INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur classifie les premières données et les associe à une ou plusieurs des classes générées lors de la phase d’apprentissage, avec par exemple une probabilité d’appartenance à chacune des classes. La classe ayant la probabilité la plus élevée est par exemple sélectionnée comme correspondant au résultat de la prédiction.
Le résultat de la prédiction permet ainsi de connaitre si le cycle de vie du premier calculateur va se poursuivre normalement, c’est-à-dire tel qu’attendu et sans défaut ou panne prévisible, ou au contraire si le cycle de vie du premier calculateur va connaitre un défaut, une défaillance ou une panne à l’avenir, c’est-à-dire à un horizon de temps déterminé (par exemple exprimé en jours, semaines ou mois) à compter du jour de la prédiction.
Lorsque la classe sélectionnée est représentative d’un cycle de vie à venir avec défaut, une alerte est par exemple générée et transmise à destination du premier véhicule 10 (ou d’un dispositif d’affichage du premier véhicule 10 pour affichage de l’alerte sur ce dispositif d’affichage) et/ou d’un dispositif de communication mobile 103 (par exemple un téléphone intelligent, de l’anglais « Smartphone ») appartenant par exemple au conducteur ou au propriétaire du premier véhicule 10. La génération et la transmission de l’alerte permettent de prévenir le conducteur ou le propriétaire du premier véhicule 10 d’un risque de défaut à venir du premier calculateur. Selon une variante de réalisation, l’alerte est également transmise à destination d’un serveur 102 contrôlé par exemple par un concessionnaire automobile ou par le constructeur du premier véhicule pour informer du risque de défaut pour que des mesures préventives soient prises par le concessionnaire ou le constructeur.
Une ou plusieurs recommandations sont en outre générées pour prévenir le défaut lorsque le résultat de la prédiction est représentatif d’un défaut ou d’une défaillance à venir du premier calculateur.
Cette ou ces recommandations correspondent par exemple à la ou les recommandations associées à la ou les classes obtenues en sortie de la prédiction, lorsque cette ou ces classes comprennent la ou les recommandations associées.
Lorsque les classes associées au modèle de prédiction ne comprennent pas de recommandations, la ou les recommandations sont par exemple sélectionnées dans un ensemble de recommandations stockées en mémoire (du dispositif distant 101 lorsque le dispositif distant 101 met en œuvre la phase de production ou du premier véhicule 10 lorsque le premier véhicule 10 met en œuvre la phase de production) en fonction de règles de gestion en fonction du résultat de la prédiction.
L’alerte et/ou les recommandations sont par exemple générées lorsque la probabilité de défaut ou de panne dépasse un seuil déterminé (par exemple 0,6 ou 0,7 ou 0,8).
Lorsque le résultat de la prédiction est représentatif d’un cycle de vie à venir normal, c’est-à-dire sans risque de défaut ou de panne identifié, le processus prend fin, aucune alerte n’est générée et aucune recommandation n’est faite.
Dans une troisième opération de la phase de prédiction, des troisièmes données représentatives d’au moins une recommandation sont transmises selon le résultat de la prédiction.
Ainsi, lorsque le résultat de la prédiction indique un risque de défaut, de défaillance ou de panne à venir dans un avenir avec une échéance déterminée, une ou plusieurs recommandations sont faites au conducteur ou au propriétaire du premier véhicule 10 pour prévenir ce défaut.
Selon une variante, les troisièmes données comprennent en outre des données d’alerte.
Les troisièmes données représentatives de la ou les recommandations et/ou de l’alerte du risque de défaut à venir sont par exemple transmises : - au premier véhicule 10 et/ou au dispositif de communication mobile 103 pour alerter le conducteur du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; et/ou - à un serveur 101 associé à un service après-vente 102 en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut.
Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les troisièmes données représentatives de la ou les recommandations et/ou de l’alerte du risque de défaut à venir sont par exemple transmises : - à destination du conducteur ou du propriétaire du premier véhicule 10 pour l’alerter du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; ces données sont par exemple transmises à un dispositif d’affichage intégré au premier véhicule 10 et/ou à un dispositif distant tel qu’un téléphone intelligent 103 (de l’anglais « smartphone ») ; et/ou - à un serveur 102 associé à un service après-vente en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut.
