INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Description détaillée de l'invention Sur la est représenté schématiquement un aéronef 1 comprenant un compartiment 2 (plus communément appelé « compartiment moteur ») dans lequel sont placés une turbomachine 3 et un calculateur 4 non ignifuge contrôlant la turbomachine 3. Le calculateur 4 est configuré pour réaliser les différents procédés d’arrêt de la turbomachine 3, tels que décrits dans la suite de la description.
Plus précisément, l’aéronef 1 est ici un hélicoptère et la turbomachine 3 est ici un turbomoteur 3. Le turbomoteur 3 entraine notamment un rotor principal 5 de l’hélicoptère via une boite de transmission principale (connue sous l’acronyme BTP) et un rotor arrière de queue 6 de l’hélicoptère via une boite de transmission arrière (connue sous l’acronyme BTA).
Le mode de réalisation illustré sur la n’est en rien limitatif. L’aéronef 1 pourrait être par exemple un avion ou de manière plus générale un aéronef à décollage et atterrissage horizontal conventionnel impliquant l’utilisation d’une piste (plus connu sous l’acronyme anglais CTOL pour « conventional take-off and landing »), un drone, un aéronef à décollage et atterrissage vertical (plus connu sous l’acronyme anglais VTOL pour « Vertical Take-off and Landing ») ou un aéronef à décollage et atterrissage court (plus connu sous l’acronyme anglais STOL pour « Short Take-off and Landing »). La turbomachine 3 pourrait être par exemple un turboréacteur, un turbopropulseur ou un turbogénérateur.
Sur la est représenté schématiquement un système propulsif 7 d’aéronef comprenant un compartiment 8 dans lequel sont placés une turbomachine 9 et un calculateur 10 non ignifuge contrôlant la turbomachine 9. Le calculateur 10 est configuré pour réaliser les différents procédés d’arrêt de la turbomachine 9, tels que décrits dans la suite de la description.
Plus précisément, le système propulsif 7 comprend une nacelle 11 formant le compartiment 8 dans lequel est placée la turbomachine 9 qui est ici un turbopropulseur 9. Le turbopropulseur 9 comprend une hélice 12 propulsive qui est entrainée par une turbine de puissance couplée à un générateur de gaz. L’hélice 12 comprend une rangée annulaire de pales 13 à calage variable.
Le mode de réalisation illustré sur la n’est en rien limitatif, la turbomachine 9 pourrait être par exemple un turboréacteur, un turbomoteur ou une turbomachine munie d’une ou plusieurs soufflantes non carénées.
De façon classique, le calculateur 4, 10 contrôle la turbomachine 3, 9 en contrôlant les différents actionneurs de la turbomachine 3, 9, à partir notamment de mesures fournis par différents capteurs et d’un programme préenregistré dans le calculateur 4, 10.
Avantageusement, le calculateur 4, 10 est de type FADEC pour « Full Authority Digital Engine Control ».
Avantageusement, et tel qu’illustré sur les figures 1 et 2, le calculateur 4, 10 est à deux voies redondantes, et comprend ainsi une première voie et une seconde voie qui est redondante à la première voie. Les voies fonctionnent en parallèle, et autrement dit indépendamment l’une de l’autre, pour assurer une redondance en cas de défaillance de l’une ou l’autre des voies.
La première voie est associée à un premier capteur de température 14 du calculateur 4, 10 et la seconde second voie est associée à un second capteur de température 15 du calculateur 4, 10. Les premier et second capteurs de température 14, 15 du calculateur 4, 10 sont distincts l’un de l’autre et propres au calculateur 4, 10. Chaque capteur de température 14, 15 fournit ses propres mesures à la voie à laquelle il est associé.
Chacune des voies du calculateur 4, 10 peut présenter un état actif (contrôle) ou un état passif (attente ou surveillance). La voie présentant un état actif délivre des ordres aux différents actionneurs de la turbomachine 3, 9, tandis que la voie présentant un état passif est muette vis-à-vis de ces mêmes actionneurs.
