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@ -1,29 +1,22 @@
on:
push:
tags:
- 'v*'
branches:
- "main"
jobs:
serve:
runs-on: myst
runs-on: self-hosted
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v4
with:
submodules: "true"
token: ${{ secrets.FORGEJO_TOKEN }}
- name: Execute code
run: uv run myst build --execute
- name: Build PDF exports
run: uv run myst build --execute --pdf
- name: Initialize virtual environment
run: /usr/bin/python -m venv .env
- name: Install dependencies
run: ./.env/bin/pip install mystmd jupyter jupyterlab_myst ipykernel altair pandas
- name: Build static HTML
run: |
uv run myst build --execute --html
mkdir -p /tmp/release
cd _build/html
zip -r /tmp/release/html.zip .
- name: Make release
uses: actions/forgejo-release@v2.6.0
with:
direction: upload
release-dir: /tmp/release
token: ${{ secrets.FORGEJO_TOKEN }}
. .env/bin/activate
myst build --execute --html
- name: Copy files
run: |
rm -rf /data/srv/forgejo-runner/cours4.0
cp -r _build/html /data/srv/forgejo-runner/cours4.0

6
.gitmodules vendored
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@ -1,6 +0,0 @@
[submodule "courstex"]
path = courstex
url = https://code.edgarpierre.fr/lps/courstex.git
[submodule "evaluation"]
path = evaluation
url = https://code.edgarpierre.fr/lps/evaluation4.0.git

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@ -1 +0,0 @@
3.13

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@ -2,6 +2,5 @@
<https://cours.edgarpierre.fr>
[![Made with MyST](https://img.shields.io/badge/made%20with-myst-orange?style=for-the-badge&logo=jupyter)](https://myst.tools)
[![Forgejo Actions](https://code.edgarpierre.fr/edpibu/cours4.0/badges/workflows/serve.yaml/badge.svg?style=for-the-badge&label=build)](https://code.edgarpierre.fr/edpibu/cours4.0/actions?workflow=serve.yaml)
[![Release](https://code.edgarpierre.fr/edpibu/cours4.0/badges/release.svg?style=for-the-badge&label=)](https://code.edgarpierre.fr/edpibu/cours4.0/releases/latest)
[![Made with MyST](https://img.shields.io/badge/made%20with-myst-orange)](https://myst.tools)
[![Forgejo Actions](https://img.shields.io/badge/serve.yaml-success-brightgreen)](https://git.edgarpierre.fr/edpibu/cours4.0/actions?workflow=serve.yaml)

