INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Les paramètres relatifs aux éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 sont par exemple le nombre de cellules de la batterie électrique 30, la taille de la batterie électrique 30, le nombre de couches d’empilements de la pile à combustible P, le nombre de cellules pour chaque couche d’empilement de la pile à combustible P, la zone morte seuil de la pile à combustible P, etc. Le dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 consiste alors à sélectionner, parmi ces paramètres, une combinaison de valeurs de paramètres permettant d’optimiser la consommation en énergie du véhicule 2. Chaque combinaison de valeurs de paramètres (ou dimensionnement) est associée à une commande optimale théorique des éléments du véhicule 2 permettant d’optimiser cette consommation en énergie du véhicule 2. Par « combinaison optimale théorique » on entend la commande qui permet, parmi toutes les commandes possibles d’optimisation de la consommation en énergie du véhicule 2, d’optimiser au mieux cette consommation en énergie.
Les moyens mémoire de l’ordinateur utilisés pour mettre en œuvre le procédé stockent un agent d’apprentissage par renforcement et un algorithme d’apprentissage par transfert (non représentés sur les figures). L’agent d’apprentissage par renforcement est par exemple un réseau de neurones entraîné au cours d’une étape 44 du procédé qui sera détaillée par la suite. De préférence, les moyens mémoire de l’ordinateur utilisés pour mettre en œuvre le procédé stockent également un algorithme de clonage de comportement et un optimisateur (non représentés sur les figures). L’optimisateur est de préférence choisi parmi le groupe consistant en : un algorithme génétique, un algorithme estimateur de Parzen à structure arborescente, un algorithme d'évolution avec adaptation de matrice de covariance, et un agent d’apprentissage par renforcement.
En référence à la , il va maintenant être décrit une forme de réalisation du procédé de dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 selon l’invention, mis en œuvre par ordinateur. Initialement, l’application logicielle ou le programme informatique stocké(e) dans les moyens mémoire de l’ordinateur est exécuté(e) par les moyens de traitement de ce dernier. Une liste des paramètres relatifs aux éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, ainsi que l’ensemble des valeurs pouvant être prises par ces paramètres, est fournie en entrée de l’ordinateur. Le procédé de dimensionnement est par exemple mis en œuvre (autrement dit simulé) sur un cycle de conduite prédéterminé du véhicule 2.
Le procédé comporte une étape initiale 40 de sélection aléatoire d’une première combinaison de valeurs de paramètres ou d’un premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. La sélection 40 peut par exemple être une sélection aléatoire, pseudo-aléatoire, ou encore une sélection imposée par un opérateur à dessein en amont du procédé.
Le procédé comporte une étape suivante 42 de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. A l’issue de cette étape de détermination 42, la consommation en énergie du véhicule 2 est calculée pour chaque commande optimale théorique ainsi déterminée, qui est associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à une combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. De préférence, cette étape de détermination 42 est effectuée via la mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin.
Le procédé comporte une étape suivante 44 d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement sur la base de la première combinaison de valeurs de paramètres ou du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres associé(e) à leur(s) commande(s) optimale(s) théorique(s) respective(s). De préférence, cette étape 44 d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement est initialisée via la mise en œuvre de l’algorithme de clonage de comportement. Un tel algorithme de clonage de comportement permet à l’agent d’apprentissage par renforcement d’imiter au mieux la commande optimale théorique déterminée au cours de l’étape précédente 42 (par exemple en copiant les états de cette commande optimale théorique). L’utilisation d’un tel algorithme de clonage de comportement permet ainsi d’initialiser l’agent d’apprentissage par renforcement sur une solution optimale. L’étape d’entraînement 44 de l’agent d’apprentissage par renforcement est ensuite effectuée en exploitant la connaissance déjà acquise via l’algorithme de clonage de comportement et en entraînant l’agent d’apprentissage par renforcement via un ou plusieurs algorithme(s) d’apprentissage par renforcement. L’étape d’entraînement 44 de l’agent d’apprentissage par renforcement consiste par exemple en un entrainement à apprentissage supervisé. A l’issue de cette étape d’entraînement 44, l’agent d’apprentissage par renforcement fournit un ensemble de connaissances.
