INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le caloduc peut présenter une forme générale parallélépipédique avec une épaisseur E1 petite, à savoir entre 0,3 millimètre et 1 millimètre. Toutefois, le principe de la présente invention fonctionne quel que soit le facteur de forme et quelle que soit l’épaisseur E1.
La illustre le principe de fonctionnement du caloduc pulsé 1. Le système est rempli avec un fluide de travail qui, du fait des dimensions capillaires, se répartit arbitrairement en une succession de poches de vapeur et de bouchons de liquide. Il s’agit d’un système de refroidissement passif, c’est-à-dire qui fonctionne sans énergie extérieure autre que la puissance thermique qu’il dissipe.
Le caloduc pulsé 1 comprend une pluralité de canaux internes 6. Les canaux internes s'étendent le long d'une direction longitudinale W du caloduc pulsé. A une première extrémité longitudinale, il y a une première zone d'échange thermique 61 qui peut être soit la source froide soit la source chaude du caloduc. A la deuxième extrémité, opposée selon la direction longitudinale W, il y a une deuxième zone d'échange thermique 62 qui joue le rôle opposé à la première zone 61.
Le fluide de travail peut être du méthanol, de l’acétone, du dioxyde de carbone, sans exclure un autre fluide.
On peut choisir de préférence un fluide diélectrique, par exemple dans les fluides frigorifiques, ou réfrigérants connus.
La section transversale des canaux internes est petite, typiquement inférieure à 1mm².
Les canaux internes 6 forment ensemble un circuit fluidique de volume fermé et prédéterminé dans lequel se trouve prisonnier un fluide en phase diphasique dans les conditions normales d'utilisation du caloduc (température et pression).
Dans l'exemple illustré, l'agencement des canaux internes 6 est formé comme un serpentin qui est rebouclé par un collecteur transverse 64. A l’exception des canaux extrêmes, chaque canal interne est relié à son voisin par un raccord en U repéré 63.
Des bouchons de liquide 60 se forment à l'intérieur des canaux internes 6. Lorsque l’on applique une source de chaleur sur la zone que l’on nomme évaporateur et une source froide sur une seconde zone, nommée condenseur, il apparait un mouvement chaotique des bouchons liquides 60 et poches de vapeur.
Au niveau de la zone évaporateur, les phénomènes de nucléation, d’ébullition et de croissance des bulles génèrent une augmentation de la pression qui va faire se déplacer les trains de bulle/bouchon. Ce phénomène est aidé par une dépression induite par la récession des poches de vapeur dans la zone condenseur (condensation de la vapeur).
En pratique, pour réaliser un caloduc pulsé du type décrit ci-dessus, on peut utiliser un profilé métallique extrudé rainuré, les rainures formant les canaux internes, des nervures formant des parois entre les canaux adjacents. On forme les retours d'extrémité en supprimant localement la nervure séparant deux rainures adjacentes.
De plus, le caloduc pulsé présente une rigidité structurelle qui vient renforcer les parois frontales et dorsales de l'enveloppe pour éviter ou à tout le moins minimiser le flambage des éléments de la cellule électrochimique sous l'effet de sollicitation mécanique ou d'une surpression qui peut apparaître à l'intérieur de l'enveloppe.
Le caloduc pulsé est un système passif, sans pompe ni autre élément moteur.
En variante non représentée, les modules 22, 24, 26, 28 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou un GPGPU (de l’anglais General-purpose processing on graphics processing ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ).
La est synoptique des principales étapes d’un procédé d’ajustement automatique des paramètres de gain et de durée d’exposition, selon un mode de réalisation.
Le procédé s’applique pour la capture successive d’images par l’appareil de capture d’images, à une fréquence prédéterminée, par exemple de 30 images par seconde.
Le procédé s’applique avec des valeurs de gain G et de durée d’exposition E mémorisées dans des structures de mémorisation, e.g. des tables LUT G , et LUT E .