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@ -1,92 +0,0 @@
---
title: Étude du système pneumatique de la SAM-B
subject: TP
export:
- format: pdf
template: courstex
date: 2025-05-09
---
# Introduction
L'objectif de cette activité est d'étudier le système pneumatique de la SAM-B afin d'en comprendre le fonctionnement et d'être capable d'expliquer les choix qui ont été réalisé pour les différents composants.
# Étude des actionneurs
1. À l'aide du schéma pneumatique, identifier les actionneurs pneumatiques présents sur la SAM-B.
_On s'intéresse dans un premier temps uniquement aux vérins._
2. Pour chacun des vérins de la SAM-B, indiquer ses principales caractéristiques.
:::{hint} Conseil
:class: dropdown
Les principales caractéristiques d'un vérin sont :
- son type (simple effet, double effet),
- sa course,
- le diamètre de son piston,
- le diamètre de sa tige.
:::
3. Relever la pression d'alimentation nominale de la SAM-B. Déterminer la force exercée par les vérins en phase sortante.
:::{hint} Conseil
:class: dropdown
Pour calculer l'effort exercé par un vérin, on calcule $F=P\cdot{}S$, où $F$ est la force exercée, $P$ la pression et $S$ la surface du piston.
:::
4. Pour les vérins double effet, déterminer la force exercée par les vérins en phase entrante.
:::{hint} Conseil
:class: dropdown
En phase entrante, il faut penser à retrancher la section de la tige du vérin à la surface du piston.
:::
5. Retrouver sur le [site d'Emerson](https://www.emerson.com/fr-fr) la documentation technique des différents vérins présents. Vérifier les résultats obtenus jusqu'à présent.
6. Comparer la force de retour des différents vérins, et justifier l'utilisation qui est faite de chaque type de vérin dans la SAM-B.
_On s'intéresse désormais au vibrateur de la SAM-B._
7. Rappeler le rôle du vibrateur dans le fonctionnement de la SAM-B.
8. Retrouver sur le [site de Netter](https://www.nettervibration.com/) la documentation technique du vibrateur de la SAM-B. Indiquer ses principales caractéristiques.
:::{hint} Conseil
:class: dropdown
Les principales caractéristiques d'un vibrateur sont :
- sa fréquence nominale,
- la force centrifuge générée,
- la consommation d'air,
- le niveau sonore.
:::
# Distribution pneumatique
9. Retrouver sur le [site d'Emerson](https://www.emerson.com/fr-fr) la documentation technique des distributeurs utilisés sur la SAM-B. Déterminer le débit maximal permis par ces distributeurs.
10. Justifier le choix du distributeur vis-à-vis des besoins de la SAM-B.
# Maintenance du système pneumatique
11. À partir des documentations fournies par les fabricants, établir un tableau récapitulatif de la maintenance à réaliser sur le système pneumatique de la SAM-B.
# Détermination du débit d'air
12. Déterminer le volume des différents vérins présents sur la SAM-B.
Une même quantité de gaz circulant dans un circuit pneumatique occupe un volume différent selon sa pression. Pour quantifier cela, on utilise l'unité du normo mètre cube (Nm{sup}`3`), qui représente le volume qu'occuperait cette quantité de gaz à une température de 15°C à pression atmosphérique (1013.25 hPa).
Pour passer des mètres cubes aux normo mètres cubes, on utilise la formule suivante :
$$
V' = V\cdot{}\frac{P_\text{abs}}{P_\text{ref}}\cdot{}\frac{T_\text{ref}}{T}
$$
13. Déterminer la quantité d'air nécessaire pour déplacer les différents vérins à la pression de service en Nm{sup}`3`.
14. Déterminer la quantité d'air consommée pendant un cycle par la SAM-B (sans activation du vibrateur).
15. Lancer un cycle machine. Déterminer la durée du cycle. En utilisant les données du compteur d'air, déterminer la quantité d'air consommée par la machine durant un cycle.
16. Déterminer le débit d'air moyen consommé par la machine en production.
17. Sélectionner un compresseur parmi la gamme [Atlas Copco GA VSD{sup}`s`](https://www.atlascopco.com/fr-fr/compressors/products/air-compressor/rotary-screw-compressor/ga-vsds-series).