Le procédé comporte une étape suivante 46 de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. De préférence, cette étape de sélection 46 est effectuée via la mise en œuvre de l’optimisateur. Pour ce faire, l’optimisateur explore par exemple des « zones » de dimensionnements (dans l’espace multi-dimensionnel des valeurs de paramètres) pour lesquels la valeur de la fonction de coût est faible (cette dernière étant relative à la consommation en énergie du véhicule 2). La stabilité du critère à optimiser (en l’occurrence la consommation en énergie du véhicule 2) peut être ajoutée dans la fonction de coût et évaluée par l’optimisateur au cours de l’étape 46. Plus précisément, cette stabilité peut être évaluée localement par l’optimisateur, et permettre de définir un horizon d’échantillonnage pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou le deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnée(s), permettant ainsi de sélectionner des combinaisons de valeurs de paramètres très proches les unes des autres en termes de stabilité du critère à optimiser.
Le procédé comporte une étape suivante 48 de détermination, pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, d’une commande proche de la commande optimale théorique associée à cette combinaison. Cette détermination 48 est effectuée via un transfert, par l’algorithme d’apprentissage par transfert, de l’ensemble de connaissances fourni par l’agent d’apprentissage par renforcement à l’issue de l’étape d’entraînement 44 (typiquement par copie des poids du réseau de neurones), sur la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. Il est à noter que, pour ce faire, l’algorithme d’apprentissage par transfert prend pour hypothèse qu’une solution proche de l’optimalité pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est proche de la commande optimale théorique trouvée pour la première combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. Le transfert de l’ensemble de connaissances sur la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres permet un ré-entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement (par exemple via un ou plusieurs algorithme(s) d’apprentissage par renforcement).
Le procédé comporte une étape suivante 49 de calcul de la consommation en énergie du véhicule 2 pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente 48.
Le procédé comporte une étape suivante 50 d’évaluation de l’atteinte d’un critère prédéterminé. Un tel critère consiste par exemple en l’atteinte d’une valeur seuil par la consommation en énergie du véhicule 2 calculée au cours de l’étape 49, en la durée d’exécution du processus ou bien en l’atteinte d’un nombre prédéfini de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées au cours de l’étape 46. En variante, le critère prédéterminé peut consister dans le fait que la valeur de la consommation en énergie du véhicule 2, calculée au cours de l’étape 49, stagne dans son optimisation.
Si, au cours de l’étape d’évaluation 50, le critère prédéterminé n’est pas atteint, les étapes de sélection 46, de détermination 48 et de calcul 49 sont rebouclées. Les étapes de sélection 46, de détermination 48 et de calcul 49 sont ensuite rebouclées de la même manière jusqu’à ce que le critère prédéterminé soit atteint.
De préférence, comme illustré sur la , le procédé peut comporter une étape intermédiaire 51 de mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin pour déterminer la commande optimale théorique associée à la sélection courante 48 d’une combinaison de valeurs de paramètres. Cette étape 51 est par exemple mise en œuvre selon un pas prédéterminé de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées au cours de l’étape 48, autrement dit toutes les N1 combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées, N1 étant un entier strictement positif. N1 est par exemple (mais de manière non limitative) égal à 10, 20 ou 50. En variante ou en complément, cette étape 51 peut être mise en œuvre si l’optimisateur a sélectionné, au cours de l’étape 46, une combinaison de valeurs de paramètres courante dont la commande calculée au cours de l’étape 48 est trop éloignée de la commande calculée pour la combinaison de valeurs de paramètres précédemment sélectionnée. En variante ou en combinaison, cette étape 51 peut être mise en œuvre si la consommation en énergie du véhicule 2 calculée au cours de l’étape 49 pour la combinaison de valeurs de paramètres courante est considérablement différente de celle calculée pour la combinaison de valeurs de paramètres précédente. Cela peut être le cas, par exemple, si le dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 a intrinsèquement un impact majeur sur la consommation en énergie du véhicule 2, ou encore si l’apprentissage de l’agent d’apprentissage par renforcement n’est pas encore suffisant.
Si, au cours de l’étape d’évaluation 50, le critère prédéterminé est atteint, le procédé comporte une étape finale 52 de sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle le critère est atteint. Cette combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée au cours de l’étape finale 52 correspond alors au dimensionnement choisi pour les éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2.
