INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La présente de manière schématique et simplifiée une architecture standard de réseau de neurones de l’art antérieur, dans laquelle un nombre variable de couches de neurones se succèdent pour produire une sortie S (par exemple une classification) en fonction de données d’entrée E injectées dans le réseau (par exemple des images d’une pièce usinée ou d’un produit). Un tel réseau comprend généralement une couche d’entrée CE et une couche de sortie CS, entre lesquelles sont disposées une ou plusieurs couches intermédiaires (CI1, CI2, CI3).
Les couches intermédiaires comprennent chacune un ou plusieurs neurones (non représentés), les neurones d’une couche prenant ses entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente. Au sein d’un neurone, les entrées du neurone sont combinées de manière linéaire (i.e. via une somme pondérée des entrées), et le résultat de cette combinaison linéaire des entrées est injectée en entrée d’une fonction d’activation non linéaire (e.g. une fonction sigmoïde ou ReLu) qui délivre la valeur de sortie du neurone qui va à son tour alimenter la couche suivante du réseau. De manière simplifiée, et comme illustrée sur la , on peut donc considérer que chaque couche intermédiaire (CI1, CI2, CI3, etc.) peut être décomposée en une couche de traitement linéaire L (combinaison linéaire), suivie d’une couche de traitement non linéaire NL (activation non linéaire).
Les différents poids du réseau de neurones (i.e. les différents coefficients de pondération utilisés pour la mise en œuvre de la combinaison linéaire des entrées au niveau de chaque neurone) sont ajustés au cours d’une phase d’apprentissage, par minimisation d’une fonction de coût. Plus particulièrement, pendant cette phase d'apprentissage, une sortie générée par le réseau est comparée avec une sortie attendue fournie par l'utilisateur (apprentissage supervisé) ou générée automatiquement (apprentissage non supervisé), et les poids du réseau de neurones sont ajustés progressivement, à l'aide d’un algorithme de rétropropagation du type descente de gradient, de manière à réduire l'erreur (i.e. minimiser la fonction de coût) entre la sortie obtenue et la sortie attendue. En répétant cette procédure un nombre suffisant de fois avec de nombreux exemples d'entraînement, les poids du réseau sont ainsi adaptés au fur et à mesure, jusqu’à ce que la sortie générée corresponde le mieux possible à la vérité du terrain dans la plupart des cas. Le réseau de neurones peut ensuite être utilisé pour réaliser l’application spécifique pour laquelle il a été ainsi entrainé, telle que la reconnaissance de formes ou la classification de données par exemple.
De tels réseaux de neurones basés sur l’apprentissage profond pour l'analyse d'images ont montré ces dernières années un grand potentiel dans ces domaines relatifs à la classification d'images et à la détection d'objets. Sur la base d'une grande quantité d'images marquées ou étiquetées avec des classes d'objets ou des concepts, les algorithmes d’intelligence artificielle basés sur les réseaux de neurones sont notamment capables d'apprendre des représentations d'images avec un grand pouvoir de généralisation, et de fournir des performances de détection proches de celles des humains.
Bien que prometteuses notamment dans le domaine de la détection de défauts, de nombreux freins font que les solutions existantes à base de réseaux de neurones standards (i.e. avec une architecture du type de celle illustrée sur la ) restent toutefois peu adaptées aux besoins et aux contraintes réels des acteurs industriels. En particulier, lorsqu'on essaie en pratique de déployer de telles solutions dans un environnement de production, la grande quantité de données requises pour entrainer le réseau, la nécessité d’identifier et d’étiqueter en masse des échantillons pour chaque type de défaut, la lenteur de l'apprentissage, et la rigidité de la technologie actuelle face à des situations en constante évolution sont parmi les principaux goulets d'étranglement qui empêchent ces solutions d'atteindre leur pleine maturité pour des applications à l’échelle industrielle.
