INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lorsque de nouvelles tâches à exécuter sont reçues à l’étape 346, les nouvelles tâches sont ajoutées à l’ensemble des tâches à affecter et ordonner, sauf éventuellement les tâches en cours de traitement qui ne peuvent pas être réaffectées. Ainsi une tâche, précédemment affectée à une unité de traitement et non encore initiée, peut être affectée à une autre unité de traitement.
A l’étape 370, une transmission, via l’interface de communication, du système de contrôle d’exécution de tâche, d’au moins une liste ordonnée mise à jour de tâches à exécuter par l’unité de traitement concernée. Suite à l’étape 370, le système 122 de contrôle d’exécution est configuré pour, après réception des listes ordonnées de tâches mises à jour, déclencher l’exécution des tâches dans la ou les listes ordonnées de tâches reçues, par exemple par transmission d’un signal de commande aux unités de traitement concernées.
Suite à l’étape 370, les étapes 340 à 370 peuvent être répétées de manière itérative afin de prendre en compte de nouvelles informations de feedback.
La détermination de l’affectation des tâches et leur ordonnancement lors des étapes 320 et 360 est effectuée de sorte à optimiser des critères d’optimisation prédéfinis sur l’ensemble des tâches à affecter et ordonner (que ce soit des tâches nouvelles ou déjà affectées, voire celles en cours d’exécution) et prenant en compte les types de fonctions de traitements adaptées pour l’exécution des tâches ainsi que les informations de disponibilités par unité fonctionnelle.
Différents algorithmes sont utilisables pour cette optimisation, par exemple un algorithme génétique.
A titre d’exemple, un algorithme génétique de sélection des solutions possibles peut être utilisé pour trouver une solution d’ordonnancement de tâches proche de l’optimum sur la base d’une fonction objectif dont une valeur est calculée pour chaque individu – représentant une solution d’ordonnancement - dans la population considérée par l’algorithme génétique afin d’évaluer chaque solution d’ordonnancement. Un exemple d’algorithme génétique est décrit par référence à la .
La fonction objectif peut reposer sur un ou plusieurs critères d’optimisation. Différents exemples de critères d’optimisation pouvant être utilisés aux étapes 320 et 360 sont décrits en détail ci-dessous.
Un premier critère C1 peut servir à minimiser un écart de temps total pondéré par la priorité, calculé sur toutes les tâches, entre une date cible pour l’achèvement de l’exécution des tâches et une date effective d’achèvement de l’exécution des tâches. Pour le calcul de cet écart de temps total, les tâches peuvent être groupées selon leur niveau de priorité et un écart calculé pour chaque groupe de tâche ainsi constitué. L’écart de temps total peut alors être calculé comme somme pondérée par des coefficients de pondération correspondant aux niveaux de priorité (par exemple codés entre 0 et 1) des écarts calculés respectivement pour chaque groupe de tâches. L’écart pour un groupe de tâches peut être calculé comme la différence entre une date cible pour l’achèvement de l’exécution des tâches du groupe de tâches et la date effective d’achèvement de l’exécution des tâches du groupe de tâches. Le principe étant que plus une tâche a un niveau de priorité élevé et plus le coefficient de pondération est élevé.
Dans un mode de réalisation, lorsqu'il y a au moins deux unités de traitement de même type mais avec un délai différent, une pénalisation liée aux délais des unités de traitement peut être appliquée pour certaines unités de traitement dans le calcul du critère C1 de sorte à augmenter l’écart de temps calculé pour les tâches affectées aux unités de traitement concernées.
Un deuxième critère C2 peut servir à minimiser le temps d’inactivité des unités de traitement et/ou des unités fonctionnelles sur une période de temps donnée. Le temps d’inactivité d’une unité fonctionnelle est calculé comme la différence entre le temps passé sur l’exécution de tâche(s) pendant cette période de temps et la disponibilité (par exemple, le temps de traitement disponible) pour cette unité fonctionnelle pour cette période de temps.
