INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La plateforme 300 comporte en outre des moyens de traitement desdites données prévus pour préparer les données pour leur analyse et apprentissage du modèle de classification. Les moyens de traitement de données comportent des calculateurs et des mémoires, sous la forme de serveurs, ordinateur ou unités de calcul spécifiquement configurés pour la mise en œuvre de l’apprentissage du modèle de classification. Les serveurs peuvent être hébergés sur des machines virtuelles ou physiques. En outre, la plateforme distante comporte des moyens pour configurer et enregistrer le ou les modèles de classification en mémoire d’une unité de commande d’un véhicule 100 où il sera mis en œuvre en phase de production. Dans une variante de la phase de production dite déportée, la plateforme 300 met en œuvre la phase de d’apprentissage et de production pour chaque véhicule et communique en temps réel au véhicule 100 à travers un réseau de communication, un niveau de performance prédit du système de frein issu du modèle de classification.
Par ailleurs, le système comporte des moyens de communication radiofréquence 500, tels que des réseaux cellulaires 3G, 4G ou 5G, des points d'accès Wi-Fi ou liaison satellite permettant l’échange de données entre la flotte de véhicules et les serveurs de la plateforme distante 300, ainsi qu’entre un véhicule 100 en phase de production et les serveurs de la plateforme distante 300. En variante, les véhicules de la flotte 200 peuvent transmettre ces données via un module de connectivité filaire par exemple de type Ethernet lorsqu’ils se trouvent en atelier par exemple.
En , un procédé d’apprentissage du modèle de classification est décrit, lequel peut être mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs de la plateforme d’apprentissage. Le ou les calculateurs comportent des mémoires où un programme est enregistré et qui comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé d’apprentissage du modèle de classification.
Le principe de l’apprentissage consiste tout d’abord à collecter E51 les données d’apprentissage représentatives du comportement dynamique et de l’environnement de circulation pour déterminer des profils de roulage à partir d’un classifieur des données. Ces données sont similaires aux premières et deuxièmes données D1 et D2 décrites en utilisées pour la phase de production, à la différence que, à ces données d’apprentissage, s’ajoutent les données de performances et d’usure du système de frein à friction de chaque véhicule de la flotte 200, lesquelles ont été collectées à partir des services tiers. Les données d’apprentissage de performances et d’usure incluent notamment des informations d’usure des plaquettes de frein et d’épaisseur des plaquettes mesurées à différents moments de l’utilisation des véhicules Les données d’apprentissage sont horodatées lors de la collecte. La flotte de véhicules 200 comporte au moins un véhicule, ou plus, pour produire les données d’apprentissage d’un modèle de classification. Les données d’environnement de circulation ne sont pas obligatoires. Elles présentent néanmoins l’avantage d’affiner le modèle de classification.
Une étape 52 du procédé d’apprentissage comporte l’apprentissage d’un classifieur. De préférence, le classifieur met en œuvre un algorithme de type k-moyennes (« K-means » en anglais) visant à regrouper en K groupes (classes ou « clusters ») les différents profils de roulage des véhicules en fonction de leur similarité. Le classifieur est alimenté par les données d’apprentissage de comportement dynamique et d’environnement de circulation de chaque véhicule de la flotte 200 qui ont été collectées à l’étape E51.
Les principes de l’algorithme de K-moyenne sont les suivants. Chaque ensemble de données est représenté dans un espace multi-dimensionnel par un point. K centroïdes (moyennes) sont générés aléatoirement à l’initialisation. Une distance est calculée entre un point de l’espace représentant un ensemble et chaque centroïde. K groupes sont créés en associant les points représentant un ensemble au centroïde le plus proche. Le centroïde de chaque groupe devient alors la nouvelle moyenne. Les étapes sont répétées jusqu’à atteindre la convergence des groupes.