La table LUT G est indexée par des indices entiers allant de 1 à idxG_max.
La table LUT E est indexée par des indices entiers allant de 1 à idxE_max.
Des données d’entrée 40 sont fournies, les données d’entrée comprenant, selon le cas de figure, soit les valeurs d’échantillons en niveau de gris (canal Y) de l’image numérique courante, soit un histogramme obtenu à partir des valeurs d’échantillons en niveau de gris (canal Y) de l’image numérique courante.
L’image numérique courante, qui est par exemple la Kème image de la succession d’images numériques traitées, a été captée avec des paramètres de gain et de durée d’exposition appelés respectivement gain courant et durée d’exposition courante, calculés lors d’une itération précédente du procédé.
Le procédé a pour objet de calculer des paramètres de gain et de durée d’exposition ajustés, pour application pour la capture de la (K+1)ème image numérique.
Le procédé comprend alors l’obtention 42 d’une valeur moyenne centrée, dite valeur moyenne centrée courante, des valeurs des échantillons en niveaux de gris d’une région d’intérêt de l’image numérique courante.
La région d’intérêt est prédéterminée, par exemple il s’agit d’une région centrale de l’image, ou une région spécifique déterminée par un algorithme de traitement d'image ciblant certaines caractéristiques.
Dans un mode de réalisation, la région d’intérêt est la totalité de l’image numérique courante.
La moyenne centrée est égale à la différence entre la moyenne des valeurs des échantillons de la région d’intérêt de l’image numérique courante et une valeur moyenne cible C.
Par exemple, la valeur moyenne cible est la valeur médiane de l’intervalle de représentation des valeurs d’échantillons en niveaux de gris, par exemple C=128 pour des valeurs d’échantillons représentées sur 8 bits (i.e. entre 0 et 255) ou C=1024 pour des valeurs d’échantillons représentées sur 12 bits (i.e. entre 0 et 2047).
Lorsque les valeurs d’échantillons en niveaux de gris Y ij sont fournies, la région d’intérêt étant par exemple de forme rectangulaire, comportant Lig lignes et Col colonnes, les valeurs d’échantillons en niveaux de gris étant notées:{ }, la moyenne centrée est calculée par la formule :
Conformément une mise en œuvre de l’invention, la puissance générée par l’éolienne peut être mesurée par un système SCADA.
En variante, au moins une des mesures peut être obtenue par un capteur dédié. Pour cette réalisation : pour la mesure de la vitesse de rotation du rotor, on peut utiliser un capteur de rotation angulaire du rotor, et/ou pour la mesure de l’angle d’inclinaison des pales, on peut utiliser un capteur angulaire des pales, et/ou pour la mesure de la puissance générée par la machine de conversion, on peut utiliser un capteur de tension connue et contrôlée, et un capteur d’intensité pour la mesure du courant débité par la génératrice de l’éolienne.
2) Construction d’un modèle de la ferme d’éoliennes
Lors de cette étape, on construit un modèle de la ferme d’éoliennes. Le modèle de la ferme d’éolienne relie la vitesse de vent libre à la vitesse du vent dans le plan du rotor d’au moins une éolienne, à l’intensité de turbulence au niveau du rotor d’au moins une éolienne, à la direction du vent au niveau d’au moins une éolienne, et à la puissance générée par au moins une éolienne. En d’autres termes, le modèle a pour entrée la vitesse de vent libre, et a pour sorties la vitesse du vent dans le plan du rotor d’au moins une éolienne, l’intensité de turbulence au niveau du rotor d’au moins une éolienne, la direction du vent dans le plan du rotor d’au moins une éolienne, et la puissance générée par au moins une éolienne.
Pour le mode de réalisation, pour lequel on détermine en outre une direction du vent libre et/ou une intensité de turbulence de vent libre, le modèle de la ferme d’éoliennes a pour entrées supplémentaires la direction du vent libre et/ou l’intensité de turbulence de vent libre.
