Tamtam Proceedings - lamsin

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566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ−T dz, 1∫01δ u1δ −N dz ) ⇀ ( u ∗∗+ , u ∗∗∗) in [ L 2 (Ω + ) ] 2×[L 2 (Σ) ] 2,alors u δ + (respectivement w+) δ converge faiblement * dans L ( ∞ 0, T ; U δ (Ω) ) (respectivementdans ( L ∞ 0, T ; W δ (Ω + ) ) ) vers ũ + (respectivement ˜w + ) solution faibled’un problème de Cauchy-Ventcel dont la formulation forte est la suivante :Equations du mouvement dans Ω + × (0, T )ρ + ũ ′′ + − div{C[ɛ(ũ + ) + f(∇ ˜w + )]} = 0,ρ + [I − ∆ ˜w ′′ +] + D∆ 2 ˜w + − div{C[ɛ(ũ + ) + f(∇ ˜w + )]∇ ˜w + } = 0 (8)avec les conditions de Dirichlet sur Γ + × (0, T )et les conditions de Ventcel sur Σ × (0, T )ũ + = 0, ˜w + = ∂ ˜w +∂ν = 0 (9)t τ (C[ɛ(ũ + ) + f(∇ ˜w + )]ν) ν = ρ − (ũ +T ) ′′ − E −∂∂s [N T (ũ + , ˜w + )] , (10)t ν (C[ɛ(ũ + ) + f(∇ ˜w + )]ν) ν = ρ − (ũ +ν ) ′′ + E −1R(s) [N T (ũ + , ˜w + )] , (11)∂ ˜w ′′ +D [∆ ˜w + + (1 − µ)B 1 ˜w + ] = −Q( ˜w + ) − ρ −∂ν , (12)[ ∂∆ ˜w+D + (1 − µ + ) ∂B ]2 ˜w + ∂ ˜w ′′− ρ +∂ν∂s ∂ν − C[ɛ(ũ +) + f(∇ ˜w + )]ν.∇ ˜w + =[]ρ − ˜w + − ∂2 ˜w ′′ [+∂∂s 2 + P ( ˜w + ) − E − N T (ũ + , ˜w + ) ∂ ˜w ]+(13)∂s∂soù N T (ũ + , ˜w + ) = ∂ũ +T∂s− R(s)ũ +ν + 1 2 ( ∂ ˜w+∂s )2 ; t ν ( resp. t τ ) est le vecteur transposé( resp. matrice) de ν (resp. τ). Les opérateurs P et Q sont définis par :[ ]∂2P ( ˜w) = E −∂s 2 γ 2 ∂T ( ˜w) +1 + µ − ∂s (R(s)γ S( ˜w)) ,[]2 ∂Q( ˜w) = E −1 + µ − ∂s γ S( ˜w) − R(s)γ T ( ˜w)avecγ T ( ˜w + ) = ∂2 ˜w +∂s 2 − R(s) ∂ ˜w +∂ν, γ S( ˜w + ) = − ∂ ∂ ˜w +∂s ∂ν − R(s)∂ ˜w +∂s .TAMTAM –Tunis– 2005
L’effet d’un raidisseur sur une plaque 567Les conditions initiales associées à (8) sont définies parũ + (0) = u ∗ + , (ũ + ) ′ (0) = u ∗∗+ , ˜w + (0) = w ∗ + , ( ˜w + ) ′ (0) = w ∗∗+ dans Ω + ,( ∂ ˜w +∂ν )′ (0) = w+ ∗∗∗ , (ũ + ) ′ (0) = u ∗∗∗+ sur Σ. (14)L’effet du raidisseur sur la plaque se traduit par les conditions de Ventcel. Ces conditionsaux limites ne sont pas classiques car elles font intervenir des dérivées d’ordre 4 surΣ.4. Bibliographie[1] P.G. Ciarlet, Plates and Junctions in Elastic Multi-Structures : an Asymptotic Analysis. Masson,Springer Verlag, Paris, 19.[2] I. Lasiesca ; Uniform stabilisability of a full von Karman System with nonlinear boundaryfeedback ., SIAM J. on Control, 36, 1998.[3] H. Ledret, Problèmes variationnels dans les multi-domaines ; modélisations et applications.Masson, Paris, 1991.[4] K. Lemrabet, Etude de divers problèmes aux limites de ventcel d’origine physique ou mécaniquedans des domaines non réguliers. Thèse de Doctorat d’Etat, U.S.T.H.B, 1987.[5] K. Lemrabet et D.E. Teniou, Vibration d’une plaque mince avec raidisseur sur le bord. Maghreb.Math.Rev., vol 2, n ◦ 1, Juin 1992.[6] L.Rahmani, Ventcel´s boundary conditions for a dynamic nonlinear plate, Asymptotic Analysis,IOS press, 38 (2004), 319-337TAMTAM –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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228 El Dabaghi et al.INRIA-MODULEFm
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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232 Amoura et al.1. IntroductionFor
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234 Amoura et al.where u = rot r ψ
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236 Amoura et al.CURRENT FUNCTION5
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238 Frih et al.1. IntroductionLa mo
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240 Frih et al.et dans la fracture,