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@ -1,9 +1,6 @@
---
title: Les capteurs
subject: Cours
export:
- format: pdf
template: courstex
---
# Définition
@ -31,9 +28,10 @@ Ils génèrent donc un signal dit **binaire**.
Un interrupteur (@inter) ou un détecteur de mouvement PIR (@pir) sont des capteurs
tout ou rien.
::::{figure}
:label: tor
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3a/Switches-electrical.agr.jpg
:label: inter
:width: 50%
Interrupteur[^inter].
@ -43,7 +41,6 @@ Interrupteur[^inter].
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2e/Motion_detector.jpg
:label: pir
:width: 50%
Détecteur de mouvement PIR[^pir].
@ -51,6 +48,9 @@ Détecteur de mouvement PIR[^pir].
Public domain, via Wikimedia Commons.
:::
Exemples de capteurs tout ou rien
::::
## Les capteurs analogiques
Le signal de sortie est en relation directe avec la grandeur d'entrée
(généralement proportionnelle)
@ -59,9 +59,10 @@ c'est un signal dit **analogique**.
Une thermistance (@thermistance) ou une jauge de déformation (@jauge) sont des
capteurs analogiques.
::::{figure}
:label: analogique
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3b/NTC_bead.jpg
:label: thermistance
:width: 50%
Thermistance : résistance variant selon la température[^thermistance].
@ -72,7 +73,6 @@ via Wikimedia Commons.
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/0a/Unmounted_strain_gauge.jpg
:label: jauge
:width: 50%
Jauge de déformation : résistance variant selon son élongation[^jauge].
@ -80,13 +80,17 @@ Jauge de déformation : résistance variant selon son élongation[^jauge].
[CC BY-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), via Wikimedia Commons.
:::
Exemples de capteurs analogiques.
::::
## Les capteurs numériques
Un capteur numérique génère un signal de sortie ne pouvant prendre qu'un certain nombre de valeur distincte, c'est à dire un signal **numérique**.
Une caméra (@camera) ou un codeur absolu (@codeur) sont des capteurs numériques.
::::{figure}
:label: numeriques
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/02/S4000_Image_Sensor_%28Colorful%29.jpg
:label: camera
:width: 50%
Caméra : pour chaque pixel, le signal peut prendre une valeur entière allant de 0 à 255[^camera].
@ -94,10 +98,12 @@ Caméra : pour chaque pixel, le signal peut prendre une valeur entière allant d
:::
:::{figure} https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a8/Gray_code_rotary_encoder_13-track_opened.jpg
:label: codeur
:width: 50%
Codeur absolu : le signal prend une valeur entière différente selon l'angle du disque[^codeur].
[^codeur]: [Mike1024](https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gray_code_rotary_encoder_13-track_opened.jpg),
Public domain, via Wikimedia Commons
:::
Exemples de capteurs numériques
::::