Selon un mode de réalisation de l’invention, le modèle de la ferme d’éoliennes peut avoir également comme entrées : Le désalignement effectif de chaque éolienne, appelé également l’angle de lacet, ce désalignement peut servir notamment pour la redirection de sillage pour le contrôle de la ferme d’éoliennes, et/ou Le facteur d’induction du rotor de chaque éolienne (le facteur d’induction est un coefficient de freinage du vent dans la zone d’induction de l’éolienne).
Ces entrées supplémentaires permettent que le modèle de la ferme d’éoliennes soit bien représentatif des phénomènes physiques au sein de la ferme d’éoliennes.
Selon un exemple non limitatif, le modèle de la ferme d’éoliennes peut s’écrire de la manière suivante :
avec y la sortie du modèle, h une fonction du modèle, la vitesse du vent dans le plan du rotor de chaque éolienne, la puissance générée par chaque éolienne, la direction du vent dans le plan du rotor de chaque éolienne, l’intensité de turbulence dans le plan du rotor de chaque éolienne, le désalignement effectif de chaque éolienne, le facteur d’induction de chaque éolienne, p des paramètres du modèle et un vecteur défini par :
avec la vitesse de vent libre, la direction du vent libre, l’intensité de turbulence de vent libre (alternativement, pour le mode de réalisation pour lequel le procédé détermine uniquement la vitesse de vent libre peut s’écrire ). De plus, en variante, la fonction h peut ne dépendre que de .
La fonction h peut être définie comme un modèle d’ingénierie de ferme d’éoliennes. A titre illustratif, il peut s’agit du modèle Floris développé par NREL (National Renewable Energy Laboratory) ou du modèle FarmShadow™ développé par IFP Energies nouvelles.
3) Détermination de la vitesse de vent libre Lors de cette étape, on détermine la vitesse de vent libre pour la ferme d’éoliennes, au moyen d’un filtre de Kalman d’ensemble, notamment à partir d’incertitudes estimées par des tirages de Monte Carlo (autrement dit des tirages aléatoires), appliqué audit modèle de ladite ferme d’éoliennes construit à l’étape 2 et à partir desdites mesures obtenues à l’étape 1. En d’autres termes, la vitesse de vent libre est déterminée par un filtre de Kalman d’ensemble, qui met en œuvre le modèle de la ferme d’éoliennes, et qui utilise les mesures de la vitesse du vent dans le plan du rotor d’au moins une éolienne, la direction du vent dans le plan du rotor d’au moins une éolienne, la puissance générée par au moins une éolienne, et l’intensité de turbulence dans le plan du rotor d’au moins une éolienne. Le filtre de Kalman est appliqué au modèle de la ferme d’éolienne pour reconstruire l’état, en l’occurrence la vitesse de vent libre, en fonction des mesures, c’est-à-dire les sorties du modèle de la ferme d’éoliennes.
Un filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d’un système dynamique à partir d’une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre de Kalman d’ensemble (noté EnKF de l’anglais « ensemble Kalman filter ») est une variante du filtre de Kalman adaptée aux problèmes de très grandes dimensions. Le filtre de Kalman d’ensemble est un filtre de Kalman qui utilise des tirages de Monte-Carlo pour estimer le gain de Kalman, l’objectif final étant d’estimer l’état du système en prenant en compte les incertitudes sur le modèle et sur les mesures. L’idée du filtre de Kalman d’ensemble est de représenter la loi recherchée par un échantillon de la variable d’état et par suite la matrice de covariance du filtre de Kalman devient une matrice de covariance échantillonnée. Le filtre de Kalman d’ensemble est robuste, car il permet de réduire les incertitudes, de plus, il est plus facile à mettre en œuvre pour les problèmes non linéaires que le filtre de Kalman sans parfum (UKF de l’anglais « Unscented Kalman Filter »).
Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut déterminer la vitesse de vent libre au moyen des étapes suivantes : on initialise k=0, le vecteur d’état et un état de la matrice de covariance ; à chaque instant k différent de 0, on propage l’incertitude sur l’estimation de l’état avec F k le modèle dynamique de l’état, la covariance d’erreur à partir des mesures dudit instant k-1, la variance d’erreur à partir des mesures dudit instant k-1 et Q k-1 la matrice de covariance de l’erreur d’estimation sur x k-1 ; à chaque instant k différent de 0, on acquiert lesdites mesures y(k) ; et à chaque instant k différent de 0, on détermine la vitesse du vent dans le plan du rotor en tirant aléatoirement N états selon une distribution gaussienne et en appliquant les équations suivantes et avec k, le temps discret, le gain du filtre Kalman d’ensemble, la covariance entre les états et les sorties du modèle, la covariance de l’erreur de prédiction du modèle, la covariance d’erreur à partir des mesures dudit instant k-1, la variance d’erreur à partir des mesures dudit instant k, l’estimation de l’état x à partir des mesures du temps k, l’estimation de l’état x à partir des mesures du temps k-1, la différence entre la sortie mesurée y k et la sortie donnée par le modèle de la ferme d’éolienne à partir de l’état estimé à l’instant précédent.
Conformément à une mise en œuvre de l’invention, on peut déterminer en outre un biais dans l’alignement entre le nord de la girouette de chaque éolienne et le nord théorique (appelé également « vrai nord »). Pour cette mise en œuvre de l’invention, le modèle de ferme et la matrice de covariance du filtre de Kalman d’ensemble dépendent du biais d’alignement. Autrement dit, ce biais peut être une entrée du modèle de la ferme d’éoliennes. On appelle girouette d’une éolienne, un capteur qui permet de déterminer l’orientation angulaire de l’éolienne par rapport au nord théorique. En effet, en pratique, les mesures de direction du vent sont souvent biaisées à cause d’un tel décalage entre le nord de la girouette et le nord théorique. La prise en compte du biais dans la matrice de covariance, permet une détermination robuste de la vitesse de vent libre, même en cas de mauvais alignement des girouettes des éoliennes de la ferme d’éoliennes.
Selon un mode de réalisation de l’invention, la matrice de covariance de sortie du filtre de Kalman d’ensemble peut dépendre de fonctions trigonométriques de la direction du vent mesurée. En l’occurrence, les fonctions trigonométriques peuvent être les fonctions cosinus et sinus de la direction de vent mesurée dans le plan du rotor des éoliennes. Ainsi, il est possible de palier les problèmes de périodicité sur les mesures de direction du vent, qui peuvent faire exploser les estimations de covariance. De préférence, pour ce mode de réalisation, on peut prendre en compte la covariance entre lesdites fonctions trigonométriques, étant donné que les fonctions cosinus et sinus sont dépendantes. Ainsi, les performances du filtre de Kalman d’ensemble peuvent être améliorées.
Le nombre p varie de 2 au minimum parmi P et N-n. P est le nombre de branches maximal après une jonction qui est un paramètre prédéterminé.
Le nombre de branches doit aussi être inférieur à N-n car le nouveau réseau généré après l’étape 606 sera constitué de n+p branches, or le nombre de total de branches d’un réseau doit être au plus égal à N.
Pour chaque valeur de p, on remplace la charge optimisée par une jonction à p branches non optimisées qui sont simulées comme des branches terminées par une charge adaptée à l’impédance des câbles. Ces nouvelles branches n’ont donc pas d’impact sur le réflectogramme simulé. On calcule ensuite la valeur de la fonction de cout pour chaque nouveau réseau généré par simulation du réflectogramme et comparaison avec le réflectogramme initial mesuré puis on ne conserve comme solutions candidates que celles qui satisfont le critère où v’ est l’état précédent de la solution. est la valeur maximale du seuil d’acceptation au delà duquel on considère qu’il n’est pas nécessaire de sauvegarder la solution testée.
