INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le ressort de compression 458 (c’est-à-dire « ressort ») est une machine qui procure une tension constante entre deux corps. Dans n’importe quel mode de réalisation, le ressort de compression 458 peut fonctionner en tendant vers un état étendu tout en permettant une compression élastique. Ainsi, lorsqu’il est comprimé, le ressort de compression 458 exerce une force vers l’extérieur (c’est-à-dire une tension) sur les corps qui exercent des forces vers l’intérieur (c’est-à-dire une compression) sur le ressort de compression 458. Dans n’importe quel mode de réalisation, le ressort de compression 458 peut être utilisé pour aider à déplacer le clapet 354 dans le siège de clapet 460 et à maintenir la force sur celui-ci. Dans n’importe quel mode de réalisation, le ressort de compression 458 peut être centré autour de l’axe de translation 462.
Le siège de clapet 460 est une structure du volume interne de la soupape à insert 238 qui forme un joint avec le clapet 354. Dans n’importe quel mode de réalisation, le siège de clapet 460 peut prendre la forme d’une paroi effilée dont la géométrie est complémentaire à au moins une partie du clapet 354. Ainsi, lorsque le clapet 354 est accouplé au siège de clapet 460, un joint est formé entre les géométries correspondantes qui empêche suffisamment l’écoulement de fluide 264.
L’axe de translation 462 est l’axe le long duquel la tige de piston 344, le clapet 354 et la tige de centralisation 356 peuvent se déplacer. Dans n’importe quel mode de réalisation, l’axe de translation 462 peut être placé au centre (ou relativement proche) à l’intérieur de la soupape à insert 238.
L’écoulement hydraulique 466 est l’écoulement de fluide hydraulique entre l’alésage de piston 346 et la surface par l’intermédiaire de l’orifice de commande hydraulique 448 et de la conduite de commande hydraulique 250. L’écoulement hydraulique 466 peut être commandé manuellement à la surface (par exemple, par un opérateur) pour initier le mouvement de la tige de piston 344 et du clapet 354 pour ouvrir la soupape à insert 238. L’écoulement hydraulique 466 peut aller dans les deux sens en fonction de la pression pompée dans la conduite de commande hydraulique 250. Lorsque le fluide hydraulique est pompé dans la conduite de commande hydraulique 250, l’écoulement hydraulique 466 passe de la surface à l’alésage de piston supérieur 346U. Lorsque la pression est relâchée de la conduite de commande hydraulique 250 (c’est-à-dire que le pompage est arrêté, le fluide hydraulique peut refluer vers la surface), l’écoulement hydraulique 466 passe de l’alésage de piston supérieur 346U vers la surface.
— Solutions et améliorations —
Les procédés et systèmes décrits ci-dessus constituent une amélioration par rapport à la technologie actuelle, car les procédés et systèmes décrits ici fournissent une soupape à insert qui permet un écoulement et une commande de fluide améliorés.
Généralement, lorsqu’une soupape de sécurité perd sa capacité à commander correctement l’écoulement de fluide d’un réservoir, une soupape à insert peut être installée à l’intérieur de la soupape de sécurité, en parallèle, pour rétablir une commande correcte du fluide du réservoir. Cependant, les soupapes à insert souffrent de débits réduits, de composants qui s’usent de la même manière que la soupape de sécurité, de restrictions de profondeur et de conceptions complexes qui sont sujettes à une maintenance et à des pannes plus importantes.
Comme discuté ici, une soupape à insert est prévue qui permet un écoulement de fluide supérieur à celui des soupapes à insert classiques en permettant au fluide de s’écouler autour du mécanisme de fermeture puis dans le volume interne de la soupape à insert. Le piston qui commande la fermeture est construit en ligne et centré avec le mécanisme de fermeture pour offrir une conception simplifiée avec une meilleure commande. De plus, le piston (et ses commandes hydrauliques) sont disposés en amont du mécanisme de fermeture, réduisant ainsi au mieux le nombre de joints hydrauliques installés dans la soupape à insert.
— Énoncés —
Les systèmes et les procédés peuvent comprendre l’une quelconque des diverses caractéristiques décrites ici, comprenant un ou plusieurs des énoncés suivants.
