INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le système de détermination comprend : un codeur 3 équipant l’organe mobile 1, de manière à être solidaire en déplacement dudit organe mobile, ledit codeur étant apte à générer un signal représentatif de son déplacement ; et un capteur 4 solidaire de l’organe fixe qui est apte à déterminer l’information par lecture du signal généré par ledit codeur.
Selon une réalisation permettant une résolution optimale de l’information déterminée, le codeur 3 présente une piste magnétique 5 formée d’une succession de n pp paires de pôles magnétiques 6 Nord et Sud de largeur L p qui sont disposées pour délivrer un champ magnétique pseudo sinusoïdal, le capteur 4 comprenant au moins deux éléments sensibles disposés à distance de lecture de la piste magnétique 5 du codeur 3.
Selon une réalisation, connue notamment du document EP-1 403 622, le codeur 3 peut présenter une piste magnétique secondaire permettant en particulier de déterminer une information de position absolue. En particulier, le caractère bi-piste du codeur 3 permet de générer une pulse de référence par paire de pôles d’un moteur, ce qui permet de le piloter plus facilement.
A titre d’exemple, le codeur 3 est formé d’un aimant sur lequel les pôles magnétiques 6 sont constitués, notamment en formant au moins une piste aimantée 5. En particulier, l’aimant peut comprendre une matrice, par exemple réalisée à base d’un matériau plastique ou élastomère, dans laquelle sont dispersées des particules magnétiques, notamment des particules de ferrite ou de terres rares comme le NdFeB, qui sont aimantées suivant la succession de pôles 6.
De façon avantageuse relativement à la résolution de l’information délivrée, la largeur L p de chacun des pôles magnétiques 6 du codeur 3 est comprise entre 0,5 et 20 mm, le nombre n pp de paires de pôles magnétiques 6 du codeur 3 pouvant être au moins égal à 2, notamment en étant supérieur à 6.
Les éléments sensibles du capteur 4 sont aptes à émettre chacun un signal qui est fonction du champ délivré par la piste 5, le système de détermination comprenant : un dispositif de traitement des signaux émis par les éléments sensibles qui est agencé pour fournir deux signaux en quadrature et de même amplitude qui sont chacun représentatifs du champ magnétique ; à partir desdits signaux en quadrature, un dispositif de calcul de l’information relative au déplacement de l’organe mobile.
Selon une réalisation, le document WO-2006/064169 décrit un capteur 4 agencé pour délivrer deux signaux respectivement SIN et COS en quadrature et de même amplitude qui sont chacun représentatifs du champ magnétique délivré par la piste 5.
En particulier, le capteur 4 peut comprendre au moins un élément sensible, notamment choisi parmi les sondes magnétosensibles, par exemple à effet Hall, et/ou les sondes à base de magnétorésistances à effet tunnel (TMR), de magnétorésistances anisotropes (AMR) ou de magnétorésistances géantes (GMR).
Par ailleurs, le dispositif de calcul peut comprendre des moyens d’interpolation permettant d’augmenter la résolution de l’information relative au déplacement du codeur 3.
L’organe fixe présente une armature 7 en matériau ferromagnétique. Sur les figures 3, 3a et 4, l’armature 7 comprend une plaque 7b au centre de laquelle un fût 7a s’étend axialement, l’organe mobile 1 comprenant : un axe 1a monté en rotation dans ledit fût au moyen de deux paliers à roulement 14 empilés axialement dans ledit fût ; et une cloche supérieure 1b comprenant une collerette radiale annulaire sur la surface inférieure de laquelle le codeur 3 est associé.
Dans la description, les termes de positionnement dans l’espace sont pris en référence à un axe de rotation relative de l’organe mobile 1 par rapport à l’organe fixe (vertical sur les figures 1, 3, 3a et 4). Ainsi, les termes « axial », « radial » font références à des directions respectivement suivant cet axe et s’éloignant ou se rapprochant de lui.
La machine comprend des plots 8 en matériau ferromagnétique qui sont saillants dans l’interface avec le codeur 3, en présentant chacun une tête 8a dont la surface libre est disposée en regard de la piste magnétique 5. La distance d’entrefer entre la surface libre des plots 8 et la piste 5 du codeur 3 est de l’ordre de 1 mm au maximum pour un aimant à base de ferrite et peut aller jusqu’à 10 mm pour un aimant à base de terres rares.
