INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
En complément, le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 est configuré pour effectuer la surveillance de plusieurs critères opérationnels, notamment de plusieurs critères opérationnels parmi les critères opérationnels précités, et par exemple de tous les critères opérationnels parmi le groupe consistant en : la sécurité, la ponctualité, le confort et l’écologie. Selon ce complément, le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 est de préférence configuré pour effectuer simultanément cette surveillance de plusieurs critères opérationnels. Autrement dit, la pluralité de critères opérationnels est alors surveillée de manière simultanée, lesdits critères opérationnels étant alors surveillés en parallèle les uns des autres.
Dans l’exemple de la , le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 est un dispositif électronique autonome, externe aux systèmes avioniques 12, au(x) base(s) de données 14, aux capteurs 16 et au(x) système(s) d’affichage 18. Autrement dit, dans cet exemple, le dispositif d’aide au pilotage 20 est distinct et disjoint de chacun des systèmes avioniques 12. En variante non représentée, le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 est intégré à l’un des systèmes avioniques 12, c’est-à-dire inclus dans l’un des systèmes avioniques 12, tel que le système de gestion de vol ou FMS.
Le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 comprend un module 22 de détermination, pour chaque critère opérationnel, d’une valeur de chaque grandeur caractéristique K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 d’un ensemble de grandeur(s) caractéristique(s) associé audit critère opérationnel. Le module de détermination 22 est connecté à au moins l’un des systèmes avioniques 12, des bases de données 14, et des capteurs 16 pour acquérir les informations et/ou valeurs mesurées nécessaires à la détermination de chaque valeur de grandeur caractéristique K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 .
Le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 comprend également un module 24 d’estimation d’une valeur de chaque critère opérationnel, à partir de chaque valeur déterminée de grandeur caractéristique K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 associée audit critère opérationnel et via la mise en œuvre d’un algorithme d’intelligence artificielle 26. L’algorithme d’intelligence artificielle 26 comporte, par exemple, un arbre de décision à logique floue 28, visible à la . Le module d’estimation 24 est connecté en sortie du module de détermination 22.
Le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 comprend aussi un module 30 de calcul d’un écart entre la valeur estimée du critère opérationnel et une valeur souhaitée dudit critère opérationnel, et d’une grandeur caractéristique, dite grandeur causale, qui est la principale cause dudit écart. Le module de calcul 30 est connecté en sortie du module d’estimation 24.
Le dispositif électronique d’aide au pilotage 20 comprend un module 32 de réalisation, si l’écart calculé est supérieur à un seuil prédéfini, d’au moins une action parmi l’affichage de la valeur estimée du critère opérationnel, de l’écart calculé et d’une indication de la grandeur causale ; l’émission d’une alerte en fonction de l’écart calculé ; et la génération d’une instruction de commande d’un système avionique en fonction de la valeur estimée du critère opérationnel et de l’écart calculé. Le module de réalisation 32 est connecté en sortie du module de calcul 30.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : de 0,01% à 0,5% en poids de la composition de gluconate de sodium.
De préférence, l’amidon de maïs est sous forme de poudre.
De préférence, l’argile blanche est sous forme de poudre.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : de 1% à 10% en poids de la composition d’argile blanche.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : de 0,4% à 0,7% en poids de la composition d’acétate de tocophérol.
L’arbre de décision à logique floue 28, également appelé GFT (de l’anglais Generalized Fuzzy Tree ) permet de prendre des décisions également avec des données incertaines ou imprécises. Contrairement aux arbres de décision traditionnels qui utilisent des règles binaires pour prendre des décisions (vrai/faux), l’arbre de décision à logique floue 28 utilise des variables linguistiques pour représenter des concepts tels que "très probable" ou "un peu probable".
L’arbre de décision à logique floue 28 fonctionne en évaluant les variables d'entrée, à savoir la ou les valeurs déterminées de grandeur(s) caractéristique(s) K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 associée(s) au critère opérationnel CO respectif, ces variables d'entrée étant des données quantitatives ou qualitatives, puis en les convertissant en valeurs degré d'appartenance pour les variables linguistiques correspondantes. Par exemple, si la variable d'entrée est l’indicateur quantifiant le respect du plan de vol ou encore par exemple indicateur de retard au décollage, la valeur de cette variable est traduite en degré d'appartenance à des variables linguistiques, telles que "faible", "moyen" ou "élevé".