Le cylindre 12 est alimenté en air par l’intermédiaire du collecteur d’admission 14, ou répartiteur d’admission, lui-même alimenté par une conduite 20 pourvue, de manière nullement limitative, d’un filtre à air 22 et du compresseur 18b du turbocompresseur 18 du moteur 10.
Le cylindre 12 est alimenté par du dihydrogène.
De manière connue, le turbocompresseur 18 comporte essentiellement une turbine 18a entraînée par les gaz d’échappement et un compresseur 18b monté sur le même axe ou arbre que la turbine 18a et assurant une compression de l’air distribué par le filtre à air 22, dans le but d’augmenter la quantité (débit massique) d’air admise dans le cylindre 12 du moteur 10. La turbine 18a peut être du type « à géométrie variable », c’est-à-dire que la roue de la turbine est équipée d’ailettes à inclinaison variable afin de moduler la quantité d’énergie prélevée sur les gaz d’échappement, et ainsi la pression de suralimentation.
En variante, on pourrait également remplacer le turbocompresseur par un compresseur volumétrique entrainé, par exemple mécaniquement ou électriquement.
Un échangeur thermique 24 est, de préférence, placé après la sortie du compresseur 18b équipant la conduite d’alimentation 14a du collecteur d’admission 14 en air frais.
Le moteur à combustion interne 10 comprend ainsi un circuit d’admission Ca, un circuit d’échappement Ce et un circuit d’injection de dihydrogène (non représenté).
- le compresseur 18b du turbocompresseur 18 configuré pour comprimer l’air prélevé dans l’atmosphère extérieure et le cas échéant des gaz d’échappement recyclés à basse pression dans le cas d’un circuit de recirculation des gaz d’échappement, dit circuit « EGR » (« exhaust gas recirculation » en termes anglo-saxons) ;
- éventuellement un boîtier papillon 26 ou une vanne d’admission des gaz dans le moteur ;
- l’échangeur thermique 24 configuré pour refroidir les gaz d’admission correspondant à l’air frais et, éventuellement à un mélange d’air frais de de gaz recyclés dans le cas d’une recirculation des gaz d’échappement, après leur compression dans le compresseur 18b ; et
L’échangeur thermique 24 est un refroidisseur des gaz d’admission dits « suralimentés », correspondant, par exemple, à un échangeur air-eau, dit « water charged air cooler » en termes anglo-saxons. En variante, il peut s’agir d’un refroidisseur air-air.
Dans un mode de mise en œuvre particulier, le même deuxième module de conversion est appliqué à chaque élément.
La représente schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique d’évaluation (10) tel que proposé.
Tel qu’illustré par la , le dispositif électronique d’évaluation 10 dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur. Ainsi, le dispositif électronique d’évaluation 10 comporte, notamment, un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Il comporte en outre un module de communication 5.
La mémoire morte 3 du dispositif de communication sans fil 10 constitue un support d’enregistrement tel que proposé, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à l’invention, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé de génération tel que proposé ci-après. Le programme PROG définit un ou plusieurs modules fonctionnels du dispositif électronique d’évaluation, qui s’appuient ou commandent les éléments matériels 1 à 5 cités précédemment, et qui comprennent notamment: un module d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; un encodeur multimodal "Transformer" (MMTE) configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un décodeur multimodal "Transformer" (TDL) configuré pour générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ), le décodeur multimodal comprenant un sous-module d’auto-attention multi-tête (MHSA) auto-régressif ; et un sous-module d’attention croisée multi-tête (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un module de conversion (FC) de la séquence temporelle d'évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation ; et, un module de contrôle (non représenté) d’un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, en fonction de la séquence temporelle d’évaluations d’une situation.
Par ailleurs, le dispositif de communication sans fil 10 peut encore comporter d’autres modules, notamment pour mettre en œuvre des modes particuliers du procédé de communication en full-duplex, comme cela est décrit plus en détail ultérieurement.
] La illustre, sous forme d’ordinogramme, les principales étapes d’un procédé général d’évaluation d’une situation, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention ;
Tel qu’illustré par la , le procédé général d’évaluation d’une situation comprend une première phase S1000 d’entraînement d’un modèle d’évaluation comprenant les étapes S110 à S140, et une deuxième phase S2000 de validation ou d’exploitation du modèle d’évaluation et comprenant les étapes S210 à S360, cette deuxième phase correspondant à un exemple de procédé de génération tel que proposé.