En variante, plusieurs regroupements d’ensembles de données sont calculés pour des nombres K différents et l’un de ces regroupements est conservé. Les variances du nombre d’individus par groupe seront calculées pour sélectionner le nombre K optimal. A cet effet, l’algorithme de classification en k-moyennes est par exemple associé à une méthode dite « Elbow » (ou coude en français) afin de regrouper les différents profils obtenus selon un nombre K optimal. Les principes de l’algorithme de classification K-moyennes associé à la méthode dite « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrits dans le document intitulé « Determining The Appropiate Cluster Number Using Elbow Method for K-Means Algorithm », publié par H Humaira, R Rasyidah, en janvier 2018.
Dans une autre étape E53 du procédé d’apprentissage les groupes de profils issus du classifieur sont croisés avec les données de performances et d’usure des systèmes de frein à friction. Ce croisement des données se désigne également par les termes « labélisation » ou « étiquetage » des données en fonction de la performance mesurée en vue de l’entrainement supervisé du modèle de classification.
Une autre étape E54 du procédé d’apprentissage comporte l’apprentissage supervisé de la classification exécuté par le modèle de classification en fonction des groupements étiquetés correspondant à des niveaux de performance. Le modèle de classification met en œuvre de préférence un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. Plus précisément, le modèle de réseau de neurones supervisé est entraîné sur les données d’apprentissage collectées à l’étape E51 sur une période de temps pour produire une prédiction du niveau de performance en temps réels. L’apprentissage E54 du réseau de neurone implique le paramétrage de différents paramètres comme le nombre de couches LSTM, le nombre de neurones, la fonction d’activation, la fonction de perte, le pas de temps et la fonction d’optimisation des poids du réseau. Des fonctions d'optimisation courantes pour les réseaux LSTM incluent l'optimiseur Adam et l'optimiseur RMSprop. Les principes de paramétrage d’un réseau de neurones LSTM sont connus de l’homme du métier et décrits par exemple dans le document «Long short-term memory" publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber en 1997 dans la revue Neural Computation, Neural Computation (1997) 9 (8): 1735–1780. Un algorithme classique de descente de gradient tel que l’algorithme ADAM de descente de gradient est décrit dans le document « Adam : A method for stochastic optimization », Diederik P. Kingma, Jimmy Ba, « conference paper at the 3rd ICLR , San Diego, 2015 ».
Concernant la structure du réseau de neurones artificiels, celui-ci peut comporter une ou plusieurs couches de neurones. Les couches peuvent avoir des fonctions d'activation telles que la fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique ou la fonction ReLU. La couche de sortie peut avoir une fonction d'activation de type softmax pour fournir des probabilités pour chaque classe, groupe ou cluster de performance du système de freinage. Un exemple particulier de structure de réseau neurones artificiels mis en œuvre pour l’apprentissage E54 du modèle de classification comporte plusieurs couches de neurones complètement connectées avec une fonction d'activation de type sigmoïde pour chaque neurone. Les entrées peuvent être présentées sous la forme d'un vecteur de caractéristiques, où chaque caractéristique correspond à une observation de comportement dynamique, éventuellement d’environnement de circulation, et d'épaisseur de plaquette de frein. Les sorties peuvent être générées en utilisant une couche de neurones complètement connectée avec une fonction d'activation de type softmax pour fournir des probabilités pour chaque classe de performance du système de freinage. La fonction de perte peut être une fonction d'entropie croisée catégorique. Le réseau peut être entraîné à l'aide d'un algorithme d'optimisation tel que la descente de gradient stochastique ou une variante plus avancée telle que l'optimisation de Adam.