Les capteurs de température 14, 15 sont par exemple des thermocouples.
Selon l’invention, le calculateur 4, 10 est configuré pour réaliser un procédé d’arrêt de la turbomachine 3, 9, en cas d’incendie dans le compartiment 2, 8 dans lequel sont placés la turbomachine 3, 9 et le calculateur 4, 10.
Plus précisément, le procédé d’arrêt comprend chronologiquement les étapes consistant à : a) comparer la température du calculateur 4, 10 ou un paramètre associé à la température du calculateur 4, 10 avec un seuil (ou une valeur de référence) prédéterminé sur une première voie du calculateur 4, 10, la température du calculateur 4, 10 ou le paramètre associé étant déterminé à partir du premier capteur de température 14 qui est propre au calculateur 4, 10 ; c) arrêter la turbomachine 3, 9, si la comparaison réalisée à l’étape a) indique que la température du calculateur 4, 10 ou le paramètre associé est supérieur au seuil prédéterminé.
-0.1087859567*scaled_Pu240i);
y_1_5=tanh(-0.3169908761
+0.007556951657*scaled_Pu238i
+0.3506223687*scaled_Pu239i
+0.06484478921*scaled_Pu241i
-0.4343194958*scaled_Pu242i
+0.1064831165*scaled_Pu240i);
scaled_PuCi=(0.3784407742
-0.5220428075*y_1_1
-1.760105089*y_1_2
+0.34330038*y_1_3
+0.2569349883*y_1_4
-0.6959011735*y_1_5);
(PuCi) = (0.5*(scaled_PuCi+1.0)*(0.201063-0.0636912)+0.0636912);
Dans une étape E5, la résolution est extrêmement rapide (moins d’une seconde).
Le procédé est également avantageux car il n’utilise pas plusieurs réseaux de neurones ou plusieurs distributions d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage d’où une mise en œuvre facilitée des phases d’apprentissage et d’inférence.
Le procédé est également avantageux car il ne présage d’aucune connaissance des images présentées en entrée du réseau de neurones entrainé et ne demande pas un entrainement continu du réseau de neurones au fur et à mesure que des images ODD sont présentées en entrée du réseau de neurones.
Selon une variante, l’étape de vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - obtention, en sortie du décodeur et pour l’image d’entrée, d’une image reconstruite à partir du vecteur de caractéristiques obtenu pour l‘image d’entrée ; - calcul d’une erreur de reconstruction entre l’image d’entrée et l’image reconstruite ; - l’image d’entrée étant considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si l’erreur de reconstruction est inférieure à une valeur seuil.
Cette variante est avantageuse car elle permet d’évaluer qu’une image d’entrée présentée en entrée du réseau de neurones entrainé n’est pas une image en dehors d’une distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières en comparant une erreur de reconstruction avec une valeur seuil. Ce calcul est simple à mettre en œuvre.
Selon une variante, l’étape de vérification que l’image d’entrée n’est pas une image en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières comprend les étapes suivantes : - mémorisation d’un vecteur somme obtenu en sommant les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images courantes de l’ensemble d’images de situations routières lors de la phase d’apprentissage ; - calcul de distances entre des éléments du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée et des éléments correspondants du vecteur somme mémorisé ; - l’image d’entrée est considérée comme n’étant pas en dehors de la distribution des images de l’ensemble d’images de situations routières si au moins une distance est inférieure à une valeur seuil.
Cette variante est avantageuse car la mémorisation d’un vecteur somme permet de mémoriser la distribution de chaque élément (caractéristique) de vecteurs de caractéristiques et de comparer la distribution de chaque élément du vecteur somme avec un élément (caractéristique) correspondant du vecteur de caractéristiques obtenu pour l’image d’entrée.
Selon une variante, la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée et de la deuxième donnée.
Selon une variante, la fonction de perte est régularisée par une troisième donnée représentative de courbure au niveau de minimas d’une courbe définie dans l’espace des caractéristiques par les vecteurs de caractéristiques obtenus pour les images de l’ensemble d’images de situations routières.
