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278 Marchand et al.dans la formulation pression en eau / saturation en air impose de choisir des pas d’espace,et par conséquent des pas de temps, très grands.La prise en compte de l’équation en pression pose problème dans les deux cas. Onpense que ceci est lié à la différence entre les vitesses d’évolution des deux variables. Elleentraîne souvent une immobilisation de toutes les variables.7. Bibliographie[1] P. BASTIAN, « Numerical Computation of Multiphase Flows in Porous Media, chapter 1 : ModelingImmiscible Fluis Flow in Porous Media », Technischen Fakultät der Christian-Albrechts-Universität Kiel, Habilitationsschrift, 1999.[2] J. BEAR AND A. VERRUIJT, « Modeling Groundwater Flow and Pollution », D.Reidel PublishingCompany, 1987.[3] G.CHAVENT, « The global pressure, a new concept for the modelization of compressible twophaseflows in porous media », Flow and Transport in Porous Media, Euromech 143 and Delft,A. A. BALKEMA, P 191–198, 1981.[4] G. CHAVENT AND J. JAFFRE, « Mathematical models and finite elements for reservoir simulation», Elsevier Science Publishers B.V, 1986.[5] Z. CHEN AND G. HUAN AND B. LI, « An Improved IMPES Method for Two-Phase Flow inPorous Media », Transport in Porous Media, vol 54, P 361–376, 2004.[6] H. DARCY, « Les Fontaines Publiques de la Ville de Dijon. Détermination des lois d’écoulementde l’eau à travers le sable. Appendice - Note D », V. Dalmont, Paris, 1856.[7] H.J. MOREL-SEYTOUX AND P.D. MEYERAND R.J. LENHARD M. NACHABE AND J.TOUMA AND M.T. VAN GENUCHTEN, « Parameter equivalence for the Brooks-Corey andvan Genuchten soil characteristics : Preserving the effective capillary drive », Water ResourcesResearch vol 32(5), P 1251–1258, 1996.TAMTAM –Tunis– 2005
Performance parallèle d’un code E.F.Navier-Stokes 2D en vitesse pression pour lasimulation d’écoulements diphasiques 1F. Mezali a b — F. El Dabaghi a — M. Abdelwahed c — B.Nakhle a da INRIA Rocquencourt, B.P. 105, 78153 Le Chesnay Cedex, France.b Ecole Nationale Polytechnique, 10 Avenue Hassen Badi El Harrach, Alger, Algérie.c LAMSIN ENIT, BP 37, 1002 Tunis, Tunisie.d ESIB, Ecole Supérieure d’Ingénieurs de Beyrouth, B.P. 11-0514, Riad El Solh, Liban.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.RÉSUMÉ. On s’intéresse dans ce travail à la parallélisation d’un solveur numérique simulant un écoulementdiphasique eau-air gouverné par les équations de Navier-Stokes 2D en formulation vitessepressionet modélisant l’aération mécanique dans un lac eutrophe. La résolution, combinant la méthodedes caractéristiques et une méthode d’éléments finis C 0 P 1 +Bulle/P 1 , est basée sur un algorithmeGradient Conjugué Uzawa nécessitant la résolution de systèmes matriciels effectuée par unpar gradient conjugué préconditionné consommant 98% du temps CPU du code séquentiel. Aprèsune phase d’analyse algorithmique parallèle identifiant l’interdépendance des différentes tâches etdonnées, une implémentation du code sous MPI a été mise en place qui est d’une part validée pourla cohérence des résultats et d’autre part testée pour l’aspect performance parallèle. Sur ce dernierpoint les résultats, tant sur le plan temps CPU que Elapsed, confirment l’efficacité de l’algorithmeimplémenté.ABSTRACT. In this work, we focus our interest on the parallelisation of a numerical solver simulatinga two phase air-water flow governed by a velocity-pressure formulation of 2D Navier-stokes equationsmodelling the mechanical aeration of an eutrophized lake. The method of solution, combiningthe characteristic method and a C 0 P 1 +Bubble/P 1 finite element, is based on an Uzawa ConjugateGradient algorithm requiring the resolution of linear systems performed by a preconditioned conjugategradient consuming 98% of the total CPU sequential code time. After a parallel algorithmic analysisidentifying the interdependencies between the different tasks and data involved, an implementationunder MPI has been done which on the one hand is validated for the results coherence and on anotherhand tested for the parallel performance needs. For this last point, the results, as well for CPUtime as for Elapsed, confirm the efficiency of the implemented algorithm.MOTS-CLÉS : Navier-Stokes, formulation vitesse-pression, élément finis, calcul parallèle.KEYWORDS : Navier-Stokes, velocity-pressure, finite element, parallel computing279 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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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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168 K. Saoudietc 1 + c 2 = 1 ∫(u
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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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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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206 Kharrat et al.following estimat
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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214 Abdelwahed et al.Ainsi, suivre
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216 Abdelwahed et al.Figure 3. Isov
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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222 El Guarmah et al.M 10 20 25 35
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Simulation de l’onde de crue via
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226 El Dabaghi et al.de R 2 , de fr
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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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378 Ben Abdallah et al.where B ∓
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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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−1 −0.8 −0.6 −0.4 −0.2 0
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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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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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534 Ben Miled et al.1. Introduction
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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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554 AyadiFigure 3. The curves above
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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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