INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
* repérer des paires comprenant une première particule détectée et une seconde particule détectée plus tard que la première, ladite paire vérifiant les critères suivants : instants de détection respectifs de la première particule détectée et de la seconde particule détectée séparés par un intervalle de temps inférieur à une limite de temps de paire donnée ; distance entre les points d’émergence respectifs de la première particule détectée et de la seconde particule détectée inférieure à une limite spatiale de paire donnée ; charge déposée par la première particule détectée correspondant au type de la première particule émise par le premier isotope lors de sa désintégration ; charge déposée par la seconde particule détectée correspondant au type de la seconde particule émise par le second isotope lors de sa désintégration ;
* compter le nombre de paires repérées..
L’ensemble de caractérisation peut en outre être tel que :
La corde en pied d’aube c 2 correspond au segment de droite parallèle à l’axe X de rotation qui raccorde un deuxième point d’intersection aval entre le bord de fuite 14b et la surface qui délimite radialement à l’intérieur la veine d’écoulement dans le rotor de soufflante 9 (et correspond au point de raccordement du bord de fuite 14b avec la surface aérodynamique d’une plateforme du rotor de soufflante 9) et un deuxième point d’intersection amont P’ entre le bord d’attaque 14a et un plan circonférentiel à l’axe X qui comprend le deuxième point d’intersection aval. Les deuxièmes points d’intersection amont et aval sont donc à iso-distance de l’axe X (même rayon). Le deuxième point d’intersection amont P’ s’étend par ailleurs à distance de la surface aérodynamique de la plateforme, comme cela ressort de la donnée à titre d’exemple purement illustratif.
Le mécanisme de réduction 19 peut comprendre un mécanisme de réduction 19, dans cet exemple un mécanisme de réduction à train d’engrenage épicycloïdal, par exemple de type « épicycloïdal » ou « planétaire » selon la terminologie parfois rencontrée de l’homme du métier, monoétage ou biétage. Selon une première variante, le mécanisme de réduction 19 peut être du type planétaire (« star » en anglais) ( ) et comprendre un pignon solaire 19a (entrée du mécanisme de réduction 19), centré sur un axe X de rotation du mécanisme de réduction 19 (généralement confondu avec l’axe longitudinal X) et configuré pour être entrainé en rotation par l’arbre basse pression 11, une couronne 19b (sortie du mécanisme de réduction 19) coaxiale avec le pignon solaire 19a et configurée pour entrainer en rotation l’arbre de soufflante 20 autour de l’axe X de rotation, et une série de satellites 19c répartis circonférentiellement autour de l’axe X de rotation entre le pignon solaire 19a et la couronne 19b, chaque satellite 19c étant engrené intérieurement avec le pignon solaire 19a et extérieurement avec la couronne 19b. La série de satellites 19c est montée sur un porte-satellites 19d qui est fixe par rapport à une partie stator 19e du système propulsif 1, par exemple par rapport à un carter de la section de compresseur 4, 5. Selon une deuxième variante, le mécanisme de réduction 19 peut être de type épicycloïdal (« planetary » en anglais) ( ), auquel cas la couronne 19b est montée fixement sur la partie stator 19e du système propulsif 1 et l’arbre de soufflante 20 est entrainé en rotation par le porte-satellites 19d (qui est donc mobile en rotation par rapport à une partie stator 19 e du système propulsif 1, par exemple par rapport à un carter de la section de compresseur 4, 5).
Le rapport de réduction du mécanisme de réduction 19 est supérieur ou égal à 2,5 et inférieur ou égal à 11, par exemple supérieur ou égal à 2,7 et inférieur ou égal à 6,0, par exemple autour de 3,0.
