INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de détermination d’une consigne de couple moteur lors d’un changement de rapport de vitesse, d’un rapport engagé vers un rapport cible, dans une chaîne de traction d’un véhicule équipé d’un moteur thermique et d’une boîte de vitesse automatique, la consigne de couple moteur étant déterminée en fonction d’une consigne de couple à la roue, d’une évaluation d’un couple inertiel à prendre en compte pour le changement de rapport de vitesse et d’une démultiplication globale de la chaîne de traction. Conformément à l’invention, l'évaluation du couple inertiel à prendre en compte est faite en fonction du rapport cible.
Selon une caractéristique particulière, l'évaluation du couple inertiel à prendre en compte est faite aussi en fonction du rapport engagé, en considérant une inertie de la chaîne de traction comme étant égale à une interpolation entre une première valeur d’inertie de chaîne de traction résultant du rapport engagé et une deuxième valeur d’inertie de chaîne de traction résultant du rapport cible.
Selon une autre caractéristique particulière, le couple inertiel à prendre en compte est évalué en temps réel pendant la durée du changement de rapport de vitesse par une fonction de transition délivrant une valeur instantanée du couple inertiel à prendre en compte variant entre une première valeur de couple inertiel résultant du rapport engagé et d’un première régime de vitesse associé audit rapport engagé et une deuxième valeur de couple inertiel résultant du rapport cible et d’un deuxième régime de vitesse associé audit rapport cible.
Selon encore une autre caractéristique particulière, la fonction de transition est une fonction linéaire.
L’invention concerne aussi un calculateur comportant une mémoire stockant des instructions de programme pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit brièvement ci-dessus.
Selon une caractéristique particulière, le calculateur est un calculateur de contrôle moteur.
L’invention concerne aussi un véhicule ayant une chaîne de traction comprenant un moteur thermique et une boîte de vitesse automatique, et des moyens de pilotage de la chaîne de traction par une consigne de couple à la roue, dans lequel est inclus un calculateur comme indiqué ci-dessus.
Selon une caractéristique particulière, les moyens de pilotage du véhicule comprennent un radar d’un système avancé d’aide à la conduite.
La est un bloc-diagramme montrant schématiquement une architecture d’un groupe motopropulseur thermique équipé d’une boîte de vitesse automatique.
La est un exemple de relevé du couple à la roue obtenu avec la technique antérieure lors d’un changement de rapport montant dans le groupe motopropulseur thermique de la .
Ainsi, on tire avantage d’une telle configuration des coulissants 22 portés par les chariots à roulettes 68 assurant leur coulissement en translation entre les dormants 26, en ce qu’elle permet de conserver une épaisseur minimale des coulissants 22 et du dispositif de glissement 60 assurant leur coulissement.
Selon un exemple de l’invention visible aux et 6, la paroi supérieur 52 des portions de recouvrement 48 s’étend dans un plan transversal T et longitudinal L présentant un angle compris entre 89° et 60° par rapport à la plaque 32 du support de fixation 30.
Une telle caractéristique est avantageuse en ce qu’elle permet d’évacuer un fluide, par exemple de la pluie en dehors des dormants 26 par guidage du fluide à l’opposé du support de fixation 30. Des gouttières d’extrémités peuvent notamment être prévues pour permettre l’évacuation du fluide en dehors des dormants.
On comprend par ailleurs que lors du déplacement en translation des coulissants 22 le long des dormants verticaux 26a tel que visible à la , les dormants latéraux 26b forment une butée en translation des coulissants 22.
Selon un exemple de l’invention visible aux figures 1 et 3, le troisième coulissant 22c formant l’enjoliveur peut comprendre une lumière dans laquelle s’étend un plateau 80 configuré pour pivoter autour d’un axe de rotation R dans la lumière.
Dans l’exemple illustré, le plateau 80 pivote autour d’un axe de rotation R vertical V définit par deux ergots 82 faisant chacun saillie de l’un des bords vertical 24a du troisième coulissant 22c, dans la lumière.