La régularisation de la fonction de perte par la troisième donnée assure que les paramètres internes du réseau de neurones déterminés lors de la phase d’apprentissage permettent des performances de classification similaires pour des images présentées en entrée du réseau de neurones entrainé qui sont identiques à celles de l’ensemble d’images de situations routières utilisées lors de la phase d’apprentissage et pour des images qui sont proches visuellement de ces images de l’ensemble d’images de situations routières c’est-à-dire des images qui ne sont pas identiques en terme de contenus sémantiques mais qui s’en rapprochent.
Selon une variante, la fonction de perte est une combinaison linéaire pondérée de la première donnée, de la deuxième donnée et de la troisième donnée.
Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de classification d’image de situation routière, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention.
Selon un second mode de réalisation, le second symbole 16, également notée S 5 dans ce cas d’exemple, s’affiche automatiquement lorsque différentes conditions sont réalisées.
Une quatrième condition C 4 est réalisée lorsque le résultat d’une prédiction d’une classe d’un même objet numérique OB i varie entre différentes exécutions de la classification effectuée par le premier modèle ML 1 . Cette quatrième condition C 4 implique l’exécution d’une pluralité de fois de l’algorithme de classification d’un même objet numérique OB i . Au minimum l’exécution du modèle est lancée deux fois avec les mêmes données d’entrée.
Le résultat de l’exécution du premier modèle ML 1 permet de tester la robustesse du premier modèle ML1 et sa capacité à re-générer un résultat similaire ou proche du premier résultat généré et affiché de l’objet numérique OB i .
La variance peut être calculée selon le nombre d’exécutions du modèle ML 1 et un écart type de valeur acceptable peut être défini. Dans son expression la plus simple, la quatrième condition C 4 correspond à évaluer si deux exécutions différentes du modèle ML1 sur un même objet numérique produisent un même résultat. Toutefois, la notion de « même résultat » peut être précisée, selon un exemple, avec une tolérance et une gamme de valeurs dans laquelle on considère que le résultat est identique. Cela peut être notamment intéressant lorsque l’on compare des probabilités d’être dans une classe et non pas la valeur de la classe affectée uniquement. Dans ce dernier cas, l’invention permet d’apprécier et donc de calculer l’écart entre deux probabilités d’être dans une classe pour un même objet numérique OB i . Par exemple, lorsque l’écart de prédictions dépasse un seuil de 10%, alors le second symbole 16, S 5 peut être généré quand bien même le résultat de la classe est le même. L’invention peut donc s’appliquer dans ce cas au résultat produit en tant que valeur de la classe ou au résultat produit en tant que probabilité calculée par le modèle ML 1 .
Dans ce cas d’exemple, l’unique condition C 4 peut suffire à générer un second symbole 16, ici dénommée S 4 pour le différencier des symboles S 3 et S 4 . Selon un mode de réalisation. Selon un exemple, chaque symbole 16 est généré à proximité de la valeur de prédiction pour laquelle une investigation devrait être conduite dans une opération ultérieure de débogage. Selon la nature des conditions réalisées, l’apparence du symbole peut être adaptée afin que l’utilisateur puisse reconnaître quel type de débogage il devra mener. Ici un symbole S 4 distinctif visuellement peut permettre à l’utilisateur de comprendre qu’un problème de stabilité de prédiction est relevé.
La quatrième condition C 4 peut être définie par un troisième seuil SL 3 d’écart entre les prédictions calculées par le modèle ML 1 relativement à un même objet numérique OB i .
Selon un mode amélioré, lorsqu’une pluralité de prédictions liées à une pluralité de classes est susceptible de varier fortement d’une exécution à une autre, une pluralité de second symbole S 4 peut être générée à proximité de chaque prédiction en question.
Un avantage de la génération de ce second symbole 16, S 4 est d’alerter un utilisateur rapidement sur une anomalie probable du premier modèle ML 1 grâce à un élément graphique agencé à proximité du résultat. Le symbole 16, S 4 est généré pour signifier qu’une erreur de stabilité du calcul d’une prédiction est peut-être présente.
