INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le bloc d’inférence 144 est également configuré pour déterminer vecteurs de prédiction . Chaque vecteur de prédiction est associé à un individu d’entrainement , et est déterminé à partir des vecteurs de voisinage attendus et de mesures de similarité définies entre l’individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Un vecteur de prédiction peut être ainsi défini par l’équation (06) suivante :
En particulier, chaque mesure de similarité peut être calculée à partir d’une fonction dérivable prenant en compte un élément latent d’entrainement et un élément latent de voisinage . Dans ce cas, le bloc d’inférence 144 peut avantageusement être configuré pour déterminer un tenseur de voisinage noté et correspondant à la différence entre chacun les éléments latents d’entrainement et de voisinage , tel que défini par l’expression (07) suivante :
Dans un mode de réalisation, la fonction dérivable peut être de type « noyau gaussien » (ou ‘ Gaussian kernel’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la mesure de similarité peut être définie par l’expression (08) suivante :
Alternativement, la fonction dérivable peut être de type Student-t kernel , et la mesure de similarité peut être définie par l’expression (09) suivante :
Dans des modes de réalisation où les séries temporelles des ensembles de données caractéristiques multivariées présentant une périodicité avec des pas de temps , l’ensemble de données initial peut être construit de manière à ce que chaque individu initial est associé un ensemble de caractéristiques (et éventuellement un vecteur attendu ) issu de données agrégées sur un regroupement spécifique de pas de temps formant un sous-ensemble temporel noté et représenté schématiquement sur la figure 4(f). Par exemple et sans limitation, les sous-ensembles temporels peuvent correspondre à des plages horaires distribuées sur une journée. Un lien avec l’exemple de la figure 2, les intervalles de temps et associées aux heures de pointes en début et en fin de journée correspondent à des sous-ensembles temporels .
Avantageusement, deux sous-ensembles temporels consécutifs peuvent former une partition non disjointe de la périodicité , tel que par exemple ou , comme représenté sur la (f).
Les sous-ensembles temporels peuvent être de taille identique (par exemple les sous-ensembles temporels et représentés sur la figure 4(f)), permettant l’application d’une même fonction de mapping pour chacun des individus associés à un sous-ensemble temporel quelconque.
Dans ces modes de réalisation où l’ensemble de données initial est construit via des sous-ensembles temporels , le bloc d’inférence 144 peut en outre être configuré pour déterminer un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés . Chaque vecteur de prédiction agrégé est associé à un nombre d’individus d’entrainement (alors noté par la suite) associés à sous-ensembles temporels consécutifs. Le nombre est un nombre supérieur ou égal à 2. Ainsi, un vecteur de prédiction agrégé peut être déterminé à partir des vecteurs de voisinage attendus et de mesures de similarité définies entre un individu d’entrainement associé au vecteur de prédiction agrégé et chacun des individus voisins . Un vecteur de prédiction agrégé peut être ainsi défini par l’expression (10) suivante :
On note également sur ces figures 5 à 7 le fait que dans ces modes de réalisation les ailes latérales 3, 4 comportent quatre sections 13, 14, 15, 16, depuis une première section 13 s’étendant à partir de la base 2 jusqu’à une quatrième section 16 portant l’extrémité libre 20. Dans ces trois modes de réalisation, la portion de support 22 est située entre la troisième et la quatrième section 16 mais bien entendu l’invention n’est pas limitée à un certain nombre de sections 13, 14, 15, 16 pour les ailes latérales 3, 4 ni à un positionnement stricte de la portion de support 22 vis-à-vis de ces sections 13, 14, 15, 16.
La illustre un tympan 40 ou tympan obturateur 40 dont la fonction première vise à occuper au moins partiellement le volume interne 8 défini par l’entrevous 1. Ce tympan 40 présente une forme et une géométrie adaptées à sa fonction première. Ce tympan 40 est avantageusement conformé pour être fixé, de manière amovible, à l’entrevous 1 lorsque ce dernier est en position inversée et en position standard. Lorsque l’entrevous 1 est en position inversée, le tympan 40 repose en effet sur la base 2 de l’entrevous 1, une forme spécifique 43 permet une prise ou une liaison mécanique avec les ailes transverses 5, 6. Lorsque l’entrevous 1 est en position standard, le tympan 40 est également fixé directement (sans aucun élément complémentaire) à l’entrevous 1 en particulier au niveau de ses ailes transverses 5,6 par complémentarité avec la forme spécifique 44. Les extrémités 42 assurent la complémentarité de forme avec les poutrelles pour assurer un parfait positionnement du tympan et pour éviter les fuites de béton ou de laitance lors du coulage. Par ailleurs, lors du montage du plancher, les extrémités 42 permettent au tympan 40 de coulisser sur les poutrelles 30 en appui sur le mur 35 grâce la base 41 afin d’ajuster la longueur des entrevous 1 à la longueur des poutrelles. Le tympan 40 est classiquement en plastique et avantageusement en une matière identique à celle de l’entrevous 1.