La vitesse limite (« redline speed » en anglais) de l’arbre basse pression 11, qui correspond à la vitesse maximale absolue susceptible d’être rencontrée par l’arbre basse pression 11 durant tout le vol (selon le règlement de certification européen EASA CS-E 740 (ou selon le règlement de certification américain 14-CFR Part 33.87)), est comprise entre 8500 tours par minute et 12000 tours par minute, par exemple entre 9000 tours par minute et 11000 tours par minute, lorsque le système propulsif 1 est stationnaire, non-installé, en régime de décollage dans une atmosphère standard (telle que définie par le manuel de l’Organisation de l’aviation civile internationale (OACI), Doc 7488/3, 3 e édition) et au niveau de la mer. La vitesse limite correspond à la vitesse de rotation maximale lorsque le système propulsif 1 est sain. Elle est donc susceptible d’être atteinte par l’arbre basse pression 11 en condition de vol. Cette vitesse limite fait partie des données déclarées dans la certification moteur (« type certification data sheet » en anglais). En effet, cette vitesse de rotation est habituellement utilisée comme vitesse de référence pour le dimensionnement et la fabrication des systèmes propulsifs 1 et dans certains essais de certification (tels que les essais de pertes d’aube ou d’intégrité du rotor, typiquement la certification CS-E-800 - collision avec un oiseau et ingestion).
Afin d’optimiser les performances du système propulsif 1, le rotor de soufflante 9 comporte au moins dix-sept aubes 14 et au plus vingt aubes 14. Par ailleurs, un rapport de pression de la section de soufflante 2 est supérieur ou égal à 1,05 et inférieur ou égal à 1,5, une solidité du rotor de soufflante 9 est strictement inférieure à 1,0, où la solidité est égale à un rapport entre une corde au sommet d’aube et un pas inter-aubes 23, et une vitesse périphérique en sommet d’aube est supérieure ou égale à 260 m/s et 400 m/s, par exemple supérieure ou égale à 270 m/s et inférieure ou égale à 380 m/s. A noter que le rapport de pression de la section de soufflante 2 et la vitesse périphérique sont mesurés ici en régime de croisière dans la mesure où il s’agit de la phase de vol dans laquelle on souhaite obtenir le rendement maximal du rotor de soufflante 9.
La solidité est égale au rapport entre la corde au sommet d’aube c 1 et un pas inter-aubes 23. Le pas inter-aubes 23 correspond à la distance angulaire entre les points d’intersection amont P de deux aubes 14 adjacentes ; le pas inter-aubes 23 est donc égal au rayon externe R e du rotor de soufflante 9 (demi-diamètre) multiplié par l’angle entre une première droite D 1 , comprise dans un plan normal à l’axe X qui est issue du point d’intersection amont P (voir figures 2a et 2b) d’une première aube 14 et coupe l’axe X, et une deuxième droite D 2 , comprise dans le plan normal à l’axe X qui est issue du point d’intersection amont P d’une deuxième aube 14 immédiatement adjacente à la première aube 14 et coupe l’axe X. La solidité étant un rapport de distances, elle est mesurée lorsque le système propulsif 1 est à froid (dans les conditions précitées) (voir ).
Le rapport de pression de la section de soufflante 2 correspond au rapport entre la pression moyenne en sortie du stator de soufflante 17 et la pression moyenne en entrée du rotor de soufflante 9. Par exemple, le rapport de pression est supérieur ou égal à 1,1 et inférieur ou égal à 1,45. Les pressions moyennes sont mesurées ici sur la veine d’écoulement (de la surface qui délimite radialement à l’intérieur la veine d’écoulement en entrée du rotor de soufflante 9 jusqu’au carter de soufflante 12.
La sélection d’un nombre d’aubes de soufflante 14 entre dix-sept et vingt aubes 14 permet d’obtenir une section de soufflante 2 optimisée participant à la réduction de la consommation spécifique et de la masse du système propulsif 1.