Diverses solutions ont été explorées pour remédier au moins en partie à certains de ces problèmes. Par exemple, au lieu d'apprendre à détecter les défauts, une approche différente, plus puissante, consiste à entrainer le réseau de neurones à apprendre l'apparence normale (i.e. sans défaut) des objets, de manière à détecter ensuite toute déviation par rapport à la normalité comme un défaut ou une anomalie. Via ce changement de paradigme, le nombre de données requises pour entrainer le réseau est diminué de manière significative et ces données sont plus simples à rassembler (puisqu’on va cibler cette fois-ci uniquement des « bons » produits, i.e. des images « normales » de pièces, sans défaut), et l'apprentissage est plus rapide (puisque le système n’a dans ce cas pas besoin d'apprendre à détecter plusieurs classes de défauts). Les solutions existantes qui reposent sur cette approche pour la détection d'anomalies ne permettent cependant toujours pas de lever certaines contraintes importantes identifiées précédemment. En particulier, elles reposent encore sur des schémas complexes d'apprentissage profond qui restent peu flexibles et nécessitent un effort d’apprentissage substantiel, ce qui fait qu’elles sont toujours peu adaptées pour une mise en œuvre dans des conditions réelles de production industrielle.
Ensuite, pour retirer le dispositif de protection 100 de la portion de structure d’échafaudage 200, par exemple en fin de chantier, il suffit de réaliser la première étape, la deuxième étape, la troisième étape et la quatrième étape, dans le sens inverse, de manière à faire passer le dispositif de protection 100 de la première configuration de verrouillage à la première configuration de positionnement.
Dans un premier mode de réalisation de l’invention, on prévoit d’assembler le dispositif de protection 100 avec un deuxième dispositif de protection 100 distinct.
Dans ce cas, l’ouverture de butée 111, 112 comprend en outre un deuxième élément de butée 116 qui est disposé au niveau de la surface extérieure du corps 110.
Dans une première mise en œuvre du premier mode de réalisation de l’invention, le deuxième élément de butée 116 est fourni sur une surface extérieure du corps 110.
Dans une deuxième mise en œuvre du premier mode de réalisation de l’invention, le deuxième élément de butée 116, similaire au premier élément de butée 115, est fourni dans une surface extérieure du corps 110.
Dans une troisième mise en œuvre du premier mode de réalisation de l’invention, le deuxième élément de butée 116 présente une surface en biseau sur laquelle, dans la première configuration de verrouillage, une surface intérieure d’une ouverture d’extrémité du deuxième dispositif de protection 100, dépourvue d’élément de butée, peut être guidée en coulissement autour de la surface extérieure de l’ouverture de butée 111, 112, et venir en butée, par friction, contre le deuxième élément de butée 116.
Dans un deuxième mode de réalisation de l’invention, non illustré, on prévoit une autre manière de positionner le dispositif de protection 100 sur la portion de structure d’échafaudage 200.
Dans ce cas, le premier élément de butée 115 comprend en outre un couvercle et un élément de rappel (p. ex., un ressort hélicoïdal) qui sont reliés l’un à l’autre.
En pratique, le couvercle est configuré pour être mobile en rotation autour d’un axe sensiblement perpendiculaire au deuxième axe F entre une position de fermeture et une position escamotée, l’élément de rappel étant configuré de manière à ramener le couvercle dans la position de fermeture.
En particulier, dans la position de fermeture, le couvercle est configuré pour obturer l’ouverture de butée 111, 112.
En outre, dans la position escamotée, le couvercle est déplacé en direction de l’extrémité qui est distale à l’ouverture de butée 111, 112, et est configuré pour ne pas obturer complètement l’ouverture de butée 111, 112.
Dans le deuxième mode de réalisation de l’invention, le dispositif de protection 100 est en outre configuré pour évoluer entre une deuxième configuration de positionnement et une deuxième configuration de verrouillage, selon le procédé suivant.