La ou les recommandations transmises comprennent par exemple une ou plusieurs des recommandations suivantes, selon le type de défaut prédit par exemple, selon toutes combinaisons possibles : - une recommandation de mise à jour logicielle du premier calculateur ; - une recommandation de remplacement du premier calculateur ; - une recommandation de modification d’au moins un paramètre de contrôle du premier calculateur ; et - une recommandation de mise en œuvre d’un diagnostic du premier calculateur.
La phase de prédiction est avantageusement mise en œuvre dans chaque premier véhicule d’un ensemble ou groupe de premiers véhicules comprenant plusieurs premiers véhicules, par exemple des dizaines, centaines ou milliers de premiers véhicules. Selon cet exemple, les premières données obtenues de ces premiers véhicules sont utilisées pour enrichir en temps réel le ou les modèles de prédiction appris et affiner les paramètres de ce ou ces modèles de prédictions. Les données obtenues pendant la phase de prédiction sont ainsi également utilisées en temps réel pour un apprentissage continu ou temps réel du ou des modèles de prédiction, selon cet exemple particulier. Ainsi, selon cet exemple, un ou plusieurs paramètres du modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur sont recalculés et affinés en fonction des premières données et du résultat de la prédiction pour améliorer en temps réel et en continu le modèle de prédiction.
Un groupe alcényle est une chaîne hydrocarbonée linéaire ou ramifiée ayant au moins une double liaison, et plus préférentiellement méthylène, éthylène, propylène, isopropylène, n-butylène, sec-butylène, isobutylène et tert-butylène.
Un groupe en C1-C6 signifie que le groupe présente de 1 à 6 atomes de carbone.
Dans un mode de réalisation préféré, la molécule de formule (I) est la gamma mangoustine (γ-mangoustine) de formule (II). (II)
On utilise préférentiellement avec les phosphonates, de la gamma-mangoustine. Cette molécule est présente dans la coque de mangoustan ( Garcinia mangostana ). On peut ainsi utiliser un extrait de Garcinia mangostana pour apporter cette molécule dans la composition à appliquer aux plantes, avec les phosphonates.
La bride 41 située à l’extrémité 36b du fourreau 36d est fixée sur la bride 41 du fourreau 36c. Ces fourreaux 36c, 36d sont engagés l’un dans l’autre par un emboitement du type mâle-femelle.
La bride 41 située à l’extrémité 36a du fourreau 36d est fixée sur la bride 48 d’un raccord tubulaire 50 qui a une extrémité 50a configurée pour coopérer par engagement mâle-femelle avec une extrémité correspondante du carter 12.
Cette extrémité axiale 50a est identique à l’extrémité axiale 36b du fourreau 36c. On comprend donc que le silencieux 32, 34 ou le module de la est réversible dans la mesure ou ses deux extrémités axiales sont identiques.
La montre un dispositif 10 équipé à l’amont et à l’aval d’un silencieux 32, 34 tel qu’illustré à la , c’est-à-dire un silencieux 32, 34 à deux modules 32a, 32b, 34a, 34b.
La illustre un silencieux 32, 34 à quatre modules ou quatre modules de silencieux. On distingue quatre fourreaux tubulaires similaires à ceux décrits dans ce qui précède, ces fourreaux étant disposés bout à bout et fixés entre eux par des brides 41.
L’ajout de silencieux 32, 34 en amont et/ou aval du dispositif 10 est une solution plus simple et flexible puisqu’elle n’interagie pas avec le design interne du dispositif 10. Ces silencieux peuvent ainsi équiper des dispositifs futurs comme des dispositifs existants.
La flexibilité de la fabrication additive permet d’adapter ces silencieux au juste besoin du client final : adaptation de la longueur pour plus d’efficacité d‘atténuation, du nombre de couches ou peaux pour une gamme de fréquence traitée plus au moins large, adaptation des interfaces avec le dispositif, adaptation de la forme du ou des silencieux aux enjeux d’encombrement, tout en contrôlant l’équilibre performance / masse / coût.