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@ -1,9 +1,6 @@
---
title: Les signaux
subject: Cours
export:
- format: pdf
template: courstex
kernelspec:
name: python3
display_name: Python 3
@ -32,34 +29,40 @@ Un signal logique ne peut prendre que deux valeurs : un niveau **haut** ("High")
et un niveau **bas** ("Low").
````{figure}
:label: fig:sig-logique
:label: logique
```{code-cell} python
:tags: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd
rng = np.random.default_rng(25)
n = 16
t = np.arange(n+1)
s = rng.choice([0, 1], n)
fig, ax = plt.subplots()
ax.stairs(s, t, lw=3, baseline=None)
ax.set(
xlim=(0, n),
ylim=(-.5, 1.5),
xlabel="Temps (s)",
ylabel="Signal logique",
s = rng.choice([0, 1], n+1)
s[-1] = s[-2]
data = pd.DataFrame({
"t": t,
"s": s,
})
alt.Chart(
data
).mark_line(
interpolate="step-after",
strokeWidth=3,
).encode(
alt.X("t:Q").axis(title="Temps (s)").scale(domain=(0,n)),
alt.Y("s:Q", axis=alt.Axis(title="Signal logique", values=[0, 1], format=".0f")).scale(domain=(0,1)),
).properties(
width="container",
height=100,
)
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
```
Exemple de signal logique
````
Le signal logique en @fig:sig-logique est par exemple à l'état haut entre 2 s et 3 s,
Le signal logique en @logique est par exemple à l'état haut entre 2 s et 3 s,
et à l'état bas entre 3 s et 6 s.
Lorsque le signal passe de l'état bas à l'état haut (comme à 2 s),
on parle de **front montant**.
@ -68,43 +71,41 @@ Dans le cas contraire (comme à 3 s), on parle de **front descendant**.
## Les signaux analogiques
Un signal analogique est un signal qui peut prendre un ensemble continu de valeurs.
Un exemple de signal analogique est donné en @fig:sig-analogique.
Un exemple de signal analogique est donné en @analogique.
````{figure}
:label: fig:sig-analogique
:label: analogique
```{code-cell} python
:tags: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import altair as alt
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.stats import qmc
import pandas as pd
rng = np.random.default_rng(25)
n = 20
t_max = 16
t_base = np.linspace(0, t_max, n)
lhs = (qmc.LatinHypercube(d=n-2, rng=rng).random(1)[0] - .5) * t_max/n
t = t_base + np.concatenate(([0], lhs, [0]))
t = t_base
t = np.linspace(0, t_max, n)
s = 5 * rng.random(n)
t_interp = np.linspace(0, t_max, 1024)
s_interp = np.clip(CubicSpline(t, s)(t_interp), 0, 5)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t_interp, s_interp, lw=3)
ax.set(
xlim=(0, t_max),
ylim=(-.5, 5.5),
xlabel="Temps (s)",
ylabel="Signal analogique",
s[-1] = s[-2]
data = pd.DataFrame({
"t": t,
"s": s,
})
alt.Chart(
data
).mark_line(
interpolate="basis",
strokeWidth=3,
).encode(
alt.X("t:Q").axis(title="Temps (s)").scale(domain=(0,t_max)),
alt.Y("s:Q", axis=alt.Axis(title="Signal analogique")).scale(domain=(0,5)),
).properties(
width="container",
height=200,
)
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
```
Exemple de signal analogique
````
@ -112,32 +113,38 @@ Exemple de signal analogique
## Les signaux numériques
Un signal numérique est un signal qui peut prendre un ensemble discret de valeur,
c'est-à-dire un ensemble précis de valeurs distinctes (généralement des nombres entiers).
Un exemple de signal analogique est donné en @fig:sig-numerique.
Un exemple de signal analogique est donné en @numerique.
````{figure}
:label: fig:sig-numerique
:label: numerique
```{code-cell} python
:tags: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import altair as alt
import numpy as np
import pandas as pd
rng = np.random.default_rng(25)
n = 16
t = np.arange(n+1)
s = rng.integers(0, 16, n)
fig, ax = plt.subplots()
ax.stairs(s, t, lw=3, baseline=None)
ax.set(
xlim=(0, n),
ylim=(-.5, 16.5),
xlabel="Temps (s)",
ylabel="Signal numérique",
s = rng.integers(0, 16, n+1)
s[-1] = s[-2]
data = pd.DataFrame({
"t": t,
"s": s,
})
alt.Chart(
data
).mark_line(
interpolate="step-after",
strokeWidth=3,
).encode(
alt.X("t:Q").axis(title="Temps (s)").scale(domain=(0,n)),
alt.Y("s:Q", axis=alt.Axis(title="Signal numérique", values=np.arange(0, 16))).scale(domain=(0,15)),
).properties(
width="container",
height=200,
)
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
```
Exemple de signal numérique
````