Dans une première étape, la deuxième configuration de positionnement débute lorsqu’au moins une partie saillante de l’élément de liaison 230 se trouve au-dessus et en contact avec le couvercle et que le deuxième axe F est sensiblement incliné par rapport au premier axe D.
Ensuite, dans une deuxième étape, la deuxième configuration de positionnement nécessite un déplacement du dispositif de protection 100 qui est constitué d’une combinaison d’un mouvement de translation dans une direction sensiblement parallèle au premier axe D et d’un mouvement de translation dans une direction sensiblement perpendiculaire au premier axe D.
Dit autrement, on déplace le dispositif de protection 100 en direction de la portion de structure d’échafaudage 200 selon une succession de mouvements de translation qui sont tantôt parallèles au premier axe D et tantôt perpendiculaires au premier axe D.
De préférence, lorsque le mélange M comprend de 5% à 7,5% en poids d’un copolymère poly(étherimide-siloxane), alors le mélange M (et de préférence la composition C) ne comprend pas de polysiloxane.
Selon certains modes de réalisation, le mélange M ne comprend pas, et de préférence la composition C ne comprend pas, de polysiloxane.
De préférence, la composition C ne comprend pas d’autre polymère thermoplastique, voire plus généralement la composition C ne comprend pas d’autre polymère, que ceux présents dans le mélange C.
La composition C peut comprendre de 0% à 40% en poids d’un ou plusieurs additifs, de préférence non polymères, par rapport au poids total de composition C.
Avantageusement, la composition C comprend de 0% à 30%, ou de 0% à 25%, ou de 1% à 20%, ou encore de 2% à 10% en poids d’additifs, par rapport au poids total de composition C.
Parmi les additifs, on peut citer une ou plusieurs charges. Parmi les charges envisageables, on peut mentionner notamment la silice et l’alumine, les charges nucléantes telles que des charges minérales, notamment le talc, des charges carbonées, notamment les nanotubes de carbone ou les noirs de carbone, des charges céramiques, notamment le nitrure de bore (NB), ou des oxydes métalliques, notamment ZnO ou MgO, ou des charges renforçantes telles que les fibres de verre ou les fibres de carbone. La cinétique de cristallisation du mélange M permet généralement d’atteindre le niveau de cristallisation requis pour conférer la bonne résistance à la perméation au CO 2 sur toute l’épaisseur de la gaine. La composition C peut comprendre des additifs aptes à modifier (ralentir ou accélérer) sa cinétique de cristallisation. Ces additifs peuvent ainsi faciliter l’obtention du niveau de cristallisation désiré. Ainsi, selon des modes de réalisation particuliers, la composition C peut comprendre de 0,1% à 5%, notamment de 0,25% à 2,5%, en poids d’une charge nucléante par rapport au poids total de composition C. Ceci permet de modifier le comportement à la cristallisation du ou des polyaryléthercétones, et permet notamment d’augmenter la cristallinité finale dans des procédés usuels de mise en forme de polyaryléthercétones plus lents à cristalliser sans modifier sensiblement les conditions de mise en œuvre. Ces polyaryléthercétones plus lents à cristalliser peuvent notamment atteindre une cristallinité suffisante sans par exemple devoir envisager d’étape supplémentaire de recuit.
Par ailleurs, la composition C peut comporter éventuellement des quantités mineures, notamment moins de 1% en poids par rapport au poids total de composition C, d’additifs fonctionnels. On peut mentionner comme tels par exemples les agents antistatiques, les agents antioxydants, les agents anti-UV, les stabilisants à l’état fondu, les agents conducteurs, les agents ignifugeants, les colorants ainsi que les agents réactifs tels que les carbonates alcalins.
Parmi les additifs, on peut citer un ou plusieurs plastifiants, qui peu(ven)t permettre(nt) d’améliorer les performances de la gaine à froid (grâce à l’abaissement de la température de transition vitreuse de 10°C, voire de 25°C, mesurable par DSC). Le plastifiant peut par exemple être choisi parmi les composés défini dans l’ouvrage Handbook of Plasticizers édité par Georges Wypych.