Phase S1000 d’entraînement
Le procédé comprend une première étape S110 d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’apprentissage étiquetées, chaque séquence étant associé à une modalité , chaque élément d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant , de la modalité associée à la séquence. Cette étape S110 est mise en œuvre par le module d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles précédemment évoqué.
De manière plus concrète, ces données d’apprentissage sont fournies en entrée du modèle sous la forme de vecteurs de données.
Dans un exemple particulier de mise en œuvre, des données brutes émises par différents types de capteurs – chaque capteur étant associé à une modalité particulière – sont enregistrées en continu dans une base de données. Les échantillons de ces données brutes sont étiquetés à l’aide d’une valeur représentative d’une ou de plusieurs catégories ou classes. Cette valeur représentative est par exemple comprise dans l’intervalle [-1 ;1].
Dans un exemple particulier de mise en œuvre, des signaux associés à une modalité visuelle (et correspondant par exemple à des séquences images capturées par un dispositif de capture d’images tel qu’une caméra ou un appareil photo), à une modalité sonore (et correspondant par exemple à des échantillons sonores capturés par un microphone) et à une modalité physiologique (et correspondant par exemple à des signaux représentatifs d’une fréquence respiratoire, cardiaque et/ou à une activité électrique cérébrale capturés par une montre connectée) sont considérés.
Dans un exemple particulier de mise en œuvre, le modèle d’évaluation est un modèle d’évaluation d’un état émotionnel, et quinze classes d’émotions sont définies : neutre (1), dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), ennuyé (12), honteux (13), fier (14) et méprisant (15). Les classes dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), ennuyé (12), et honteux (13) peuvent être considérées comme négatives et les classes d’émotions enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), peuvent être considérées comme positives.
Cette base de données est accessible par un module d’analyse des données brutes, par exemple embarqué dans le dispositif électronique d’évaluation 10, et qui est alors configuré pour générer de nouveaux signaux sur la base des données brutes. Ce module d’analyse est par ailleurs configuré pour segmenter les données brutes en tronçons de données d’un intervalle de temps prédéterminé (par exemple 30 secondes), et ce sans recouvrement des tronçons.
La segmentation temporelle permet de disposer de séries temporelles d’intérêt chronologiquement synchronisées. Par exemple, une segmentation temporelle en intervalles de temps de 30 secondes a pour effet que toutes les séries temporelles d’intérêt comportent, pour chaque intervalle de temps de 30 secondes, une valeur de grandeur d’intérêt associée. Cette synchronisation temporelle permet par exemple d’établir des corrélations multimodales entre les valeurs de différentes grandeurs d’intérêt au cours d’un même intervalle de temps, ou au cours d’intervalles de temps consécutifs. Ainsi, il est possible de structurer dans le modèle, par exemple, une corrélation entre le débit de parole de l’utilisateur au cours d’un intervalle de temps donné et une expression faciale au cours d’un intervalle de temps suivant.
Puis le module d’analyse identifie des caractéristiques d’intérêt (e.g., un visage, des paroles de l’individu, etc.) à partir des données brutes, et génère des signaux d’intérêt. Ces signaux d’intérêt sont enfin traités par le module d’analyse de sorte à générer des données d’apprentissage qui seront utilisées lors de la phase d’entraînement S1000 du modèle d’évaluation.
L’étape d’obtention de ces données d’entrée est similaire à l’étape S110, et n’est pas ré-détaillée par soucis de concision. Puisqu’il s’agit d’une phase de validation ou d’exploitation, cette étape S210 se distingue de l’étape S110 par le fait que les données d’entrées ne sont bien entendu pas étiquetées. Cette étape est mise en œuvre par le module d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles précédemment évoqué.
Le procédé de génération d’une séquence comprend en outre une étape S220 au cours de laquelle des données temporelles sont déterminées par application d’au moins du réseau de convolution temporel TCN de l’encodeur sur la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée.