L'arbre de décision à logique floue 28 utilise ensuite des règles floues pour évaluer ces degrés d'appartenance et prendre des décisions. Ces règles sont généralement définies par des experts dans le domaine ou par des données historiques. Les règles floues sont typiquement représentées sous la forme de "si...alors" avec des variables linguistiques.
En complément facultatif, l'arbre de décision à logique floue 28 utilise des méthodes d'inférence pour calculer la sortie finale en combinant les résultats de plusieurs règles. Une telle méthode d'inférence est par exemple la méthode de Mamdani, qui utilise la moyenne pondérée des règles pour calculer la sortie.
L'arbre de décision à logique floue 28 permet alors d’estimer la valeur du critère opérationnel CO correspondant dans des environnements incertains ou imprécis en utilisant des concepts linguistiques et des règles floues, plutôt que des règles binaires rigides.
Avantageusement, l’arbre de décision à logique floue 28 inclut au moins un système d’inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 (FIS de l’anglais Fuzzy Inference System ), chaque système d’inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 étant configuré pour recevoir en entrée au moins une valeur déterminée de grandeur caractéristique K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 et pour délivrer en sortie une valeur unitaire d’évaluation ; pour chaque système d’inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 , une correspondance entre entrée(s) et sortie étant établie par logique floue ; la valeur du critère opérationnel CO étant alors estimée à partir de la ou des valeurs unitaires d’évaluation calculées pour l’ensemble de grandeur(s) caractéristique(s) associé audit critère opérationnel CO.
Dans l’exemple de la , l’arbre de décision à logique floue 28 est alors représenté sous forme d'un graphe de systèmes d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 , chacun avec un coefficient de pondération α 1 , α 2 , α 3 , α 4 , α 5 associé. Dans cet exemple, l’arbre de décision à logique floue 28 comporte cinq systèmes d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 , à savoir un premier système d'inférence flou FIS 1 avec un premier coefficient de pondération α 1 , un deuxième système d'inférence flou FIS 2 avec un deuxième coefficient de pondération α 2 , un troisième système d'inférence flou FIS 3 avec un troisième coefficient de pondération α 3 , un quatrième système d'inférence flou FIS 4 avec un quatrième coefficient de pondération α 4 et un cinquième système d'inférence flou FIS 5 avec un coefficient de pondération α 5 .
Dans cet exemple, les systèmes d’inférence flous sont répartis sur trois niveaux, à savoir niveau inférieur correspondant aux premier, deuxième et troisième systèmes d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 recevant les variables d’entrée, c’est-à-dire les valeurs déterminées de l’ensemble de grandeur(s) caractéristique(s) K 1 , K 2 , K 3 , K 4 , K 5 associé au critère opérationnel CO correspondant ; un niveau intermédiaire correspondant au quatrième système d'inférence flou FIS 4 connecté en sortie des premier et deuxième systèmes d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 ; et un niveau supérieur correspondant au cinquième système d'inférence flou FIS 5 connecté en sortie des troisième et quatrième systèmes d'inférence flou FIS 3 , FIS 4 , le cinquième système d’inférence flou FIS 5 étant alors configuré dans cet exemple pour délivrer à sa sortie la valeur estimée du critère opérationnel CO.
Chaque système d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 est une structure permettant de formaliser les règles floues qui gouvernent la prise de décision de l'arbre de décision 28. Chaque système d'inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 comprend par exemple une ou plusieurs variables d'entrée, chacune typiquement divisée en un certain nombre de catégories linguistiques, appelées "ensembles flous" ; une ou plusieurs fonctions d'appartenance, à savoir des fonctions mathématiques assignant une valeur de degré d'appartenance à chaque entrée pour chaque ensemble flou ; une ou plusieurs règles floues gouvernant la prise de décision, typiquement de la forme "Si l'entrée est dans l'ensemble flou A ET l'entrée est dans l'ensemble flou B, alors la sortie est dans l'ensemble flou C" ; une ou plusieurs fonctions d'inférence combinant les degrés d'appartenance des ensembles flous d'entrée pour déterminer les degrés d'appartenance des ensembles flous de sortie ; une ou plusieurs variables de sortie représentant la décision finale, chacune typiquement divisée en un certain nombre ensembles flous, de manière analogue aux variables d’entrées ; et une ou plusieurs fonctions d'agrégation combinant les degrés d'appartenance des ensembles flous de sortie pour déterminer la valeur de sortie finale. La fonction d'agrégation est par exemple une somme pondérée.
L’arbre de décision à logique floue 28 a été préalablement entrainé lors d’une étape préliminaire d’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle 26 à partir de données d’apprentissage.