Avantageusement la composition C comprend entre 0% et 20% en poids de plastifiant et préférentiellement entre 1% et 10% en poids de plastifiant par rapport au poids total de composition C.
Composition C
La composition C comprend un mélange M non-délaminant de polymères, ledit mélange M comprenant :
- de 5% à 40% en poids d’un copolymère poly(étherimide-siloxane), par rapport au poids total du mélange.
Selon certains modes de réalisation, le mélange M est constitué dudit au moins un polyaryléthercétone ayant une température de fusion inférieure ou égale à 340°C, dudit copolymère poly(étherimide-siloxane), et de 0% à 40% en poids d’un autre polymère thermoplastique que ledit polyaryléthercétone et ledit copolymère poly(étherimide-siloxane), par rapport au poids total du mélange M. De préférence, la composition C ne comprend alors pas d’autre polymère thermoplastique, voire pas d’autre polymère, que ceux du mélange M.
L’invention concerne aussi un véhicule à moteur thermique comprenant un système d’injection de carburant tel que décrit brièvement ci-dessus.
est un schéma montrant l’architecture générale d’un système d’injection de carburant à rampe commune de la technique antérieure.
est un schéma montrant l’architecture générale d’un système d’injection de carburant à rampe commune selon la présente invention.
est un schéma d’une conduite de retour de carburant équipée de capteurs de débit qui est intégrée dans le système selon la présente invention de la .
est un logigramme représentant un processus de gestion de panne d’injecteur mis en œuvre dans le système selon la présente invention de la .
Il est maintenant décrit à titre d’exemple une forme de réalisation particulière SIP du système d’injection de carburant selon l’invention, pour un moteur thermique de véhicule automobile. Dans cet exemple, le système d’injection de carburant SIP est un système de type à rampe commune, pour un moteur thermique Diesel.
Dans la description qui suit du système d’injection de carburant SIP de l’invention, pour les composants remplissant les mêmes fonctions, il est conservé dans les dessins les mêmes repères que ceux utilisés pour le système d’injection de carburant SIC de la technique antérieure décrit plus haut en référence à la .
En référence à la et à la , le système d’injection de carburant SIP de l’invention comprend ici quatre injecteurs J1 à J4, une rampe commune RC, une pompe à carburant haute pression PHP, un filtre à carburant FC, un réservoir de carburant RF équipé d’une pompe à carburant électrique basse pression PBP.
Le carburant est convoyé du réservoir RF jusqu’à la rampe commune RC via la pompe électrique PBP, la conduite basse pression C1, la pompe haute pression PHP et la conduite haute pression C2. Le contrôle de débit dans la pompe haute pression PHP est assuré par l’électrovanne CD. La rampe commune RC renferme une réserve de carburant sous haute pression pour les injecteurs J1 à J4 et est équipée d’un capteur de pression PS et d’une électrovanne de contrôle de pression CP. A partir de la rampe commune RC, les conduites C21 à C24 alimentent respectivement les injecteurs J1 à J4 en carburant à haute pression, via leurs orifices respectifs d’entrée de carburant EC (cf. ).
Le retour du carburant du système SIP vers le réservoir RF est assuré via les conduites de retour de carburant C4 à C6, CS3, et la boîte de raccordement de conduites BR. La boite BR collecte le carburant de retour provenant via les conduites C4, C5 et CS3 pour renvoyer celui-ci dans le réservoir RF via la conduite C6. Les conduites C4 et C5 proviennent des électrovannes CP et CD. La conduite CS3 convoie le carburant de retour provenant des injecteurs J1 à J4 jusqu’à la boîte BR.