Il convient par ailleurs de considérer que l’axe de rotation R du plateau 80 pourrait aussi être transversal T. De surplus, le troisième coulissant pourrait comprendre plus d’une lumière associée à un plateau pivotant. De plus on peut par exemple prévoir une lumière associée à plusieurs plateaux pivotant dans la lumière.
Le plateau 80 du troisième coulissant 22c peut alors comprendre des ouvertures de fixation 84 d’accessoires tels que des pots de fleurs ou d’autres éléments.
Ainsi, on comprend que lorsque le premier coulissant 22a et le deuxième coulissant 22b sont en position découverte, tel que visible sur la partie C de la , le troisième coulissant 22c dans sa position découverte a pour fonction de les camoufler et dans sa position recouverte permet au plateau 80 d’être pivoté au travers de l’ouverture 14 du mur 12, tel que visible à la . On peut ainsi intégrer les accessoires portés par le plateau dans l’espace intérieur de l’habitation sans avoir à les désolidariser du plateau par exemple pour les utiliser à l’intérieur de l’espace de vie de l’habitation ou en cas de contraintes météorologiques.
Par ailleurs, il convient de considérer que les coulissants peuvent comprendre des moyens de préhension invisibles logés directement dans l’épaisseur de ces derniers et tournés vers l’espace interne de l’habitation. De la sorte, les moyens de préhension sont invisibles et ne sont accessibles que depuis l’intérieur de l’habitation.
Selon un autre exemple de l’invention visible à la , chacun des coulissants 22 peut être fait en deux parties.
Plus particulièrement, dans le mode de réalisation de la , le cadre 20 délimite deux zones de découvrement 31 de part et d’autre de l’ouverture 14 selon la direction transversale T. Ainsi, on comprend que chacune des deux parties des coulissants 22 est configurée pour coulisser transversalement en recouvrement de l’une des zones de découvrement 31 délimitées par le cadre 20. Il convient par ailleurs de considérer que les caractéristiques structurelles et fonctionnelles de l’élément mural 16 décrites ci-dessus s’appliquent mutatis mutandis à l’exemple de réalisation de la .
Ainsi, chacune des parties de chacun des coulissants 22 peut prendre une position de recouvrement ou de découvrement de l’ouverture 14 indépendamment l’une de l’autre.
Par ailleurs, dans le cas du troisième coulissant 22c formant l’enjoliveur, on comprend que l’une et/ou l’autre des parties du troisième coulissant 22c peut comprendre le plateau 80 pivotant tel que décrit précédemment.
On tire avantage de l’exemple de réalisation de la en ce qu’il permet d’installer l’élément mural 16 autour d’une ouverture 14 dont l’espace mural en périphérie est réduit, notamment selon la direction transversale T. Dit autrement lorsque l’espace mural autour de l’ouverture 14 ne permet pas l’installation du cadre comprenant la zone de découvrement 31 tel que décrit aux figures 1 et 2, l’installation du cadre 20 selon l’exemple de réalisation de la permet d’y remédier en répartissant les zones de recouvrement 31 de part et d’autre de l’ouverture 14 selon la direction transversale T.
L’invention dans son ensemble est ainsi avantageuse en ce qu’elle permet d’obtenir un élément mural modulaire et invisible depuis l’espace intérieur d’une habitation offrant ainsi un passage optimal de la lumière au travers de l’ouverture tout en proposant un plateau à personnaliser avec tout type d’accessoires et pouvant être utilisé depuis l’espace intérieur de l’habitation ou à l’extérieur de celle-ci. De plus, l’invention est également avantageuse en ce qu’elle permet l’exploitation de l’intégralité du mur à l’intérieur de l’habitation et également du rebord de la fenêtre. De surplus, l’invention permet de s’adapter à tout type d’habitation et de se passer d’un système de galandage habituellement utilisé pour obtenir une installation invisible tel que proposé par l’invention.