Les nouvelles solutions générées à l’étape 606 sont sauvegardées dans le tableau 300 dans la colonne d’indice n+p et pour des valeurs de m supérieures ou égales à 2. Ces nouvelles solutions seront ensuite optimisées lors d’une itération prochaine sur l’indice n via l’étape d’optimisation 202.
L’étape 204 de la méthode se termine lorsque toutes les solutions stockées dans une colonne du tableau 300 ont été traitées (m=M, étape 607).
On revient à la , la méthode d’optimisation comporte encore une autre étape optionnelle 205 qui vise à générer de nouvelles solutions en ajoutant une jonction le long d’une branche déjà optimisée.
A nouveau, de façon similaire aux autres opérations, on récupère la liste des solutions candidates, qui correspondent ici aux réseaux à cables et aucune branche adaptée .
Pour chaque solution considérée, on parcourt chacune des branches (de longueur ) et, pour toutes les positions le long de cette branche (entre 0 et par incréments linéaires de ) on essaye de rajouter une jonction (vers une branche qui se termine par une charge adaptée) le long de cette branche (pour toutes les longueurs entre et ) par pas de . Ensuite on modifie les charges en aval et en amont de cette jonction pour tenir compte de l’influence de cette nouvelle jonction.
Modifier les charges en aval se déroule comme suit : pour chaque charge qui se situe en aval du réseau par rapport à la nouvelle jonction, si on dénote son coefficient de réflexion par , on la remplace par une charge telle que son nouveau coefficient de réflexion a une valeur supérieure, par exemple égale à , ce qui permet de compenser la perte d’amplitude par un facteur 4/9 suite à l’ajout d’une jonction de long du chemin vers cette charge.
On calcule ensuite la fonction de cout de ce nouveau réseau . Si le coût est tel que (où désigne le réseau avant le rajout d’un départ de câble), on l’ajoute à l’ensemble des solutions selon la procédure déjà décrite précédemment.
Les étapes 202 à 205 sont itérées pour toutes les valeurs de n jusqu’à N ce qui revient à remplir progressivement le tableau 300 de la colonne n=1 jusqu’à n= N.
Ensuite on passe à l’étape 207 qui consiste à vérifier, si parmi l’ensemble des solutions sauvegardées dans le tableau 300, au moins une solution satisfait un critère d’arrêt de la méthode. Ce critère d’arrêt consiste par exemple à comparer la fonction de cout C(v) de chaque solution à un seuil d’arrêt dont la valeur est proche de 0.
Si au moins une solution vérifie le critère d’arrêt de l’étape 207, on conserve celle qui minimise la fonction de cout. Il est aussi possible de récupérer plusieurs solutions en sortie de l’algorithme si leurs fonctions de cout sont très proches. Dans une telle situation, un indicateur d’une possible ambiguïté entre ces solutions peut être fourni. Si le critère d’arrêt n’est pas vérifié, on passe à une nouvelle itération sur la variable t, en relâchant les contraintes sur les seuils d’acceptation et , c’est-à-dire en les augmentant de manière à explorer un plus grand nombre de solutions lors des étapes d’optimisation et de génération de nouveaux réseaux.
Si à l’issue de toutes les itérations sur la variable t, aucune solution ne satisfait le critère d’arrêt 207, on retient la solution qui minimise la fonction de cout.
Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, lors de l’étape de sauvegarde d’un nouveau réseau dans le tableau 300, on détermine au préalable si ce nouveau réseau n’est pas identique ou quasi identique à un modèle déjà généré et présent dans le tableau 300.
Deux modèles de réseau v et v’ sont considérés quasi identiques si : Ils ont la même structure, c’est-à-dire le même nombre de branches et les mêmes jonctions, Si pour chaque branche de v et son équivalent pour v’, de longueurs respectives L et L’, ces longueurs sont proches soit avec L tol un paramètre prédéfini, Si pour chaque charge de v et son équivalent pour v’, les valeurs des impédances ou des coefficients de réflexions sont proches, c’est-à-dire si avec un paramètre prédéfini.
