INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Avantageusement, il est prévu un dispositif d’étanchéité à l’endroit de chaque traversée de paroi par le ou les conducteurs. Le dispositif d’étanchéité est de type presse-étoupe.
Comme illustré aux figures 3 et 4, le dispositif d’étanchéité comprend un joint torique 5 qui entoure le conducteur (le conducteur est repéré ici de façon générique par le repère C et son axe noté XC). De plus, le dispositif d’étanchéité comprend un anneau d’appui 9, réalisé ici en deux moitiés assemblables par clipsage. De plus, le dispositif d’étanchéité comprend un capot de mise en pression 6. Ledit capot est vissé sur le corps de boite 14.
Le joint torique 5 est fabriqué en polymère élastomère.
Dans l'exemple illustré le capot de mise en pression 6 est double, il est utilisé pour les deux conducteurs adjacents d’une paire. Dans une autre réalisation, il pourrait y avoir un capot de mise en pression individuel pour chaque traversée de conducteur.
Le visage du capot exerce une pression axiale et par ricochet radiale sur le joint torique. Le joint torique 5 est pris en tenaille entre le capot et l’anneau d’appui 9, lequel est appuyé sur la face 140 du corps de boîte 14.
Toutes les traversées de paroi sont disposées sur la même face 140 du corps de boîte 14. Autrement dit, toutes les entrées/sorties de conducteur se trouvent du même côté de la boîte à fusibles.
Une autre possibilité consiste à donner une taille maximale à l’ensemble de règles de compression RS. Par exemple, il peut être décidé de limiter la taille de l’ensemble RS à 8 règles de compression, afin de s’assurer de pouvoir identifier les règles de compression utilisées pour compresser des en-têtes de paquets de données avec 3 bits seulement.
Ces deux possibilités peuvent être combinées, à savoir qu’un nombre maximal de règles de compression peut être défini, mais l’algorithme d’apprentissage peut s’arrêter avant que ce nombre maximal soit atteint parce que la compression réalisée par la dernière règle ajoutée est nulle ou inférieure à un seuil donné.
La , quant à elle, représente un autre exemple d’étape de calcul de l’algorithme d’apprentissage par renforcement qui illustre l’intérêt de calculer un potentiel de compression de champ corrigé par un facteur.
Dans l’exemple de la , nous sommes à l’étape S0 de l’algorithme d’apprentissage par renforcement. L’ensemble d’apprentissage E comprend N = 100 paquets. Les en-têtes de ces 100 paquets sont formés de deux champs C1 et C2 de longueur différente, contrairement à l’exemple de la [Fig 2] où les quatre champs étaient de la même longueur. Le champ C1 est de longueur L = 2 ; le champ C2 est de longueur L = 10, les deux longueurs étant exprimées en nombre de bits. Comme dans l’exemple précédent, les sections de paquets que l’on va chercher à compresser sont les deux champs C1 et C2.
Quant aux valeurs prises par les champs dans l’ensemble d’apprentissage E, le champ C1 prend une seule valeur, donc la fréquence d’apparition de cette valeur vaut . Pour le champ C2, en revanche, il présente une valeur différente dans les 100 paquets de l’ensemble d’apprentissage E. Pour le champ C2, on a donc 100 fréquences d’apprentissage qui valent toutes 1%, ce qui est noté dans la figure 3 : .
On rappelle que, dans notre exemple de réalisation, la formule pour calculer un potentiel de compression de champ PCC est : où N est la taille de l’ensemble, L la longueur de la section et H un estimateur de l’entropie. La formule pour calculer l’estimateur d’entropie est : dans laquelle K est le nombre de valeurs différentes que prend la section dans l’ensemble d’apprentissage et est la fréquence d’apparition de la valeur .
