées. Il est notamment recherché l'obtention d'un raccordement étanche ou semi-étanche entre des conduits reliant deux à deux des modules de l'installation qui soit fiable et au mieux pérenne, malgré la circulation entre les modules d'un gaz à très hautes températures et sous fortes vitesses qui provoquent une dilation conséquente des conduits reliant l'un à l'autre au moins deux modules de l'installation.