Le fait de pouvoir permettre ce basculement sans dévisser totalement les vis utilisées permet de faciliter les opérations de désincarcération des victimes. En effet, s’il fallait retirer complètement les vis de fixation, il faudrait disposer de beaucoup d’espace de part et d’autre du siège, ce qui n’est pas nécessairement le cas, notamment lorsque le châssis du véhicule s’est déformé.
On notera que la présente solution consistant à placer des sortes de « fusible » au niveau de la fixation des goussets sur l’armature d’assise (ou de dossier) est contre-intuitive puisqu’on cherche toujours à fixer ces goussets sur l’armature d’assise (ou de dossier) de manière particulièrement rigide, de façon à éviter qu’en cas de choc arrière, le dossier ne bascule vers l’arrière.
D’autres caractéristiques avantageuses et non limitatives de l’armature de siège conforme à l’invention, prises individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles, sont les suivantes : - les moyens d’assemblage comportent un gousset qui est fixé à l’armature d’assise ou, respectivement, à l’armature de dossier par lesdits systèmes de fixation et qui est articulé sur l’armature de dossier ou, respectivement, sur l’armature d’assise pour basculer autour d’un axe géométrique distinct d’un axe géométrique de rotation de ladite charnière ; - le gousset et l’armature d’assise (ou, respectivement, l’armature de dossier) présente chacun une première ouverture pour le passage du premier système de fixation et une seconde ouverture pour le passage de ladite vis ; - la seconde ouverture prévue dans le gousset ou la seconde ouverture prévue dans l’armature d’assise (ou, respectivement, dans l’armature de dossier) présente un bord dont le contour est ouvert vers l’extérieur par un passage de largeur supérieure au diamètre d’une partie au moins de la vis ; - ladite vis présente un corps, une tête et un épaulement situé entre la tête et le corps, de diamètre compris entre le diamètre maximum de la tête et la largeur dudit passage, bornes exclues ; - ladite vis comporte une partie fusible (permettant de séparer automatiquement la tête du corps de la vis) ; - le premier système de fixation comporte une autre vis qui présente une tête de diamètre strictement inférieur à celui de la tête de ladite vis ; - l’armature d’assise étant placée à l’avant de l’armature de dossier, le premier système de fixation est situé à l’arrière de ladite vis.
L’invention propose également un siège tel que précité, dont l’armature d’assise et l’armature de dossier sont revêtues d’une garniture.
Elle propose aussi un véhicule automobile comportant un châssis et des éléments de carrosserie qui délimitent un habitacle, ainsi qu’un siège tel que précité fixé dans l’habitacle.
est une vue schématique en perspective d’un siège de véhicule automobile conforme à l’invention ;
est une vue schématique en perspective d’une partie de l’armature du siège de la ;
est une vue schématique de côté de la partie de l’armature du siège de la , sur laquelle l’armature est représentée dans deux positions distinctes ;
est une vue schématique en coupe selon le plan A-A de la de la partie de l’armature du siège représentée dans lesdites deux positions distinctes.
Sur la , on a représenté un siège 1 prévu pour être installé dans l’habitacle d’un tel véhicule automobile et pour être fixé au plancher de ce véhicule automobile.
Un troisième critère C3 peut servir à maximiser la vitesse d’augmentation de valeur lors de l’exécution de tâches sur la base du niveau de valeur associées aux tâches. Ce troisième critère d’optimisation simule la création de valeur lors de l’exécution des tâches et correspond à une vitesse d’accroissement de valeur sur une période de temps donnée. Cette vitesse d’accroissement de valeur doit être la plus grande possible, l'objectif étant d'accélérer la création de valeur et de prioriser les tâches avec la valeur la plus élevée. Cette vitesse d’accroissement de valeur peut être calculée en additionnant les niveaux de valeur des tâches exécutées sur une période de temps donnée, la somme pouvant être pondérée par le taux d’exécution de la tâche si la tâche n’est que partiellement exécutée sur cette période de temps.