L’estimateur d’entropie cherche, comme son nom l’indique, à estimer l’entropie que semble manifester les valeurs prises par la section au vu de l’ensemble d’apprentissage E. Plus l’entropie est faible, plus les valeurs prises par la section seront ordonnées et donc plus il sera facile de les compresser, par exemple avec une règle d’effacement de la valeur, et donc plus la section présente de l’intérêt à être compressé, et donc plus il est intéressant que l’algorithme d’apprentissage cherche à créer des règles candidates pour cette section, la meilleure règle étant ajoutée à l’ensemble de règles de compression RS.
Par exemple, quand une section prend une seule valeur dans l’ensemble d’apprentissage E, la fréquence d’apparition de cette unique valeur vaut donc 100%, ou 1, le logarithme de cette fréquence vaut donc 0 et l’estimateur d’entropie aussi. L’estimateur d’entropie est donc à son minimum. Le potentiel de compression de champ vaut alors PCC = N * L, comme c’est le cas pour le champ C1 dans l’exemple de la . On a ici : PCC(C1) = 100 * 2 = 200, ce qui est le potentiel maximum pour un champ de longueur 2 qui apparaît dans 100 paquets. En effet, la compression du champ C1 sera faite par une règle d’effacement de la valeur unique prise par C1 dans l’ensemble d’apprentissage E, soit une compression maximale de 200 bits.
Un défaut de l’estimateur d’entropie, qui apparaît dans l’exemple de la , est que cette grandeur grandit à un rythme trop faible même en présence d’une entropie maximale. C’est ce qu’on voit dans le champ C2. L’entropie prise par les valeurs du champ C2 dans l’ensemble d’apprentissage E est maximale, puisqu’on a ici 100 valeurs différentes pour les 100 paquets, les 100 valeurs ont donc la même fréquence d’apparition, à savoir 1%, c’est-à-dire 0.01. Le logarithme de cette fréquence vaut -6.644. Le calcul du potentiel de compression de champ est détaillé sur la figure et on voit que l’estimateur d’entropie vaut finalement 6.644, ce qui est la valeur maximale qu’il peut prendre dans un ensemble d’apprentissage E de 100 paquets. Mais comme le champ C2 est de longueur 10, le potentiel de compression de champ de C2 vaut PCC(C2) = 100 * (10 – 6.644) = 335,6 qui est donc supérieur au potentiel de compression du champ C1, PCC(C1), qui vaut 200. L’estimateur d’entropie ne grandit pas assez pour compenser l’effet de la plus grande longueur du champ C2 comparée à celle du champ C1.
On peut remarquer que si la longueur du champ C2 était L = 8 bits au lieu de valoir 10, alors le potentiel de compression de champ de C2 vaudrait PCC(C2) = 100 * (8 – 6.644) = 135,6, soit moins que le potentiel de compression de champ PCC(C1) = 200. Autrement dit, le score faible de l’estimateur d’entropie ne serait pas ici contrebalancé par la longueur du champ, alors que le champ C2 serait quand même de longueur 8 bits, à comparer à la longueur de 2 bits de C1.
Dans le cas où la longueur du champ C2 est de 10 bits, utiliser le potentiel de compression de champ PCC tel qu’avec sa formule initiale conduirait donc à valoriser le champ C2, ce qui serait inefficace, car la compression emmenée par une première règle serait par exemple une règle de remplacement par l’index d’un dictionnaire, qui remplacerait donc deux valeurs de 10 bits par un index d’un bit, soit une compression de 18 bits dans l’ensemble d’apprentissage E pour les deux valeurs concernées par le dictionnaire prises par le champ C2, parmi les 100 valeurs prises, à comparer aux 200 bits de compression obtenus par la règle d’effacement de la valeur unique prise par le champ C1.
Pour corriger cet effet, il est préférable d’introduire un facteur de correction CORR au potentiel de compression de champ prenant en compte le nombre K de valeurs différentes que prend le champ C. La formule la plus simple pour le facteur de correction CORR est CORR = 1 – K/N, où K est le nombre de valeurs différentes prises par le champ et N la taille de l’ensemble concerné. Plutôt que d’utiliser le potentiel de compression de champ PCC tel que donné par la formule pour sélectionner le champ à compresser, on va le multiplier par le facteur de correction CORR.