Comme cela a été évoqué précédemment, l’entrevous 1 et le tympan 40 obturateur peuvent être en plastique ou en bois obtenu par pressage, moulage ou injection. L'entrevous 1 et le tympan 40 peuvent également être obtenus selon un procédé de fabrication dans lequel on mélange des fibres et/ou des copeaux de bois, par exemple de bois résineux issus de déchets de scieries, agglomérés par un liant durcissable par polymérisation à chaud. Selon un mode d’exécution possible, ce liant contient par exemple un composant de la famille des isocyanates polymérisable à 100°C et entre dans le matériau dans une proportion inférieure à 10 % et par exemple comprise entre 3 et 5 %. Bien entendu d'autres types de liant peuvent également convenir. De même et selon la nature du liant, d'autres méthodes peuvent convenir pour obtenir le durcissement du liant. Ce mélange est ensuite mis en forme dans un moule sous une forte pression à une température d'au moins 100°C pour obtenir le durcissement du liant au cœur de l'entrevous 1.
L’agencement des différents éléments et/ou moyens et/ou étapes de l’invention, dans les modes de réalisation décrits ci-dessus, ne doit pas être compris comme exigeant un tel agencement dans toutes les implémentations. En tout état de cause, on comprendra que diverses modifications peuvent être apportées à ces éléments et/ou moyens et/ou étapes, sans s'écarter de l'esprit et de la portée de l’invention. En particulier : la forme et les dimensions des ailes latérales 3, 4, au niveau de ses sections 13, 14, 15, 16 comme au niveau d’un éventuel décroché perpendiculaire, pour autant que les ailes latérales 3, 4 comportent la portion de support 22 selon l’invention ; la forme et les dimensions des ailes transverses 5, 6 et de manière générale la forme et les dimensions de l’entrevous 1 pour autant que ce dernier satisfasse aux caractéristiques essentielles de l’entrevous 1 selon l’invention ; la forme et les dimensions des poutrelles 30 qui sont indépendantes de la présente invention ; la ou les matières de constitution ainsi que le mode d’obtention de l’entrevous 1 selon l’invention.
Tente de Faraday modulaire L’invention concerne une tente de Faraday modulaire. En particulier, l’invention concerne une tente de Faraday modulaire pour tester des appareils de grandes dimensions, du type véhicules terrestres équipés d’antenne.
Certains appareils, du type les véhicules terrestres équipés d’antennes, nécessitent de tester leur compatibilité électromagnétique CEM, ou EMC pour l’acronyme de "ElectroMagnetic Compatibility" en Iangue anglaise. Il s’agit de contrôler les radiations électromagnétiques émises par les composants de ces appareils et la susceptibilité desdits composants aux radiations qu'ils reçoivent ou sont susceptibles de recevoir.
Pour ce faire, ces appareils sont placés dans une cage de Faraday ou tente de Faraday. Ces appareils sont généralement déplacés vers une tente de Faraday déjà construite ou une tente de Faraday est construite autour de l’appareil.
De telles solutions ne sont pas pratiques, nécessitent beaucoup de temps et de la logistique, et s’avèrent même compliquées à mettre en œuvre. Il existe en outre un risque d’endommagement de l’appareil lorsque celui-ci doit être déplacé.
De plus, les appareils de grandes dimensions, du type véhicules terrestres équipés d’antenne, nécessitent des tentes de Faraday de grandes dimensions, ce qui est très rare sur le marché.
Une solution connue consiste à utiliser une structure gonflable pour former une tente de Faraday transportable. On connait dans ce contexte le document FR 3092126 qui décrit une enceinte démontable adaptée pour former une tente de faraday. L’enceinte comprend une ossature, une tente et des moyens pour suspendre la tente à l’ossature, l'ossature étant formée d'au moins un module gonflable.
Ce type de tente de Faraday ne permet pas d’atteindre certaines performances électromagnétiques. En effet, du fait de leur faible blindage (moins de 20 dB), ces tentes n’ont pas la capacité de mesurer des perturbations CEM de très faible niveaux et hors normes.