Un quatrième critère C4 peut être appliqué lorsqu'il y a au moins deux unités de traitement de même type mais avec un coût différent (par exemple un coût horaire différent) et vise à minimiser le coût d’exécution des tâches sur la base des coûts associés aux unités de traitement. Une pénalisation liée aux coûts des unités de traitement peut ainsi être prise en compte dans la fonction objectif pour certaines unités de traitement. La prise en compte de ce critère peut être effectuée en calculant la somme pondérée sur toutes les tâches du temps d’exécution estimé par tâche multiplié par le coût horaire de l’unité de traitement à laquelle la tâches est allouée.
Un cinquième critère C5, similaire au critère C1, peut servir à minimiser un écart de temps total prenant en compte des pénalités de retard par groupe de tâche, calculé sur toutes les tâches, entre une date cible pour l’achèvement de l’exécution des tâches et une date effective d’achèvement de l’exécution des tâches.
A titre d’exemple, un algorithme génétique de sélection des solutions possibles peut être utilisé pour trouver une solution d’ordonnancement de tâches proche de l’optimum sur la base d’une fonction objectif dont une valeur est calculée pour chaque individu – représentant une solution d’ordonnancement - dans la population considérée par l’algorithme génétique afin d’évaluer chaque solution d’ordonnancement.
La représente un organigramme d'un algorithme génétique selon un exemple de réalisation.
Bien que les différentes étapes de l'organigramme soient présentées et décrites de façon séquentielle, certaines ou toutes les étapes peuvent être exécutées dans un ordre différent, peuvent être combinées ou omises.
Lors de l’étape 510, la population à évaluer est générée. Chaque individu de la population correspond à une solution possible d’affectation des tâches aux unités de traitement et d’ordonnancement des tâches pour chaque unité de traitement. Chaque individu de la population peut être codé par un vecteur et correspond à un ordonnancement possible des tâches. Dans ce vecteur, une composante est associée à une tâche et comprend un couple de valeurs dont l’une est le rang de la tâche dans ordonnancement et l’autre est un identifiant de l’unité de traitement à laquelle est affectée la tâche
Chacune des solutions examinées par l’algorithme génétique doivent respecter les contraintes suivantes : les éventuelles précédences inter-tâches entre des tâches de l’ensemble des tâches ; les éventuelles précédences inter-phases entre des groupes de tâches correspondant chacun à une phase d’exécution ; la disponibilité par unité fonctionnelle doit être respecté pour chaque unité fonctionnelle, en prenant en compte ou pas les capacités étendues ou maximales des unités fonctionnelles; la disponibilité par type de fonction sur toutes les unités fonctionnelles ayant ce type de fonction doit être respecté pour chaque type de fonction, en prenant en compte ou pas les capacités étendues ou maximales des unités fonctionnelles.
Un exemple de procédé pour la génération de listes ordonnées de tâches et l’identification des unités de traitement d’affectation est présenté par référence à la . Ce procédé est utilisable aux étapes 510 et/ou 565 du procédé décrit par référence à la pour générer des solutions d’ordonnancement à évaluer sur la base de la fonction objectif.
Lors de l’étape 520, il est vérifié si une ou plusieurs conditions d’arrêt sont vérifiées. Une condition d’arrêt peut être la détection de l’absence d’amélioration de la solution basée sur la fonction objectif. Par exemple, si pendant un temps T on n’améliore pas la valeur optimale de la fonction objectif de plus d’un pourcentage x donné alors on arrête. Une autre condition d’arrêt peut être relative à un temps consommé par l’algorithme génétique et/ou à la taille de la population évaluée pour éviter un temps de traitement excessivement long.
Si une ou plusieurs conditions d’arrêt sont vérifiées, l’étape 580 est exécutée suite à l’étape 520. Si une des conditions d’arrêt n’est pas vérifiée, l’étape 530 est exécutée suite à l’étape 520.