De plus, une solidité du rotor de soufflante 9 strictement inférieure à 1,0 est spécifiquement adaptée à un rotor 9 comprenant entre dix-sept et vingt aubes 14. En effet, la corde au sommet d’aube c 1 est alors réduite par rapport à l’espace disponible (pas inter-aubes 23 élevé), ce qui permet de réduire la masse de l’aube 14 et de modifier son placement fréquentiel, car la modification de la corde au sommet d’aube c 1 a un impact important sur le premier mode de déformation de l’aube 14 (à iso-plage de fonctionnement). En effet, lorsque le mode de déformation des aubes 14 intervient dans un régime stabilisé du rotor de soufflante 9 (notamment, le régime de croisière), une solution peut consister à augmenter l’épaisseur du pied d’aube afin d’améliorer les marges et de déplacer ce mode de déformation. Cette augmentation de l’épaisseur des aubes 14 en pied d’aube implique cependant d’augmenter l’encombrement du pied, ce qui influence la dimension circonférentielle des alvéoles qui reçoivent le pied et donc la conception pour gérer la résistance mécanique du disque. L’augmentation de l’épaisseur des aubes 14 est donc susceptible d’augmenter le rapport moyeu-tête du rotor de soufflante 9. Or, l’augmentation du rapport moyeu-tête porte préjudice à l’efficacité aérodynamique du rotor de soufflante 9. Au contraire, le dimensionnement du rotor de soufflante 9 de sorte que sa solidité soit inférieure à 1,0 permet de réduire la corde au sommet d’aube c 1 et de déplacer le premier mode de déformation des aubes 14 dans une plage de fonctionnement non stabilisée ou en dehors de la plage de fonctionnement du rotor de soufflante, sans épaissir les aubes 14. Il n’est donc pas nécessaire d’augmenter le rapport moyeu-tête.
Au contraire, le nombre d’aubes 14 étant compris entre dix-sept et vingt aubes 14 permet d’optimiser (et en particulier de réduire) les efforts centrifuges devant être supportés par le moyeu 13 du rotor de soufflante 9, et donc de diminuer son rayon R i . Le rapport moyeu-tête du rotor de soufflante peut donc être réduit tandis que la section de passage du rotor de soufflante 9, et donc les performances aérodynamiques du rotor de soufflante 9, augmentent. Par exemple, le rotor de soufflante 9 peut présenter un rapport moyeu-tête compris entre 0,22 et 0,32, par exemple. Dans le cas d’un rotor de soufflante 9 à calage fixe, le rapport moyeu-tête peut être compris entre 0,22 et 0,30, par exemple entre 0,235 et 0,27. Le rapport moyeu-tête correspond au rapport entre le rayon interne R i et le rayon externe R e du rotor de soufflante 9. Le rayon interne R i correspond à la distance entre l’axe de rotation X et le point d’intersection entre le bord d’attaque 22 et la surface qui délimite radialement à l’intérieur la veine d’écoulement en entrée du rotor de soufflante 9 (et correspond au point de raccordement du bord d’attaque 22 avec la surface aérodynamique de la plateforme du rotor de soufflante 9). Le rayon externe R e est égal à la moitié du diamètre D de soufflante.
Dans une forme de réalisation, la solidité du rotor de soufflante reste supérieure à 0,6 afin de pouvoir ouvrir suffisamment le calage des aubes 14 et de garantir que la corde au sommet d’aube c 1 reste suffisamment longue pour assurer la présence d’un canal inter-aubes 24 suffisamment long et contrôler le choc supersonique.
Le diamètre D du rotor de soufflante peut alors être compris entre 80 pouces (203,2 cm) et 185 pouces (469,9 cm) inclus. Le diamètre D est par exemple compris entre 85 pouces (215,9 cm) et 120 pouces (304,8 cm) inclus, par exemple de l’ordre de 90 pouces (228,6 cm), ce qui permet d’intégration le système propulsif 1 de manière conventionnelle, en particulier sous l’aile d’un aéronef 100. Le diamètre du rotor de soufflante 9 est mesuré ici dans un plan normal à l’axe X de rotation au niveau du point d’intersection amont P (entre le sommet 21 et le bord d’attaque 14a des aubes 14 du rotor de soufflante 9) et est exprimé en mètres (m). A noter que la étant une vue partielle, le diamètre D n’est que partiellement visible.
Le nombre d’aubes 16 dans le stator de soufflante 17 dépend des critères acoustiques définis pour le système propulsif 1 et est au moins égal au nombre d’aubes 14 du rotor de soufflante 9. Dans une forme de réalisation, le nombre d’aubes 16 dans le stator de soufflante 17 est au moins égal à 38 et au plus égal à 48, par exemple exactement égal à 40.