Notamment, si la valeur de la prédiction conduit à produire des erreurs de classification, une cinquième condition C 5 peut être examinée par exemple, si d’une exécution à l’autre du premier modèle ML 1 , un objet est tantôt classé dans une première classe CL 1 et tantôt classé dans une seconde classe CL 2 . La condition C 5 correspond à une erreur de classification.
Sixième test T6 : quantification du nombre de cas susceptibles aux effets stochastiques
La fenêtre 18 qui est générée permet à un utilisateur de sélectionner un sixième test T 6 . Son exécution est notée GEN 2 sur la . Le sixième test T 6 permet de sélectionner un sous-ensemble d’objets numériques {OB p } similaires à l’objet numérique OB i et de vérifier si la condition C 4 ou si le couple de conditions C 4 et C 5 est ou sont répétée(s) dans un certain nombre de cas d’objets numériques {OB p }. Selon un autre cas, le test T 6 est appliqué à tous les objets numériques {OB p } de l’ensemble de données DS 1 . Selon autre exemple, une extraction d’un certain nombre d’objets numériques ayant uniquement la condition C 5 est réalisée, l’autre condition C 4 étant vérifiée ensuite sur l’échantillon extrait d’objets numériques.
On entend par des objets numériques « similaires », des objets numériques qui comportent une propriété commune avec le premier objet numérique OBi. Cette propriété commune peut être la valeur d’un descripteur ou une gamme de valeurs d’un descripteur ou encore une même condition C 4 et/ou C 5 .
L’invention permet donc d’identifier et de sélectionner des cas qui comprennent des descripteurs dont les valeurs sont proches de l’objet numérique OB i . Cela permet de limiter le nombre de cas testés lorsque l’ensemble DS 1 est important. Par « valeurs proches », on entend qu’au moins une valeur d’un descripteur d’un autre objet numérique OB p est identique à celle de l’objet numérique OB I ou encore qu’un certain nombre de valeurs d’une pluralité de descripteurs {OB p } est proche de celles de l’objet numérique OB i ou encore qu’un pourcentage de similitude soit atteint entre un ou plusieurs objets numériques OB p ou {OB p } et l’objet numérique OB i .
Si le nombre d’objets numériques testés pour lesquels la ou les réexécution(s) du test avec le même objet numérique considéré conduit(s) à des résultats différents dépasse un seuil prédéfini ou dépasse un quota sur l’ensemble de données testées alors le premier modèle ML 1 peut comprendre un premier type d’erreur, appelé erreur stochastique.
Si la valeur de la prédiction de l’objet OB i est singulière dans l’ensemble de données, c’est-à-dire que pas ou peu d’autres objets numériques remplissent la quatrième condition C 4 , alors un second type d’erreur peut potentielle être relevé par l’utilisateur.
Au contraire, si plusieurs autres objets numériques ont une sensibilité à un phénomène stochastique, c’est-à-dire qu’il persiste pour chacun d’eux une variance importante entre des prédictions d’une même classe pour un même objet, alors l’invention permet de relever un premier type d’erreur du modèle ML 1 .
L’organe rotatif 68 est monté par exemple en amont de la vrille interne 54-1. En particulier, l’organe rotatif 68 peut venir au contact d’une face amont de la vrille interne 54-1. Afin de maintenir l’organe rotatif 68 dans cette position, l’ensemble peut comprendre un anneau de rétention axiale 83. L’anneau 83 est par exemple un circlip.
L’organe rotatif 68 est avantageusement disposé axialement entre la vrille interne 54-1 et l’anneau de rétention 83.