L’invention vise à proposer une tente de faraday transportable et modulaire afin de s’adapter à certains véhicules de grandes dimensions, et ayant une grande efficacité de blindage.
L’invention propose à cet effet une tente de Faraday modulaire comportant au moins deux modules configurés pour être assemblés entre eux, chaque module comprenant une ossature gonflable et une toile en tissu électriquement conducteur supportée par l’ossature gonflable, chaque module comprenant en outre une fixation mécanique configurée pour assembler mécaniquement les modules entre eux, dans laquelle : la toile d’un module parmi lesdits modules comprend sur une face externe un élément d’assemblage ; et la toile d’un autre module parmi lesdits modules comprend sur une face interne un élément d’assemblage complémentaire, l’élément d’assemblage et l’élément d’assemblage complémentaire étant électriquement conducteurs et configurés pour être assemblés l’un à l’autre.
La cinquième étape permet d’obtenir respectivement la largeur correspondant à l’ensemble à l’instant t+1 et la largeur correspondant à l’ensemble à ce même instant t+1.
Comme visible sur la figure 4 (partie basse), il est appliqué une correction propre à chaque largeur, ce qui s’écrit mathématiquement pour la largeur correspondant à l’ensemble :
Dans cette équation, correspond à la valeur de la mise à jour de la largeur de la gaussienne correspondant à l’ensemble à l’instant t.
Du fait que les corrections et ne sont pas les mêmes, à l’instant t+1, la largeur correspondant à l’ensemble est différente de la largeur correspondant à l’ensemble .
La sixième étape consiste à supprimer les ensembles flous jugés inutiles après la cinquième étape de raffinement.
La suppression utilise, par exemple, un critère s’appuyant sur la demi taille de l’ensemble des valeurs possibles de la variable j lorsqu’il s’agit d’un intervalle . Cette demi taille s’écrit :
Le critère de suppression est que où est un seuil de suppression.
Cela correspond au fait qu’un ensemble flou est modélisé par une gaussienne. Si cette gaussienne est trop large, c’est-à-dire qu’elle est supérieure à un seuil, l’ensemble flou est supprimé car cet ensemble va perturber le système.
Ce critère revient à majorer la largeur de l’ensemble flou. Si l’ensemble flou est trop large, il perturbe les ensembles flous voisins et est donc à retirer.
Le procédé qui va maintenant être décrit utilise les étapes précédentes en y apportant des raffinements.
Le procédé comprend une phase de génération d’une loi de commande de l’actionneur 10 et une phase de contrôle.
La phase de génération vise à obtenir une loi de commande commandant l’actionneur 10 en vue d’un objectif de performance à partir de valeurs prises par des capteurs de mesure 16.
La phase de génération comprend une étape de collection, une étape de création, une étape de génération, une étape de mise en œuvre et une étape de conversion.
Lors de l’étape de collection, des signaux provenant des capteurs sont collectés.
Lors de la première étape de création, des ensembles flous correspondant aux signaux collectés sont créés.
A la fin de l’étape d’entraînement, un modèle entraîné est stocké dans une mémoire, distante ou locale, de l’ordinateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention, et le modèle entraîné peut être utilisé pour classifier des données du même type que les données utilisées lors de l’entraînement, c’est-à-dire des images de lots.
A la fin de l’étape 12, un défaut a été associé au lot compris dans l’image acquise à l’étape 11, par l’algorithme d’apprentissage automatique supervisé entraîné avec des images annotées. On entend par « associer un défaut à une image d’un lot » le fait de classifier l’image du lot dans une classe correspondant au défaut.
Le procédé comprend ensuite une étape 13 d’association d’un niveau de criticité au défaut du lot courant. Les niveaux de criticité associés au défaut comprennent par exemple au moins un niveau de criticité haute C1, un niveau de criticité intermédiaire C2 et un niveau de criticité basse C3. L’association est réalisée en fonction d’associations prédéfinies entre chaque défaut de la pluralité de défauts de lot prédéfinis et un niveau de criticité d’une pluralité de niveaux de criticité prédéfinis. Par exemple, des groupes de défauts peuvent être associés à un niveau de criticité parmi la pluralité de niveaux de criticité, par exemple les défauts de lot prédéfinis suivants peuvent être associés à un niveau de criticité haute C1 : Absence d’au moins un récipient dans le lot, Absence de matériau d’emballage, Problème de robustesse du lot, Problème d’intégrité du lot.
La liste de défauts ayant une criticité haute est prédéfinie par un opérateur.
