Tamtam Proceedings - lamsin

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A Posteriori error estimator for the subgridmodeling stabilization applied toconvection-diffusion problemsB. Achchab *,**** , M. El Fatini *,*** , A. Souissi *,*** LERMA, Ecole Mohammadia d’Ingénieurs, B.P. 765, Rabat-Agdal, Morocco** Mohammed VI-Agdal University, FS, BP 1014, Rabat. E-mail: souissi@fsr.ac.ma*** Hassan II University, FS Ben M’Sick Casablanca, Morocco. E-mail: m_elfatini@yahoo.fr**** Hassan I University, FSJES, BP 784 Settat, Morocco. E-mail: achchab@hotmail.comABSTRACT. We derive an a posteriori error estimator, for a stabilized finite element of convectiondiffusionequations by subgrid modeling. we deal in this work with dominant convection. The stabilizedsuggested yield global upper and local lower bounds on the error measured in the energy norm.RÉSUMÉ. Un estmateur d’erreur a posteriori est proposé pour l’approximation par éléments finis deséquations de convection-diffusion à convection dominante stabilisé par modilisation par sous mailles.L’estimateur suggéré a permi de construire une borne inférieure locale et une borne supérieure globalede l’erreur en norme d’énergie.KEYWORDS : A posteriori estimators, subgrid modeling, artificial viscosity.MOTS-CLÉS : Estimateur a posteriori, modélisation par sous mailles, viscosité artificielle177 TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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8 Amara et al.4. Numerical resultsW
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10 Auger et al.1. Introduction :Dan
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12 Auger et al.La condition de stab
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14 Auger et al.3.1. Taux de migrati
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16 Auger et al.L’équilibre rapid
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18 Auger et al.[7] BRAVO DE LA PARR
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Quelques aspects mathématiques etn
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22 El Alaoui Talibi M.- Modèle d
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24 El Alaoui Talibi M.[3] M. Chamba
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26 Habbal1. IntroductionAngiogenesi
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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30 Habbaltheorem 1 There exists a N
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32 HabbalFigure 2. Second Nash loop
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34 Hauray et al.1. IntroductionWe a
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36 Hauray et al.minimal time interv
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38 Hauray et al.From this last theo
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Approximation de l’opérateur d
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42 LemrabetLorsque δ → 0, l’é
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44 Lemrabetavec[∆ ∗ (δ)c = [I
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46 Lemrabet6. Bibliographie[1] N. B
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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50 Jaafar-Belaid et al.where f(ρ)
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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IIContrôleControl55
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58 Arfaoui1. IntroductionCe travail
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60 ArfaouiLe système adjoint assoc
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62 Arfaoui[3] H. ARFAOUI , « Comma
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64 Benzekri et al.1. Global control
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66 Benzekri et al.ẏ = ∂H∂x =
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0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
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70 Akian et al.1. IntroductionWe co
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72 Akian et al.We prove that v t+δ
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.74 Akian et al.0.0−1.0Exact solu
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76 Bokanowski et al.1. General fram
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78 Bokanowski et al.One interesting
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80 Bokanowski et al.4. Numerical ex
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Sur les problèmes de contrôle opt
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84 Metouileur lorsque u est dans L
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86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
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88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
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Système d’information intégré
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Gestion et modélisation des ressou
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Random perturbations of reduced gra
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Global Optimization of Water Resour
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Global Optimization of Water Resour
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IVEquations DifférentiellesDiffere
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114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
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116 B. AbdelkaderNotons que les con
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118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
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120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
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122 Bouzahirwhere the linear operat
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Goursat boundary value problem forh
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Simulation de l’onde de crue 227P
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INRIA-MODULEFINRIA-MODULEFSimulatio
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Numerical spectral approximations f
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Spectral approximations for the N-S
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Spectral approximations for the N-S
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Ecoulement Darcy-Forchheimer dans u
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Ecoulement Darcy-Forchheimer 2393.
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Ecoulement Darcy-Forchheimer 241La
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Analyse spectrale linéaire d'un je
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Jet turbulent libre 245Après déco
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Jet turbulent libre 247Où l’on a
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A theoretical study of free surface
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A theoretical study of free surface
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Modélisation numérique par la mé
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Modélisation numérique de surface
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Dimensions fractales 2611. Introduc
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Dimensions fractales 263sont des co
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Dimensions fractales 265entiers non
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Dimensions fractales 267[3] S. DUBU
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Problem of viscoelastic fluid flow
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Problem of viscoelastic fluid flow
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La pression dans les écoulements e
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Performance parallèle d’un code
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Simulation d’écoulements diphasi
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Instabilités hydrodynamiques 2871.
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Instabilités hydrodynamiques 289Ai
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Instabilités hydrodynamiques 291Po
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VIIMéthodes NumériquesNumerical M
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296 Amir et al.1. IntroductionLes m
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298 Amir et al.L’équation (9) re
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300 Amir et al.Nous présentons sur
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302 Ben Dhia1. IntroductionZooming
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304 Ben DhiaW 2 = H 1 (Ω 2 ) (7)W
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306 Ben Dhiaan appropriate projecti
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308 Ben Dhiamaj. princ. σFigure 1.