Sur l’exemple non limitatif des figures, l’anneau de rétention 83 est maintenu en position axiale par des doigts de maintien 85 solidaires du système d’injection 48. En l’espèce, les doigts de maintien 85 font saillie sensiblement axialement de la vrille interne 54-1, sans que ceci ne soit limitatif. Comme il ressort notamment de la , chaque doigt de maintien 85 peut avoir une forme en L, avec une portion 85-1 sensiblement axiale reliée directement au système d’injection 48, et une portion 85-2 sensiblement radiale qui s’étend depuis l’extrémité de la portion 85-1 opposée au système d’injection 48. Cette forme en L permet à chaque doigt de maintien 85 de maintenir en position l’organe rotatif 68 et l’anneau de rétention 83 à la fois axialement et radialement. Bien entendu, d’autres formes et nombre de doigts de maintien 85 sont envisageables.
L’organe rotatif 68 est configuré pour tourner autour de l’axe central C. Dans certains cas, l’organe rotatif 68 comprend un crochet ou languette 84 (visible sur les figures 2, 4, 7) et/ou un pion 86 (visible sur les figures 6 et 8) qui sont employés pour entrainer l’organe rotatif 68 en rotation autour de l’axe central C, comme il va être détaillé. Le crochet 84 ou pion 86 font de préférence saillie sensiblement radialement vers l’extérieur depuis, par exemple, le bord radialement externe 72 de l’organe rotatif 68.
Avantageusement, l’organe rotatif 68 est couplé en rotation à la rangée annulaire d’aubes 62 de chaque vrille 54 du système d’injection. Les aubes 62 de chaque vrille 54 sont ainsi configurées pour se déplacer entre la première position et la deuxième position de manière simultanée à la rotation de l’organe rotatif 68.
Selon l’exemple non limitatif des figures, le couplage en rotation entre l’organe rotatif 68 et chaque aube 62 peut se faire par une tige 88 respective.
Maintenant sera décrit un exemple de tige 88 en référence à la , toutes les tiges de l’ensemble étant similaires ou identiques à celle-ci.
La tige 88 a par exemple une forme sensiblement cylindrique s’étendant le long d’un axe longitudinal Q.
La tige 88 comprend une première extrémité 88-1 et une seconde extrémité 88-2. La première extrémité 88-1 est reliée à un mécanisme à biellette 90 qui sera décrit dans ce qui suit.
La seconde extrémité 88-2 et toute la longueur de la tige 88 qui est comprise entre la première extrémité 88-1 et la seconde extrémité 88-2 peut porter une ou plusieurs aubes 62, comme visible sur la . A cet effet, chaque aube 62 comprend un trou s’étendant avantageusement le long de son axe de rotation O. Aussi, lorsque la tige 88 est installée dans l’ensemble, son axe longitudinal Q est coïncident avec l’axe de rotation O de toute aube 62 qu’elle porte. De préférence, la tige 88 est reçue de manière serrée dans le trou de l’aube 62 à laquelle elle est reliée. La tige 88 et l’aube 62 correspondante sont ainsi arrangées pour se déplacer en rotation solidairement.
On note que, lorsque le système d’injection 48 comprend plusieurs vrilles 54, les tiges 88 peuvent être divisées en premières tiges 89 et en deuxièmes tiges 91 en fonction du nombre d’aubes qu’elles portent. Sur les figures 2 à 8, le système d’injection 48 comprend la vrille interne 54-1 et la vrille externe 54-2, la vrille externe 54-2 comprenant un nombre inférieur de deuxièmes aubes 62-2 que de premières aubes 62-1 de la vrille interne 54-1. Les premières tiges 89 correspondent alors aux tiges 88 qui sont reliées uniquement à l’une des premières aubes 62-1, tandis que les deuxièmes tiges 91 correspondent aux tiges qui sont reliées à l’une des premières aubes 62-1 et à l’une des secondes aubes 62-2. Une seule deuxième tige 91 permet ainsi de déplacer en même temps en rotation la première aube 62-1 et la deuxième aube 62-2 qu’elle porte, ce qui permet de diminuer l’encombrement de l’ensemble.
Le mécanisme à biellette 90 comprend une patte 92. La patte 92 s’étend par exemple dans un plan sensiblement perpendiculaire à la tige 88.