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@ -1,139 +0,0 @@
---
title: Le CAN
subject: Cours
export:
- format: pdf
template: courstex
kernelspec:
name: python3
display_name: Python 3
abbreviations:
CAN: Convertisseur Analogique Numérique
---
# Définition
:::{prf:definition} CAN
:nonumber: true
Un convertisseur analogique-numérique est un dispositif électronique dont la fonction est de traduire une grandeur analogique en une valeur numérique codée sur plusieurs bits. Le signal converti est généralement une tension électrique.
Source : Article _[Convertisseur analogique-numérique](http://fr.wikipedia.org/wiki/Convertisseur_analogique-num%C3%A9rique)_ de [Wikipédia en français](https://fr.wikipedia.org/) ([auteurs](http://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Convertisseur_analogique-num%C3%A9rique&action=history))
:::
# L'échantillonage du signal
L'échantillonage du signal est la prise d'une valeur à un intervalle régulier de temps. L'intervalle entre deux valeurs s'appelle **période d'échantillonage**. On la note $T_e$ (en secondes). On parle aussi de **fréquence d'échantillonage** $f_e=\frac{1}{T_e}$ (en Hertz), qui correspond au nombre de valeurs prises chaque seconde.
Le **quantum** correspond au plus petit écart quantifiable (la "hauteur d'une marche"). On le note $q$ et son unité est celle du signal d'entrée (généralement le Volt).
La **tension de pleine échelle** ou **tension de référence** est la tension maximale quantifiable par le CAN. On la note $V_\text{pe}$ ou $V_\text{ref}$.
Le nombre de valeurs que peut générer le convertisseur se note $N$ et dépend du nombre de bits $n$ du convertisseur. Ainsi : $N=2^n$.
On obtient la relation suivante : $q=\frac{V_\text{pe}}{N}=\frac{V_\text{pe}}{2^n}$.
# Exemple de conversion
On donne en @fig:exemple-can l'exemple d'un CAN de tension de référence 5 V fonctionnant sur 3 bits avec une fréquence d'échantillonage de 2 Hz.
La **caractéristique** du CAN est la courbe représentant la valeur numérique en sortie en fonction de la valeur analogique en entrée (@fig:carac-can).
::::{figure}
:label: fig:exemple-can
:::{code-cell} python
:tags: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.stats import qmc
rng = np.random.default_rng(50)
n = 20
t_max = 8
n_interp = t_max * 100 + 1
t_base = np.linspace(0, t_max, n)
lhs = (qmc.LatinHypercube(d=n-2, rng=rng).random(1)[0] - .5) * t_max/n
t = t_base + np.concatenate(([0], lhs, [0]))
t = t_base
s = 5 * rng.random(n)
t_interp = np.linspace(0, t_max, n_interp)
s_interp = np.clip(CubicSpline(t, s)(t_interp), 0, 5)
s_n = np.full_like(t_interp[::50], np.nan)
s_n = np.floor(s_interp[::50] * 8 / 5)
s_n[s_n == 8] = 7
fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()
ax.plot(t_interp, s_interp, lw=3)
ax2.scatter(t_interp[::50], s_n, color="C1")
ax.grid(False, axis="y")
ax.grid(True, axis="x", which="both")
ax2.grid(True)
ax.set(
xlim=(0, t_max),
ylim=(-.5, 5.5),
xlabel="Temps (s)",
)
ax.set_ylabel("Signal analogique (V)", color="C0")
ax2.set(
ylim=(-8/5*.5, 8/5*5.5),
)
ax2.set_ylabel("Signal numérique", color="C1")
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_minor_locator(ticker.MultipleLocator(.5))
ax2.set_yticks(np.arange(9), np.concatenate((np.arange(8), [""])))
arr = ax2.annotate("", xy=(0, 0), xytext=(0.5, 0), arrowprops=dict(arrowstyle="<->"))
ax2.annotate("$T_e$", (0.5, 1), xycoords=arr, ha="center", va="bottom")
arr2 = ax2.annotate("", xy=(0.5, 0), xytext=(0.5, 1), arrowprops=dict(arrowstyle="<->"))
ax2.annotate("$q$", (1, 0.5), xycoords=arr2, ha="left", va="center")
arr3 = ax2.annotate("", xy=(1, 0), xytext=(1, 8), arrowprops=dict(arrowstyle="<->"))
ax2.annotate("$V_{pe}$", (1, 0.5), xycoords=arr3, ha="left", va="center");
:::
Signal analogique et signal numérisé.
::::
::::{figure}
:label: fig:carac-can
:::{code-cell} python
:tags: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
import numpy as np
N = 8
s_n = np.arange(N)
s_a = np.linspace(0, 5, N+1)
fig, ax = plt.subplots()
ax.stairs(s_n, s_a, color="C1", lw=3, baseline=None)
ax.set(
yticks=s_n,
xlabel="Signal analogique (V)",
ylabel="Signal numérique",
)
ax.set_xticks(s_a, [f"{v:.3f}" for v in s_a], rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")
ax.set_aspect(5/8, "datalim")
arr4 = ax.annotate(
"", xy=(s_a[0], 0), xytext=(s_a[1], 0), arrowprops=dict(arrowstyle="<->")
)
ax.annotate("$q$", (0.5, 1), xycoords=arr4, ha="center", va="bottom")
arr5 = ax.annotate(
"", xy=(s_a[0], 1.5), xytext=(s_a[-1], 1.5), arrowprops=dict(arrowstyle="<->")
)
ax.annotate("$V_{pe}$", (0.5, 1), xycoords=arr5, ha="center", va="bottom");
:::
Caractéristique du CAN.
::::