Les silencieux 32, 34 ou modules présentent de nombreux autres avantages parmi lesquels :
- les silencieux peuvent être facilement nettoyables ; le principe d’assemblage et désassemblage permet de séparer chaque composant/couche du traitement rapidement pour un nettoyage en profondeur (avec un jet d’air sous pression par exemple) ; c’est un atout pour des environnements à forte contamination de particules (sable, sel,…) ; une maintenance programmée de nettoyage en fonction des heures ou des conditions de vols permettra de rendre son efficacité au silencieux ; il n’est ainsi plus nécessaire de renouveler le traitement ;
- de par leur conception, ces silencieux à traitement réactif tels qu’illustrés aux figures 3 et 4 permettent l’évacuation des condensats en service ; le cloisonnement et des perforations des différentes couches permettent aux condensats de circuler et de s’accumuler à un « point bas » pour une évacuation de ces condensats par le trou de drainage 42 précité ; a contrario la plupart des traitements classiques ont tendance à retenir les condensats avec des risques : de développement bactérien, et de dégradation de l’efficacité acoustique (notamment sur des traitement de type dissipatif à base de laines de roche/verre ou de mousses) ; ainsi un traitement à base de laines, très pointu en terme de dimensionnement et d’efficacité peut perdre rapidement sa fonction à cause des condensats et de l’effet de tassement des laines une fois humidifiées ;
- de par leur conception, ces silencieux sont en outre évolutifs ou personnalisables en fonction des missions en exploitation ; des jeux de couches de traitement (différents par exemple en épaisseur et porosité) peuvent être dimensionnés et assemblés à loisir en fonction des besoins ; un client ayant besoin d’un duo « ventilateur-silencieux » pour une application pourra faire évoluer son dispositif facilement ; par exemple, si la vitesse de rotation du ventilateur doit évoluer (la hausse ou à la baisse) pour assurer une performance différente le nombre de couches ou peaux pourra être adapté au plus juste ; des modules ou étages supplémentaires pourront être cumulés à une configuration de base ; un client pourra adapter la longueur totale du silencieux pour obtenir la réduction sonore qui lui convient ; par exemple en fonction du type d’aéronef, les enjeux de bruit sont souvent différents et le dispositif pourra comporter des silencieux avec une longueur adaptée (par le nombre d’étages ou modules) pour couvrir les besoin de réduction de bruit
- de par leur conception, ces silencieux peuvent être adaptés à la complexité du dispositif ; la tortuosité des conduites de ventilation au sein d’un dispositif peut rendre difficile l’intégration de traitements purement linéaires ; des silencieux coudés sont tout à fait réalisables afin de maximiser la surface de traitement et d’utiliser tous les dispositifs de compression ou de ventilation possibles ;
- de par leur proximité avec le dispositif, ces silencieux peuvent intégrer des fonctions annexes utiles qui sont difficilement intégrables sur le dispositif lui-même, comme évoqué dans ce qui précède ; incorporation de clapet anti-retour, incorporation de capteur de débits, de sondes de températures, de détecteur de fumée, d’un système « Heath monitoring » (de type microphonique en conduit par exemple), etc. ;
- de manière globale, ces silencieux offrent une pluralité de déclinaison de forme et de fonctions pour servir les besoins des dispositifs et s’adapter aux spécificités d’intégration et d’exploitation en vol.
Etanchéité améliorée pour un actionneur La présente invention concerne le domaine des actionneurs fluidiques, actionnables par un fluide gazeux ou liquide, par exemple du type vérin pneumatique. Elle concerne notamment des enveloppes utilisables pour des vérins gonflables ou pour des préhenseurs.
On connait notamment de telles enveloppes et de tels actionneurs par le document FR 3 107 100. Ces enveloppes forment un tube et sont axialement repliables sur elles-mêmes ; chacune des extrémités axiales du tube est reliée à une platine qui permet sa fixation, directe ou indirecte, à un support ou à un mobile dont l’actionneur est destiné à assurer un déplacement.
De préférence, la structure de support de membrane comporte également deux armatures latérales opposées l’une par rapport à l’autre, de préférence en forme de barres, et au moins l’une de ces armatures latérales délimite, conjointement avec une extrémité latérale correspondante de la membrane, une ouverture de sortie d’air. La manière de définir cette ouverture de sortie d’air s’avère particulièrement simple, et peu coûteuse à mettre en œuvre.
De préférence, chacune des deux armatures latérales délimite, respectivement avec les deux extrémités latérales opposées correspondantes de la membrane, deux ouvertures opposées de sortie d’air.
De préférence, la membrane comporte au moins un rebord latéral arrière solidaire :
- de l’une des deux extrémités latérales opposées de la membrane ;
- de l’extrémité arrière de membrane ;
- de l’extrémité arrière de l’armature latérale correspondante ;
de manière à limiter vers l’arrière l’étendue axiale de l’ouverture de sortie d’air.