Le calculateur 4 est configuré pour émettre une consigne à destination d’au moins un des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, afin de commander cet élément selon une loi de commande. A cet effet, le calculateur 4 comprend un processeur apte à mettre en œuvre un ensemble d’instructions permettant de réaliser cette fonction. La présente invention concerne également un procédé de commande des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, mis en œuvre par le calculateur 4, et comprenant le sous-procédé de dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 tel que décrit précédemment en référence à la . La consigne émise par le calculateur 4 à destination d’au moins un des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 correspond alors à la commande associée à la combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée au cours de l’étape finale 52, pour laquelle le critère prédéterminé est atteint.
Le procédé de dimensionnement selon l’invention est plus rapide quant au calcul de la commande associée au dimensionnement, ainsi qu’au coût du calcul, tout en offrant une résolution à faible erreur d’optimalité en termes de dimensionnement et de commande associée. Enfin, le procédé de dimensionnement selon l’invention permet (grâce à l’utilisation en aval d’outils d’intelligence artificielle) de mieux comprendre quels sont les paramètres qui influencent la consommation en énergie du véhicule (et quel est leur degré d’influence précis), afin de mieux comprendre et de mieux appréhender le système énergétique constitué par le véhicule 2.
Les moyens de traitement 10 analysent le flot acoustique entrant et détectent le début de ce signal et déclenche sa mémorisation à l’instant t 7 +d.
Le processus peut continuer avec un nouveau second cycle d’opérations qui peut être itéré 5 fois à nouveau et ainsi de suite.
Selon l’invention, on alterne donc des premiers cycles durant lesquels la cible capture les flots acoustiques et n’émet elle-même aucun signal acoustique, et des seconds cycles durant lesquels, au contraire, elle émet une réponse acoustique (simulant un écho d’un signal précédemment détecté au sein des flots acoustiques) mais n’analyse pas les flots acoustiques, ni ne mémorise les signaux reçus.
Ainsi, dans l’exemple illustré par la , on remarque que sur 6 signaux émis par le détecteur 2 et reçus par la cible 1, cinq réponses sont émises par celle-ci et susceptibles d’être captés par le détecteur 2.
Ce principe de ne pas chercher à analyser l’ensemble des flots acoustiques reçus, et de transmettre un écho simulé d’un signal précédemment reçu lors de la réception d’un nouveau signal permet d’améliorer sensiblement les performances par rapport aux solutions de l’état de la technique.
Par l’expérimentation, les inventeurs ont déterminé que le fait de ne pas répondre à l’ensemble des signaux reçus (ceux correspondant au premier cycle) n’engendre pas d’inconvénients majeurs. En effet, en conditions réelles, les conditions de propagation dans le milieu aquatique sont telles que, de toutes les manières, une part importante des échos sonars ne sont pas reçus ou détectés par les sonars.
La illustre une architecture fonctionnelle possible pour les moyens de traitement 10.
Selon ce mode de réalisation, les moyens de traitements 10 comportent un convertisseur analogique-numérique 12 pour convertir le flot acoustique provenant du récepteur acoustique 11 en une série d’échantillons numériques, des circuits numériques 13 pour traiter cette série, et un convertisseur numérique-analogique 14 pour convertir cette série en un signal analogique pour émission via l’émetteur acoustique 16. Les moyens de traitement 10 peuvent en outre comprendre un amplificateur 15 pour amplifier le signal analogique avant son émission via l’émetteur 16.
Selon un mode de réalisation, ces moyens de traitement 10 peuvent être mis en œuvre par une carte électronique adaptée pour être embarquée dans la cible sous-marine d’entrainement. Celle-ci comporte donc un caisson étanche au sein duquel cette carte peut être embarquée.
Cette carte électronique peut remplir les fonctions suivantes :
assurer la conversion analogique-numérique du signal capté par le récepteur acoustique ;
fournir les ressources de calcul et de mémoire nécessaires pour l’algorithme de traitement, tel que par exemple exposé ci-dessus en références aux figures 2 et 3 ;
réaliser la conversion numérique-analogique de la réponse.