Le module de suréchantillonnage a pour vocation de produire une carte de caractéristiques contenant plus de pixels que la carte de caractéristiques d’entrée. La carte de caractéristiques d'entrée est notée FM i , mais peut correspondre à une carte FM(d)q i où, comme expliqué à l'appui des figures 1 et 2, d indique que la carte d'indice i du groupe de cartes de caractéristiques a été préalablement codée et décodée, et q qu'elle a été (dé)quantifiée (si nécessaire) par le module Q ou DQ. La carte de caractéristiques de sortie est notée FMU i . Une carte FM i de résolution W*H comprenant W*H valeurs, où W indique la largeur de la carte et H sa hauteur, est suréchantillonnée en une carte FMU i de résolution s*W*s’*H. Les paramètres d’échelle s et s’ sont positifs et supérieurs ou égaux à un. Si les paramètres d’échelle sont de valeur supérieure à un, la carte FM i destinée au codage contient moins de valeurs codées qu'une carte de résolution identique à celle de l'image, ce qui entraine un abaissement du débit nécessaire.
Dans un mode de réalisation s=s’ pour garder un rapport de proportionnalité.
Dans un cadre général, le module de suréchantillonnage correspond à au moins un réseau de neurones artificiels. Il comprend des coefficients de pondération, des biais et des non-linéarités propres au fonctionnement d’un réseau de neurones. Ce module de sur échantillonnage peut prendre la forme d’une simple convolution après insertion de valeurs nulles. De manière plus générale, un réseau de neurones peut prendre la forme d'une succession de couches, où une couche peut calculer y = f(Ax+b), où y et b sont des vecteurs de dimension N, x un vecteur de dimension M, A est une matrice de dimension MxN, et f est la fonction d’activation.
Dans un mode de réalisation s et s’écrivent comme des puissances entières de 2 (s=2k, s’=2k’), ce qui permet une réalisation plus simple par insertion de valeurs nulles dans la carte FM i à traiter, comme il sera expliqué à l'appui de la .
L'exemple de la représente un suréchantillonnage par convolution transposée (CT) opérant sur une carte de caractéristiques d'entrée FM i de taille 4x3 (W= 4 et H = 3 pixels) subissant une interpolation d’un facteur 2 dans chaque direction (s=s'=2), donc la taille de la carte de sortie FMU i est 8x6.
La convolution transposée prend la forme d’un noyau de convolution de dimension 3, c’est-à-dire une matrice de coefficients de dimension 3*3.
Dans une première étape, comme illustré au milieu de la figure, la carte FM i est interpolée en insérant des pixels de valeur nulle entre chaque couple de pixels de la carte d’entrée. On obtient donc 4 fois plus de pixels sur une grille notée GR de taille 8x6 pixels. Dans une seconde étape, on étend cette grille résultante d’un nombre de pixels (1 ou 2 selon l'exemple) fonction de la taille kxk du filtre de convolution (k=3 dans cet exemple). De manière générale et connue, cette extension, ou padding, est de taille (k-1)/2 si k est impair. Le padding apparaît sur la figure en zone hachurée. On obtient une grille étendue FM' i de taille 10x8.
Puis un filtrage est effectué en utilisant le noyau de la convolution, de taille kxk (ici k=3) opérant sur la grille étendue FM' i . Le noyau 3x3 est appliqué aux différentes positions de la grille pour obtenir la carte de sortie de dimension voulue. Sur la , à droite, on a représenté deux positions du noyau de convolution en gris transparent.
Naturellement, toute opération alternative de convolution (transposée) peut être appliquée. De même, toute opération complémentaire à la portée de l'homme du métier peut être ajoutée à la convolution transposée : biais, stride (décalage du noyau de convolution inverse à chaque itération), dilation (espacement des valeurs d'entrée fournies au noyau), etc.
De même, toute fonction d'activation à la portée de l'homme du métier peut être utilisée (ReLU, sigmoïde, Softmax, Softplus, Softsign, etc.)
Selon le mode de réalisation tel que présenté à la , les modules de convolution sont composés de convolution 2D, c'est-à-dire que le noyau de convolution s'applique conjointement sur les lignes et les colonnes de la carte de caractéristiques.