Cette configuration est adoptée lorsqu’une composante axiale non-nulle est recherchée pour le flux d’air de sortie, et, lorsqu’un flux tangentiel avec un composante axiale nulle est recherchée, pour éviter que ce flux ne soit dévié vers l’arrière.
De préférence, les armatures avant et arrière de la structure de support de membrane, ainsi que ses deux armatures latérales opposées, forment conjointement une structure rectangulaire, toujours simple à mettre en œuvre.
Une telle caractéristique permet d’améliorer davantage encore l’efficacité de l’extraction du matériau énergétique.
Dans un exemple de réalisation, le procédé comprend en outre :
- une extraction des pièces métalliques et des granulats minéraux suite à la deuxième séparation densimétrique,
- une extraction du formiate de métal alcalin résiduel, présent sur le matériau énergétique, sur les pièces métalliques et sur les granulats minéraux ainsi extraits suite à la deuxième séparation densimétrique, par rinçage à l’eau,
- une récupération de l’eau de rinçage comprenant le formiate de métal alcalin résiduel ainsi extrait, et
- une concentration du formiate de métal alcalin résiduel par évaporation sous vide de l’eau de rinçage.
Ce mode de réalisation vise à récupérer le formiate de métal alcalin résiduel présent sur les pièces métalliques, granulats minéraux et sur le matériau énergétique suite à la deuxième séparation densimétrique, pour le rendre disponible pour une réutilisation ultérieure. Cela permet avantageusement de limiter la consommation de matière et donc le coût de mise en œuvre.
Dans un exemple de réalisation, le matériau énergétique est à base de nitrocellulose.
Le présent exposé concerne également un procédé de destruction d’un matériau énergétique solide extrait d’un sol contaminé, comprenant :
- une extraction du matériau énergétique solide du sol contaminé par mise en œuvre d’un procédé tel que décrit plus haut, - un broyage du matériau énergétique ainsi extrait, et - une destruction du matériau énergétique ainsi broyé.
L’invention trouve un intérêt particulier dans ce cadre dans la mesure où l’étape de broyage ne présente plus de risque pyrotechnique du fait de la séparation du matériau énergétique des pièces métalliques et granulats minéraux.
La représente une succession d’étapes d’un exemple de procédé selon l’invention.
L’invention est à présent décrite au moyen de la , présente à but descriptif pour illustrer un mode de réalisation de l’invention et qui ne doit pas être interprétée comme limitant cette dernière.
Le procédé décrit concerne le traitement d’un volume de sol 10 contaminé par un matériau énergétique. Le sol 10 comprend de la terre, éventuellement du sable, des granulats minéraux tels que des pierres, des substances végétales (feuilles, branches etc.) et des pièces métalliques (vis, écrous, déchets métalliques ou autres), ainsi que le matériau énergétique.
L’échantillon de sol 10 à traiter est tout d’abord tamisé et lavé (étape S1) de sorte à récupérer un mélange 14 comprenant, dans l’exemple illustré, le matériau énergétique, les substances végétales, les granulats minéraux et les pièces métalliques, et le séparer des autres constituants du sol tels que la terre et le sable. L’étape S1 permet d’éliminer des particules 12 de terre et de sable ayant une dimension inférieure à une dimension prédéfinie, par exemple inférieure ou égale à 2 mm. L’étape S1 peut être réalisée à l’aide d’un trommel, éventuellement sous écoulement d’eau pour faciliter l’élimination des particules 12.
Le mélange 14 ainsi récupéré est immergé dans un bain BE d’eau de sorte à réaliser une première séparation densimétrique entre les éléments présents (étape S2). Lors de l’étape S2, les substances végétales 15 flottent à la surface du bain BE car elles ont une densité inférieure à celle de l’eau. Le reste du mélange 14 comprenant le matériau énergétique 171, les pièces 173 métalliques et les granulats minéraux 175 coule au fond du bain BE, car ses constituants ont chacun une densité supérieure à celle de l’eau.
Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la phase d’apprentissage ainsi que lors de la phase de production durant laquelle les paramètres du ou des modèles de prédiction appris dans la phase d’apprentissage sont affinés en temps réel à partir des données reçues pendant la phase de production d’un ou plusieurs premiers véhicules 10.