Avantageusement, l’apprentissage préliminaire de l’algorithme d’intelligence artificielle 26 est un apprentissage supervisé. L’homme du métier observera que l’apprentissage supervisé n’est pas direct. En effet, l’opérateur annote un résultat tandis que l’algorithme d’intelligence artificielle 26, en particulier l’arbre de décision à logique floue 28, prend des grandeurs caractéristiques en entrée. Pour construire la base d’apprentissage, il faut donc fournir un ensemble de résultats contextualisés ; puis pour chaque résultat de cet ensemble, évaluer les grandeurs caractéristiques ; et enfin pour chaque résultat de cet ensemble le faire annoter par un utilisateur dans la sémantique opérationnelle.
L'apprentissage supervisé de l’arbre de décision à logique floue 28 commence par la collecte de données d’apprentissage d'entrée et de sortie. Les données d'entrée sont typiquement des caractéristiques ou des attributs qui décrivent une situation ou un problème, tandis que les données de sortie représentent les résultats attendus pour chaque situation ou problème. Les règles logiques de l’arbre de décision à logique floue 28 sont alors construites à partir des données d’apprentissage.
L’apprentissage préliminaire de l’arbre de décision à logique floue 28 est de préférence effectué via la mise en œuvre d’un algorithme génétique. Pour ledit apprentissage par algorithme génétique, un ensemble d'individus est créé, chaque individu représentant un arbre de décision à logique floue potentiel. Chaque arbre de décision est évalué en fonction de sa précision dans la prise de décisions, qui est mesurée à l'aide d'une fonction d’activité (de l’anglais fitness ). Les individus ayant une fonction d’activité plus élevée sont sélectionnés pour se reproduire et créer des descendants. La reproduction implique la combinaison de caractéristiques des parents, tout en ajoutant une certaine variation pour encourager l'exploration de nouvelles solutions. Les descendants créés sont ensuite soumis à une évaluation de la fonction d’activité pour déterminer s'ils sont meilleurs ou pires que leurs parents. Les meilleurs individus sont conservés pour la prochaine génération, tandis que les moins performants sont éliminés. Ce processus se répète pendant plusieurs générations, jusqu'à ce qu'un arbre de décision à logique floue satisfaisant soit trouvé. Une fois que l'algorithme génétique a convergé vers une solution, l'arbre de décision à logique floue 28 ainsi entrainé est utilisé pour prendre des décisions à partir de nouvelles données d'entrée. La fonction d’activité calcule par exemple la moyenne des écarts entre la sortie du modèle sous apprentissage et une annotation sémantique opérationnelle, typiquement de haut niveau. Cette fonction d’activité doit être minimisée lors du processus d’apprentissage.
Le module de calcul 30 est configuré pour calculer un écart entre la valeur estimée du critère opérationnel CO et une valeur souhaitée dudit critère opérationnel CO, et une grandeur caractéristique, dite grandeur causale, qui est la principale cause dudit écart.
L’écart calculé est par exemple la différence de la valeur souhaitée moins la valeur estimée du critère opérationnel CO, l’écart calculé étant alors un nombre relatif. En variante, écart calculé est la différence en valeur absolue entre la valeur estimée et la valeur souhaitée du critère opérationnel CO, et l’écart calculé est alors un nombre positif.
La grandeur causale est calculée via l’arbre de décision à logique floue 28, ceci en tenant compte du coefficient de pondération α 1 , α 2 , α 3 , α 4 , α 5 associé respectivement à chaque système d’inférence flou FIS 1 , FIS 2 , FIS 3 , FIS 4 , FIS 5 .
On connaît toutefois de la demande de brevet FR2112280 déposée le 19 novembre 2021 et non encore publiée à la date de dépôt de la présente demande un ensemble à calage variable de soufflante qui est monté à travers l’ouverture radiale de la bouche de moyeu, depuis l’extérieur de celle-ci, ce qui facilite grandement les opérations de maintenance.
Cet ensemble à calage variable de soufflante comprend un dispositif de reprise d’effort d’aube qui est d’abord inséré dans la bouche de moyeu pour être serré contre une surface interne de la bouche, puis le pivot d’aube est engagé à l’intérieur du dispositif de reprise d’effort d’aube. Le pivot d’aube est ensuite verrouillé en position radiale dans la bouche de moyeu depuis l’intérieur de cette dernière. Plus particulièrement, un segment en deux demi-coquilles est prévu en partie basse du pivot pour assurer l’arrêt radial du pivot. Ce segment est maintenu en position par l’excentrique de commande de pivotement du pivot d’aube qui assure le calage variable de l’aube. Cet excentrique est situé en dessous du pivot d’aube et est donc disposé dans une position radiale plus proche de l’axe moteur que le pivot d’aube et la bouche de moyeu.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : de 15% à 25% en poids de la composition de decyl glucoside.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : De 0,1% à 2% en poids de la composition de cire de candelilla.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend : De 0,1% à 2% en poids de la composition de cire de carnauba.