104 Côté du capteur
200 Véhicule équipé d’un capteur lidar
10 Système de nettoyage de capteur lidar
14 Unité d’essuyage
16 Chaîne de poussée
20 Liaison par la force
22 Maillon
24 Maillon
26 Première rangée de maillons
28 Maillon
30 Première orientation
32 Installation d’extension
34 Seconde rangée de maillons
36 Maillon
Dans le mode de réalisation décrit ici, le dispositif d’entraînement DENT du système SYS comporte un module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance avec au moins un enregistrement comportant : (i) au moins un symptôme identifié à partir d’un premier label, associé à : (ii) une défaillance identifiée à partir d’un deuxième label.
Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance utilse: - la base de données de symptômes BDS pour identifier des premiers symptômes à partir de premiers labels LAB j représentatifs de données d’état ; - le deuxième module MDS 2 de détermination de deuxième symptôme pour identifier des deuxièmes symptômes à partir de premiers labels LABj représentant des données de vols ou de comportements.
Par exemple, en référence, à la , si le module MNLP de traitement de langage naturel produit un premier label « DE 2 » (représentatif d’une donnée d’état) et un deuxième label « D5 » (représentatif d’une défaillance) à partir de l’information non structurée comprise dans les rapports de maintenance, le module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance : - détermine à partir du troisième enregistre de la base de données BDS que la donnée d’état DE 2 est représentatif d’un symptôme S 3 ;et - enrichit la base de connaissance BC avec un enregistrement qui associe le symptôme S 3 et la défaillance D 5 .
Le développement d’un modèle NLP comporte par exemple : - la construction d’une base d’apprentissage qui comporte le nettoyage des données d’entrée (gestion de la ponctuation, des accents, des synonymes et antonymes, suppression des espaces multiples, la transformation des majuscules en minuscules, …) ; - l’extraction d’informations (motifs ou patterns) correspondant à des expressions régulières ; - lemmatisation des informations extraites ; - découpage (ou en anglais tokenisation) ; - correction d’orthographe ; - suppression des mots non discriminants (en anglais stop words).
Le système SYS comporte un module MSAC configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi la pluralité de composants de l’aéronef en fonction des probabilités de défaillance calculées par le module MDPD, et pour proposer une action corrective adéquate.
L’opérateur peut conduire une action corrective C j proposée par le système numérique à effectuer sous aile, par exemple la dépose d’un composant à envoyer en atelier pour analyse et réparation
Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MSAC de signalement de composant défaillant est intégré au terminal TRM de l’opérateur.
Par exemple, s’il est déterminé par le module MDPD de détermination de probabilité de défaillance que la défaillance la plus probable est l’usure d’un capteur, le module MSAC peut signaler à l’opérateur que le capteur est défaillant et lui proposer une action corrective C 1 consistant à remplacer le capteur.
Dans un mode de réalisation, le système de détermination d’au moins un composant défaillant d’aéronef est mis en œuvre dans un terminal TRM.
Dans le mode de réalisation décrit ici, et comme représenté à la , ce terminal TRM a l’architecture matérielle d’un ordinateur. Il comporte un processeur 10A, une mémoire vive 10B, une mémoire morte 10C, une mémoire flash non volatile 10D, des moyens d'entrée/sortie 10E ainsi que des moyens de communication 10F.
Ces moyens de communication 10F permettent en particulier au terminal TRM 10 d'obtenir des données d’état DE k du calculateur CALC de l’aéronef, ou d’appareils de mesures configurés externes pour effectuer des tests sous aile.
Dans un mode de réalisation ces tests sous aile peuvent être effectués par des modules dédiés intégrés au terminal TRM.