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242 Frih et al.6. Bibliographie[1]
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244 Hasnaoui et al.1. IntroductionL
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246 Hasnaoui et al.On obtient alors
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248 Hasnaoui et al.5. Conclusion et
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250 Hernane-Boukari1. IntroductionW
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252 Hernane-Boukarianda 3 =−11 +
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254 Kloucha et al.1. Motivation et
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256 Kloucha et al.Si le domaine Λ
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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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274 Marchand et al.1. IntroductionD
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276 Marchand et al.On remarque en p
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278 Marchand et al.dans la formulat
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280 Mezali et al.1. Motivation et m
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282 Mezali et al.s’annulant sur c
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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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288 Touihri et al.Les équations go
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290 Touihri et al.Tol N It (Newt) t
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292 Touihri et al.5. Bibliographie[
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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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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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−0.5 −0.4 −0.3 −0.2 −0.1
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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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Page 568 and 569: 550 Ayadi1. IntroductionConsider a
Page 570 and 571: 552 AyadiFor all 0 ≤ p ≤ i, P p
Page 572 and 573: 554 AyadiFigure 3. The curves above
Page 574 and 575: Analyse mathématique et numérique
Page 576 and 577: 558 Chamekh et al.2. Modèle de tig
Page 578 and 579: 560 Chamekh et al.Γ sr(s)r(σ)Figu
Page 580 and 581: Modélisation de l’effet dynamiqu
Page 582 and 583: 564 RahmaniI 2 étant l’identité
Page 586 and 587: Résolution d’un systéme d’ela
Page 588 and 589: 570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
Page 590 and 591: 572 SaidEn effet :∣ u(y, s) 1+α
Page 592 and 593: Régularisation d’un problème d
Page 594 and 595: 576 Achchab et al.On définit : F +
Page 596 and 597: 578 Achchab et al.3. Estimation a p
Page 598 and 599: Modélisation d’un pieuR. Aboulai
Page 600 and 601: 582 Aboulaich et al.Figure 1. Struc
Page 602 and 603: 584 Aboulaich et al.5. Résultats n
Page 605: XIVThéorie des GraphesGraph Theory
Page 608 and 609: 590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
Page 610 and 611: 592 Hlaoui3. The New Graph Represen
Page 612 and 613: 594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
Page 614 and 615: 596 M. Nekri et al.1. IntroductionL
Page 616 and 617: 598 M. Nekri et al.proposés. Ces m
Page 618 and 619: 600 M. Nekri et al.cycle de longueu
Page 620 and 621: TAMTAM -Tunis- 2005 602
Page 622 and 623: El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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