Selon un mode de réalisation, la composition de shampoing solide pâteux malléable selon l’invention comprend du carbonate de calcium et de l’hydroxyapatite.
De préférence, le carbonate de calcium et l’hydroxyapatite sont sous forme de poudre.
Cette étape f- peut notamment être réalisée par trempage de la préforme fibreuse obtenue à l’issue de l’étape c- dans une solution d’eau ou d’éthanol comprenant un alcool polyvinylique (PVA) ou encore de poly(méthacrylate de méthyle) (PMMA). Par exemple, la concentration de la solution est comprise entre 10 g.L -1 et 20 g.L -1 .
Dans ce mode de réalisation, le matériau fugace ou fugitif est intégralement éliminé par dégradation chimique. Il est toutefois possible, selon d’autres modes de réalisation, d’éliminer partiellement ou intégralement le matériau fugace ou fugitif par traitement thermique.
En particulier, dans un mode de réalisation, le procédé peut comprendre avant l’étape f- d’élimination du matériau fugace ou fugitif, une étape f’- de dégradation chimique du matériau fugace ou fugitif.
Par exemple, l’étape f’- permet de dégrader les propriétés du matériau fugace ou fugitif, le matériau fugace ou fugitif n’étant complètement éliminé qu’au cours de l’étape ultérieure f-.
Dans un mode de réalisation, l’étape f- d’élimination du matériau fugace ou fugitif peut être réalisée intégralement au cours d’une étape de traitement thermique.
Par ailleurs, dans un mode de réalisation, l’étape e- d’élimination de l’agent porogène et l’étape d- de traitement thermique de la préforme fibreuse enrobée pour former une carapace par consolidation de la barbotine sont toutes deux réalisées au cours d’un unique traitement thermique.
Par exemple, le procédé comprend une étape de traitement thermique, laquelle peut être décomposée en une première étape de chauffage e- comprenant un maintien à une première température, la première température permettant d’éliminer l’agent porogène.
L’étape de traitement thermique comprend ensuite, et sans retour à température ambiante, une deuxième étape de chauffage d- comprenant un maintien à une température de frittage, supérieure à la première température, cette deuxième étape de chauffage permettant de former une carapace par consolidation de la préforme.
De manière analogue, dans un mode de réalisation, l’étape f- d’élimination du matériau fugace ou fugitif et l’étape d- de traitement thermique de la préforme fibreuse enrobée pour former une carapace par consolidation de la barbotine sont toutes deux réalisées au cours d’un unique traitement thermique.
Par exemple, le procédé comprend une étape de traitement thermique, laquelle peut être décomposée en une première étape de chauffage f- comprenant un maintien à une deuxième température, la deuxième température permettant d’éliminer le matériau fugace ou fugitif.
L’étape de traitement thermique comprend ensuite, et sans retour à température ambiante, une deuxième étape de chauffage d- comprenant un maintien à une température de frittage, supérieure à la deuxième température, cette deuxième étape de chauffage permettant de former une carapace par consolidation de la préforme.
Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape unique de traitement thermique laquelle comprend une étape e- de maintien à une première température permettant l’élimination de l’agent porogène, une étape f- de maintien à une deuxième température, supérieure à la première température, permettant l’élimination du matériau fugace ou fugitif, puis une étape d- de maintien à une température de frittage, supérieure à la deuxième température, permettant de former une carapace par consolidation de la préforme.
Ce mode de réalisation s’applique particulièrement en cas d’utilisation de cire comme agent porogène, du fait de son point de fusion inférieur à celui du matériau pouvant être utilisé pour pré-consolider une préforme fibreuse, par exemple un alcool polyvinylique (PVA) ou encore de poly(méthacrylate de méthyle) (PMMA) ou PVA).
Par exemple, l’étape e- peut être une étape de maintien à une température comprise entre 40°C et 50°C pendant une durée comprise entre 1 heure et 3 heures.
Par exemple, l’étape f- peut être une étape de maintien à une température comprise entre 50 et 450 °C pendant une durée comprise entre 1 heure et 5 heures.