Le procédé 100 selon un exemple de mise en œuvre de l’invention va maintenant être décrit en référence à la .
Le procédé comprend une étape d’acquisition 101, par la matrice de détecteurs de l’instrument optique, d’une image d’une ou de plusieurs sources ponctuelles connues ; notamment, le spectre d’émission et la magnitude apparente de chacune de ces étoiles est connu.
Selon un exemple de mise en œuvre l’étape d’acquisition 101 peut comprendre également plusieurs acquisitions d’une même source ponctuelle connue.
La ou les sources ponctuelles sont par exemple des étoiles, une réponse spectrale de chacune des étoiles observées étant connue.
L’image comprend, pour chaque source ponctuelle, et pour chaque matrice de filtre spectral, une tâche image acquise dans la bande spectrale de ladite matrice de filtre spectral ; pour chaque source ponctuelle, l’image de la source ponctuelle est étalée sur un ensemble de pixels adjacents appartenant à des bandes spectrales potentiellement différentes. Il faut distinguer la réponse impulsionnelle instrumentale monochromatique, image d’une source ponctuelle monochromatique de longueur d’onde donnée et d’intégrale unité (distribution de Dirac spatiale et spectrale) et l’image d’une source ponctuelle polychromatique qui sera une intégrale spectrale des réponses impulsionnelles monochromatiques pondérées par la réponse spectrale des étoiles. Autrement dit, la tâche image d’une source ponctuelle diffère d’une bande spectrale à une autre bande spectrale.
La tâche image d’une source ponctuelle, dans chaque bande spectrale, correspond à une réponse impulsionnelle de l’instrument optique observée dans ladite bande spectrale. La réponse impulsionnelle de l’instrument optique dans chaque bande spectrale est modélisée, d’une manière connue de l’homme du métier, comme un produit de convolution des réponses impulsionnelles dans ladite bande spectrale des différents éléments de la chaîne d’acquisition constitutive de l’instrument optique considéré. L’instrument optique, comprend en particulier l’optique de l’instrument optique, les détecteurs élémentaires de la matrice de détecteurs, sans oublier le cas échéant les autres contributeurs à la réponse impulsionnelle de l’instrument tels que d’éventuels déplacements pendant le temps de pause (filé et/ou bougé).
Le modèle paramétrique de la réponse impulsionnelle est ainsi une fonction d’un ensemble de paramètres physiques caractéristiques des différents contributeurs de la chaîne d’acquisition, i.e. de l’instrument optique. L’ensemble de paramètres comprend des paramètres globaux, tel que par exemple les coefficients des polynomes de Zernike, caractéristiques d’un état global de la combinaison optique, et des paramètres spécifiques à certains éléments de la chaîne d’acquisition de l’instrument optique, notamment spécifiques à chaque bande spectrale et à chaque acquisition. Ainsi, par exemple, l’ensemble des paramètres peut comprendre les paramètres d’une réponse impulsionnelle représentative d’une pupille de l’instrument optique, et/ou les paramètres d’une réponse impulsionnelle représentative de l’intégration des charges sur au moins un détecteur élémentaire de la matrice de détecteurs, et/ou les paramètres d’une réponse impulsionnelle représentative d’un filé, i.e. d’un mouvement linéaire, de la matrice de détecteurs pendant un temps de pause, et/ou les paramètres d’une réponse impulsionnelle représentative d’un bougé, i.e. d’un mouvement non linéaire, de la matrice de détecteurs pendant le temps de pause, et/ou les paramètres représentatifs des coordonnées d’une image géométrique de la source ponctuelle, ladite image géométrique étant ponctuelle..