La conduite de retour de carburant CS3 dans le système SIP de l’invention se différencie de la conduite de retour de carburant C3 du système SIC de la technique antérieure en ce qu’elle est équipée d’un ensemble de capteurs de débit de carburant S1 à S4 associés respectivement aux injecteurs J1 à J4.
En référence aussi à la , la conduite de retour de carburant CS3 comprend une branche commune CS30 et quatre branches de ramification CS31 à CS34 dans lesquelles sont insérés respectivement les quatre capteurs de débit de carburant S1 à S4.
Les branches CS31 à CS34 autorisent un raccordement de la conduite CS3 aux orifices de retour de carburant RE (cf. ) des injecteurs J1 à J4, respectivement, comme visible à la . Des premières extrémités E11à E14 des branches CS3 à CS34 sont raccordées à la branche commune CS30 et des deuxièmes extrémités E21 à E24 des branches CS31 à CS34 sont raccordées aux orifices de retour de carburant RE des injecteurs J1 à J4, respectivement.
Les capteurs de débit de carburant S1 à S4 délivrent en sortie des informations de mesure de débit de carburant de retour MD1 à MD4 (cf. ), respectivement. Les informations de mesure MD1 à MD4 représentent les débits de carburant de retour des injecteurs J1 à J4 fournis par les orifices RE de retour de carburant de ceux-ci, respectivement.
Comme montré à la , le système d’injection de carburant SIP est piloté par un système logiciel embarqué SW hébergé typiquement dans le calculateur de contrôle moteur ECM du véhicule.
Pour le calcul de la CoPoC, l’état (position, vitesse) présumé de l’objet secondaire à la date TCA ou à la date TCA ajustée est celui fourni par le CDM à risque. A l’instar de la covariance du satellite, la covariance de l’objet secondaire à la date TCA ou à la date TCA ajustée est considérée dans des gammes prédéfinies de dilatation/contraction.
Le maximum de probabilité de collision qui est obtenu dans ces gammes de dilatation/contraction des covariances du satellite et de l’objet secondaire correspond au niveau de risque à bord.
Ce niveau de risque à bord est alors comparé à un seuil de risque bord prédéfini. De façon avantageuse, le seuil de risque bord peut par exemple être supérieur à un « seuil de risque sol » qu’il conviendrait d’utiliser si le niveau de risque était calculé par le segment sol sans considération notamment de l’orbite calculée en temps réel à bord du satellite ou des manœuvres de maintien à poste à venir jusqu’à la date TCA du CDM à risque ou jusqu’à la date TCA ajustée. Le seuil de risque bord peut par exemple être choisi entre 1.10 -4 et 5.10 -4 .
Si le niveau de risque évalué par l’ACA est inférieur ou égal au seuil de risque bord, l’ACA conserve le plan courant hors risque en tant que plan courant de maintien à poste et d’évitement.
Si le niveau de risque à bord évalué par l’ACA est supérieur au seuil de risque bord, l’ACA élabore un nouveau plan de manœuvres à partir du plan courant hors risque, pour pouvoir garantir l’évitement de l’objet secondaire.
Lorsque l’ACA élabore un nouveau plan de manœuvres, l’ACA procède par exemple, dans un premier temps par suppressions de manœuvres de maintien à poste du plan courant hors risque élaboré par le COA, comme expliqué ci-après. En effet, les manœuvres de maintien à poste prévues par le COA ont un impact sur le risque de collision, c’est-à-dire qu’elles peuvent avantageusement le réduire ou au contraire l’augmenter. L’ACA recherche donc, dans un premier temps, si la suppression d’une ou plusieurs de ces manœuvres peut avantageusement permettre de réduire suffisamment le risque sans sortir de la fenêtre de mission élargie.
L’ACA procède par exemple, dans un premier temps, par suppressions successives et vérifie, à chaque suppression, si le niveau de risque a baissé au point de passer en dessous du seuil de risque bord. A défaut, une manœuvre d’évitement peut être implémentée à la place d’une manœuvre de maintien à poste ou sur un créneau libre.
