Tamtam Proceedings - lamsin

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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 + γ − b [b′′ + ∼ y(γ ′′ − b ′′ 2)] +(1 + γ − b) 2 (γ′ − b ′ )[b ′ + ∼ y(γ ′ − b ′ )].The gradient operator becomes :⎛∼∇ b,γ =The equation (7) will be written :⎝∂ + −b′ − ∼ y(γ ′ −b ′ ) ∂∂ ∼ x (1+γ−b) 2 ∂ ∼ y1 ∂1+γ−b ∂ ∼ y⎞⎠ .γ( ∼ x) = −F ∣ ∣ 2 ∣∣∣2 [ ∼ ∼ ∣∣∣2∇b,γψ ( ∼ 2 ∂ψ∼x, 1) +1 + γ − b ∂ ∼ y (∼ x, 1)],where γ and b are searched in the space :⎧⎫⎨Bc2,λ (R)=⎩ v ∈ C2,λ (R)/ ∑supe ∣ c|x| ∣D xv(x) ∣ ⎬k < ∞⎭and ψ ∼ in the space :⎧⎨Bc 2,λ (Q) =⎩ v ∈ C2,λ (Q)/ supwhere 0 < λ < 1 and c > 0.Now we are able to state the main result :x∈R0≤k≤2supk+l≤2( |x|, ∼ ∼ y)∈Q⎫∣ ∣ ∣∣e c ∼ ∣∣ ∣ ⎬x ∣∣D k ∼x D l ∼ yv∣ < ∞⎭ ,Theorem 1. There exist ∼ c > 0 , there exist K < 1 , there exist an open ball B of radiusr 0 centered at the origin of Bc 2,λ (R)×Bc2,λ (R) where c ∈]0, ∼ c[ , and 0 < λ < 1, thereexist a neighbourhood V b of zero in Bc 2,λ (R), there exist a mapping g : V b −→ Bc2,λ (R) ofclass C 1 , such that :∀ F ∈]0, K[, {∀(b, γ) ∈ B, T 1 (b, γ) = 0} ⇔ {b ∈ V b , γ = g(b).}.4. References[1] ABERGEL F. et BONA J.L, A Mathematical Theory For Viscous, Free-Surface Flows Over aPerturbed Plane, Report NO. AM 81, February (1991).[2] CHARLES J. AMICK, Proprites Of Steady Navier-Stokes Solutions For Certain UnboundedChannels And Pipes, Nonlinear Analysis, Theory, Methods and applications, Vol. 2 No 6, pp.689-720, (1978).[3] FREDERIC HELEIN, Ecoulement stationnaire dans un canal a fond presque plat,Groupe HydrodynamiqueNavale, URA CNRS 853, ENSTA, Centre de l’Yvette, 91120 Palaiseau, France.TAMTAM –Tunis– 2005
Modélisation numérique par la méthode descaractéristiques de la surface libred’écoulement d’eau gouverné par leséquations de Navier-Stokes 1C. Kada Kloucha *,** — F. El Dabaghi * — M. Amara *,*** INRIA Rocquencourt, B.P. 105, 78153 Le Chesnay Cedex, France.** Université de Pau -Avenue de l’Université, B.P. 1155, 64013 Pau, France.RÉSUMÉ. Ce travail concerne un problème d’écoulement d’eau à surface libre, décrit par les équationsde Navier-Stokes, en formulation vitesse-pression (u, p) où on impose l’imperméabilité commecondition sur l’interface eau-air. L’idée pour modéliser la frontière libre consiste à introduire la notiondu taux de présence de l’eau décrite par une équation de transport et de considérer le domaineeau-air fixe. On fait appel à la méthode des caractéristiques pour l’approximation temporelle du systèmed’équations du modèle. Quant à l’approximation spatiale, on utilise les éléments finis mixteP 1 +Bulle/P 1 . La méthode proposée est validée sur quelques exemples numériques.ABSTRACT. This works concerns a free surface water flow problem, described by the Navier-Stokesequations, in velocity-pressure formulation (u, p), where a permeability condition on water-air interfaceis prescribed. The idea for modelling the free surface consists to introduce the void fractionfunction, described by a transport equation and to consider the water-air domain as fixed. Ones callupon the characteristis method for the time discretization of the gouverning system equations of themodel. While for the spatial approximation, it is performed by a P 1 +Buble/P 1 mixed finite elements.The proposed method is validated on some numerical examples.MOTS-CLÉS : Navier-Stokes, surface libre, méthode des caractéristiques, éléments finis mixtes.KEYWORDS : Navier-Stokes, free surface, characteristics method, mixed finite elements.1. Ce travail a bénéficié du support du projet euro-méditerranéen WADI, des programmes d’actionsIntégrées CMIFM MA/01/03., CMEP 01 MDU 529 et PLATON 05572UB.253 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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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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76 Bokanowski et al.1. General fram
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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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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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128 A. Guezane-Lakoud et al.5. Exis
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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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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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152 LefebvreOn peut aussi écrire q
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154 Lefebvre5. BibliographieD.R. Co
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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200 El Dabaghi et al.Figure 4. Mail
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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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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 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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382 Degond et al.1. IntroductionOn
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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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520 Achchab5. Bibliographie[1 ] AIE
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A Stochastic partial differential e
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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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Analyse mathématique et numérique
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Modélisation de l’effet dynamiqu
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564 RahmaniI 2 étant l’identité
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566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ
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Résolution d’un systéme d’ela
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570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
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572 SaidEn effet :∣ u(y, s) 1+α
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Régularisation d’un problème d
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576 Achchab et al.On définit : F +
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578 Achchab et al.3. Estimation a p
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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582 Aboulaich et al.Figure 1. Struc
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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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594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
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596 M. Nekri et al.1. IntroductionL
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598 M. Nekri et al.proposés. Ces m
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TAMTAM -Tunis- 2005 602
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El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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Tamtam Proceedings - lamsin

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