Lorsque le niveau de criticité associé au défaut du lot courant à l’étape 13 est un niveau de criticité haute C1, une première action corrective prédéfinie est réalisée à une étape 14 sur le lot courant ou sur le poste de conditionnement.
Une action corrective prédéfinie est par exemple prédéfinie en étant choisie par un opérateur et/ou en étant stockée dans une base de données accessible par l’ordinateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention.
L’action corrective est par exemple la mise au rebut du lot, par exemple par une machine peseuse ayant la capacité de mettre au rebut des lots dans la ligne de conditionnement ou en sortie de la ligne de conditionnement. Alternativement, l’action corrective peut être l’arrêt de la ligne de conditionnement en lots. D’autres actions correctives peuvent comprendre le pilotage automatique d’éléments du poste de conditionnement en lots ou de la ligne de conditionnement en lots. Par exemple, l’action corrective peut comprendre la modification de consignes de température pour les résistances du poste de conditionnement servant à réaliser la thermorétraction du film, et/ou la modification des consignes de vitesse d’air des ventilateurs présents à l’intérieur du poste de conditionnement en lots. On parle alors par exemple de « fréquence ». Encore d’autres actions correctives peuvent comprendre l’émission d’une alerte comprenant une identification du lot courant comprenant le défaut de criticité haute C1. Une telle alerte peut être sonore et/ou visuelle et/ou textuelle et peut être émise à destination d’une interface homme-machine, par exemple pour émission de l’alerte par l’interface homme-machine à destination d’un opérateur. Une interface homme-machine peut être un ordinateur, une tablette, un téléphone, ou tout autre type de dispositif permettant à un opérateur humain d’interagir avec une machine. L’identification du lot peut comprendre un numéro de lot ou une position du lot. Une position du lot peut comprendre une position actuelle du lot, c’est-à-dire une position lors de la caractérisation de défaut, ou une position future du lot, calculée par exemple à partir de la vitesse de déplacement du lot et/ou à partir d’un compteur temporel prédéfini. L’utilisation d’un compteur temporel prédéfini permet de remonter au poste de conditionnement ayant conduit au défaut identifié. Cela est particulièrement intéressant lorsque la ligne de conditionnement comprend plusieurs postes de conditionnements identiques ou réalisant des actions identiques ou similaires, Ou des postes de conditionnement pouvant, en réalisant leur action, mener au défaut recnontré.
L’action corrective a pour objectif la correction du défaut de criticité haute C1, que cette correction soit automatisée ou réalisée par un opérateur. Par exemple, en cas de défaut de criticité haute détecté sur un lot, l’arrêt de la ligne de conditionnement peut permettre à un opérateur de résoudre le problème sur la ligne de conditionnement ayant mené au défaut.
Lorsque le niveau de criticité associé au défaut du lot courant à l’étape 13 est un niveau de criticité intermédiaire C2, un contrôle qu’un nombre d’associations précédentes de niveau de criticité intermédiaire à des défauts de lots précédents de la pluralité de lots vérifie une première règle prédéfinie. Préférentiellement, la première règle prédéfinie est la comparaison d’un premier compteur à un premier seuil. Par exemple, le premier compteur i représenté à la est un compteur de nombre d’associations de niveau de criticité intermédiaire à des défauts de lots obtenus à l’étape 12 pour des lots précédents. Ainsi, le compteur i permet de compter le nombre de lots précédents présentant des défauts de criticité intermédiaire C2.
Si la première règle prédéfinie est vérifiée, c’est-à-dire lorsque ce compteur i dépasse un seuil n prédéfini, par exemple prédéfini par un opérateur, le nombre de défauts de criticité intermédiaire C2 est considéré trop important. Dans un tel cas, l’étape 14 est mise en œuvre, c’est-à-dire que l’action corrective prédéfinie est mise en œuvre sur le lot courant ou sur le poste de conditionnement.
Au contraire, si la première règle prédéfinie n’est pas vérifiée, c’est-à-dire lorsque ce compteur i ne dépasse pas le seuil n prédéfini, le nombre de défauts de criticité intermédiaire C2 est considéré acceptable. Cela permet de ne pas mettre en œuvre d’action corrective de manière intempestive pour des défauts acceptables. Dans un tel cas, l’étape 15 est mise en œuvre. L’étape 15 comprend l’émission d’une alerte comprenant au moins le défaut obtenu pour le lot courant. L’alerte peut en outre comprendre une identification du lot. Une telle alerte peut être sonore et/ou visuelle et/ou textuelle et peut être émise à destination d’une interface homme-machine, par exemple pour émission de l’alerte par l’interface homme-machine à destination d’un opérateur. Ainsi, l’opérateur a connaissance du défaut mais une action corrective n’est pas mise en œuvre de manière intempestive, tant que le défaut n’est pas trop récurrent.