L’ACA supprime par exemple tout d’abord la manœuvre antérieure à la date TCA ajustée et qui est la plus proche de ladite date TCA ajustée. Le plan ainsi obtenu par suppression de la dernière manœuvre avant la date TCA ajustée définit une nouvelle version de plan de manœuvres.
L’ACA estime par exemple alors à nouveau le niveau de risque à bord comme il l’a fait précédemment, avec les données de navigation fournies par le GNSS propagées jusqu’à la date TCA ajustée mais avec la nouvelle version de plan de manœuvres en lieu et place du plan courant hors risque. Il compare le niveau de risque nouvellement estimé au seuil de risque bord.
Si le niveau de risque nouvellement estimé est par exemple inférieur ou égal au seuil de risque bord, l’ACA adopte la nouvelle version de plan de manœuvres en tant que plan courant de maintien à poste et d’évitement. Il n’est pas impossible que le plan courant de maintien à poste et d’évitement ainsi obtenu conduise à une sortie de la fenêtre de mission. Pour autant, ce plan sera corrigé par le COA, à l’appel suivant, de sorte que cette sortie de fenêtre éventuelle reste limitée à une fenêtre de mission élargie. Cette stratégie permet néanmoins de créer un décalage dans les manœuvres de maintien à poste permettant de créer une séparation avec l’objet secondaire à éviter.
Si le niveau de risque à bord nouvellement estimé est supérieur au seuil de risque bord, l’ACA élabore par exemple encore une nouvelle version de plan de manœuvres en poursuivant la modification du plan courant hors risque déjà modifié par la suppression de l’avant-dernière manœuvre de maintien à poste prévue avant la date TCA ajustée.
Il réévalue par exemple encore le niveau de risque bord avec cette nouvelle version de plan de manœuvres et compare le niveau de risque obtenu avec le seuil de risque bord.
Si le niveau de risque réévalué est inférieur ou égal au seuil de risque bord, l’ACA adopte par exemple la nouvelle version de plan de manœuvres en tant que plan courant de maintien à poste et d’évitement.
A l’inverse, si le niveau de risque réévalué est toujours supérieur au seuil de risque bord, l’ACA poursuit par exemple sa modification du plan courant hors risque en supprimant encore la manœuvre de maintien à poste qui suit dans le sens chronologique inverse.
Le nombre de manœuvres supprimées est par exemple limité pour permettre de rester dans une fenêtre de mission élargie.
L’ACA peut par exemple être programmé pour ne supprimer une manœuvre que s’il s’agit d’une manœuvre dans le plan orbital, visant à corriger une erreur en Position sur Orbite du satellite, et non une manœuvre hors plan visant à corriger une erreur en RAAN ou encore une manœuvre d’urgence visant à éviter une sortie de fenêtre imminente ou à ramener le satellite dans la fenêtre de mission après une sortie de fenêtre.
Dans les modes de réalisation où le mélange M comprend en outre un polyaryléthercétone ayant une température de fusion strictement supérieure à 340°C, ce dernier peut être un homopolymère de PEEK constitué de l’unité de répétition (III) ; un copolymère de PEEK-PEDEK, essentiellement constitué, ou constitué, des unités de répétition de formule (III) et de formule (IV), la proportion molaire de motifs de formule (III) par rapport au nombre total de moles de motifs (III) et (IV) étant strictement supérieure à 45%, notamment supérieure ou égale à 50%; ou encore un PEKK, essentiellement constitué, ou constitué, des unités de répétition téréphtalique (T) et isophtalique (I), la proportion molaire en unité de répétition téréphtalique par rapport au nombre total de moles d’unités de répétition téréphtalique et isophtalique étant strictement supérieure à 74%, notamment supérieure ou égale à 75%, ou supérieure ou égale à 76%, ou supérieure ou égale à 77%, ou supérieure ou égale à 78%.