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@ -1,111 +0,0 @@
---
title: Systèmes de numération
subject: Cours
export:
- format: pdf
template: courstex
---
# Définition
:::{prf:definition} Système de numération
:nonumber: true
Un système de numération est un ensemble de règles qui régissent une, voire plusieurs numérations données. De façon plus explicite, c'est un ensemble de règles d'utilisation des signes, des mots ou des gestes permettant d'écrire, d'énoncer ou de mimer les nombres.
Source : Article _[Système de numération](https://fr.wikipedia.org/wiki/Syst%C3%A8me_de_num%C3%A9ration)_ de [Wikipédia en français](https://fr.wikipedia.org/) ([auteurs](https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Syst%C3%A8me_de_num%C3%A9ration&action=history))
:::
# Systèmes de numération usuels
## Le système décimal (base 10)
Le système décimal est celui que l'on utilise au quotidien, qui utilise 10 symboles (0 à 9). La valeur des nombres s'obtient ainsi (@tab:num-10) :
:::{math}
1789=1 \times 10^3 + 7 \times 10^2 + 8 \times 10^1 + 9 \times 10^0
:::
:::{csv-table} Système décimal
:label: tab:num-10
10³,10²,10¹,10⁰
1000, 100, 10, 1
1,7,8,9
:::
## Le système binaire (base 2)
Le système binaire est celui utilisé par systèmes électroniques. Il utilise 2 symboles (0 et 1). Chaque chiffre est appelé un bit. Un nombre à 8 bits est appelé octet (ou byte en anglais). La valeur des nombres s'obtient ainsi (@tab:num-2) :
:::{math}
1011_2=1 \times 2^3 + 0 \times 2^2 + 1 \times 2^1 + 1 \times 2^0
:::
:::{csv-table} Système binaire
:label: tab:num-2
2³,2²,2¹,2⁰
8, 4, 2,1
1,0,1,1
:::
### Conversion binaire vers décimal
Pour convertir un nombre binaire en nombre décimal, utiliser la méthode ci-dessus : chaque bit, lui associer sa valeur, puis faire la somme des bits à 1.
::::{hint} Exemple : Convertir $1101_2$ en décimal.
- On associe à chaque bit sa valeur :
:::{math}
\begin{matrix}
&&& 2⁰ \\
1 & 1 & 0 & 1
\end{matrix}
:::
- On additione la valeur des bits à 1 :
:::{math}
N = 8+4+1 = 13_{10}
:::
::::
### Conversion décimal vers binaire
La méthode infaillible pour convertir un nombre décimal en nombre binaire est de poser la division par 2, puis réitérer avec le quotient obtenu jusqu'à obtenir 0, puis lire le reste des divisions en sens inverse.
::::{hint} Exemple : Convertir $25_{10}$ en binaire.
- On pose la division :
- $25\div 2=12\text{, reste }1$
- $12\div 2=6\text{, reste }0$
- $6\div 2=3\text{, reste }0$
- $3\div 2=1\text{, reste }1$
- $1\div 2=0\text{, reste }1$
- On lit le reste des divisions dans l'ordre inverse : $25_{10}=11001_{2}$.
::::
## Le système hexadécimal (base 16)
Le système hexadécimal est souvent utiliser pour retranscrire des nombres binaires car la conversion entre les deux systèmes est simple. Il utilise 16 symboles (0 à 9 puis A à F ; A=10, B=11, C=12, D=13, E=14 et F=15). La valeur des chiffres s'obtient ainsi (@tab:num-16) :
:::{math}
6FD_{16}=6\times 16²+15\times 16¹+13\times 16⁰
:::
:::{csv-table} Système hexadécimal
:label: tab:num-16
16²,16¹,16⁰
256,16,1
6,F,D
:::
### Conversion entre binaire et hexadécimal
Pour convertir un nombre binaire en hexadécimal, on peut regrouper les bits en paquets de 4, puis convertir chaque groupe de 4 bits en un chiffre hexadécimal.
:::{hint} Exemple : Convertir $0110\,1111\,1101_2$ en hexadécimal.
- On groupe en paquets de 4 bits : $0110_2$, $1111_2$, $1101_2$.
- On convertit chaque paquet en un chiffre hexadécimal :
- $0110_2=6_{10}=6_{16}$
- $1111_2=15_{10}=F_{16}$
- $1101_2=13_{10}=D_{16}$
- On obtient donc : $0110\,1111\,1101_2=6FD_{16}$.
:::