Lorsque le niveau de criticité associé au défaut du lot courant à l’étape 13 est un niveau de criticité basse C3, un contrôle qu’un nombre d’associations précédentes de niveau de criticité basse à des défauts de lots précédents de la pluralité de lots vérifie une deuxième règle prédéfinie est mis en œuvre. Préférentiellement, la deuxième règle prédéfinie est la comparaison d’un deuxième compteur à un premier seuil. Par exemple, le deuxième compteur j représenté à la est un compteur de nombre d’associations de niveau de criticité basse à des défauts de lots obtenus à l’étape 12 pour des lots précédents. Ainsi, le compteur j permet de compter le nombre de lots précédents présentant des défauts de criticité basse C1.
Si la deuxième règle prédéfinie est vérifiée, c’est-à-dire lorsque ce compteur j dépasse un seuil m prédéfini, par exemple prédéfini par un opérateur, le nombre de défauts de criticité basse C1 est considéré trop important. Dans un tel cas, l’étape 15 est mise en œuvre. L’étape 15 comprend l’émission d’une alerte comprenant au moins le défaut obtenu pour le lot courant.
Si, au contraire, la deuxième règle prédéfinie n’est pas vérifiée, le procédé ne comprend pas d’étape supplémentaire pour ce lot. En effet, dans un tel cas, le nombre de défauts de criticité basse C1 est considéré acceptable. Cela permet de ne pas réaliser d’actions correctives 14 de manière intempestive, ni de n’émettre d’alerte 15 de manière intempestive.
La montre un deuxième mode de réalisation du procédé selon l’invention. Dans ce deuxième mode de réalisation de l’invention, compatible avec le premier mode de réalisation, le procédé 10b comprend toutes les étapes du procédé 10a de la , et une étape supplémentaire. L’étape supplémentaire 16 est une étape d’analyse de la cause racine du défaut. Une telle analyse cause racine peut par exemple prendre en entrée une pluralité de données liées au lot et au défaut obtenu sur le lot à l’étape 12, et fournir en sortie une cause du défaut. L’invention couvre l’utilisation de tout procédé d’analyse cause racine pour remonter à au moins une cause ayant entraîné le défaut sur le lot. Par exemple, une cause peut être une chauffe insuffisante ou trop importante du film thermorétractable par les résistances, ou par exemple une tension insuffisante dans le cas d’un banderolage de récipients ou un positionnement vertical de la base de récipients incorrecte.
Préférentiellement, l’analyse cause racine 16 peut n’être mise en œuvre, lorsque la criticité associée au défaut est intermédiaire C2, que si le compteur i de défauts de criticité intermédiaire ne dépasse un troisième seuil, par exemple égal au premier seuil n.
En particulier, le gradient du vecteur de prédiction par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (06), et défini selon la formule (15) suivante :
Dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Gauss ian kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (08), et défini par la formule (16) suivante :
Alternativement, dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Student-t kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (09), et défini par la formule (17) suivante :
Dans le mode de réalisation où le bloc d’inférence 144 peut être configuré pour déterminer un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés , le gradient d’un vecteur de prédiction agrégé par rapport à une mesure de similarité fictive peut être dérivé à partir des équations (10) et (15), et défini selon la formule (18) suivante :
Le bloc de rétropropagation 148 est ainsi configuré pour déterminer messages retours associés à chaque individu d’entrainement , en fonction de la différence entre le vecteur de prédiction et chacun des vecteurs de voisinage attendus , et en fonction des mesures de similarité .
Il est à noter que dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MSE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (12), et défini par la formule (19) suivante :
Alternativement, dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MAE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (13), et défini par la formule (20) suivante :
Le bloc de rétropropagation 148 est également configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage en fonction de la rétropropagation des gradients.
En particulier, lors d’une itération , la mise à jour des paramètres d’apprentissage, noté pour cette itération et pour l’itération suivante, peut être mise en œuvre en prenant en compte une valeur de paramètre d’apprentissage donnée (ou ‘ learning rate ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante), et l’écart d’apprentissage déterminé en fonction de la rétropropagation des gradients. Ainsi, la mise à jour des paramètres d’apprentissage peut être définie selon l’équation (21) suivante :