Lors d’une étape S230, des données d’encodage positionnel ( ) sont déterminées par un ou un des modules d’encodage positionnel de l’encodeur, ces données d’encodage représentant, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence. Les données d’encodage positionnel sont ensuite combinées avec les données temporelles, de sorte que la sortie de ce module d’encodage positionnel s’exprime alors par exemple sous la forme
Puis, lors d’une étape S240, des données d’encodage modal ( ) sont déterminées par le module d’encodage modal de l’encodeur, ces données d’encodage représentant, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance d’une modalité parmi les modalités des données d’entrée. Les données d’encodage modal sont ensuite combinées avec les sorties du module d’encodage positionnel de l’encodeur, de sorte que la sortie de ce module d’encodage modal s’exprime alors par exemple sous la forme
Le procédé comprend en outre une étape S250 d’encodage, selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer", de la sortie , de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ). Cette étape est mise en œuvre par le l’encodeur multimodal "Transformer" MMTE précédemment évoqué.
Dans un mode particulier de mise en œuvre, l’étape S250 d’encodage comprend une sous-étape de filtrage des données en entrée du modèle d’encodage multimodal "Transformer", de sorte à n’encoder que les données comprises dans une fenêtre de temps glissante par rapport à un instant courant .
Puis, lors d’une étape S310, le décodeur obtient en entrée les évaluations intermédiaires précédemment générées par le TDL. Ainsi, dans le cas où le décodeur cherche à évaluer une situation à l’instant , le MHSA du TDL prend en entrée une pluralité (e.g., ) d’évaluations intermédiaires précédemment générées ([ ])et ayant été pondérées.
Le procédé de génération comprend en outre une étape S320 au cours de laquelle des données d’encodage positionnel ( ) sont déterminées par un module d’encodage positionnel ( ) du décodeur. Les données d’encodage positionnel sont ensuite combinées avec la pluralité d’évaluations intermédiaires précédemment générées, de sorte qu’à l’évaluation de la situation à l’instant , l’entrée du décodeur multimodal "Transformer" s’exprime par exemple sous la forme
Le procédé de génération comprend en outre une étape S330 au cours de laquelle un mécanisme d’auto-attention est appliqué à l’entrée par le MHSA.
Il importe à ce stade de rappeler que l’application d’un mécanisme d’auto-attention offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle d’évaluation.
Le procédé de génération comprend en outre une étape S340 au cours de laquelle un mécanisme d’attention croisé est appliqué par le MHCA. Il importe à ce stade de rappeler que l’application d’un mécanisme d’attention croisée offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations à un certain instant (et par conséquent sur les différentes modalités traitées par le modèle), sans considération temporelle. La sortie du MHCA s’exprime sous la forme
Le procédé de génération comprend en outre une étape S350 au cours de laquelle le premier module de conversion FFN génère la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires [ ] telle que:
et avec .
Puis, lors d’une étape S360, chaque élément de cette séquence est convertit en une valeur représentative d’une situation (ou en un vecteur de valeurs représentatif d’une ou plusieurs situations différentes), de sorte à obtenir une séquence temporelle [ ] où chaque élément correspond, à un certain instant, à une évaluation d’une situation particulière.
L’invention à jusqu’à présent été décrite dans le cas où le décodeur ne comprend qu’un seul TDL. Ces développements sont cependant généralisables sans difficulté par l'homme du métier au cas où le décodeur comprend une pile de TDLs. Dans ce cas particulier, les étapes S330, S340 et S350 sont réitérées.
Enfin, cette séquence temporelle d’évaluations d’une situation [ ] est utilisée pour déterminer si un service un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur doit être déclenché ou pas.
Le MHSA est dit auto-régressif dans le sens où il prend en entrée les évaluations intermédiaires précédemment générées par le TDL. De manière plus précise, dans le cas où le décodeur cherche à évaluer une situation à l’instant courant , le MHSA du TDL prend en entrée une pluralité d’évaluations intermédiaires précédemment générées ( ) et ayant été pondérées.
Il importe à ce stade de rappeler que l’utilisation d’un MHSA auto-régressif est avantageuse en ce qu’elle contraint le modèle d’évaluation à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle, pour une situation que l’on suppose comme n’évoluant pas de manière brutale dans le temps.