Ensuite, une autre étape E55 du procédé d’apprentissage prévoit le déploiement du modèle de classification dans un véhicule automobile comportant une unité de commande apte à mettre en œuvre le modèle de classification. Ce déploiement comporte l’enregistrement du modèle et le paramétrage conformément aux paramètres obtenus lors de l’apprentissage E54 à partir de la plateforme d’apprentissage. En phase de production, le modèle de classification d’un véhicule 100 est identique au modèle appris en phase d’apprentissage à l’exception qu’il est alimenté par les données de comportement dynamique et d’environnement de circulation à partir de capteurs du véhicule 100 (et non plus de la flotte 200). Le réseau de neurones est alors capable de produire une prédiction du niveau de performance du système de frein qui correspond au niveau de performance associé au groupe de la classification auquel appartient l’ensemble des données collectées par ledit véhicule 100.
L’invention s’applique au domaine des véhicules automobiles, en particulier les véhicules électrifiés équipé d’un freinage récupératif et trouve une utilisation avantageuse pour les stratégies de contrôle énergétique et de contrôle de charge des batteries pour améliorer la disponibilité du freinage récupératif.
Contrôle d’une fonction d’assistance à la conduite longitudinale La présente invention appartient au domaine de l’assistance à la conduite d’un véhicule, notamment à l’assistance au guidage longitudinal.
Les aérogels de silice sont des matières poreuses obtenues en remplaçant (par séchage) le composant liquide d’un gel de silice par de l’air. Les particules d’aérogel de silice hydrophobe utiles selon des modes de réalisation de la divulgation incluent des particules d’aérogel de silice silylée (nom INCI : silica silylate). La préparation de particules d’aérogel de silice hydrophobe qui ont été modifiées en surface par silylation est décrite plus pleinement dans le brevet US No. 7 470 725. Dans certains modes de réalisation, des particules d’aérogel de silice hydrophobe modifiées en surface avec des groupes triméthylsilyle peuvent être choisies. Par exemple, l’aérogel vendu sous le nom VM-2260® par la société Dow Corning, dont les particules ont une taille moyenne d’environ 1000 microns et une surface spécifique par unité de masse allant de 600 à 800 m 2 /g, ou l’aérogel vendu sous le nom VM-2270®, également par la société Dow Corning, dont les particules ont une taille moyenne allant de 5 à 15 microns et une surface spécifique par unité de masse allant de 600 à 800 m 2 /g, peut être choisi. Dans certains modes de réalisation, les aérogels vendus par la société Cabot sous les noms Aerogel TLD 201®, Aerogel OGD 201®, et Aerogel TLD 203®, CAB-O-SIL TS-530, CAB-O-SIL TS-610, CAB-O-SIL TS-720, Enova Aerogel MT 1100®, et Enova Aerogel MT 1200®, peuvent être choisis.
L'au moins une poudre est présente dans la composition à une concentration d'environ 0,01 % à environ 25 %, et dans certains modes de réalisation, d'environ 0,05 % à environ 20 %, ou d'environ 0,1 % à environ 10 %, ou d'environ 1 % à environ 5,0 %, ou d'environ 2 % à environ 4 %, ou d'environ 3 %, ou toute combinaison, sous-combinaison, plage ou sous-plage convenable de celles-ci, en poids, par rapport au poids de la composition. Une personne ayant une compétence ordinaire dans l'art appréciera cependant que d'autres plages entrent dans la portée de l'invention. Dans certains modes de réalisation, la composition inclut plus d'une poudre, chaque poudre étant présente en une quantité telle qu'énoncée ci-dessus, dans laquelle chaque poudre différente peut être présente dans l’une des plages choisies parmi les plages énoncées ci-dessus.
Ainsi, chacune de l'au moins une poudre, ou une combinaison de celles-ci, peut être présente en poids, par rapport au poids total de la composition, d’environ 0,01, 0,02, 0,03, 0,04, 0,05, 0,06, 0,07, 0,08, 0,09, 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 1,0, 1,1, 1,2, 1,3, 1,4, 1,5, 1,6, 1,7, 1,8, 1,9, 2,0, 3,0, 4,0, 5,0, 6,0, 7,0, 8,0, 9,0, 10,0, 11,0, 12,0, 13,0, 14,0, 15,0, 16,0, 17,0, 18,0, 19,0, 20,0, 21,0, 22,0, 23,0, 24,0 à environ 25,0 pourcent en poids, y compris les incréments et plages intermédiaires.