Pour chaque matrice de filtre spectral, optionnellement pour chaque source ponctuelle, l’étape suivante du procédé 100 est une étape de détermination 102 d’une valeur initiale VIP de chaque paramètre de l’ensemble des paramètres du modèle paramétrique de la réponse impulsionnelle modélisée de l’instrument optique, l’ensemble de paramètres comprenant en particulier un sous-ensemble de paramètres commun à la pluralité de matrices de filtres spectraux, et un sous-ensemble de paramètres spécifiques à chaque matrice de filtre spectral.
Selon un exemple de mise en œuvre du procédé 100, l’étape de détermination 102 d’une valeur initiale des paramètres du modèle paramétrique, comprend le choix d’une valeur égale à 0, par exemple, pour chaque paramètre. Selon un autre exemple de mise en œuvre, l’étape de détermination 102 d’une valeur initiale comprend le choix, pour chaque paramètre, d’une valeur égale à une valeur déterminée antérieurement, par exemple par une calibration précédente.
L’étape suivante du procédé 100, après l’étape de détermination 102 d’une valeur initiale des paramètres du modèle paramétrique, à calculer, pour chaque matrice de filtre spectral, et le cas échéant pour chaque source ponctuelle, une réponse impulsionnelle, sur la base de la valeur initiale VIP des paramètres, puis à échantillonner 103 la réponse impulsionnelle calculée, selon un masque d’échantillonnage associé à la matrice de filtre spectral: autrement dit, la valeur d’un échantillon de la réponse impulsionnelle est calculée, sur la base de la valeur des paramètres déterminés précédemment, en un point du masque d’échantillonnage, ledit masque d’échantillonnage comprenant un ensemble de points répartis régulièrement sur la matrice de filtre spectral considérée, par exemple au point central de chaque filtre élémentaire de la matrice de filtre spectral. Selon un exemple particulier, chaque matrice de filtre spectral est superposée à la matrice de détecteurs, et une position de la matrice de filtre spectral relativement à la matrice de détecteurs est décalée selon au moins l’une parmi les deux dimensions de la matrice de détecteurs, de sorte que chaque point d’échantillonnage du masque d’échantillonnage associé à une matrice de filtre spectral est décalé par rapport à un point correspondant du masque d’échantillonnage associé à une autre matrice de filtre spectral.
Pour chaque matrice de filtre spectral, et le cas échéant pour chaque source ponctuelle, une valeur d’un coût, dans la bande spectrale considérée, fonction d’une distance entre la réponse impulsionnelle calculée, et la réponse impulsionnelle observée, est ensuite calculée, au cours d’une étape de calcul 104 d’une valeur d’un coût. Ce coût est calculé, par exemple, sur la base d’une différence entre la réponse impulsionnelle modélisée et la réponse impulsionnelle observée pour chacun des points du masque d’échantillonnage. Par exemple, le coût est égal à une somme des carrés des différences, pour chacun des points du masque d’échantillonnage, optionnellement pondéré par un coefficient de normalisation.
Une valeur d’un coût global CG pour l’ensemble des bandes spectrales, le cas échéant pour chaque source ponctuelle, est ensuite calculé au cours d’une étape de calcul 105 d’une valeur du coût global CG. Par exemple, le coût global est égal à une somme des coûts précédemment calculés pour chaque bande spectrale.
Pour chaque matrice de filtre spectral, et le cas échéant pour chaque source ponctuelle, une valeur estimée de chaque paramètre VEP de l’ensemble de paramètres est estimée au cours d’une étape d’estimation 102bis, la valeur estimée de chaque paramètre VEP étant estimée à partir de la valeur initiale VIP des paramètres, déterminée à l’étape 102, et d’une variation VAR; ladite variation VAR étant estimée en fonction de la valeur du coût global CG, la valeur estimée VEP étant égale à la variation estimée VAR ajoutée à la valeur initiale des paramètres VIP.
