On the approximation of identification problem and domain decomposition for elasticity equations.
Contribution à l'approximation de problème d'identification et décomposition de domaine en élasticité.
Résumé
This research work developed here concerns a contribution to approximate an identification problem and domain decomposition for elasticity equations. The first work presents an iterative alternating algorithm for solving an inverse problem in linear elasticity. A relaxation procedure is developed in order to increase the rate of convergence of the algorithm and two selection criteria for the variable relaxation factors are provided. The boundary element method is used in order to implement numerically the constructing algorithm. We discuss this implementation, mention the use of Krylov methods to solve the obtained linear algebraic systems of equations and investigate the convergence and the stability when the data is perturbed by noise. In the second work, we discuss a domain decomposition method to solve linear elasticity problems in complicated 2-D geometries. We describe in details algebraic system corresponding to Dirichlet-Neumann and Schwarz methods. The alternating iterative algorithm obtained is numerically implemented using the boundary element method. The stopping and accuracy criteria, and two type of domain are investigated which confirm that the iterative algorithm produces a convergent and accurate numerical solution with respect to the number of iterations. Finally, a non-overlapping domain decomposition method for elasticity equations based on an optimal control formulation is presented. The existence of a solution is proved and the convergence of a subsequence of the approximate solutions to a solution of the continuous problem is shown. The implementation based on lagrangian method is discussed. Finally, numerical results showing the efficiency of our approach and confirming the convergence result are given.
Ce travail de recherche que nous avons développé dans ce mémoire porte sur une contribution d'approximation de problème d'identification et décomposition de domaine pour les équations d'élasticité. Le premier axe présente un algorithme alternatif pour résoudre un problème inverse d'identification de données en élasticité linéaire. Une procédure de relaxation est développée afin d'assurer et d'accélerer la convergence de l'algorithme et deux critères de sélection pour le paramètre de relaxations sont discutés. La méthode des éléments frontière est utilisée pour approcher le problème et de mettre en oeuvre numériquement l'algorithme de reconstruction de données. Nous discutons la résolution des systèmes linéaires obtenus en utilisant des méthodfes itératives de type Krylov, nous avons présenté des résultats de la convergence et la stabilité lorsque les données sont perturbées par un bruit. Dans ce deuxième travail, nous nous intéressons à l'application de la méthode de décomposition en sous-domaines à un problème d'élasticité linéaire. L'approximation se fait par les équations intégrales et les éléments de frontières. Nous décrivons les systèmes algébriques issus des méthodes de décomposition avec recouvrement et sans recouvrement. Nous présentons ensuite deux algorithmes. Les résultats numériques illustrent la convergence de ces deux algorithmes vers la solution du problème d'élasticité linéaire dans différents domaines. Enfin, une méthode de décomposition de domaine sans recouvrement pour les équations d'élasticité basée sur une formulation en contrôle optimal est présenté. L'existence d'une solution est démontrée et la convergence d'une suite des solutions approchées à la solution du problème continu est démontrée. Nous avons présenté aussi un algorithme d'optimisation et les résultats numériques démontrent l'efficacité de notre algorithme et confirment le résultat de convergence.
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