Selon un autre mode de réalisation, ils peuvent être sous une forme séparable. Dans ce cas, plutôt qu’effectuer la convolution sur la carte de caractéristiques bidimensionnelle, on opère un premier opérateur de convolution unidimensionnel (1D) de longueur Lh sur les lignes, puis une seconde convolution de longueur Lv sur les colonnes de la carte de caractéristiques obtenue après le premier opérateur, ou l'inverse. Cette réalisation a pour effet de réduire le stockage de Lh*Lv pour un noyau donné à Lv+Lh et limite la complexité a Lh+Lw multiplications par valeur de carte de caractéristiques contre Lh*Lv dans le cas 2D. Les deux opérateurs 1D peuvent être identiques en longueur et présenter le même nombre de coefficients. Les coefficients peuvent être identiques dans les dimensions horizontale et verticale. Comme pour la convolution non séparable, dans le cas de la convolution transposée les opérateurs 1D sont appliqués après interpolation du signal.
La présente des exemples d'implémentation d'un module de suréchantillonnage utilisé dans le cadre de l’invention.
Un module simple, correspondant à la description fournie ci-dessus à l'appui de la , est présenté en (a). Il comporte une convolution transposée CT. De manière préférée, il est suivi d'un biais et d'une non-linéarité.
Un module comportant une convolution (C) suivie d'une convolution transposée (CT) est présenté en (b). Par exemple, le module C effectue un prétraitement de filtrage sur la carte de caractéristiques à sa résolution initiale.
A cette fin, le procédé de l’invention comprend la sélection d’un sous-ensemble d’objets numériques {OB p ’} dont les valeurs du premier descripteur [F p1 } sont identiques ou proches selon la gamme déterminée que celles du premier objet numérique OB i analysé et affiché. Une fois cette sélection du sous-ensemble d’objets numériques {OB p ’} réalisée, le procédé de l’invention comprend un calcul de la proportion d’objets numériques {OB p ’} ayant le même résultat que le premier objet OB i , lorsqu’il s’agit d’une classification, il s’agit de la classe CL 1 . Un ratio seuil d’objets numériques OB i ayant la même classification peut être défini, par exemple 90%. C’est-à-dire que si 90% des objets numériques sélectionnés ont la même classification que le premier objet numérique OB i , alors une corrélation est identifiée entre le premier descripteur F p1 et la première classe CL 1 .
Un utilisateur peut alors qualifier cette corrélation comme normale et fidèle à la représentation d’un système réel ou anormal, c’est à dire non conforme au fonctionnement d’un système réel. Dans le cas d’une forte corrélation, l’indicateur d’anomalie IND 1 généré relève cette corrélation qui peut être exploitée ensuite par un utilisateur. En effet, si l’indicateur d’anomalie reflète une corrélation dans le premier modèle ML 1 alors qu’il n’existe pas de corrélation dans le monde réel, l’utilisateur peut corriger cette erreur en indiquant au modèle le fait qu’il n’y a pas de corrélation.
En revanche, si le ratio seuil est inférieur à un seuil donné, par exemple 0,5, la valeur de la contribution du premier descripteur F i1 à la classification de l’objet numérique OB i dans la classe CL 1 est une valeur singulière, donc non homogène aux autres résultats produits par le premier modèle ML 1 avec d’autres objets numériques {OB p ’}. On peut conclure à l’absence de corrélation entre le premier descripteur F p1 et la première classe CL 1 . Toutefois, l’invention permet éventuellement à un utilisateur de vérifier qu’une anomalie est présente du fait de cette singularité.
Selon un cas d’exemple, les résultats sont enregistrés afin de permettre dans un second temps à un utilisateur d’explorer et d’investiguer les raisons causant une corrélation anormale ou une aberration de la valeur de contribution de cette prédiction de la classe de l’objet OB i .
Cette caractérisation du ratio permet de refléter une probabilité de corrélation entre le premier descripteur F p1 et la première classe CL 1 .
Action A 1 pour sélectionner des exemples similaires
Selon un autre mode de réalisation, le procédé de l’invention comprend la génération d’une fenêtre consécutivement à l’activation dudit symbole 13. La génération d’une fenêtre graphique 19 représentée à la comporte une première action activable A 1 . La première action A 1 comporte une extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques {OB p } dont le premier descripteur a une valeur identique ou proche de celle du premier descripteur de l’objet numérique analysé et affiché OB i . On entend par une valeur proche, par exemple une valeur comprise dans une gamme prédéfinie autour de la valeur du descripteur F i1 .
Le procédé permet alors de générer une représentation graphique permettant de naviguer au sein des objets numériques {OB p } du sous-ensemble d’objets numériques {OB p }. En d’autres termes, l’action A 1 permet d’explorer un sous-ensemble d’objets numériques avec un outil de navigation tel que l’outil 15 permettant le passage d’un objet numérique à un autre.