Composé gras Conformément à la divulgation, un ou plusieurs composés gras peuvent être présents dans la composition. Les composés gras incluent une ou plusieurs huiles non-silicone d’origine animale, végétale, animale ou synthétique, des alcools gras, des acides gras, des esters d’un acide gras et/ou d’un alcool gras, des cires non-silicone et des huiles de silicone.
Dans certains modes de réalisation, la composition inclut un ou plusieurs beurres végétaux, les un ou plusieurs beurres végétaux choisis dans le groupe consistant en beurre de Butyrospermum Parkii (karité), beurre de graine d’Astrocaryum Murumuru, beurre de graine de théobroma cacao (cacao), beurre d’amande, beurre d’aloès, beurre de noyau d’abricot, beurre d’avocat, beurre de crème de coco, beurre de cupuacu, beurre de dhupu, beurre de chanvre, beurre de jojoba, beurre de kokum, beurre de noix de macadamia, beurre de mangue et leurs combinaisons.
Selon les divers modes de réalisation, la quantité de beurre végétal présent dans la composition peut être d’environ 1 %, ou d'environ 1 % à environ 15 %, ou d’environ 2 % à environ 9 %, ou d’environ 2,5 % à environ 8 %, ou d’environ 3 % à environ 5 %, ou toute combinaison, sous-combinaison, plage ou sous-plage appropriée de ces valeurs en poids, par rapport au poids de la composition. Une personne ayant une compétence ordinaire dans l'art appréciera cependant que d'autres plages entrent dans la portée de l'invention.
Ainsi, n’importe lequel des beurres végétaux ou une combinaison de ceux-ci peut être présent, en poids, par rapport au poids total de la crème de gommage hydratante, d’environ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13,14, à environ 15 % en poids, y compris les incréments et plages intermédiaires.
Dans certains modes de réalisation, les compositions incluent une ou plusieurs huiles émollientes. Conformément aux divers modes de réalisation, des exemples non limitatifs d’huiles émollientes incluent l’octyldodécanol, l’adipate de diisopropyle, l’isononanoate d’isononyle, l’huile de graines de limnanthes alba (limnanthe), le carbonate de dicapryle, le squalane, la diméthiconeet l’alcool béhénylique.
Conformément à certains modes de réalisation, la quantité d’une huile émolliente présente dans les compositions peut aller d’environ 0,5 % à environ 6 %, ou d’environ 0,5 % à environ 3 %, ou d’environ 1 % à environ 1,5 %, ou toute combinaison, sous-combinaison, plage ou sous-plage appropriée de ces valeurs en poids, par rapport au poids de la composition. Une personne ayant une compétence ordinaire dans l'art appréciera cependant que d'autres plages entrent dans la portée de l'invention.
Conformément à certains modes de réalisation, la composition comprend une ou plusieurs huiles émollientes. Selon les divers modes de réalisation, la quantité d'huile émolliente combinée présente dans les compositions peut aller d’environ 5 % à environ 20 %, ou d’environ 5 % à environ 15 %, ou d’environ 5 % à environ 10 %,, ou toute combinaison, sous-combinaison, plage ou sous-plage appropriée de ces valeurs en poids, par rapport au poids de la composition. Une personne ayant une compétence ordinaire dans l'art appréciera cependant que d'autres plages entrent dans la portée de l'invention.