Le processus ci-dessous est décrit en regard d’un unique calculateur pour lequel est appris un modèle de prédiction de cycle de vie. L’invention s’applique de manière identique à une pluralité de calculateurs, un modèle de prédiction étant par exemple appris pour chaque calculateur, pour chaque groupe de calculateurs d’une pluralité de groupes de calculateurs ou un unique modèle de prédiction générique étant appris pour l’ensemble des calculateurs embarqués dans un véhicule.
L’apprentissage correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules 11 comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules 11. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules 11.
Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules 11 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des deuxièmes calculateurs identiques ou similaires (même version par exemple), notamment identiques ou similaires au premier calculateur du premier véhicule 10.
Dans une première opération de la phase d’apprentissage, les deuxièmes véhicules 11 fournissant les deuxièmes données pour l’apprentissage du ou des modèles de prédiction de cycle de vie de véhicule sont identifiés, par exemple en fonction de données obtenues du constructeur automobile 102. Les deuxièmes véhicules 11 sont par exemple sélectionnés en fonction des calculateurs qu’ils embarquent de manière à avoir des deuxièmes véhicules 11 embarquant le deuxième calculateur pour lequel un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur doit être appris.
Chaque deuxième véhicule 11 est par exemple identifié par un identifiant unique (par exemple le numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »)) obtenu avec par exemple un ensemble de données de configurations qui permettent d’identifier et de regrouper les deuxièmes véhicules 11 selon les deuxièmes calculateurs qu’ils embarquent.
Les deuxièmes véhicules sont ainsi sélectionnés et/ou identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 d’un constructeur automobile et/ou d’un service après-vente, les deuxièmes véhicules étant par exemple sélectionnés de telle manière que leurs configurations correspondent.
Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, des deuxièmes données représentatives du fonctionnement du deuxièmes calculateurs sont collectées par le serveur 101. Ces deuxièmes données sont par exemple obtenues de chaque deuxième véhicule depuis le jour de mise en circulation de chaque deuxième véhicule, pour chaque phase de vie de chaque deuxième véhicule 11 (en circulation, en stationnement dans un parking ou au domicile, en entretien dans un garage, etc.).
Les deuxièmes données sont par exemple reçues des deuxièmes véhicules par connexion sans fil pendant certaines phases de vie du deuxième véhicule 11 et/ou de dispositifs de traitement de données de type dispositif de diagnostic, serveurs, ordinateurs 102 lors d’autres phase de vie (par exemple lors d’un entretien du deuxième véhicule chez un garagiste ou un concessionnaire automobile).
Les deuxièmes données comprennent par exemple : - des données représentatives de code défaut, par exemple reçus du deuxième calculateur lorsque ce dernier rencontre un défaut retournant un code défaut et/ou d’un serveur 102 d’un concessionnaire automobile ayant réalisé un diagnostic du deuxième véhicule 11 et notamment du deuxième calculateur ; un code défaut est également appelé code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic ») ; et/ou - des données représentatives de changement d’état du deuxième calculateur, la gestion des phases du cycle de vie d’un calculateur étant obtenue par exemple par un automate fini, le calculateur passant d’une phase à une autre (ou d’un état à un autre) en fonction d’un ensemble de paramètres et/ou de règles déterminées, le nombre et le type d’état dépendant de l’automate et du calculateur considérés ; et/ou - des données représentatives d’instruction déterminée par le deuxième calculateur, une instruction étant par exemple associée à un état déterminé du calculateur, une instruction correspondant par exemple à une commande fournie à un système ou un organe du deuxième véhicule contrôlé par le calculateur considéré ; et/ou - des données représentatives de résultat de calcul effectué par le deuxième calculateur ; et/ou - des données représentatives de requête générée par le deuxième calculateur, par exemple une requête générée à destination d’un autre calculateur ou d’un composant ou organe du deuxième véhicule.
Selon une variante de réalisation, les deuxièmes données comprennent en outre des données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de calculateur sont par exemple en outre reçues par le serveur 101. De telles demande de prise en charge de réparation correspondent par exemple à des requêtes ou demandes de prise en charge des travaux effectués par un garagiste ou un concessionnaire et transmises au constructeur de chaque deuxième véhicule concerné, une telle requête étant aussi appelée « demande de crédits », ces données étant par exemple obtenues d’un serveur 102 du constructeur recevant ces demandes de crédit et/ou des serveurs 102 du garagiste ou du concessionnaire transmettant ces demandes de crédits.