Lors de l’étape 11 d’entraînement, l’algorithme d’apprentissage automatique reçoit donc en entrée, à une sous-étape 114, des données, provenant d’un jeu de données d’entraînement, les données d’entraînement comprenant au moins une donnée issue du capteur 20 et un label de classe défini par exemple par un opérateur selon le formalisme expliqué précédemment. Lorsque l’algorithme d’apprentissage automatique est supervisé, les données d’entraînement reçues sont annotées.
L’algorithme d’apprentissage automatique peut être par exemple de type « Boosting de Gradient ». Le « Boosting » est une technique d’agrégation de modèles, chaque modèle ayant été créé lors d’une étape d’entraînement et le poids de chacun des modèles agrégés par le modèle final étant corrigé à chaque itération d’entraînement. Par exemple, dans le cas du Boosting d’arbres de décision, chacun des modèles est un arbre de décision « faible ». Un modèle est dit « faible » lorsque la probabilité de succès sur une prévision est légèrement supérieure à celle d’un choix aléatoire. La technique du Boosting filtre les données d’entraînement reçues : les données d’entraînement simples à traiter sont laissées aux modèles faibles déjà existants, et d’autres modèles faibles sont créés pour classifier les données d’entraînement résiduelles que les modèles existants ne savent pas traiter. A l’itération d’entraînement suivante, les données d’entraînement résiduelles de l’itération précédente ne seront plus résiduelles puisqu’un modèle faible aura été créé pour les traiter. Le modèle final agrège tous les modèles faibles. Dans le cas du Boosting d’arbres de décision, c’est un arbre de décision complexe créé à partir d’arbres de décision simples. Le poids de chacun des modèles faibles dans le modèle fort est réévalué à chaque itération de l’étape d’entraînement en fonction des performances de classement de chacun des modèles faibles.
Dans un algorithme d’apprentissage automatique, on cherche à optimiser (maximiser ou minimiser en fonction des cas) la fonction objectif (selon la dénomination anglo-saxonne « loss function »). Cette fonction compare la sortie prédite par l’algorithme à la sortie attendue (le label). Cette fonction est optimisée en jouant sur les paramètres du modèle. Dans le cas d’un algorithme de Boosting d’arbres de décision, les paramètres sont par exemple le nombre d’arbres « faibles » et leur taille, la taille de l’arbre « fort » ou encore le poids de chacun des arbres faibles au sein de l’arbre fort. Le terme « gradient » dans « Gradient Boosting » se réfère à l’utilisation d’une descente de gradient pour optimiser la fonction objectif. L’ajout d’un arbre « faible » pour traiter les données d’entraînement résiduelles doit donc suivre une descente de gradient de la fonction objectif pour l’optimiser. Si ajouter un arbre faible ne revient pas à réaliser une descente de gradient sur la fonction objectif, alors l’arbre faible n’est pas ajouté.
Une implémentation de l’algorithme de Boosting de gradient d’arbres peut être utilisée, telle que « XGBoost » pour « eXtreme Gradient Boosting » décrit dans [ « XGBoost : A Scalable Tree Boosting System », Tianqi Chen et Carlos Guestrin , arXiv:1603.02754 ], « AdaBoost », ou encore « CatBoost ».
Dans des variantes, d’autres algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés, par exemple des réseaux de neurones, des arbres de décisions simples, du « Random Forest », des Machines à Vecteurs de Support (« SVM » selon la dénomination anglo-saxonne « Support Vector Machine »), la méthode des k plus proche voisins (« KNN » selon la dénomination anglo-saxonne « k-nearest neighbors ») ou encore de la régression logistique. Le choix du modèle optimal peut être réalisé par validation croisée.
Lorsqu’un modèle a été créé, à la sous-étape 114, à partir des données d’entraînement, le modèle est sauvegardé à la sous-étape 115 pour être utilisé dans les étapes suivantes.
Le procédé 10 comprend une deuxième étape 12 d’optimisation du modèle.