Ainsi, une huile émolliente dans la composition peut être présente en poids, par rapport au poids total de la composition, d’environ 0,5, 0,6, 0,7, 0,8, 0,9, 1,0, 1,1, 1,2, 1,3, 1,4, 1,5, 1,6, 1,7, 1,8, 1,9, 2,0, 2,1, 2,2, 2,3, 2,4, 2,5, 2,6, 2,7, 2,8, 2,9, 3,0, 3,1, 3,2, 3,3, 3,4, 3,5, 3,6, 3,7, 3,8, 4,0, 4,1, 4,2, 4,3, 4,4, 4,5, 4,6, 4, 4,8, 4,9, 5,0, 5,0, 5,1, 5,2, 5,3, 5,4, 5,5, 5,6, 5,7, 5,8, 5,9 jusqu'à environ 6,0 pourcent, y compris les incréments et plages intermédiaires. Et en combinaison, les huiles émollientes dans la composition peuvent être présentes en poids, par rapport au poids total de la composition, d’environ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, à environ 20 %, y compris les incréments et plages intermédiaires.
Plus généralement, selon les divers modes de réalisation, la composition inclut une quelconque ou une combinaison d'huiles cosmétiques. Dans certains modes de réalisation, l’huile est généralement non miscible dans l’eau.
La composition peut comprendre une ou plusieurs huiles de silicone. Des exemples non limitatifs d’huiles de silicone incluent la diméthicone, la cyclométhicone, la polysilicone-11, la phényl triméthicone, la triméthylsilylamodiméthicone et le stéaoxytriméthylsilane. Dans certains cas, la composition inclut de la diméthicone et, facultativement, des huiles supplémentaires, dont des huiles de silicone supplémentaires. Généralement, les une ou plusieurs huiles de silicone sont une huile de silicone non volatile. Dans certains modes de réalisation, l’huile de silicone est des polydiméthylsiloxanes (PDMS), des polydiméthylsiloxanes comprenant des groupes alkyle ou alcoxy qui sont pendants et/ou à l’extrémité de la chaîne de silicone, lesquels groupes contiennent chacun de 2 à 24 atomes de carbone, ou des silicones phénylées, telles que des phényl triméthicones, des phényl diméthicones, des phényl(triméthylsiloxy)diphénylsiloxanes, des diphényl diméthicones, des diphényl(méthyldiphényl)trisiloxanes ou des (2-phényléthyl)triméthylsiloxysilicates.
La composition peut comprendre une ou plusieurs huiles fluorées. Par exemple, les une ou plusieurs huiles fluorées peuvent être choisies dans le groupe constitué de perfluorométhylcyclopentane, perfluoro-1,3-diméthylcyclohexane, dodécafluoropentane, tétradécafluorohexane, bromoperfluorooctyle, nonafluorométhoxybutane, nonafluoroéthoxyisobutane et 4-trifluorométhylperfluoromorpholine. Des huiles fluorées volatiles, telles que le nonafluorométhoxybutane, le décafluoropentane, le tétradécafluorohexane et le dodécafluoropentane, peuvent également être utilisées.
Dans certains modes de réalisation, la composition peut comprendre une ou plusieurs huiles telles que celles décrites ci-dessus, et des huiles qui peuvent être choisies à partir d'un alcane liquide ramifié ou linéaire avec une longueur de chaîne carbonée de C11 à C20. Dans divers modes de réalisation, les alcanes liquides peuvent être choisis parmi ceux ayant une longueur de chaîne carbonée de C11 à C20. Les alcanes liquides peuvent être choisis parmi ceux ayant une longueur de chaîne carbonée de C11 à C20, ou de C15 à C19, ou une de C11, C12, C13, C14, C15, C16, C17, C18 et C19. Dans certains modes de réalisation, les alcanes liquides appropriés qui peuvent être utilisés selon la divulgation incluent les huiles à base d’hydrocarbures contenant de 8 à 16 atomes de carbone, et en particulier les alcanes en C8-C16 ramifiés tels que les isoalcanes en C8-C16.
