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Interaction sol-structure en milieu stochastique - Bibliothèque Ecole ...

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Chapitre 2: MODELES DISCRETS À CARACTÉRISTIQUES ALÉATOIRES<br />

A1flSI,<br />

1+12p22<br />

1F - l+p +12p22 +12p11p22 12p12<br />

(l+12p22)(l+A2+...) (2.18)<br />

Après avoir développé l'expression précéd<strong>en</strong>te, on obti<strong>en</strong>t <strong>en</strong> t<strong>en</strong>ant compte de l'équation<br />

(2.17), une expression analytique de l'espérance mathématique du tassem<strong>en</strong>t qui vérifie:<br />

E<br />

(F<br />

- 1-i-E[p1]+12E[p2] (2.19)<br />

Notations utilisées dans la suite du problème:<br />

¿K(x)<br />

K0<br />

a: écarttype de p<br />

r0: Longueur de corrélation<br />

L: Longueur de la <strong>structure</strong><br />

u: paramètre adim<strong>en</strong>sionnel tel que u =<br />

r0<br />

(2.20)<br />

Expression des différ<strong>en</strong>ts termes interv<strong>en</strong>ant dans les calculs<br />

On obti<strong>en</strong>t, <strong>en</strong> utilisant des propriétés des moy<strong>en</strong>nes d'intégrales de variables aléatoires,<br />

1/2 1/2 1/2 1/2<br />

E[p1] = E j Jp(x)p(y)dxdy = J<br />

JE[p(x)p(y)]dxdy (2.21)<br />

-1/2-1/2 -1/2-1/2<br />

et<br />

1/2 1/2 1 1/2 1/2<br />

E[p2] = E J JxYP(x)P(Y)dxdYj = ¡ ¡xyE[p(x)p(y)]dxdy (2.22)<br />

-1/2-1/2 -1/2-1/2<br />

On reconnaît alors la fonction d'autocorrélation définie par E[p(x)p(y)]. Deux cas de calculs<br />

sont alors <strong>en</strong>visagés dans ce qui suit:<br />

ceux relatifs au choix d'une fonction d'autocorrélation expon<strong>en</strong>tielle et gaussi<strong>en</strong>ne. On obti<strong>en</strong>t<br />

alors des expressions formelles données par:<br />

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