Lors de l’étape 530, une évaluation de la population est effectuée : une valeur de la fonction objectif est calculée pour chaque individu.
Lors de l’étape 540, des individus sont sélectionnés : ceux pour lesquels la valeur de la fonction objectif est optimale, par exemple supérieure ou inférieure à un seuil selon que l’on cherche à minimiser ou maximiser la valeur de la fonction objectif.
Lors de l’étape 550, des croisements entre individus sélectionnés sont effectués pour générer de nouveaux individus.
Par exemple, on peut générer un nouvel individu par croisement de deux individus sélectionnés (par exemple aléatoirement) et répéter ce croisement pour plusieurs pairs d’individus sélectionnés.
soit les moyens de traitement sont dans un second cycle d’opérations et le signal mémorisé précédemment doit être émis.
Du fait de la décimation précédemment expliquée, un signal mémorisé occupe un volume de données réduit correspondant aux contraintes des systèmes embarqués.
Le seuil de détection est choisi suffisamment élevé pour que les composantes de bruit ne génèrent pas de fausses détections afin que seuls les signaux émis par les émetteurs distants 21 génèrent des détections.
L’émission peut comprendre des traitements symétriques à ceux ayant été appliqués entre la réception du flot acoustique et sa mémorisation dans la mémoire embarquée.
En particulier, selon des modes de réalisation, le signal peut être interpolé afin de restituer l’échantillonnage initial avant décimation.
Chacune des voies peut être modulée par un signal sinusoïdal complexe de la fréquence centrale f c respective, avec un filtre polyphase, afin de reconstituer le signal originel.
Le signal peut ensuite être transmis au convertisseur numérique-analogique 14, puis, éventuellement, à un amplificateur 15 afin lui donner l’amplitude correspondant à un écho réaliste et pouvant être perçu par le récepteur acoustique distant 22.
Le signal peut alors être émis par un émetteur acoustique 16. Ce signal acoustique se propage, de façon classique, dans le milieu aquatique et peut être reçu par un récepteur acoustique distant 22, appartenant à détecteur 2. Le détecteur peut ainsi détecter la présence de la cible d’entrainement et l’interpréter comme un véhicule sous-marin.
L’invention permet un faible temps de latence, de sorte que le temps entre l’émission d’un signal par l’émetteur acoustique distant 21 et la réception de son écho simulé par le récepteur acoustique distant 22 forme une très bonne approximation du temps qu’aurait effectivement mis la transmission du signal et son écho d’un véritable véhicule sous-marin. Il en résulte qu’on peut déduire de ce temps une bonne estimation de la distance entre la cible sous-marine 1 et le détecteur 2. Cette bonne estimation permet aux utilisateurs du détecteur 2 de bien tracer la position et les déplacements de la cible d’entrainement simulant un véhicule sous-marin.
Dispositif électronique pour râteau de mesure facilitant le chargement de données. La présente invention concerne un dispositif électronique pour râteau de mesure facilitant le chargement de données.
État de la technique Lors de certaines phases de conception ou de maintenance d’un aéronef, les moteurs dudit aéronef, notamment des turboréacteurs, doivent être testés. Ces tests nécessitent des prises de mesures, au sol et/ou en vol, en différents endroits du moteur que l’on souhaite tester. Ces prises de mesures impliquent une instrumentation du moteur, en particulier au niveau de l’intérieur de la veine secondaire. Pour cela, on connaît des outils de mesure prévus pour être installés dans un moteur à tester, notamment pour mesurer des pressions, tel que décrit dans le document FR 3 090 102.
Ces outils de mesures nécessitent des câbles pour transmettre des données représentatives de la pression mesurée à un ou des dispositifs utilisateurs. Les câbles sont généralement fixés sur les parois du moteur ou de la nacelle à l’aide de rubans adhésifs. Or, les tests sont réalisés dans des conditions extrêmes qui peuvent entraîner un endommagement des rubans adhésifs. Par exemple, lesdits rubans adhésifs peuvent se décoller. De plus, très souvent, les câbles peuvent être sectionnés après le décollement de ces rubans adhésifs.