La première action A 1 comporte une extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques {OB p } dont le premier descripteur a une valeur identique ou proche de celle du premier descripteur de l’objet numérique analysé et affiché OB i . La notion de "proche" peut être définie par une gamme de valeurs autour de la valeur du descripteur F i1 de l’objet OB i .
Selon d’autres modes de réalisation, des conditions supplémentaires sur le premier descripteur F i1 ou sur des valeurs d’autres descripteurs {F pk } peuvent être vérifiées pour sélectionner le sous-ensemble d’objets numérique {OB p }. Selon un exemple, les contributions de ces derniers à la classification ou encore la valeur de classe affectée aux objets numériques {OB p } peuvent être prises en compte pour analyser les corrélations entre le premier descripteur et une classe donnée.
L’extraction du sous-ensemble d’objets numérique {OB p } permet de les afficher. La première interface peut alors être configurée pour permettre une navigation dans la population d’objets numériques extraits. Cela permet de faciliter les opérations de débogage du premier modèle ML 1 .
Action A 2 pour enregistrer des exemples similaires
Une seconde action A 2 peut être proposée dans une fenêtre générée et affichée au sein de l’interface consécutivement à l’activation du symbole 13.
La seconde action A 2 proposée vise à enregistrer pour une analyse ultérieure des exemples similaires à l’objet numérique OB i affiché. A cet effet, une extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques peut être réalisée avec les mêmes critères que l’extraction permettant de générer la première action A 1 .
Un intérêt est de permettre à un utilisateur de parcourir des échantillons et lorsqu’une anomalie semble être détectée d’enregistrer une sélection d’exemples similaires dans l’objectif de l’explorer ultérieurement.
Test T 2 pour régénérer un test de classification sur un exemple pour évaluer la robustesse du modèle
avec une fonction non linéaire d’activation H(x) donnée par exemple par :
Les paramètres internes du réseau de neurones sont alors ces poids et biais pour l’ensemble des perceptrons.
La présente invention n’est pas limitée à cette définition de perceptron ni à l’utilisation de d’autres éléments de base formant une couche du réseau de neurones. Elle n’est pas non plus limitée au nombre de perceptrons (ou autres éléments de base) utilisés par couche ni par le nombre de couche. Les paramètres internes du réseau de neurones sont habituellement des poids et des biais quels que soient les éléments de base des couches du réseau de neurones.
La fonction première du réseau de neurones est de calculer le potentiel post-synaptique z qui est habituellement défini par un vecteur dans un espace de caractéristiques (appelé latent space en anglais). Le vecteur z est formé d’activations neuronales que nous appellerons par la suite caractéristiques. Le vecteur de caractéristiques z est alors utilisé pour associer un identifiant de classe de situation routière à une image d’entrée présentée en entrée du réseau de neurones entrainé. L’espace de caractéristiques a une dimension inférieure à celle de l’espace des images d’entrée. Pour cette raison, le réseau de neurones peut être vu comme comprenant un encodeur 10 et un décodeur 11. L’image d’entrée x présentée en entrée du réseau de neurones est alors l’image d’entrée présentée en entrée de l’encodeur 10. La sortie de l’encodeur 10 est alors le vecteur de caractéristiques z ( ) obtenu à partir de l’image d’entrée x par applications d’opérations définies par les perceptrons (ou autres éléments de base) des différentes couches du réseau de neurones.
Le réseau de neurones est entrainé à partir d’un ensemble d’images de situations routières dans le but de classifier une image d’entrée de situation routière dans une classe de situation routière, c’est-à-dire d’associer un identifiant de classe de situation routière à l’image présentée en entrée du réseau de neurones entrainé.
Par exemple, si plusieurs classes de situations routières correspondantes à des situations routières de dangerosités différentes, le réseau de neurones peut fournir un identifiant de classe de situation routière y de l’une de ces classes de situations routières pour indiquer que l’image d’entrée correspond à une situation routière dont le niveau de dangerosité correspond à celui de cette classe.
Le décodeur 11 permet d’obtenir une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques z. Le décodeur 11 applique au vecteur de caractéristiques z des opérations duales de celles de l’encodeur 10 qui sont mises en œuvre pour obtenir le vecteur de caractéristiques z à partir de l’image d’entrée x.
Des poids de connexion de rétroaction et autres biais peuvent être déterminés lors de l’apprentissage du réseau de neurones et faire partie des paramètres internes du réseau de neurones.
Le réseau de neurones est également configuré pour fournir un identifiant de classe de situation routière à une image reconstruite en sortie du décodeur 11.