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@ -1,70 +0,0 @@
---
title: Logique combinatoire
subject: Cours
export:
- format: pdf
template: courstex
kernelspec:
name: python3
display_name: Python 3
---
# Vocabulaire
:::{prf:definition} Variable logique
:nonumber: true
Une **variable logique** est une variable qui ne peut prendre que deux valeurs, dites **états logiques** : 0 et 1.
:::
:::{prf:definition} Table de vérité
:nonumber: true
Une **table de vérité** permet de renseigner les états logiques des sorties du système en fonction de ses entrées (exemple : @tab:verite).
:::
:::{csv-table} Table de vérité
:label: tab:verite
:header-rows: 1
a,b,S
0,0,1
0,1,0
1,0,0
1,1,1
:::
:::{prf:definition} Chronogramme
:nonumber: true
Un **chronogramme** permet de représenter l'évolution des états logiques d'un système en fonction du temps (exemple : @fig:chronogramme).
:::
::::{figure}
:label: fig:chronogramme
:::{code-cell} python
:tag: [remove-input]
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(25)
fig, [ax_a, ax_b, ax] = plt.subplots(3, figsize=(10, 4), sharex=True, sharey=True)
ax.set(xlim=(0, 16), xticks=np.arange(0, 16), ylim=(-0.5, 1.5), yticks=(0, 1))
ax.set(xlabel="Temps (s)", ylabel="Signal logique")
a = rng.integers(2, size=16)
b = rng.integers(2, size=16)
S = np.equal(a, b)
ax_a.stairs(a, lw=3, baseline=None)
ax_a.set_ylabel("a")
ax_b.stairs(b, lw=3, baseline=None)
ax_b.set_ylabel("b")
ax.stairs(S, lw=3, baseline=None)
ax.set_ylabel("S");
:::
Chronogramme
::::
# Fonctions logiques
Une fonction logique donne un résultat en fonction des valeurs d'entrée.
Les fonctions logiques usuelles sont ET ($a\cdot{}b$), OU ($a+b$), NON ($\bar a$) et OU exclusif (XOR, $a\oplus{}b$). Les symboles et tables de vérité sont donnés sur la [page Wikipédia des fonctions logiques](https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_logique#Repr%C3%A9sentation_graphique).

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@ -1 +0,0 @@
../../matplotlibrc

@ -1 +0,0 @@
Subproject commit d040c12b630182d5b127a9123a0cfa617d9a0016

@ -1 +0,0 @@
Subproject commit eac5d69f03c63e66fea32294ee3a48ff18facc58

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 145 KiB

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@ -1,6 +0,0 @@
def main():
print("Hello from cours4-0!")
if __name__ == "__main__":
main()