Le signal peut ensuite être transmis à l’amplificateur de tension 15 pour l’émetteur acoustique 16.
Selon un mode de réalisation, la carte électronique peut comporter un convertisseur analogique-numérique fonctionnant à 10 MHz. Les données sont ensuite traitées par les circuits numériques 13.
Selon un mode de réalisation, les circuits numériques peuvent comprendre un processeur associé à une mémoire mémorisant des instructions logicielles permettant de mettre en œuvre l’algorithme de traitement du signal qui va être décrit.
Le bossage de maintien et d’étanchéité 3164 sur l’arrête inférieure de la face de jonction 313 permet aussi d’appuyer sur la trappe 32 pour assurer l’étanchéité du boîtier d’étanchéité 30 ainsi que le maintien en position de la trappe 32 sur la face inférieure 316 lors du reste des opérations du procédé d’étanchéification. Les arêtes externes des godrons latéraux 324 s’écrasent légèrement lors de l’insertion de la trappe 32 dans le corps 31 tout le long de la face avant 312 et de la face arrière 314 assurant ainsi l’étanchéité du boîtier d’étanchéité 30 permettant ainsi la dépose du gel dans le boîtier d’étanchéité 30.
De préférence, la coupure des portions de liaison 321 et l’insertion par glissement de la trappe 32 dans la face inférieure 316 se fait en une seule fois, la force exercée sur la trappe 32 étant suffisante pour sectionner les portions de liaison 321.
Une fois la trappe 32 fermée, le boîtier d’étanchéité 30 est rempli de gel 33 dans une étape E6. Le gel 33 est versé dans l’espace formé par le corps 31 fermé par la trappe 32 et entoure les broches de connexion 10. Le gel 33 se solidifie autour des broches de connexion 10 et permet d’éviter la remontée de liquide le long dédites broches de connexion 10. Au cours de sa solidification, le gel 33 remplit la dépression 322 de la trappe 32, bloquant cette dernière et assurant sa fermeture. Une fois le gel 33 solidifié, le processus d’étanchéification est terminé.
Le surmoulage de support 20 est surmoulé dans une étape E7 sur l’extrémité de connexion 102 des broches de connexion 10, et un capteur y est déposé dessus et relié aux connecteurs 103. En variante, cette étape pourrait être réalisée avant le moulage du boîtier d’étanchéité 30 ou simultanément.
En fonction de la nature du signal mesuré par le capteur, un aimant peut être ajouté dans le surmoulage de support 20 dans l’emplacement 21.
Dans un autre mode de réalisation, le surmoulage du boîtier d’étanchéité 30 et celui du surmoulage de support 20 sont effectués simultanément.
Une fois que le procédé d’étanchéification et le surmoulage de support 20 ont été réalisés, le capteur final 1 est obtenu à la suite d’un surmoulage final 50 qui est effectué sur le montage représenté sur la comprenant les broches de connexion 10, le boîtier d’étanchéité 30 et le surmoulage de support 20, de façon à avoir un surmoulage final 50 qui enveloppe ces éléments.
Le capteur 1 ainsi obtenu est fixé dans le véhicule par l’organe de fixation 52.
L’invention propose donc une méthode fiable et efficace pour étanchéifier un capteur pour automobile.
Procédé de fabrication d’un capteur pour véhicule automobile La présente invention concerne le domaine des capteurs pour véhicule automobile et plus particulièrement un capteur et un procédé de fabrication d’un tel capteur. L’invention vise notamment à améliorer l’étanchéité et l’alignement des composants des capteurs existants.
De manière connue, un véhicule automobile comporte des capteurs de mesure permettant, par exemple, de mesurer la vitesse de rotation ou la position angulaire d’un arbre d’entrainement tel qu’un vilebrequin ou un arbre à cames.
Selon un procédé de fabrication connu, le capteur est fabriqué en plusieurs étapes. Tout d’abord, un circuit intégré est surmoulé avec un matériau en poly époxydes, couramment appelé « epoxy », sur une grille de connexion métallique comportant des broches de connexion puis l’ensemble est positionné dans un moule et un aimant est éventuellement positionné sur le circuit intégré. L’ensemble est surmoulé en ne laissant dépasser que les broches de connexion. Un surmoulage final est appliqué afin de réaliser l’étanchéité du capteur tout en formant un connecteur électrique du capteur au véhicule et un organe de fixation du capteur, par exemple de type anneau de fixation.
