Tamtam Proceedings - lamsin

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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Maillage à l’étape2 : 1992 triangles et 4087 noeuds P1-P2 dont 1048 sommetsFigure 5. Maillage final : 8690 triangles et 17431 noeuds P1-P2 dont 4411 sommetsFigure 6. Erreur a posteriori répartie sur le maillage initial et final4. ConclusionCe travail générique s’inscrit dans un cadre plus large de mise en place d’un simulateurnumérique pour l’analyse des risques d’inondations dans les bassins versants. Lesinondations et les crues de rivières de plus en plus fréquentes nous interpellent à développerdes outils de simulation numérique permettant de mieux prévoir les zones inondables.Dans la pratique, le calcul se fait dans des rivières assez longues et à géométrie irrégulière.La résolution des équations s’avère trop coûteuse lorsqu’on effectue un raffinement systématiquede maillage dans tout le domaine. Les Indicateurs d’erreurs et par conséquent lesestimations d’erreur a posteriori nous permettent de coupler l’optimalité de la qualité dela solution avec la réduction du temps de calcul en raffinant et en déraffinant le maillagedans des endroits bien précis.TAMTAM –Tunis– 2005
Couplage modèle numérique et maillage 201Figure 7. Iso-elevation d’eau sur le maillage initial et finalFigure 8. Iso-vitesse sur le maillage initial et final5. Bibliographie[1] M. ABDELWAHED„ F. EL-DABAGHI„ S. KARRAKCHOU„ B. NAKHLE„ S. TALAMALI,« Elaborationet Implémentation HPCN de CRUCID », Report D7 and D8, DGXIII -European commission,CruCID Contract, Dec 2000.[2] F. ALAUZET, « Adaptation de maillage anisotrope en trois dimensions », Application auxsimulations instationnaires en Mécanique des fluides, Thèse Univ. de Montpellier II, oct 2003.[3] M.AMARA, , F. EL-DABAGHI, , N. GUELMI, « Adaptation de Maillage via les Indicateursd’Erreur pour les Equations de Saint-Venant », International Conference on Thermal Engineering: Theory and Applications, ICTEA-ES1-02, Beirut-Lebanon, Mai 31-jun 04, 2004.[4] M.AMARA, , F. EL-DABAGHI, , N. GUELMI, « Numerical Modelling and Adaptative MeshRefinement for Shallow-Water Equations », Proc. of the IASTED International Conference onApplied Simulation and Modelling (ASM 2004), pp. 160-165, jun 2004.[5] K. IDER, « Modélisation Hydrodynamique d’un Cours d’Eau -Application à l’OuedSoummam- », Mémoire de Magister en Hydraulique, INRIA-ENP, 2003.[6] D. FROELICH, « FESWMS-2DH :Finite Element Surface Water Modelling System - Two DimensionalFlow in Horizontal Plane, Users Manuel-version 2 »,U.S Departement of transportation,1991.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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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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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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126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
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ACP neuronale : application à l’
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132 Chitroubl’approximation de la
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134 Chitroubcompression égal à 3.
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136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
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138 Ferchichi et al.1. Introduction
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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142 Ferchichi et al.[4] G.I. BISCHI
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
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INRIA-MODULEF0INRIA-MODULEF.250INRI
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Dimensions fractales : attracteurs
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262 Lamrini Uahabi et al.4. Attract
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264 Lamrini Uahabi et al.l 0 = λ
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266 Lamrini Uahabi et al.En conséq
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Numerical analysis for the problem
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270 El-Kyal et al.d(u) = 1 2(∇u +
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272 El-Kyal et al.Theorem 3.1 There
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280 Mezali et al.1. Motivation et m
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284 Mezali et al.Temps CPUTemps Ela
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R. Touihri & S. Ghnimi *Méthode de
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Décomposition de domaine pour un m
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DDM pour les fractures 297et−→
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DDM pour les fractures 299dont l’
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Arlequin method: Practical impacts
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Arlequin method 303of the Arlequin
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Arlequin method 3052.2. Penalized A
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Arlequin method 307refinements of t
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Reduction methods and uncertaintypr
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Reduction methods and uncertainty p
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Reduction methods and uncertainty p
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0.00e+00 1.00e−11 2.00e−11 3.00
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Homogénéisation d’un problème
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Problème de conduction-rayonnement
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Problème de conduction-rayonnement
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Equation d’Hamilton-Jacobi 3231.