Pour le champ C1, comme ce champ prend une valeur unique dans l’ensemble d’apprentissage E, le facteur de correction CORR vaut 1 – 1/100 soit 0,99 et le potentiel de compression corrigé PCC(C1) * CORR vaut 198.
Pour le champ C2, comme ce champ prend 100 valeurs différentes dans les 100 paquets de l’ensemble d’apprentissage E, le facteur de correction CORR vaut 1 – 100/100 soit 0 et le potentiel de compression corrigé PCC(C2) * CORR est annulé aussi.
La montre enfin l’impact du choix d’appliquer ou non le facteur de correction CORR à l’algorithme d’apprentissage. Nous sommes à l’étape initiale S0 où l’ensemble de règles de compression ne comprend que la règle R0 qui n’applique aucune opération de compression aux paquets de l’ensemble E.
Si le choix est fait de ne pas utiliser de facteur de correction CORR, ce qui est indiqué dans la par la ligne No-corr, on verra qu’après sélection de la règle R0, c’est le champ C2 qui sera sélectionné pour créer les règles candidates. Puis, si l’on suppose qu’aucun préfixe commun significatif n’apparaît parmi les 100 valeurs prises par le champ C2 dans l’ensemble d’apprentissage E, la meilleur règle R1 parmi les candidates sera celle de création d’un dictionnaire et de remplacement de deux valeurs par leurs index.
Mélange d’huiles essentielles L’invention concerne en premier lieu un mélange d’huiles essentielles comprenant, par rapport au volume total du mélange d’huiles essentielles : de 2 à 35 % en volume de citronellal ; et de 2 à 35 % en volume de menthol.
Le mélange d’huiles essentielles de l’invention peut en outre comprendre, par rapport au volume total du mélange d’huiles essentielles : de 2 à 35 % en volume d’eugénol ; et/ou de 2 à 35 % en volume de géraniol ; et/ou de 2 à 35 % en volume de citronellol.
Un mélange d’huiles essentielles particulier selon l’invention est un mélange d’huiles essentielles comprenant, par rapport au volume total du mélange d’huiles essentielles : de 2 à 35 % en volume de citronellal ; de 2 à 35 % en volume de menthol ; et de 2 à 35% en volume d’eugénol.
Un autre mélange d’huiles essentielles particulièrement préféré selon l’invention est un mélange d’huiles essentielles comprenant, par rapport au volume total du mélange d’huiles essentielles :
- de 2 à 35 % en volume de citronellal ;
- de 2 à 35 % en volume d’eugénol ; et
- de 2 à 35 % en volume de géraniol.
- de 2 à 35 % en volume de citronellol.
Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque indicateur a été détecté, mesuré ou transmis est associé audit chaque indicateur. Dit autrement, chaque indicateur est horodaté.
Les indicateurs appartiennent par exemple à l’ensemble d’indicateurs suivants, les indicateurs sélectionnées correspondant à tout ou partie des indicateurs suivants selon toute combinaison possible : - indicateur représentatif d’un code défaut, aussi appelé code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic ») ; et/ou - indicateur représentatif d’une décharge de la batterie ; et/ou - indicateur représentatif d’une durée de chaque trajet effectué par le véhicule ; et/ou - indicateur représentatif d’une distance de chaque trajet effectué par le véhicule.
La liste ci-dessus est fournie à titre d’illustration et n’est pas exhaustive, d’autres indicateurs pouvant être pris en compte.
Selon une variante de réalisation, un ou plusieurs des indicateurs listés ci-dessus sont exploités ou traités pour en déduire un ou plusieurs indicateurs additionnels représentatifs de l’état de la batterie. Ce ou ces indicateurs servent par exemple à alimenter des règles ou des formules déterminées permettant de déterminer le ou les indicateurs additionnels.
Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 identifie les premiers véhicules de l’ensemble qui ont eu une ou plusieurs pannes / défauts de la batterie. Ces premiers véhicules forment une première partie de l’ensemble de premiers véhicules 11. Ces premiers véhicules sont par exemple identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 associés à des services après-vente fournis par une ou plusieurs entreprises, une ou plusieurs entreprises assurant la réparation des véhicules (garage automobile par exemple) qui permettent la mise à jour d’une base de données relatives aux véhicules en panne ou rencontrant un défaut d’un ou plusieurs de leurs composants / organes. Le ou les serveurs 102 transmettent par exemple un ensemble de données identifiants chaque premier véhicule 11 pour laquelle une panne (ou un défaut) de la batterie a été constatée ou reportée. L’ensemble de données comprend avantageusement pour chaque premier véhicule et pour chaque panne identifiée à la date à laquelle la panne a été identifiée ou reportée. L’ensemble de données comprend en outre avantageusement un identifiant de chaque premier véhicule 11 permettant de déterminer une ou plusieurs des informations suivantes : - le type de véhicule ; et/ou - le modèle du véhicule ; et/ou - la marque du véhicule ; et/ou - la configuration matérielle et logicielle du véhicule.
L’identifiant de chaque premier véhicule 11 correspond par exemple au numéro dit VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »).
Dans une troisième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 identifie les premiers véhicules de l’ensemble qui n’ont pas connu de panne de la batterie de démarrage, c’est-à-dire les premiers véhicules pour lesquels aucune panne de la batterie n’a été reportée ou identifiée par les services après-vente. Ces premiers véhicules forment une deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules 11, la première partie et la deuxième partie formant l’ensemble de premiers véhicules de manière complémentaire.
Les premiers véhicules de la deuxième partie sont par exemple identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 d’un constructeur automobile, les premiers véhicules de la deuxième partie étant sélectionnés en ce que leur configuration corresponde à celle des premiers véhicules de la première partie.
Les premiers véhicules de la deuxième partie sont par exemple identifiés à partir de leur numéro VIN.
Ainsi et de manière avantageuse, la première partie de l’ensemble de premiers véhicules et la deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules forment des parties cohérentes entre elles en ce que les premiers véhicules qui les composent ont une configuration identique ou similaire (par exemple même marque et même modèle, ou encore même marque, même modèle et même niveau d’équipement).
Dans une quatrième opération de la phase d’apprentissage, les indicateurs sont regroupés dans deux ensembles d’indicateurs. Un premier ensemble d’indicateurs regroupe les indicateurs collectés à la première opération et correspondant au premiers véhicules de la première partie de l’ensemble de premiers véhicules (c’est-à-dire les premiers véhicules ayant eu une panne de la batterie). Un deuxième ensemble d’indicateurs regroupe les indicateurs collectés à la première opération et correspondant au premiers véhicules de la deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules (c’est-à-dire les deuxièmes véhicules n’ayant pas connu de panne de la batterie).
Dans une cinquième opération de la phase d’apprentissage, le ou les modèles de prédiction de panne de la batterie est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des indicateurs du premier ensemble et du deuxième ensemble de deuxièmes indicateurs.
Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par un troisième véhicule 13, les paramètres définissant chaque modèle de prédiction obtenu à la cinquième opération sont transmis par le dispositif distant 101 au troisième véhicule 13 qui les stocke en mémoire associée à un calculateur du système embarqué pour la mise en œuvre par ce calculateur de la phase de prédiction.
La transmission de ces paramètres n’est mise en œuvre qu’une fois la phase de validation terminée, lorsque le modèle de prédiction appris est déterminé comme étant fiable à l’issue de cette phase de validation.
