INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
D’autres proportions entre le motif élémentaire 140 et le deuxième motif élémentaire 144 peuvent être également envisagées.
En outre, la représente un procédé de fabrication 1000 de l’ailette de refroidissement 12 de la . Plus précisément, le procédé de fabrication 1000 se concentre sur la modification répétitive d’un segment ou d’un côté 141 par autosimilarité de forme.
Le procédé de fabrication 1000 par autosimilarité est une répétition de modification géométrique suivant une logique prédéfinie aux différentes échelles du modèle, celui-ci se répétant sur chaque sous-modèle apparaissant par la mise en place de la logique de modification géométrique, se répétant sur les subdivisions créer par l’étape précédente, et ainsi de suite.
La forme générale de la surface d’échange thermique additionnelle 142 de l’échangeur thermique 14 se définie par une succession d’opérations mathématiques et ou géométriques appliquées sur un tracé originel dudit échangeur thermique 14.
La reconstruction de trajectoire se fait à partir de l’intégration de l’accélération a_CI exprimée dans le repère lié à la centrale inertielle. Par conséquent, pour obtenir la position (x,y,z) T dans le repère lié à la Terre, on calcule d’abord l’attitude de la CI ( , étape S1) avant d’intégrer l’accélération (étape S2). Comme pour la position, l’attitude se calcule par intégration de la vitesse de rotation de la CI par rapport à la Terre.
Comme déjà indiqué, les accélérations et vitesses de rotations sont entachées d’un biais de mesure. Ce biais évolue dans le temps mais une première évaluation de celui-ci permet de limiter considérablement les erreurs d’intégration. Un procédé selon l'invention peut donc mettre en œuvre une évaluation préalable de ce biais.
Pour cela, la CI peut être posée dans 3 positions différentes. Il est possible d'effectuer une moyenne des mesures au repos pendant quelques minutes dans chacune de ces positions (les gyromètres mesurent une vitesse de rotation nulle au repos et les accéléromètres mesurent la gravité au repos). Pour chaque position, on peut donc calculer l’erreur de mesure de la manière suivante :
Formules dans lesquelles :
ax = accélération suivant x ;
bax = biais de l’accélération suivant x ;
wx = vitesse de rotation sur l’axe x ;
wxposi = vitesse de rotation sur l’axe x quand la CI est dans la position i ;
bgx = biais de la vitesse de rotation sur l’axe x.
Pour le calcul de l’attitude, deux types filtres peuvent être mis en place : un filtre de Mahony ou un filtre de Magdwick. Le filtre de Mahony a une exécution plus rapide mais présente des résultats moins bons que le filtre de Magdwick.
Les calculs peuvent être faits par des moyens de calcul ou calculateur (par exemple un microcontrôleur 44), qui peut être intégré dans le gant.
La CI mesure les accélérations dans le repère CI. Pour le calcul de la position dans le repère sol, l’accélération est projetée dans le repère sol à l’aide de l’attitude puis intégrée deux fois.
Un autre aspect de l'invention va maintenant être décrit, notamment en lien avec les figures 10A-11C : un gant selon l'invention peut être muni de capteurs pour mesurer la flexion des doigts de la main. A cette fin, il est préférable de mettre en œuvre des moyens piézo-résistifs, réalisés en, ou utilisant, un matériau dont la résistance électrique varie lorsqu’il est soumis à une contrainte.
A la différence des jauges de contraintes où le capteur est placé sur un corps d’épreuve qui convertit une contrainte en micro-déformation d’élongation du capteur, le capteur piézo-résistif est lui-même le corps d’épreuve et sa résistance varie lorsqu'une contrainte normale lui est appliquée. Il est néanmoins possible que la résistance varie aussi lors d’une élongation du capteur, principe qui permet ici de mesurer un effort de contact et/ou la pliure des doigts.
Les jauges de contraintes ne tolèrent que des déplacements microscopiques et doivent être fixés rigidement à la structure ; de plus, leur plage de variation résistive est très faible puisqu’elle ne dépend que de l’élongation d’un conducteur électrique métallique. Elles ont l’avantage d’un comportement électromécanique très linéaire et répétable.