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Equation d’Hamilton-Jacobi 325qui
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0Equation d’Hamilton-Jacobi 3272
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Détermination du nombre de région
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Simulation des courants de Foucault
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Une méthode d’accélération de
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Schéma SRNHS 3491. IntroductionUn
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Schéma SRNHS 3513. Application du
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Schéma SRNHS 3535. ConclusionLes r
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Smoothing and compressing surfaces
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Problème de convection en milieu p
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0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0
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Condensation de masse pour la méth
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Condensation de masse 367montre que
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Condensation de masse 369Le terme h
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Condensation de masse 371Aet Qile f
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VIIIModèles CinétiquesKinetic Mod
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376 Ben Abdallah et al.1. Introduct
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380 Ben Abdallah et al.ture that th
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382 Degond et al.1. IntroductionOn
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384 Degond et al.q φ s (x, t)/(|q|
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386 Degond et al.Enfin l’opérate
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Les métaheuristiques : application
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Les métaheuristiques 391simulé fu
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Les métaheuristiques 393Fig. 1 Dia
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Les métaheuristiques 395Fig.4 : R
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Prices after capacity addition in m
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Multi-user elastic demand communica
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Shape optimization 4051. Introducti
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Shape optimization 4072.1. Variatio
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Shape optimization 409(a)(b)(c)(d)F
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Problèmes d’optimisation en éco
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Assimilation de données pour l’e
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Écart à la Réciprocité et ident
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Identification de fissures planes 4
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4331
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Algorithme de Kohn et Vogelius 435l
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Algorithme de Kohn et Vogelius 4375
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Résolution d’un problème de Cau
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Problème inverse géométrique 445
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Identification de fissures 4511. In
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Application de l’algorithme deNeu
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Complétion de données en élastic
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Complétion de données en élastic
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Analytic extensions on an annulus:a
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Analytic extensions on an annulus 4
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Analytic extensions on an annulus 4
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Cauchy problem for Laplace’s equa
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Modélisation asymptotique des onde
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Ondes de relief 479 uuuv 1 1 pu v
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Ondes de relief 481( )ˆeiZw( C e D
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Ondes de relief 4836. Bibliographie
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Régularisation pour l’aéroacous
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Miroir à retournement temporel 491
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Vibro-acoustique instationnaire 497
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Vibro-acoustique instationnaire 499
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Ondes dans les milieux poroélastiq
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The implicitly restarted Arnoldi me
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¨§¨ §IRAM method 509To overcome
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IRAM method 511The application of t
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XIIScience du VivantLife Science513
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516 Achchab1. IntroductionDans la m
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518 AchchabNous montrons dans le pa
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522 Derbel et al.1. IntroductionLa
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524 Derbel et al.On se propose de d
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A Stochastic partial differential e
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528 El Saadidiffusion process to a
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532 El Saadi5. References[1] A. L.
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536 Ben Miled et al.nature de l’e
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Optimal spatial distribution of a b
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XIIIStructureStructure547
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550 Ayadi1. IntroductionConsider a
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554 AyadiFigure 3. The curves above
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Analyse mathématique et numérique
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558 Chamekh et al.2. Modèle de tig
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Modélisation de l’effet dynamiqu
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Résolution d’un systéme d’ela
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Régularisation d’un problème d
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
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592 Hlaoui3. The New Graph Represen
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