Dans certains cas, le capteur peut être au contact d’un liquide, par exemple en étant plongé dans un bain d’huile ou dans un brouillard de gouttelettes d’huile. L’étanchéité du surmoulage final est donc importante, notamment afin d’éviter que le liquide ne pénètre à l’intérieur du capteur le long des broches électriques et n’endommage les cellules de mesure.
L’alignement correct des cellules de mesure du capteur sur le surmoulage de support et dans le surmoulage final est également nécessaire pour assurer les bonnes performances du capteur et éviter des erreurs de mesure.
Il est alors important de pouvoir assurer l’orientation du premier ensemble surmoulé, appelé « surmoulage de support », comprenant le circuit intégré et les cellules de mesure, et éventuellement un aimant, lors des opérations de surmoulage suivantes.
En outre, par rapport à l’art antérieur, l’invention évite la pollution du fluide de forage par le fluide de lubrification, ce qui permet de réduire le processus de traitement du fluide de forage contenant les déblais.
Le joint annulaire peut être une pièce rapportée qui est montée sur le corps cylindrique par l’opérateur avant le creusement. Il peut également être intégré au corps cylindrique au moment de la fabrication du micro-tunnelier.
Avantageusement, le joint annulaire est situé en partie avant du corps cylindrique. Cela a pour effet d’augmenter la surface de lubrification autour du corps cylindrique, ce qui permet encore de réduire les forces de frottements contre le terrain et d’améliorer l’efficacité du creusement.
Sans sortir du cadre de l’invention, le joint annulaire peut être constitué d’une seule ou de plusieurs pièces. De préférence, le joint annulaire est une pièce souple et/ou élastique. On comprend que le joint annulaire présente un diamètre supérieur à celui du corps cylindrique, et à tout le moins un diamètre supérieur à la portion arrière du corps cylindrique.
Selon un mode de réalisation préférentiel, le joint annulaire comprend une collerette formée d’une pluralité d’ailettes. On comprend que la collerette entoure préférentiellement la partie avant du corps cylindrique.
Les ailettes sont conformées pour venir en appui contre la paroi du terrain. Elles présentent une certaine élasticité afin de s’adapter à la rugosité du terrain. Les ailettes peuvent donc se déformer indépendamment des autres lors de l’avancée du micro-tunnel afin de maintenir le contact du joint annulaire contre le terrain sur sensiblement toute sa périphérie et, par voie de conséquence, assurer la séparation fluidique entre les fluides de forage et de lubrification.
Avantageusement, les ailettes sont juxtaposées et se recouvrent latéralement au moins partiellement deux à deux.
Le recouvrement latéral entre deux ailettes adjacentes permet d’éviter que le fluide ne s’écoule entre les deux ailettes, ce qui améliore l’étanchéité entre les deux fluides.
Avantageusement, les ailettes sont mobiles élastiquement par rapport au corps cylindrique.
Les ailettes sont configurées de façon à être suffisamment souple pour ne pas déstructurer le terrain en place, mais assez rigide pour pouvoir résister à la pression du fluide de lubrification.
Avantageusement, au moins une des ailettes est inclinée par rapport au corps cylindrique.
De préférence, au moins une des ailettes est constituée à partir d’une tôle repliée ayant une embase fixée au corps cylindrique et une plaquette formant un angle avec l’embase.
Encore de préférence, l’embase comporte un trou pour recevoir un élément de fixation au corps cylindrique.
De préférence, l’angle interne entre l’embase et la plaquette est supérieur à 90° avant son insertion dans le sol.
On comprend que, au moment de l’insertion du corps dans le sol, la plaquette vient au contact du terrain et pivote par rapport à l’embase jusqu’à une position où l’angle interne entre l’embase et la plaquette est inférieur à 90°. La plaquette, qui tend à reprendre sa position initiale, est bloquée en rotation par le terrain. Ceci a pour effet de contraindre la plaquette contre la paroi du terrain, assurant ainsi un contact étanche entre la plaquette et le terrain.
De préférence, l’angle interne est de l’ordre de 120° avant son insertion dans le sol.