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@ -1,43 +0,0 @@
lines.linewidth: 3
font.family: DejaVu Sans Mono
image.cmap: inferno
axes.linewidth: 1
axes.grid: True
axes.grid.which: major
axes.titlelocation: right
axes.titleweight: 700
axes.axisbelow: True
axes.prop_cycle: cycler(color=["#4269d0","#efb118","#ff725c","#6cc5b0","#3ca951","#ff8ab7","#a463f2","#97bbf5","#9c6b4e","#9498a0"])
axes.formatter.use_locale: True
grid.color: "#bebebe"
grid.linewidth: 1
grid.alpha: 1
hatch.linewidth: 8
hatch.color: "#00000013"
boxplot.showmeans: true
boxplot.meanprops.markeredgecolor: "k"
boxplot.meanprops.marker: "+"
boxplot.flierprops.markerfacecolor: C0
boxplot.medianprops.color: C0
figure.figsize: 8, 4.5
figure.dpi: 96
figure.constrained_layout.use: True
xtick.direction: in
xtick.major.size: 4
xtick.minor.size: 2
ytick.direction: in
ytick.major.size: 4
ytick.minor.size: 2
savefig.format: pdf

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@ -16,15 +16,13 @@ project:
country: France
url: https://lyceedupaysdesoule.fr
license: CC-BY-NC-SA-4.0
exclude:
- README.md
- courstex
exclude: README.md
numbering:
headings: true
site:
template: book-theme
options:
favicon: favicon.ico
favicon: logo.svg
logo: logo.svg
folders: true
hide_footer_links: true

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@ -6,9 +6,6 @@ abstract: |
L'objectif de cette procédure est de visualiser un modèle 3D réalisé avec
Solidworks en réalité augmentée avec l'application [Caddy](https://www.heycaddy.net/)
sur Meta Quest 3.
export:
- format: pdf
template: courstex
---
# Export au format IGES

View file

@ -5,9 +5,6 @@ subtitle: Découper ou graver une pièce
abstract: |
L'objectif de cette procédure est de découper et graver une pièce dans une
plaque à l'aide de la découpe laser JAMP78 JA50.
export:
- format: pdf
template: courstex
---
# Import dans RdCAM

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@ -0,0 +1,75 @@
---
title: TIA Portal
subject: Procédure
subtitle: Utiliser TIA Portal pour programmer un API Siemens
abbreviations:
TIA: Totally Integrated Automation
API: Automate Programmable Industriel
e/s: Entrées / Sorties
---
# Cartes d'entrée / sortie
Les cartes d'entrée sortie sont nommées selon le type d'entrées ou de sorties (@tab:iocard).
**Exemples :** 8DQ, 4AI.
```{list-table}Cartes d'e/s
:header-rows: 1
:label: tab:iocard
* - Nombre
- Type
- E/S
* - Nombre d'e/s
- D : Digital\
A : Analog
- I : Input\
Q : Output
```
# La mémoire
Les données d'entrée sortie et en mémoire de l'API sont accessibles avec une syntaxe basée sur la position des octets en mémoire. Un code alphanumérique est utilisé sur le principe suivant : la première lettre correspond au registre utilisé, la deuxième à la longueur de la variable, le nombre suivant à la position de l'octet (@tab:vars).
**Exemples :** %ID100, %QB6, %MW2.
```{list-table}Variables dans les automates Siemens
:header-rows: 1
:label: tab:vars
* - \%
- Registre
- Longueur
- Position
* - \%
- I: Input\
Q: Output\
M: Memory
- B: Byte (1 octet)\
W: Word (2 octets)\
D: Double Word (4 octets)
- Position du premier octet
```
Pour une variable binaire (1 bit), on donne le registre, la position de l'octet concerné, et le numéro du bit (@tab:varbin).
**Exemples :** %I100.5, %Q6.0, %M2.7.
```{list-table}Variables binaires dans les automates Siemens
:header-rows: 1
:label: tab:varbin
* - \%
- Registre
- Position
- .
- Bit
* - \%
- I: Input\
Q: Output\
M: Memory
- Position du premier octet
- .
- Numéro du bit (0 à 7)
```

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@ -1,15 +0,0 @@
[project]
name = "cours4-0"
version = "0.1.0"
description = "Cours 4.0"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.13"
dependencies = [
"mystmd",
"jupyter-server",
"ipykernel",
"matplotlib",
"numpy",
"pandas",
"scipy",
]

1349
uv.lock generated

File diff suppressed because it is too large Load diff