Pour chaque matrice de filtre spectral, et le cas échéant pour chaque source ponctuelle, les étapes 103, 104, et 105, précédemment décrites, sont mises en œuvre à nouveau avec la valeur estimée des paramètres VEP. Ces étapes sont représentées sur la , respectivement avec les références 103bis, 104bis, 105bis, de sorte que l’étape 105bis est une étape de calcul d’une nouvelle valeur du coût global NCG pour l’ensemble des bandes spectrales, le cas échéant pour chaque source ponctuelle, pour la valeur estimée des paramètres VEP.
La nouvelle valeur du coût global NCG calculé à l’étape 105bis pour la valeur estimée des paramètres VEP est comparé, au cours d’une étape de comparaison 106, à la valeur du coût global CG calculée à l’étape 105 pour la valeur initiale des paramètres VIP déterminée à l’étape 102. Si le résultat de la comparaison RC satisfait à un critère d’arrêt CRA alors la valeur estimée des paramètres VEP est retenue pour la modélisation de la réponse impulsionnelle de l’instrument optique. A titre d’exemple, le résultat de la comparaison RC est une différence entre la nouvelle valeur du coût global NCG et la valeur du coût global CG, et le critère d’arrêt CRA est satisfait si ladite différence est inférieure à un seuil prédéterminé.
Si le résultat de la comparaison RC ne satisfait pas au critère d’arrêt CRA alors les étapes du procédé 100 sont répétées 107, depuis l’étape d’estimation 102bis d’une valeur des paramètres VEP, en passant par l’étape 104bis de calcul d’une nouvelle valeur du coût par bande spectrale, et par l’étape 105bis de calcul d’une nouvelle valeur du coût global NCG pour l’ensemble des bandes spectrales, jusqu’à l’étape de comparaison 106 entre la valeur du coût global CG, calculée à l’itération précédente de la répétition 107, et la nouvelle valeur du coût global NCG calculée à l’itération courante de la répétition 107, jusqu’à ce que le critère d’arrêt CRA soit satisfait par le résultat de la comparaison RC. A chaque nouvelle itération, l’étape d’estimation 102bis d’une valeur estimée des paramètres VEP est réalisée à partir d’une valeur des paramètres égale à la valeur estimée des paramètres VEP obtenue à l’étape d’estimation 102bis de l’itération précédente. A cet effet, à chaque nouvelle itération, au cours d’une étape de détermination 107bis, la valeur initiale des paramètres VIP devient égale à valeur estimée des paramètres VEP de l’itération précédente, et la valeur du coût global CG devient égale à la nouvelle valeur du coût global NCG, pour chaque matrice de filtre spectral.
Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur de recherche d’une combinaison optimale d’hyperparamètres permettant de définir un modèle d’apprentissage automatique, le procédé comprenant plusieurs tests de combinaison d’hyperparamètres, chaque test de combinaison d’hyperparamètres comportant une validation croisée à partir d’un ensemble de données de validation, la validation croisée définissant plusieurs tests de performance sur au moins un sous ensemble de données de validation, chaque test de performance comportant : - un calcul d’un score de performance, - une comparaison du score de performance calculé à un meilleur score, le test de la combinaison d’hyperparamètres étant arrêté si le score de performance calculé est inférieur au meilleur score, la validation croisée comprenant également une mise à jour du meilleur score lorsque l’ensemble des scores de performance calculés pour cette validation croisée sont supérieurs au meilleur score, le meilleur score mis à jour correspondant alors au moins bon score de performance parmi ledit ensemble de scores de performance calculés pour cette validation croisée, le procédé comprenant en outre une définition d’une combinaison optimale d’hyperparamètres pour ledit modèle d’apprentissage, cette combinaison optimale d’hyperparamètres correspondant à la combinaison optimale d’hyperparamètres ayant permis de définir le dernier meilleur score une fois l’ensemble des tests de combinaison d’hyperparamètres effectués.