L’étape 12 optionnelle d’optimisation du modèle, qui peut être réalisée pendant l’étape 11 d’entraînement du modèle, comprend une sélection des types de données d’entraînement, aussi appelées « paramètres ». Cette sélection peut être réalisée selon toute méthode de sélection de paramètres, préférentiellement selon l’un des trois modes de réalisation présentés ci-après.
Dans un premier mode de réalisation, un opérateur choisit les paramètres à utiliser. Par exemple, l’opérateur peut choisir la température au niveau de la surface cible 231 et des grandeurs physiques issues d’un modèle physique de la tension du récepteur 22.
Dans un deuxième mode de réalisation, les paramètres sont choisis via une approche ascendante, aussi appelée « forward stepwise selection ». Dans une telle approche ascendante, le modèle est d’abord entraîné à partir d’un paramètre unique parmi une pluralité de paramètres, par exemple les paramètres A, B, C et D, puis un score du modèle est calculé. Une pluralité de scores sont ainsi obtenus, c’est-à-dire un score pour chacun des paramètres A, B, C et D, et le paramètre permettant d’obtenir le meilleur score est sélectionné, par exemple le paramètre A. Un tel score peut être par exemple un ou plusieurs des scores suivants, pris seuls ou en combinaison : sensibilité, la précision, la spécificité, le F1 score. Un paramètre est ensuite ajouté et le modèle est entraîné avec deux paramètres : le premier paramètre sélectionné comme ayant permis d’obtenir le meilleur score, par exemple le paramètre A et chaque autre paramètre restant de la pluralité de paramètre, c’est-à-dire chacun des paramètres B, C et D, en combinaison avec le paramètre A. Un nouveau score du modèle est calculé pour chaque ensemble de deux paramètres comprenant le paramètre A, c’est-à-dire un score pour la combinaison des paramètres A et B, un score pour la combinaison des paramètres A et C, un score pour la combinaison des paramètres A et D. Le deuxième paramètre sélectionné en combinaison avec le premier paramètre est le paramètre, parmi les paramètres restants de la pluralité de paramètres B, C et D, permettant d’obtenir le meilleur nouveau score en combinaison avec le paramètre A, par exemple le paramètre C. Si le meilleur nouveau score obtenu avec A et C est meilleur que le score précédent obtenu avec l’unique meilleur paramètre A, par exemple car il est supérieur, le second paramètre C est conservé avec le paramètre A pour la suite de l’entraînement et pour la classification. Si le meilleur nouveau score est moins bon, aucun second paramètre ne sera utilisé pour la suite de l’entraînement ni pour la classification, et l’unique paramètre A est sélectionné. Le procédé est répété pour l’ensemble prédéfini de paramètres, en ajoutant un paramètre parmi les paramètres restants B et D à chaque étape si le meilleur nouveau score est meilleur que le score précédent. Le paramètre maintenu ajouté est celui qui, lorsqu’il est ajouté, permet d’obtenir le meilleur nouveau score. L’ensemble prédéfini de paramètres a été sélectionné par un opérateur, chaque paramètre ayant un lien avec les conditions de givre dans l’environnement de l’aéronef. L’entraînement est arrêté lorsque le score n’est plus amélioré, c’est-à-dire lorsque le meilleur score des nouveaux scores est inférieur au meilleur score des précédents scores.