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310 Boutahar et al.1. IntroductionI
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312 Boutahar et al.g(x). x are the
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314 Boutahar et al.number of runs g
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316 Boutahar et al.tables and Pod b
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318 El Ganaoui et al.1. Introductio
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SOLUTION DU 1ER CELL_PBVAL − ISO>
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Equation d’Hamilton-Jacobi non-lo
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324 Ghorbel et al.où la fonction E
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326 Ghorbel et al.On choisit ∆x =
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328 Ghorbel et al.Remerciements : N
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330 Hamzaoui et al.1. IntroductionL
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332 Hamzaoui et al.4. Segmentation
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334 Hamzaoui et al.Figure 1. Segmen
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336 Jelassi1. IntroductionLa simula
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338 Jelassi∂ n ϕ = ∂ n (V Γ
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0 1 2 3 4 5340 Jelassi1|JZ/JB|B2001
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342 A. Laouar et al.1. Introduction
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344 A. Laouar et al.4. Description
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346 A. Laouar et al.‖ u k − v k
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Analyse et Application d’un sché
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350 Sahmim et al.L’analyse de sta
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352 Sahmim et al.4.2. Description d
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Smoothing and compressing surfaces:
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356 Mraoui et al.in the standard wa
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358 Mraoui et al.Figure 3.Figure 4.
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Raffinement en temps par sous-domai
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362 SbouiQ x et Q y représentent l
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364 Sboui4. ConclusionLa méthode d
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366 Younes et al.1. IntroductionCe
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368 Younes et al.La matrice B étan
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370 Younes et al.étapes. La pressi
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372 Younes et al.[5] R. Sacco and F
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The two-band Schrödinger model: Ap
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The two-band Schrödinger model 377
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0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3The two
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Particules dans un potentiel de sur
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IXOptimisationOptimization387
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390 Debbat et al.1. IntroductionUn
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392 Debbat et al.de rechercher uniq
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394 Debbat et al.3. 3.Optimisation
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396 Debbat et al.5. BibliographieBa
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398 El Kamili et al.1. Introduction
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400 El Kamili et al.interpreted as
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402 El Kamili et al.of a capacity c
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Shape optimization for the Stokes e
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406 Maatoug2. Topological optimizat
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408 Maatoug3. Numerical resultsHere
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410 Maatoug(a)(b)(c)(d)Figure 3. Ve
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412 Mabrouk1. Introduction :De nomb
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414 Mabrouk3. Sentier optimal de cr
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XProblèmes InversesInverse Problem
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420 Auroux1. IntroductionL’assimi
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422 AurouxLe problème de la minimi
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424 Auroux1e+141e+121e+101e+141e+12
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426 Delbary1. IntroductionOn consid
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428 DelbaryPreuve:Supposons qu’il
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430 Delbary4.2. Recherche des impé
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Étude de la robustesse de l’algo
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434 Chaabane et al.On définit une
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436 Chaabane et al.La présence de
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Application de la méthode alternat
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440 Farah et al.2) Enfin, on aura
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442 Farah et al.1où G(x, y) =4π
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Problème inverse géométrique : I
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446 Chaabane et al.2. StabilitéOn
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448 Chaabane et al.3.2. Problèmes
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Application de la méthode de Gauss
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452 Horchani- le problème “Neuma
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454 Horchani6. Bibliographie[1] S.A
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456 Baranger et al.1. IntroductionL
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458 Baranger et al.sur Γ ∗ de l
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460 Baranger et al.4. ConclusionDan
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462 Jaoua et al.1. IntroductionAmon
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464 Jaoua et al.for the unique λ >
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−1.5 −1 −0.5 0 0.5 1 1.5466 J
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On solving the Cauchy problem for L
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470 Ben Abda et al.Denoted by H 1 =
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472 Ben Abda et al.4. Applications4
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XIPropagation d’OndesWave Propaga
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478 Slimani et al.1. IntroductionL
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480 Slimani et al.3. Ondes linéari
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482 Slimani et al.( )ˆeiZw ( Ae B
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Régularisation pour l’aéroacous
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486 Berriri et al.On complète les
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488 Berriri et al.5.1. Discrétisat
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Modélisation mathématique d’un
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492 Ben Amar et al.MDOδOFigure 1.
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494 Ben Amar et al.sur {(x, y) ∈
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Eléments finis mixtes spectraux d
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498 Grob et al.2. Equations de la v
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500 Grob et al.On présente un rés
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502 Bécache et al.1. IntroductionD
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504 Bécache et al.on obtient la fo
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506 Bécache et al.analytique est c
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508 Labidi et al.1. IntroductionThe
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510 Labidi et al.pk+k+ppkpFigure 2.
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512 Labidi et al.5. Bibliographie[1
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Perturbation singulière d’un mod
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où ⎧⎪ ⎨⎪ ⎩α ∗ = α 1
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Modèle de croissance avec retard 5
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Modèles cinétiques pour l’immun
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SPDE for phytoplankton aggregatios
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Modélisation d’une population de
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Bioeconomical fishing model 5411. I
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Bioeconomical fishing model 543wher
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Bioeconomical fishing model 5453. D
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An algorithm for computing the crit
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critical state of unilateral buckli
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Tiges élastiques avec autocontact
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L’effet d’un raidisseur sur une
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Résolution d’un systéme d’ela
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Problème d’obstacle bilatéral 5
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Modélisation d’un pieu 5811. Int
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Modélisation d’un pieu 583avec L
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Modélisation d’un pieu 585Figure
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A new adjacency list-matrix for gra
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A new adjacency list-matrix 591Figu
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A new adjacency list-matrix 593Thes
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La théorie des graphes appliquée
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Théorie des graphes en modélisati
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Indice des auteurs / Author indexAb
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Moakher, M, 556Monneau, R., 322Mrao
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