Dans certains modes de réalisation, la composition peut comprendre une ou plusieurs huiles choisies parmi des émollients polaires choisis parmi des esters, des triglycérides, des éthers, des carbonates, des alcools, des huiles, des beurres, des acides gras et des combinaisons de ceux-ci. Dans divers modes de réalisation, les émollients polaires peuvent être choisis parmi ceux ayant un poids moléculaire de 400 g/mol ou moins. Plus généralement, l’émollient polaire peut avoir un poids moléculaire dans la plage d'environ 50 g/mol% à environ 350 g/mol.
Dans certains modes de réalisation, la composition peut comprendre des émollients polaires qui incluent ceux dérivés d’acides gras en C12-C50, de préférence d'acides gras saturés en C16-C22 et d'alcools monohydriques. Dans certains modes de réalisation, ces esters peuvent être choisis parmi le myristate d’isopropyle, le palmitate de méthyle, le laurate d’isopropyle, le palmitate d’isopropyle, le palmitate d’éthylhexyle, le laurate d’éthylhexyle, l’oléate d’éthylhexyle, l’isononanoate d’éthylhexyle, le myristate de myristyle, le caprate/caprylate de 2-éthylhexyle (ou caprate/caprylate d’octyle), le palmitate de 2-éthylhexyle, le néopentanoate d’isostéaryle, l’isononanoate d’isononyle, le laurate d’hexyle, les esters d’acide lactique et d’alcools gras comprenant 12 ou 13 atomes de carbone, le carbonate de dicaprylyle et leurs mélanges.
Dans certains modes de réalisation, le composé gras comprend, mais sans s'y limiter : 1) les alcanes inférieurs en C6-C19, les huiles non-silicone d'origine animale, végétale, animale ou synthétique, les alcools gras, les acides gras, les cires non-silicone et les silicones ; 2) les huiles hydrocarbonées d'origine animale, telles que le perhydrosqualène ; 3) les huiles fluorées, par exemple du perfluorométhylcyclopentane et du perfluoro-1,3-diméthylcyclohexane, vendus sous les noms FLUTEC® PC1 et FLUTEC® PC3 par la société BNFL Fluorochemicals ; du perfluoro-1,2-diméthylcyclobutane ; des perfluoroalcanes tels que du dodécafluoropentane et du tétrafluorohexane, vendus sous les noms PF 5050® par la société 3M, ou du bromoperfluorooctyle vendu sous le nom de FORALKYL® par la société Atochem ; du nonafluorométhoxybutane et du nonafluoroéthoxyisobutane ; des dérivés de perfluoromorpholine tels que de la 4-trifluorométhyl perfluoromorpholine vendue sous le nom PF 5052® par la société 3M. 4) les alcools linéaires et ramifiés, saturés ou insaturés comprenant de 6 à 30 atomes de carbone et de préférence de 8 à 30 atomes de carbone, par exemple, l'alcool cétylique,l'alcool stéarylique et le mélange de ceux-ci (alcool cétylstéarylique), l'octyldodécanol, le 2-butyloctanol, le 2-hexyldécanol, le 2-undécylpentadécanol, l'alcool oléylique et l'alcool linoléylique. Dans certains modes de réalisation particuliers, une composition selon la divulgation inclut un ou plusieurs parmi huile minérale, hémisqualane, diméthicone, squalane, huile de ricin, isohexadécane et huile de noix de coco.
Dans certains modes de réalisation, au moins un composé gras décrit un composé organique qui est insoluble dans l’eau à température ambiante ordinaire (25 °C) et à pression atmosphérique (760 mmHg). Dans certains modes de réalisation, l’au moins un composé gras a une solubilité dans l’eau inférieure à 5 %. Dans certains modes de réalisation, l’au moins un composé gras a une solubilité dans l’eau inférieure à 1 %. Dans certains modes de réalisation, l’au moins un composé gras a une solubilité dans l’eau inférieure à 0,1 %. Bien que ces composés gras soient donnés à titre d’exemple, on appréciera que d’autres composés compatibles avec des applications cosmétiques connues dans l’art puissent être utilisés.