Par exemple, l’étape d- peut être une étape de maintien à une température comprise entre 700 °C et 1300 °C pendant une durée comprise entre 1 heure et 10 heures.
la est une représentation schématique d’un arbre de décision à logique floue inclus dans un algorithme d’intelligence artificielle, mis en œuvre par le dispositif d’aide au pilotage de la pour estimer la valeur d’un critère opérationnel à partir de la valeur de chaque grandeur d’un ensemble de grandeur(s) caractéristique(s) associé audit critère opérationnel, le dispositif d’aide au pilotage permettant alors la surveillance d’au moins un critère opérationnel d’une mission de l’aéronef ; et
la est un organigramme d’un procédé d’aide au pilotage selon l’invention, le procédé étant mis en œuvre le dispositif d’aide au pilotage de la .
Dans la description, l’expression « sensiblement égal(e) à » désigne une relation d’égalité à plus ou moins 10 %, de préférence à plus ou moins 5 %.
Sur la , un aéronef 10 comprend plusieurs systèmes avioniques 12, une ou plusieurs bases de données 14, plusieurs capteurs 16, un ou plusieurs systèmes d’affichage 18, et un dispositif électronique d’aide au pilotage 20 connecté aux systèmes avioniques 12, au(x) base(s) de données 14, aux capteurs 16 et au(x) système(s) d’affichage 18.
L’aéronef 10 est par exemple un avion, tel qu’un avion de ligne commerciale. En variante, l’aéronef 10 est un hélicoptère, un drone pilotable à distance par un pilote, ou encore un aéronef autonome sans opérateur. L’homme du métier observera que dans le cas où l’aéronef 10 est un aéronef autonome sans opérateur, il ne comprend de préférence pas de système d’affichage.
Chaque système avionique 12 est embarqué à bord de l’aéronef 10, est connu en soi, et est configuré pour mettre en œuvre une ou plusieurs fonctions avioniques respectives.
Chaque système avionique 12 est apte à transmettre au dispositif électronique d’aide au pilotage 20 différentes données avioniques, par exemple des données dites « aéronef », telles que la position, la vitesse, l’accélération, l’orientation, le cap ou encore l’altitude de l’aéronef 10, et/ou des données dites « navigation », telles qu’un plan de vol, une heure d’arrivée estimée, un nombre de passagers.
Chaque système avionique 12 est par exemple choisi parmi le groupe consistant en : un système de gestion du vol, également appelé FMS (de l’anglais Flight Management System ) ; un système de guidage, ou FG (de l’anglais Flight Guidance ) ; un système de commandes de vol, ou FCS (de l’anglais Flight Control System ) ; un système de positionnement par satellite, tel qu’un système GPS (de l’anglais Global Positioning System ) ; un système de référence inertielle, également appelé système IRS (de l’anglais Inertial Reference System ) ; un système d’aide à l’atterrissage ILS (de l’anglais Instrument Landing System ) ou un système d’aide à l’atterrissage MLS (de l’anglais Microwave Landing System ) ; un système de prévention de sortie de piste actif, également appelé système ROPS (de l’anglais Runway Overrun Prevention System ) ; et un radioaltimètre, également noté RA (de l’anglais RadioAltimeter ).
Optionnellement, certains systèmes avioniques 12 sont également aptes à recevoir des consignes, ou encore des commandes, de la part du dispositif électronique d’aide au pilotage 20. Ces systèmes avioniques 12 aptes à recevoir des consignes sont par exemple :
- le système de commandes de vol, également noté FCS ou FBW (de l’anglais Fly By Wire ), pour agir sur un ensemble de gouvernes et d’actionneurs de l’aéronef. Dans le cas d’un aéronef à voilure fixe, les gouvernes sont, par exemple, des ailerons, la gouverne de profondeur ou la gouverne de direction. Dans le cas d’un aéronef à voilure tournante, les gouvernes sont, par exemple, le pas collectif, le pas cyclique ou le pas du rotor de queue ;
- un système de contrôle moteur, également noté ECU (de l’anglais Engine Control Unit ) pour faire varier l’énergie délivrée par un moteur de l’aéronef, tel qu’un réacteur, un turbopropulseur ou encore une turbine ;
- au moins un système de guidage, tel qu’un dispositif de pilotage automatique, également noté AFCS (de l’anglais Auto-Flight Control System ), également appelé pilote automatique et noté PA ou AP (de l’anglais Automatic Pilot ), ou encore tel que le système de gestion du vol de l’aéronef (FMS).
Chaque base de données 14 est optionnelle, connue en soi, est par exemple choisie parmi le groupe consistant en :