Une telle phase d’apprentissage permet ainsi de croiser les données issues des premiers véhicules (c’est-à-dire les indicateurs) avec des données obtenues de services après-vente (données sur les pannes / défauts rencontrées par ces premiers véhicules).
Phase de validation
- une unité de désentrelacement configurée pour désentrelacer les M trames de données entrelacées démodulées I* 2- m , ce qui fournit une pluralité de N trames de données désentrelacées B* 2-n ;
- une unité de décodage configurée pour appliquer une fonction réciproque d’un code correcteur d’erreur aux trames de données désentrelacées B* 2-n , ce qui fournit une pluralité de N trames de données décodées B* 1-n , chaque trame B* 1-n comprenant un ensemble de valeurs souples numérisées ; et
- une unité de décodage configurée pour appliquer une fonction de décodage de valeurs souples numérisées à l’ensemble des N trames de données décodées B* 1-n , ce qui fournit une pluralité de N trames de données régénérées T* 0-n , chaque trame de données régénérées T* 0-n correspondant à une trame reconstituée de données initiales T 0-n .
Dans des modes de réalisation, la fonction réciproque du code correcteur d’erreur appliquée par l’unité de décodage peut prendre en compte une distribution gaussienne des valeurs souples des trames de données décodées B* 1-n générées.
Avantageusement, la fonction réciproque du code correcteur d’erreur appliquée par l’unité de décodage peut prendre en compte un indice d’importance associé à chaque bit des valeurs souples des trames de données décodées B* 1-n générées.
Les modes de réalisation de l’invention fournissent ainsi un système de communication sans fil comprenant un satellite de communication et une station de communication, reliés par un canal optique de transmission. La station de communication est configurée pour recevoir le signal optique en provenance du satellite de communication, à travers le canal optique de transmission, la fonction réciproque étant la fonction réciproque du code correcteur d’erreur appliqué par le satellite de communication.
Dans certains modes de réalisation, le satellite de communication peut comprendre en outre une unité de compression de trames à valeurs souples et la station de communication peut comprendre en outre une unité de décompression de trames à valeurs souples.
Il est en outre proposé un procédé pour émettre un signal optique, le procédé étant mis en œuvre dans un satellite de communication relié à un canal optique de transmission. Le procédé comprend les étapes consistant à :
- recevoir au moins un signal radiofréquence modulé et encodé ;
- appliquer une démodulation souple au au moins un signal radiofréquence reçu pour déterminer une pluralité de N trames de données démodulées intermédiaires B 1-n , chaque trame B 1-n comprenant un ensemble de valeurs souples numérisées ;
- appliquer un code correcteur d’erreur aux trames de données démodulées intermédiaires B 1-n pour déterminer une pluralité de N trames de données démodulées intermédiaires encodées B 2 -n ;
- appliquer une fonction d’entrelacement aux trames de données démodulées intermédiaires encodées B 2 -n pour déterminer M trames de données entrelacées I 2- m ;
- appliquer une modulation sur porteuse optique à chaque trame de données entrelacées I 2 - m , ce qui fournit le signal optique ; et
- émettre le signal optique à travers le canal optique de transmission.
Il est également proposé un procédé de réception d’un signal optique, le procédé étant mis en œuvre par une station de communication reliée à un canal optique de transmission. Le procédé comprend les étapes consistant à :
- recevoir le signal optique associés à une pluralité de trames de données initiales T 0- q , à travers le canal optique de transmission ;
Le premier seuil de variance V S est utilisé pour déterminer le début de l’évènement : lorsque la courbe Var atteint puis dépasse la valeur seuil V S , on considère qu’un évènement a déjà démarré. Le temps T 0 indique le moment d’atteinte du seuil V S par la courbe. On considère que l’évènement a démarré à un temps T S = T 0 -dT S , dT S représentant une durée de sécurité déterminée par le praticien afin d’inclure une partie de la courbe d’amplitude inférieure à la valeur de seuil V S , mais qui peut être significative pour la classification de l’événement.