La patte 92 comprend une première extrémité 92-1 qui est solidaire de la première extrémité 88-1 de la tige 88. Dans certains cas, la patte 92 peut être faite d’un seul tenant avec la tige 88. Dans d’autres cas, la patte 92 peut être une pièce rapportée sur la tige 88. Dans un tel cas, la tige 88 peut être encastrée dans la première extrémité de la patte 92. De manière avantageuse, la tige 88 et la patte 92 sont reliées de manière à garantir que la patte 92 et la tige 88 se déplacent solidairement en rotation autour de l’axe Q de la tige 88.
La patte 92 comprend aussi une seconde extrémité 92-2 opposée à ladite première extrémité 92-1. La seconde extrémité 92-2 de la patte 92 comprend une portion 94 engagée dans l’un des logements 77 de l’organe rotatif 68. La patte 92 permet donc de relier individuellement chaque tige 88 à l’organe rotatif 68, la patte 92 reliée à chaque tige 88 étant engagée dans un logement 77 respectif de l’organe rotatif 68.
Comme il ressort notamment de la , la portion 94 de la patte 92 a avantageusement une forme complémentaire à celle du logement 77 dans lequel elle est reçue. Par exemple, lorsque le logement 77 a une forme sensiblement rectangulaire, la portion 94 a aussi une forme sensiblement rectangulaire.
Le logement 77 et la portion 94 sont notamment conformés de manière à permettre une rotation de la patte 92 autour de l’axe Q de la tige 88, ainsi que la rotation de l’organe rotatif 68 autour de l’axe central C. A cet effet, les dimensions de la portion 94 et du logement 77 où elle est engagée sont choisies de sorte à garantir qu’un jeu périphérique 95 existe entre la portion 94 et le logement 77. En effet, comme expliqué précédemment, chaque logement 77 est formé par l’une des parties creuses 76 de l’organe rotatif 68, et les parties creuses 76 sont disposées en alternance avec les parties pleines 74. Aussi, lorsque l’organe rotatif 68 tourne autour de l’axe central C, un bord latéral 78, 80 de chaque logement 77 vient en butée de la portion 94 qu’il reçoit. Chaque patte 92 tourne ainsi solidairement avec l’organe rotatif 68, et provoque la rotation autour de l’axe de rotation O correspondant de la tige 88 et l’aube 62 auxquelles elle est associée. Grâce au jeu périphérique 95, on évite que la patte 92 se coince dans le logement 77, ce qui empêcherait à la fois le mouvement de rotation de la patte 92, de l’organe rotatif 68, de la tige 88 et de chaque aube 62.
En relation avec ces figures, on décrit une machine électrique à N phases comprenant un organe mobile 1 monté en déplacement par rapport à un organe fixe, N étant un entier supérieur à 1, notamment en relation avec un machine électrique biphasée ou triphasée.
Selon une application, la machine est alimentée en électricité pour actionner l’entraînement en déplacement de l’organe mobile 1, par exemple dans le but de motoriser un actionneur de véhicule automobile. En particulier, la machine électrique peut constituer un moteur synchrone à aimant permanent. Dans une autre application, la machine fonctionne en génératrice et produit de l’électricité par déplacement de l’organe mobile 1.
La machine électrique comprend un système d’alimentation électrique 2 qui est géré pour : dans le cas d’une machine motrice, pouvoir piloter le déplacement de l’organe mobile 1, notamment en relation avec le couple et la vitesse de déplacement ; et/ou dans le cas d’une machine génératrice, contrôler son alimentation électrique, notamment en relation avec la fréquence de la tension électrique générée.
Selon une réalisation, la machine électrique comprend un système de détermination d’au moins une information relative au déplacement de l’organe mobile 1, notamment agencé pour délivrer une information relative à la position dudit organe mobile, ladite information étant utilisée par le système d’alimentation 2 pour sa gestion. L’information déterminée peut aussi être relative à la vitesse, à l’accélération et/ou au sens de déplacement de l’organe mobile 1.