Un capteur piézo-résistif offre une plus grande plage de variation résistive et une meilleure tolérance à la déformation, quoique pouvant avoir un comportement hystérétique et être moins précis qu’une jauge de contraintes (notamment dans le cas d'applications de type métrologie ou contrôle électromécanique). Il peut mettre en œuvre 3 effets physiques : Un effet géométrique ( ) : les électrodes 70, 72 sont placées de chaque côté d’un matériau résistif 71 et le courant le traverse transversalement. Une contrainte 73 appliquée à ce matériau (partie du bas de la figue10A) réduit l’épaisseur de celui-ci, et augmente donc la résistance équivalente ; Un effet surfacique ( ) : les électrodes 76 1 , 76 2 d’un tel capteur 74 sont placées sur chaque face du matériau résistif 75 mais elles présentent une rugosité et ne sont donc que partiellement en contact avec celui-ci. La rugosité choisie dépend de la sensibilité et de l’étendue de mesure désirée et est en lien avec la surface du capteur ; elle peut être adaptée lors de la réalisation du capteur. La contrainte (partie du bas de la figue10B) augmente la surface de contact et diminue donc la résistance équivalente. Un effet volumique ( ): Les électrodes 77 1 , 77 2 sont placées sur chaque face ou chaque côté du matériau résistif. Celui-ci est en réalité composite car il contient des particules conductrices dans une matrice 79 non conductrice. La contrainte augmente la probabilité que des particules 77 entrent en contact, et diminue donc la résistance équivalente.
Le module intermédiaire 2c présente des particularités par rapport au premier module 2a et au deuxième module 2b.
La toile 4 du module intermédiaire 2c comprend sur une face externe 401 un élément d’assemblage 402 et sur une face interne 403 un élément d’assemblage complémentaire 404. L’élément d’assemblage 402 et l’élément d’assemblage complémentaire 404 sont formés à des extrémités 405 opposées de la toile 4 du module intermédiaire 2c. Cela permet au module intermédiaire 2c d’être assemblé électriquement à chacun des deux modules adjacents, ici au premier module 2a et au deuxième module 2b.
La tente de Faraday 1 peut comprendre plusieurs modules intermédiaires 2c. La configuration particulière du module intermédiaire 2c avec un élément d’assemblage 402 sur une face externe 401 de la toile 4 et un élément d’assemblage complémentaire 404 sur une face interne 403, permet d’intercaler et d’assembler entre eux autant de modules intermédiaires 2c que souhaité entre les modules avant 2a et arrière 2b.
La tente de Faraday peut comprendre deux modules assemblés comme décrit en référence à la .
La tente de Faraday peut comprendre au moins trois modules, dont au moins un module intermédiaire 2c, assemblés comme décrits en référence à la .
L’un des modules, dit module avant 2a, peut comporter deux portions de toile, dites première portion de toile 406 et deuxième portion de toile 407, comme visible à l’exemple de réalisation à la . Le module avant 2a peut former une porte de la tente de Faraday 1.
Chaque portion de toile 406, 407 comprend au moins une fixation mécanique 200 configurée pour assembler mécaniquement les portions de toile 406, 407 entre elles. Chaque portion de toile 406, 407 comprend ici deux fixations mécaniques 200. Les fixations mécaniques 200 sont parallèles entre elles lorsque la tente 1 est en configuration montée. Chaque fixation mécanique 200 est une moitié de fermeture à crémaillère.
La première portion de toile 406 comprend sur une face externe 401 deux éléments d’assemblage 402. Chaque élément d’assemblage 402 s’étend à proximité de l’une des fixations mécaniques 200. Les éléments d’assemblages 402 sont ici parallèles aux fixations mécaniques 200 lorsque les portions de toiles 406, 407 sont assemblées l’une à l’autre.
La deuxième portion de toile 407 comprend sur une face interne deux éléments d’assemblage complémentaires 404. Chaque élément d’assemblage complémentaire 404 est configuré pour être assemblé à l’un des éléments d’assemblage 402 respectif.