Dans un troisième mode de réalisation, les paramètres sont choisis via une approche descendante, aussi appelée « backward stepwise selection ». Dans une telle approche descendante, le modèle est entraîné à partir de tous les paramètres d’un ensemble prédéfini de paramètres, par exemple A, B , C et D, puis un score du modèle est calculé. Un tel score peut être par exemple un ou plusieurs des scores suivants, pris seuls ou en combinaison : sensibilité, la précision, la spécificité, le F1 score. Un paramètre est ensuite retiré de l’ensemble de paramètres d’entraînement et le modèle est entraîné avec le nouveau sous-ensemble de paramètres. Un nouveau score du modèle est calculé. Ce retrait de paramètre est réalisé pour chaque paramètre de l’ensemble prédéfini de paramètres, permettant d’obtenir plusieurs scores. On obtient alors, pour l’exemple, quatre scores : un score pour l’ensemble A, B et C, un score pour l’ensemble A, B et D, un score pour l’ensemble A, C et D et un score pour l’ensemble B, C et D. Le meilleur score des quatre nouveaux scores, par exemple le score obtenu pour l’ensemble A, B et C est sélectionné. Si le meilleur nouveau score, c’est-à-dire le score obtenu pour l’ensemble A, B et C, est moins bon que le score précédent, c’est-à-dire que le score obtenu pour A, B, C et D, l’ensemble des paramètres d’entraînement sera utilisé pour la suite de l’entraînement et pour la classification. Si le meilleur nouveau score, c’est-à-dire le score obtenu pour l’ensemble A, B et C, est meilleur que le score précédent, c’est-à-dire que le score obtenu pour A, B, C et D, par exemple car il est supérieur au score précédent, le paramètre D, dont le retrait a permis d’obtenir le meilleur nouveau score est retiré pour la suite de l’entraînement et pour la classification. Le procédé est répété pour l’ensemble prédéfini de paramètres, c’est-à-dire en retirant un paramètre à chaque étape si le meilleur nouveau score est meilleur que le score précédent. Le paramètre maintenu retiré est celui qui, lorsqu’il est retiré, permet d’obtenir le meilleur nouveau score. L’ensemble prédéfini de paramètres a été sélectionné par un opérateur, chaque paramètre ayant un lien avec les conditions de givre dans l’environnement de l’aéronef. L’entraînement est arrêté lorsque le score n’est plus amélioré, c’est-à-dire lorsque le meilleur score des nouveaux scores est inférieur au meilleur score des précédents scores.
L’optimisation 12 du modèle peut comprendre une étape de test, durant laquelle on teste la robustesse du modèle estimé avec des données de test, provenant du même jeu de données que les données d’entraînement. Le modèle estimé se voit proposer en entrée des messages non annotés, et la prédiction du modèle est comparée avec la sortie attendue. La robustesse du modèle sera alors évaluée automatiquement et/ou par un expert métier, c’est-à-dire que le nombre de faux positifs et de faux négatifs ne devra pas dépasser un certain seuil fixé par l’expert.
A la fin de l’étape d’entraînement 11 et de l’étape optionnelle 12 d’optimisation, un modèle entraîné est stocké dans une mémoire, distante ou locale, de l’ordinateur mettant en œuvre le procédé 10, et le modèle entraîné peut être utilisé pour classifier des données du même type que les données utilisées lors de l’entraînement.
Les étapes 13 et 14 suivantes du procédé sont réitérées pour une pluralité de cycles de mesure du capteur d’accrétion 20. On définit un cycle de mesure comme un intervalle de temps prédéfini, préférentiellement prédéfini entre deux dégivrages de la surface cible 231 du capteur d’accrétion 20. Par exemple, cet intervalle de temps a une durée comprise entre 10 et 30 secondes. A chaque cycle de mesure du capteur 20, les étapes 13 et 14 sont réalisées, permettant ainsi d’obtenir à chaque cycle de mesure du capteur 20 une estimation des conditions givrantes dans l’environnement de l’aéronef.
A l’étape 13, des données issues du capteur d’accumulation de glace 20 sont acquises pour le cycle de mesure courant. Cette acquisition peut être réalisée par connexion filaire ou sans fil entre le capteur et l’ordinateur mettant en œuvre le procédé 10. L’étape 13 comprend aussi le calcul de données non issues directement du capteur 20, c’est-à-dire des données calculées à partir de données issues directement du capteur 20. Pour savoir quelles données et types de données acquérir, le procédé 10 peut comprendre l’utilisation d’un fichier de configuration indiquant les données et paramètres sélectionnés pour l’entraînement du modèle, et donc les données et paramètres que le modèle entraîné sait classifier. L’étape 13 d’acquisition des données comprend ainsi l’acquisition des mêmes types de données que les données d’entraînement du modèle utilisé pour réaliser la classification de l’étape 14.