Les outils de mesure actuels ne sont donc pas pleinement satisfaisants.
La présente invention a pour objet de remédier aux inconvénients des outils de mesure de l’art antérieur. Pour cela, elle concerne un dispositif électronique pour râteau de mesure, le râteau de mesure comportant un fourreau prévu pour être fixé à une bielle disposée en travers d’une veine d’un moteur d’aéronef.
Selon l’invention, le dispositif électronique comporte : - une carte d’acquisition comprenant au moins un capteur de pression, la carte d’acquisition étant configurée pour s’étendre au moins en partie sur une longueur du fourreau, le ou les capteurs de pression étant aptes à générer des données représentatives de mesures de pression, - une unité de traitement connectée électriquement de manière amovible à la carte d’acquisition, l’unité de traitement étant configurée pour être fixée de manière amovible au fourreau, - une unité de chargement configuré pour être connectée électriquement à l’unité de traitement quand l’unité de traitement est déconnectée électriquement de la carte d’acquisition ; l’unité de traitement comportant : - un premier module de communication configuré pour recevoir les données générées par le ou les capteurs de pression quand l’unité de traitement est connectée électriquement à la carte d’acquisition, - un module de mémorisation configuré pour stocker les données reçues par le premier module de communication, - un deuxième module de communication configuré pour transmettre les données stockées dans le module de mémorisation à l’unité de chargement quand l’unité de chargement est connectée électriquement à l’unité de traitement ; l’unité de chargement comportant : - un troisième module de communication configuré pour recevoir les données transmises par le deuxième module de communication quand l’unité de chargement est connectée électriquement à l’unité de traitement, - un quatrième module de communication configuré pour transmettre les données reçues par le troisième module de communication à un dispositif utilisateur.
Pour effectuer un croisement de deux individus, on examine par exemple les tâches ordonnées en suivant l’ordre des tâches dans les deux ordonnancements. Ainsi on examine d’abord les tâches de rang 1 des deux individus : la tâche de rang 1 de l’un des deux individus est sélectionnée comme tâche de rang 1 dans le nouvel individu et la tâche de rang 1 de l’autre individu est sélectionnée, si elle est distincte, comme tâche de rang 2 dans le nouvel individu. Ensuite on examine les tâches de rang 2 des deux individus : si elles ont distinctes de celles déjà affectée au nouvel individu, l’une de ces tâches est sélectionnée comme tâche de rang 3 pour le nouvel individu et l’autre tâche est sélectionné comme tâche de rang 4. Et ainsi de suite pour les rangs suivants.
Dans les croisements réalisés, les tâches ayant des prédécesseurs peuvent être affectées au nouvel individu en bloc, en même temps que la tâche parente sans prédécesseur dont ces tâches dépendent, de sorte à conserver l’ordre de ces tâches après croisement. Lors de l’étape 560, des mutations entre individus sélectionnés (par exemple aléatoirement) sont effectuées.
Par exemple, on peut générer un nouvel individu par permutation de deux tâches d’un individu et/ou changement de l’unité de traitement d’affectation vers une autre unité de traitement disposant d’une unité fonctionnelle d’un type de fonction adapté à la tâche permutée et disposant d’une capacité de traitement suffisante pour ce type de fonction.
Dans les mutations réalisées, les tâches ayant des prédécesseurs peuvent être permutées en bloc en même temps que la tâche parente sans prédécesseur dont ces tâches dépendent de sorte à conserver l’ordre de ces tâches après permutation.
Lors de l’étape 565, de nouveaux individus peuvent être créés selon la méthode décrite pour la génération d’individu à l’étape 510.
Lors de l’étape 570, les nouveaux individus obtenus par croisements ou mutations aux étapes 550 et 560, et optionnellement les individus nouvellement créés à l’étape 565, sont ajoutées à la population. Suite à l’étape 570, l’étape 520 est exécutée à nouveau.