Cette configuration du module permet de créer une porte pour la tente de Faraday tout en maintenant une très bonne continuité électrique.
La tente de Faraday 1 peut comporter en outre un tapis de sol 5, visible aux figures 5 à 8. La représente schématiquement l’assemblage d’un module avant 2a de la tente de Faraday à un tapis de sol 5, la celui d’un module arrière 2b au tapis de sol et la celui d’un module intermédiaire 2c au tapis de sol 5.
Le tapis de sol 5 est en tissu électriquement conducteur. Le tapis de sol 5 est de préférence réalisé dans le même matériau que la toile 4. Le tapis de sol 5 présente de préférence la même épaisseur que la toile 4.
Le tapis de sol 5 comporte une paroi de sol 500 et une paroi latérale 501. Une délimitation fictive entre la paroi de sol 500 et la paroi latérale 501 est représentée en traits discontinu sur la .
La paroi de sol 500 est adaptée à être disposée sur le sol et s’étend ainsi horizontalement lorsque la tente 1 est en configuration montée.
La paroi latérale 501 s’étend orthogonalement à la paroi de sol 500 lorsque la tente 1 est en configuration montée. La paroi latérale 501 recouvre une partie des modules de la tente de Faraday lorsque la tente 1 est en configuration montée.
La toile 4 d’au moins l’un des modules comprend sur une face externe 401 latérale un élément d’assemblage 402. De préférence, la toile de chacun des modules de la tente comprend sur une face externe 401 latérale un élément d’assemblage 402. L’élément d’assemblage 402 s’étend sur toute la périphérie du module.
Un rapport du transfert de chaleur de l’huile au carburant pour les échangeurs de chaleur carburant-huile primaire et secondaire peut être approximativement entre 70:30 et 90:10. L’échangeur de chaleur carburant-huile primaire peut donc être responsable de 70 à 90 % du transfert de chaleur – il peut être appelé « primaire » car il est responsable de la plupart du transfert de chaleur, i.e. étant la source primaire de chaleur pour chauffer le carburant avant l’entrée dans la chambre de combustion, ainsi qu’en raison du fait qu’il est le premier échangeur de chaleur carburant-huile à être atteint par le carburant.
L’huile peut s’écouler à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire avant l’écoulement à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire. L’huile peut ne pas traverser de composants qui y ajoutent de la chaleur entre la sortie de l’échangeur de chaleur secondaire et l’entrée dans l’échangeur de chaleur primaire. Ainsi, la température de l’huile s’écoulant à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire peut être supérieure à la température de l’huile s’écoulant à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire dans des conditions de croisière. Le carburant peut s’écouler à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire avant de s’écouler à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire.
En effet, le système de gestion de carburant peut être agencé de telle sorte que le carburant s’écoule à travers lʼéchangeur de chaleur carburant-huile primaire avant de s’écouler à travers lʼéchangeur de chaleur carburant-huile secondaire alors que lʼhuile sʼécoule à travers lʼéchangeur de chaleur carburant-huile secondaire avant de sʼécouler à travers lʼéchangeur de chaleur carburant-huile primaire.
Au vu de ce qui précède, on aura à l’esprit que le carburant sortant de l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire est généralement plus chaud que le carburant sortant de l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire. Le carburant sortant de l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire peut être délivré à la chambre de combustion, ou peut être renvoyé vers un réservoir de carburant (éventuellement par l’intermédiaire de composants hydrauliques à carburant, ou d’autres systèmes à utilisation de carburant), plutôt que d’être passé à une pompe et ensuite éventuellement remis en circulation, par exemple. En outre, le trajet de carburant plus court du carburant sortant de l’échangeur de chaleur secondaire par comparaison avec celui sortant de l’échangeur de chaleur primaire peut réduire le nombre de composants qui ont interagi avec le carburant à sa température la plus élevée, ce qui peut améliorer la longévité du composant.
Le contrôle du système de gestion de carburant peut comprendre le contrôle du débit de carburant à travers un ou plusieurs des échangeurs de chaleur. Le contrôle du débit de carburant peut comprendre l’ajustement du débit de carburant à travers un ou plusieurs des échangeurs de chaleur.