De préférence, le réseau de neurones est un réseau de neurones convolutifs du type MobileNet-v2 adapté, selon la présente invention, pour permettre la reconstruction d’une image à partir d’un vecteur de caractéristiques z et l’obtention d’un identifiant de classe de situation routière à une image reconstruite en sortie du décodeur 11. La fonction de perte F utilisée lors de la phase d’apprentissage du réseau de neurones est elle aussi modifiée selon la présente invention comme on le verra par la suite.
Un véhicule, selon la présente invention, correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car.
Le véhicule embarque avantageusement un dispositif d’imagerie qui fournit un ensemble d’images à un dispositif 2 embarqué du véhicule qui est configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé de classification d’une image de situation routière décrit en relation avec les figures 2 à 5.
Le dispositif d’imagerie comporte une caméra 10 associée à un système optique pour l’acquisition d’images extérieures au véhicule.
Le dispositif d’images comprend également des moyens de traitement tels qu’un calculateur et des moyens de stockage tels que des mémoires non-volatile du type EEPROM ou flash pour stocker les images acquises.
Les moyens de traitement peuvent être configurés pour adapter la résolution et/ou les dimensions et/ou le format d’une image acquise par le dispositif d’imagerie à une résolution, à des dimensions et/ou à un format d’image en entrée du réseau de neurones.
L’étape de résolution du système d’équations non-linéaires permet d’obtenir un ou plusieurs temps de séjour entre l’étape de retraitement et le recyclage en réacteur de matières séparées provenant des déchets nucléaires. L’état d’équilibre du parc nucléaire avec cette méthode est défini par la connaissance des temps de vieillissement des matières séparées avant réintroduction en réacteur. Par « temps de vieillissement », on entend le temps de transit d’une matière séparée valorisable issue d’un combustible usé entre sa sortie de l’usine de retraitement et sa réintroduction dans un réacteur.
L’étape de résolution du système d’équations non-linéaires permet également d’obtenir la ou les composition(s) de combustibles recyclés provenant des combustibles usés. L’état d’équilibre du parc nucléaire avec cette méthode est défini par la connaissance d’une composition des combustibles de recyclage. Fraction en isotopes fissiles et teneurs élémentaires pouvant être définies suivant plusieurs conventions, massiques, ou molaires, ou atomiques.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de résolution informatique comprend un traitement par des réseaux de neurones des méta-modèles sélectionnés.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de résolution informatique comprend un traitement des méta-modèles sélectionnés à partir de modèles de krigeage.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de résolution informatique comprend un traitement des méta-modèles sélectionnés à partir de polynômes de chaos.
Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de résolution informatique permet une détermination d’une organisation du parc nucléaire, ladite organisation comportant une liste de plusieurs réacteurs associés à une fraction d’utilisation pour chaque réacteur, la somme des fractions associées aux différents réacteurs étant égale à 1 de sorte à limiter un nombre d’inconnues dans le système d’équations bilans non-linéaires.
Dans un mode de réalisation particulier, les données de classe 3 comprennent au moins une des caractéristiques sélectionnées parmi la liste des caractéristiques suivantes : - une destination du combustible usé ;
- une destination de matières séparées provenant du retraitement du combustible usé ; - un temps de transition des matières séparées provenant du retraitement du combustible usé ; - une composition du combustible recyclé provenant du retraitement du combustible usé.
Les temps figurant sur les flèches des figures 5 à 10 correspondent aux temps de refroidissement et de vieillissement définis en paragraphes [0018] et [0046] respectivement. Les temps de refroidissement et de vieillissement peuvent bien entendu prendre des valeurs différentes.
L’originalité de l’invention, qui a donc pour objet la détermination des caractéristiques de parcs nucléaires à l’équilibre, réside dans la succession de six étapes E0 à E5.
L’étape E0, divulguée dans le document [Fanny COURTIN, Etude de l’incinération du plutonium en REP MOX sur support d’uranium enrichi avec le code de simulation dynamique du cycle CLASS, Mémoire de doctorat, Université Bretagne Loire, 2017] consiste à définir le jeu de données d’entrée génériques dans le domaine des matières et des installations nucléaires. Par « MOX », on entend un combustible à base d'une mixture d'oxydes d'uranium appauvri en uranium 235 et de plutonium. Ces données d’entrée, dites de classe 1, sont introduites dans le code par des experts du domaine nucléaire, en amont de la mise en œuvre de la procédure par un utilisateur.