Lors de l’étape 580 finale, on sélectionne dans la population l’individu pour lequel la valeur de la fonction objectif est optimale (minimale ou maximale selon la formule mathématique retenue pour la fonction objectif).
La représente un organigramme d'un procédé de génération de listes ordonnées de tâches selon un exemple de réalisation.
Lors de l’étape 400, on initialise les variables R et N à zéro, N étant le niveau courant dans le graphe des dépendances entre tâches et R le rang courant d’une tâche à affecter dans l’ordonnancement courant.
Lors de l’étape 410, on obtient pour chaque tâche un temps d’exécution et un type de fonction adapté à exécuter la tâche.
Lors de l’étape 420, on calcule un graphe des dépendances entre tâches dans lequel un nœud représente une tâche et les liens de précédence entre les tâches sont représentées par les branches de l’arbre.
Lors de l’étape 430, on calcule, sur la base des informations de disponibilité reçues pour les unités fonctionnelles, une capacité de traitement par type de fonction pour chaque unité de traitement. La capacité de traitement par type de fonction peut être calculée par sommation des capacités de traitement des unités fonctionnelles ayant ce type de fonction dans l’unité de traitement considérée.
Une capacité de traitement totale par type de fonction peut être calculée pour toutes les unités de traitement sur la base (par exemple, par sommation) des capacités de traitement des unités fonctionnelles ayant ce type de fonction dans toutes les unités de traitement. Par exemple, lorsque deux unités de traitement similaires sont disponibles mais dans deux localisations différentes de sorte à pouvoir affecter les tâches à ces deux unités de traitement.
Une capacité de traitement par unité de traitement peut être calculée sur la base (par exemple, par sommation) des capacités de traitement des unités fonctionnelles de cette unité de traitement. Par exemple dans le cas où deux unités de traitement ont des unités fonctionnelles ayant les mêmes capacités (par exemple deux imprimantes identiques ou ayant en partie des capacités identiques).
Dans un mode de réalisation particulier, le premier membre d’un matériau auto-agrippant présente une surface comprise entre 0,2 et 40 cm 2 , par exemple comprise entre 0,5 et 30 cm 2 , entre 1 et 20 cm 2 , entre 2 et 18 cm 2 , entre 3 et 16 cm 2 , entre 4 et 15 cm 2 , entre 5 et 14 cm 2 , entre 6 et 13 cm 2 , entre 7 et 12 cm 2 , entre 8 et 11 cm 2 , ou encore entre 9 et 10 cm 2 .
De manière préférée, le second membre d’un matériau auto-agrippant présente un ratio entre sa surface auto-agrippante sur le poids de la canne destinée à lui être fixé de manière réversible comprise entre 0,2 et 20 cm 2 /kg de canne.
De manière préférée, le second membre d’un matériau auto-agrippant présente un ratio entre sa surface auto-agrippante sur le poids de la canne destinée à lui être fixé de manière réversible comprise entre 0,5 et 15 cm 2 /kg de canne, entre 1 et 10 cm 2 /kg de canne, entre 2 et 9 cm 2 /kg de canne, entre 3 et 8 cm 2 /kg de canne, entre 4 et 7 cm 2 /kg de canne ou encore entre 5 et 6 cm 2 /kg de canne.
Dans un mode de réalisation particulier, le second membre d’un matériau auto-agrippant présente une surface comprise entre 0,2 et 40 cm 2 , par exemple comprise entre 0,5 et 30 cm 2 , entre 1 et 20 cm 2 , entre 2 et 18 cm 2 , entre 3 et 16 cm 2 , entre 4 et 15 cm 2 , entre 5 et 14 cm 2 , entre 6 et 13 cm 2 , entre 7 et 12 cm 2 , entre 8 et 11 cm 2 , ou encore entre 9 et 10 cm 2 .