Le contrôle du système de gestion de carburant peut comprendre le contrôle de l’écoulement d’huile à travers un ou plusieurs des échangeurs de chaleur. Le contrôle de l’écoulement d’huile peut comprendre l’ajustement du débit d’huile à travers un ou plusieurs des échangeurs de chaleur.
Le contrôle du système de gestion de carburant peut comprendre le changement de paramètres des un ou plusieurs composants du système, comportant un ou plusieurs des échangeurs de chaleur ou de la pompe à carburant. Le contrôle du système de gestion de carburant peut comprendre en outre l’utilisation de composants supplémentaires, tels qu’un échangeur de chaleur air-huile et une ou plusieurs soupapes agencées pour dévier une partie contrôlée de l’huile vers cet échangeur de chaleur air-huile. Un contrôleur dédié peut être utilisé pour contrôler le système de gestion de carburant, ou l’EEC peut être utilisé.
L’écoulement du carburant peut être contrôlé pour chacun des troisième à huitième aspects en utilisant une soupape de remise en circulation située en aval de l’échangeur de chaleur primaire, la soupape de remise en circulation agencée pour permettre de renvoyer une quantité contrôlée de carburant qui n’a pas traversé l’échangeur de chaleur secondaire à l’entrée de l’échangeur de chaleur primaire.
La pompe à carburant du système de gestion de carburant peut être décrite ici en tant que pompe à carburant principale ou pompe à carburant moteur, car, à la différence de la pompe d’alimentation en carburant, c’est une partie du moteur lui-même. La pompe à carburant principale est située en aval de l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire. La pompe à carburant principale est située en amont de la sortie de l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire, et généralement également en amont de l’entrée de l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire. Une ou plusieurs pompes à carburant auxiliaires peuvent être situées au niveau de l’une quelconque position appropriée le long du trajet d’écoulement de carburant.
Alternativement ou en complément, au moins une partie du carburant s’écoulant à travers l’échangeur de chaleur carburant-huile secondaire peut être renvoyée à l’un quelconque point antérieur du trajet d’écoulement de carburant ; par exemple en retour vers l’entrée de l’échangeur de chaleur carburant-huile primaire ou secondaire, ou peut être recombinée avec un autre carburant s'approchant de la chambre de combustion.
Les systèmes de recommandations sont classiquement utilisés pour déterminer des recommandations de produits à destination des utilisateurs (appelés ci-après ‘individus’) dans un système fournisseur de produits (systèmes de e-commerce par exemple).
Des systèmes connus de génération de recommandations combinent des modèles de type réseaux de neurones et des technologies d’apprentissage de données par filtrage collaboratif.
Certains systèmes existants sont basés sur l’apprentissage conjoint d’une métrique entre individus et produits, et sur des représentations de l’espace latent des individus et des produits, l’apprentissage utilisant un algorithme de descente de gradient, comme décrit par exemple dans l’article “Collaborative metric learning” de C. K. Hsieh et al. 2017, Proceedings of the 26th international conference on world wide web, pages 193–201. D’autres systèmes existants utilisent un apprentissage d’une mesure de similarité entre produits, basé sur l’historique d’achats des utilisateurs, qui utilise un algorithme appliqué à un réseau de neurones et un critère de similarité de type « objectif contrastive», comme décrit dans l’article “Collaborative metric learning recommendation system: Application to theatrical movie releases” de M. Campo et al. 2018, arXiv preprint arXiv:1803.00202. Cependant, dans de telles solutions, l’apprentissage de données ne permet pas d’exploiter les informations exogènes potentielles sur les utilisateurs.
Il existe ainsi un besoin pour un système et un procédé capable d’améliorer l’apprentissage de données multivariées et de fournir une solution plus optimale de générations de recommandations de produits à des individus.