Symétriquement, le deuxième seuil de variance V E est utilisé pour déterminer la fin de l’évènement : lorsque la courbe Var repasse sous la valeur seuil V E , on considère que l’évènement se termine. Le temps T 2 indique le moment d’atteinte du seuil V E par la courbe. On considère que l’évènement se termine à un temps T E = T 0 +dT E à la condition que la courbe reste sous la valeur de seuil pour une durée dT E , dT E représentant une durée de sécurité déterminée par la praticien afin d’inclure une partie de la courbe d’amplitude inférieure à la valeur de seuil V E , mais qui peut être significative pour la classification de l’événement, et qui permet également d’inclure dans un même événement deux parties d’une courbe Var séparées par une portion de courbe d’amplitude inférieure au seuil V E .
Ainsi, dans le cas où la courbe passe sous la valeur seuil V E , au temps T1 sur la , pour une durée inférieure à la durée dT E , on considère que l’on n’a qu’un événement unique. L’application est ici de considérer un événement constitué d’un serrage double, avec deux pics d’amplitude de variance rapprochés dans le temps mais séparés d’une brève période où la variance de la somme des signaux est faible.
Un avantage de choisir V S > V E est de combiner un bon niveau de sélectivité quant à la détection d’une événement, sélectivité conditionnée par une valeur V S relativement haute, avec une prise en compte de l’ensemble de l’événement, prise en compte favorisée par une valeur V E relativement basse.
Bien entendu, ce principe s’applique à tout événement comprenant des phases brèves de lâcher de l’anneau, au cours desquelles aucune force mécanique ne s’applique à l’anneau, ou bien une force mécanique trop faible pour que la courbe de la somme des variances des signaux dépasse le seuil V E .
D’un point de vue pratique, les signaux des capteurs peuvent être gardés dans une mémoire tampon, éventuellement une partie de la mémoire MEM, pour une durée au moins égale à dT S , puis, en cas de détection de l’occurrence d’un événement, les signaux générés par les capteurs du début à la fin de l’événement peuvent être stockés dans la mémoire MEM en vue de leur traitement. La largeur de la fenêtre de calcul de la variance, dT S et dT E peuvent prendre des valeurs identiques ou distinctes ajustables par le praticien, 50 ms par exemple.
En procédant comme expliquée ci-dessus, les temps de début et de fin d’un événement sont déterminés à partir des signaux générés par les capteurs.
La représente un diagramme synthétisant les explications ci-dessus. Le diagramme représente une étape S00 d’application d’une action par l’utilisateur à un anneau R, provoquant un événement au niveau des signaux de détection S1, S2 et S3 générés par les capteurs intégrés à l’anneau. L’étape S00 de génération des signaux est suivi d’une étape S10 de détermination des temps de début Start et de fin End de l’événement, cette étape comprenant les étapes S12, S14, 16 et S18.
A une étape S12, les variances Var1, Var2 et Var3 des trois signaux S1, S2 et S3 générés respectivement par les trois capteurs Sens1, Sens2 et Sens3 sont calculées sur une fenêtre glissante.
A une étape S14, les variances sont sommées pour donner la variance sommée Var illustrée par la .
A une étape S16, Le calculateur détermine que la variance sommée Var dépasse un seuil donné et génère une commande Trig de déclenchement de l’enregistrement en mémoire MEM des signaux des capteurs. L’enregistrement de données prédatant la génération de la commande Trig peut être obtenu par l’emploi d’une mémoire tampon enregistrant les données selon une fenêtre glissante. L’étape 16 également servir à sortir d’une phase de veille des parties du module d’acquisition, de manière similaire à l’étape de test Bl 1-15 écrite plus haut en relation avec l’algorithme de la .
A une étape S18, le calculateur détermine que l’événement a pris fin, et renvoie les temps du début Start et de la fin End de cet événement.
II.2 Actions à détecter