Un tel procédé de recherche permet de stopper le test d’une combinaison d’hyperparamètres dès qu’un test de validation croisée obtient un score inférieur au meilleur score défini. Cela permet d’éviter d’effectuer d’autres tests de validation croisées pour une combinaison d’hyperparamètres qui ne sera pas retenue.
De préférence, le modèle d’apprentissage est choisi parmi un modèle linéaire, un arbre de décision ou un réseau de neurones artificiels. Il est important de noter que ces modèles ne sont pas exhaustifs et qu'il existe de nombreux autres modèles d'apprentissage automatique utilisés pour résoudre différents types de problèmes à résoudre relatifs à l’application définie par l’utilisateur.
Avantageusement, chaque combinaison d’hyperparamètres est recherchée en effectuant une recherche en grille, une recherche aléatoire ou encore une recherche bayésienne.
Dans un mode de réalisation avantageux, les tests de performance définis par la validation croisée sont effectués selon un ordre donné. Le procédé comprend en outre une définition d’un ordre des tests de performance à chaque mise à jour du meilleur score, l’ordre défini correspondant alors à l’ordre croissant des scores des tests de performance de la validation croisée ayant permis de mettre à jour le meilleur score.
Une telle définition de l’ordre des tests de performance permet d’accélérer la recherche de la combinaison optimale d’hyperparamètres. En effet, généralement, les tests de performance obtenant les moins bons scores de performance sont généralement les mêmes entre les différents tests de combinaison d’hyperparamètres. Ainsi, en commençant une validation croisée par les tests de performance ayant les moins bons scores de performances, il est possible d’arrêter plus rapidement un test de combinaison d’hyperparamètres lorsque le score de performance associé à un test de performance est inférieur au meilleur score.
Selon un autre aspect, il est proposé un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé tel que décrit précédemment.
Selon un autre aspect, il est proposé un système informatique comprenant : - une mémoire dans laquelle est stocké un programme d’ordinateur tel que décrit précédemment, et - une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre le programme d’ordinateur.
La illustre un système informatique SYS configuré pour mettre en œuvre un procédé de recherche d’une combinaison optimale d’hyperparamètres tel que décrit dans la suite en relation avec la .
Le système informatique SYS comprend une unité de traitement UT et une mémoire MEM. La mémoire MEM est configurée pour stocker un programme d’ordinateur PRG. Ce programme d’ordinateur PRG comprend des instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par l’unité de traitement UT, conduisent celle-ci à mettre en œuvre le procédé tel que décrit dans la suite.
La illustre un procédé de recherche d’une combinaison optimale d’hyperparamètres pour un modèle d’apprentissage automatique. Un tel procédé peut être mis en œuvre par un système informatique SYS tel que décrit précédemment.
Le modèle d’apprentissage automatique est choisi selon une application définie par un utilisateur. Le modèle peut être un modèle linéaire, un arbre de décision ou un réseau de neurones artificiels par exemple. Il est important de noter que ces modèles ne sont pas exhaustifs et qu'il existe de nombreux autres modèles d'apprentissage automatique utilisés pour résoudre différents types de problèmes à résoudre relatifs à l’application définie par l’utilisateur.
Le modèle d’apprentissage automatique est associé à une combinaison d’hyperparamètres. Afin d’obtenir un modèle d’apprentissage automatique ayant de bonnes performances, il convient de rechercher une combinaison optimale d’hyperparamètres pour ce modèle d’apprentissage automatique.
G1 Point limite
G2 Point limite
K1 Arc circulaire
K2 Arc circulaire
L Largeur libre la plus petite
N Normale à la surface
P Ajustement par pression
R Direction radiale
R1 Direction spatiale
R2 Direction spatiale
R3 Direction spatiale
S1 Position de butée
W1 Angle
W2 Angle
W3 Angle
Z Axe central longitudinal
La est un graphique représentant l’évolution de la concentration de certaines espèces chimiques dans le réacteur en fonction du débit de BCl 3 introduit dans ledit réacteur.