La présente invention vient améliorer la situation en proposant un système de détermination de recommandations de produits par filtrage collaboratif comprenant un dispositif d’apprentissage de données apte à recevoir un ensemble de données initial comprenant un pluralité d’individus initiaux issue d’une source de données. Le dispositif d’apprentissage est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage. La fonction d’apprentissage comprend : - un bloc d’initialisation configuré pour échantillonner une pluralité d’individus d’entrainement issus de l’ensemble de données initial , chaque individu d’entrainement étant associé à un ensemble de caractéristiques multivariées et à un vecteur de comportement associé à une pluralité de produits , le bloc d’initialisation étant en outre configuré pour déterminer une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , en appliquant une fonction de voisinage à chacun des ensembles de caractéristiques multivariées des individus d’entrainement ; - un bloc d’inférence configuré pour déterminer, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité de probabilités associées aux produits et à une pluralité de mesures de similarité , les mesures de similarité étant déterminées en appliquant une fonction de mapping aux individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; - un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour les paramètres d’apprentissage , en appliquant une phase de rétropropagation pour chaque individu d’entrainement , la mise à jour étant effectuée à partir d’au moins une comparaison des probabilités avec le vecteur de comportement associé.
Le système comprend en outre un module d’application configuré pour déterminer un ou plusieurs des produits à recommander à un individu ciblé issu de la source de données, à partir d’une détermination de probabilités associées à l’individu ciblé en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage.
Dans des modes de réalisation, la fonction de mapping peut être appliquée de manière à déterminer respectivement un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage . Les mesures de similarité peuvent être en outre déterminées en fonction de différences entre l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage . La phase de rétropropagation peut être appliquée en outre à partir du calcul du gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement . Le module d’application (16) peut être configuré pour appliquer : - la fonction de voisinage, à l’individu ciblé , pour générer une pluralité d’individus voisins appliqués issus de l’ensemble de données initial ; - la fonction de mapping , à l’individu ciblé et aux individus voisins appliqués , pour déterminer respectivement un élément latent estimé et un espace latent de voisinage applicatif .
Les probabilités peuvent être estimées à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre l’élément latent estimé et l’espace latent de voisinage applicatif .
La fonction de voisinage peut comprendre, pour chaque individu d’entrainement : - une détermination de mesures de distance entre l’individu d’entrainement et chacun des individus initiaux ; - une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée.
Le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir de la comparaison, tel que .
La détermination de la pluralité d’individus voisins peut être effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage .
Avantageusement, les mesures de similarité peuvent être déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel.
Dans des modes de réalisation, la fonction d’apprentissage peut comprendre en outre un bloc de comparaison configuré pour déterminer et évaluer critères d’évaluation à partir des probabilités et des vecteurs de comportement d’entrainement . La phase de rétropropagation peut être appliquée en outre à partir du calcul du gradient des probabilités par rapport aux mesures de similarité .
Les critères d’évaluation peuvent être déterminés à partir d’une fonction de coût de type entropie croisée. Le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des critères d’évaluation , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à un critère d’évaluation minimal prédéterminé, et pour générer un point arrêt de la fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale au critère d’évaluation minimal . Le dispositif d’apprentissage de données peut être alors configuré pour arrêter les itérations de la fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt.
Dans des modes de réalisation, le bloc d’inférence (144) peut être en outre configuré pour échantillonner, pour chaque individu d’entrainement , une pluralité d’éléments parmi les probabilités . La phase de rétropropagation peut être appliquée en outre à partir du calcul du gradient des éléments échantillonnés par rapport aux mesures de similarité . Les critères d’évaluation peuvent être déterminés à partir d’une fonction d’erreur de type MAP. Le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour déterminer un coefficient de gain à partir des critères d’évaluation , pour évaluer la valeur du coefficient de gain par rapport à un critère d’évaluation maximal prédéterminé, et pour générer un point d’arrêt de la fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de gain est supérieure ou égale au critère d’évaluation maximal . Le dispositif d’apprentissage de données peut être alors configuré pour arrêter les itérations de la fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt.
Les mesures de similarité peuvent être en outre déterminées en fonction d’un paramètre de similarité . Le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour mettre à jour à chaque itération le paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction du paramètre de similarité .