Le décodeur comprend en outre un module d’encodage positionnel référencé et prenant la forme d’un réseau de neurones (ou correspondant à une ou plusieurs couches d’un réseau de neurones). Ce module d’encodage positionnel est configuré pour pondérer ces évaluations intermédiaires précédemment générées, et fonctionne de manière similaire à ceux précédemment évoqués en référence à la .
De manière plus formelle, le mécanisme d’attention multi-têtes du MHSA et du MHCA projette un vecteur de requête ("query" selon la terminologie anglo-saxonne) à une première position vers un vecteur de clef à une deuxième position afin de déterminer l’attention (i.e., la pondération) à donner à un vecteur de valeurs associée à la position du vecteur de clef . La valeur finale correspond à la somme pondérée des vecteurs de valeurs aux différentes positions. Le mécanisme d’attention multi-têtes s’exprime alors de la manière suivante :
avec Q, K et V les séquences utilisées comme requête ("query"), clef et valeur.
Dans le cas où une situation à l’instant est évaluée, le TDL a préalablement généré la séquence avec . L’entrée du décodeur s’exprime alors de la manière suivante :
avec un vecteur initialisé à l’aide de valeurs aléatoires ou prédéterminées.
Cette entrée est pondérée par le module d’encodage positionnel qui génère la séquence suivante
Au sein du TDL, la séquence est tout d’abord traitée par le MHSA. Il importe à ce stade de rappeler que le MHSA utilise un mécanisme d’auto-attention visant à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle d’évaluation. Par conséquent, les vecteurs requête, clef et valeur sont tous les trois déterminés à partir de la séquence d’entrée . La séquence de caractéristiques en sortie du MHSA s’exprime alors sous la forme :
Ces séquences de caractéristiques sont ensuite traitées par le module MHCA qui offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations à un certain instant (et par conséquent sur les différentes modalités traitées par le modèle), sans considération temporelle.
De manière plus précise, le MHCA prend en entrée la séquence de représentations encodées . Autrement dit, les vecteurs clefs et valeurs sont déterminés à partir de cette séquence de représentations encodées, et le vecteur requête correspond à la sortie du MHSA. De manière plus formelle, la sortie du MHCA s’exprime sous la forme
Ainsi, dans le cas où une situation à l’instant est évaluée, le MHCA prend en entrée les représentations encodées associés à cet instant uniquement, de sorte à contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations, sans considération temporelle.
Le TDL comprend en outre un premier module de conversion (FFN) prenant la forme d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté). Soit , avec . Alors, la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires [ ] en sortie de ce premier module de conversion s’exprime de la manière suivante :
L’invention à jusqu’à présent été décrite dans le cas où le décodeur ne comprend qu’un seul TDL. Ces développements sont cependant généralisables sans difficulté par l'homme du métier au cas où le décodeur comprend une pile de TDLs. Dans ce cas particulier, les développements précédemment évoqués s’appliquent au premier TDL (à être entré dans la pile), et la séquence correspond à l’entrée du deuxième TDL (à être entré dans la pile). Le dernier TDL (à être entré dans la pile) détermine la séquence de données intermédiaires [ ] telle que avec .
Le décodeur comprend en outre le deuxième module de conversion (FC) qui prend en entrée cette séquence , et convertit chaque élément de la séquence en une valeur représentative d’une situation (ou en un vecteur de valeurs représentatif d’une ou plusieurs situations différentes), de sorte à obtenir une séquence temporelle où chaque élément correspond, à un certain instant, à une évaluation d’une situation particulière. Comme évoqué précédemment, ce deuxième module de conversion prend la forme d’une couche d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté) appliqué à chacun des éléments de la séquence séquence .
L’invention concerne également un ensemble géodésique formé par l’assemblage d’une pluralité de structures modulaires telles que précitées.
est une vue en perspective d’une structure modulaire selon l’invention.
est une vue similaire à celle de la , vue de dessus.
est une vue en perspective d’un élément annulaire composant la structure modulaire.
est une vue similaire à celle de la , vue de côté.
est une vue d’un ensemble géodésique réalisée par l’assemblage de structures selon l’invention.
est une vue en perspective d’un bloc d’un organe de connexion mis en œuvre dans la présente invention.