A numerical approach for the determination of a missing boundary data in elliptic problems

2004 ◽  
Vol 147 (2) ◽  
pp. 569-580 ◽  
Author(s):  
Marián Slodička ◽  
Roger Van Keer
2020 ◽  
Vol 23 (2) ◽  
pp. 378-389
Author(s):  
Ferenc Izsák ◽  
Gábor Maros

AbstractFractional-order elliptic problems are investigated in case of inhomogeneous Dirichlet boundary data. The boundary integral form is proposed as a suitable mathematical model. The corresponding theory is completed by sharpening the mapping properties of the corresponding potential operators. The existence-uniqueness result is stated also for two-dimensional domains. Finally, a mild condition is provided to ensure the existence of the classical solution of the boundary integral equation.


Author(s):  
G. Gasymov

A numerical approach, based on obtaining design formulas for the determination of hydraulic resistance coefficients of sites in pipeline transportation systems in the presence of the results of observations over a gas pipeline operating regimes, is proposed. The representation of the hydraulic network in the form of a directed graph allows to essentially reduce the number of equations in the system down to the number of closed loops. In the software implementation of the method described, for the solution of practical problems, group identification of the hydraulic resistance coefficients is provided for every eventuality.


Author(s):  
Anne-Laure Fauchille ◽  
Bram van den Eijnden ◽  
Kevin Taylor ◽  
Peter David Lee

À l’échelle du laboratoire, les roches argileuses sont des matériaux hétérogènes dont le comportement thermo-hydromécanique est en grande partie contrôlé par la microstructure. Le choix du nombre et de la taille des échantillons à étudier en laboratoire est déterminant pour appréhender la variabilité des propriétés de la roche argileuse à petite échelle. Cet article présente une méthode statistique permettant de préciser la surface (ou le volume) et le nombre d’échantillons à prendre en compte pour qu’une propriété p choisie caractérisant la microstructure, soit statistiquement représentative. Initialement établie dans un cas général par Kanit et al. (2003. Determination of the size of the representative volume element for random composites: statistical and numerical approach. Int J Solids Struct 40(13–14): 3647–3679), cette méthode consiste à partitionner un échantillon de propriété moyenne [see formula in PDF] connue, en sous-échantillons de surface D × D afin de calculer l’écart-type et l’erreur relative de la mesure de p en fonction de D. Cette méthode permet ainsi de définir des surfaces élémentaires représentatives de p en tenant compte de l’erreur relative par rapport à [see formula in PDF]. La méthode est d’abord présentée dans des cas généraux en 2D et 3D, et un exemple type est ensuite développé en 2D pour caractériser la fraction argileuse d’une lamine sédimentaire de Bowland (Royaume-Uni). La fraction surfacique argileuse est choisie comme propriété p, à partir d’une image grand-champ en microscopie électronique à balayage. La méthode est applicable en 2D et 3D sur les matériaux finement divisés autant sur les roches que sur les sols argileux, tant que l’échantillon considéré contient suffisamment d’éléments figurés (inclusions rigides ou pores dans une matrice par exemple) pour permettre l’utilisation des statistiques. L’apport principal visé pour la communauté des ingénieurs est dans la mesure du possible un meilleur ciblage de la quantité d’échantillons à prélever en forage pour mieux évaluer la variabilité des paramètres macroscopiques des roches argileuses. Les limites de la méthode sont ensuite discutées.


1964 ◽  
Vol 54 (6A) ◽  
pp. 2037-2047
Author(s):  
Agustin Udias

abstract In this paper a numerical approach to the determination of focal mechanisms based on the observation of the polarization of the S wave at N stations is presented. Least-square methods are developed for the determination of the orientation of the single and double couple sources. The methods allow a statistical evaluation of the data and of the accuracy of the solutions.


2010 ◽  
Vol 49 (7) ◽  
pp. 072702
Author(s):  
Ken Ishikawa ◽  
Carlito Ponseca ◽  
Elmer S. Estacio ◽  
Satoru Takatori ◽  
Nobuhiko Sarukura ◽  
...  

2017 ◽  
Vol 31 (6) ◽  
pp. 3005-3015 ◽  
Author(s):  
Yiqun Zhou ◽  
Junchuan Niu ◽  
Zhihui Liu ◽  
Fuliang Zhang

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