Disertacijoje nagrinėjamas vienas iš Rivlin-Eriksono diferencialinio tipo skysčių matematinių modelių – antrojo laipsnio skysčių tekėjimo uždavinys. Problema analizuojama su papildomai užduota srauto sąlyga trijose skirtingose srityse: • begalinėje juostoje, • begaliniame sukimosi cilindre, • begaliniame vamzdyje su bet kokiu skerspjūviu. Tariama, kad pradinio greičio ir išorės jėgų vektoriai nepriklauso nuo paskutinės koordinatės ir yra išreikšti pavidalu u_0(x,t)=(0, …, u_{n0}(x’,t)), f(x,t)=(0, …, f_n(x’,t)). Ieškoma antrojo laipsnio skysčių tekėjimo uždavinio Puazeilio tipo u(x,t) =(0, …, u_n(x’,t)) sprendinio. Begalinėje dvimatėje juostoje ir begaliniame trimačiame sukimosi cilindre įrodytas kryptinio Puazeilio tipo sprendinio egzistavimas ir rastas sąryšis tarp srauto ir slėgio gradiento. Analogiški rezultatai gauti pradiniam ir kraštiniam antrojo laipsnio skysčių tekėjimo uždaviniui periodinėje pagal laiką begalinėje dvimatėje juostoje. Darbe parodyta, kad begaliniame trimačiame vamzdyje, su bet kokiu skerspjūviu, kryptinis (priklausantis tik nuo paskutinės komponentės) Puazeilio tipo sprendinys neegzistuoja net jei pradiniai duomenys yra kryptiniai. Nagrinėjamas bendresnis atvejis, kai Puazeilio tipo sprendinys priklauso nuo visų trijų komponenčių u(x’,t)=(u_1, u_2, u_3). Disertacijoje įrodyta, kad esant mažiems pradiniams duomenims egzistuoja vienintelis uždavinio sprendinys. Sprendžiant buvo naudojamas Galiorkino aproksimacijų metodas ir specialios bazės. / In the dissertation one of the Rivlin-Erikson differential type fluids model – the second grade fluids flow problem is considered. The problem is studied in three different unbounded domains: • the two-dimensional channel, • the three-dimensional axially symmetric pipe, • the three-dimensional pipe with an arbitrary cross section. For the two-dimensional channel and the three-dimensional axially symmetric pipe we assume that the initial data and the external force have only the last component and are independent of the coordinate x_n: u_0(x,t)=(0, …, u_{n0}(x’,t)), f(x,t)=(0, …, f_n(x’,t)). We look for an unidirectional (having just the last component) solution u(x,t) =(0, …, u_n(x’,t)), which satisfies the flux condition. Such solution we call Poiseuille type solution. In the first two cases the existence of a unique unidirectional Poiseuille type solution is proved and the relation between the flux of the velocity field and the pressure drop (the gradient of the pressure) is found. The analogous results were obtained for the time periodic problem in the two-dimensional channel. It is shown that in the three-dimensional pipe with an arbitrary cross section the unidirectional solution does not exists even if data are unidirectional. However, for sufficiently small data in this case exists a unique solution having all three components u(x’,t)=( u_1, u_2, u_3). To analyze the problem we use Galerkin method with the special bases.

La connaissance de la tension dans les câbles de pont est un élément de diagnostic important, tant à l'échelle du câble qu'à celle de l'ouvrage dont il fait partie.Le présent travail de thèse propose une méthode d'évaluation de la tension parméthode inverse à partir d'une formulation variationnelle mixte de câble géométriquement exact permettant de coupler simplement et à bas coût un modèle universel de câble et des capteurs d'utilisation courante tels que des jauges de déformation et des capteurs de déplacement. Contrairement à de nombreuses méthodes existantes, la méthode pésentée ne nécessite pas une connaissance fine des paramètres du câble pour évaluer sa tension.Les choix de modélisation faits sont motivés par une étude approfondie des différentes typologies des câbles présents sur ouvrage et par une étude bibliographique qui tente de synthétiser l'immense littérature disponible dans le domaine des câbles. La modélisation retenue est issue de la théorie des lignes déformables des frères Cosserat, dont nous présentons les variantes avec et sans rigidité de flexion.Les moyens d'essai utilisés pour la validation expérimentale de la méthode mise au point ont été conçus et réalisés au cours du présent travail. Le montage expérimental imaginé permet d'appliquer la méthode inverse sur un câble montoron multicouches de 21 m de long et 22 mm de diamètre. Les essais sont réalisés à 6 différents niveaux de tension échelonnés par paliers de 30 kN de 55 kN à 205 kN. Ils montrent l'efficacité de la méthode sur le câble testé et la pertinence de son déploiement à venir sur d'autres typologies de câbles / Knowledge of the tension in bridge cables is important not only to diagnostic the cable itself but also the construction it belongs to.The work presented in this thesis proposes to evaluate the tension of a geometrically exact cable using a static inverse method from a mixed variational formulation, by coupling simply and cheaply a universal cable model with usual sensors, such as displacement sensors and strain gauges. Contrarily to existing methods, a good knowledge of the cable's parameters, such as it length or weight per unit length, is not required.Combining a thorough study of various cable typologies encountered on bridges and the vast amounts of material available in the bibliography covering cables, lead to the modeling following the elastic theory of rods developed by the Cosserat brothers, François and Eugène, elaborating on their theory of rods with and without flexural stiffness.The experimental apparatus, designed and built in the course of this study, allowed to successfully validate the developed inverse method on a multilayered strand cable 21 m long and 22 mm in diameter at several tension levels. The universal aspect of the model introduced and its successful validation encourages its implementation to other cable typologies

While network data transmission was traditionally accomplished via routing, network coding (NC) broke this rule by allowing network nodes to perform linear combinations of the upcoming data packets. Network operations are performed in a specific Galois field of fixed size q. Decoding only involves a Gaussian elimination with the received network-coded packets. However, in practical wireless environments, NC might be susceptible to transmission errors caused by noise, fading, or interference. This drawback is quite problematic for real-time applications, such as multimediacontent delivery, where timing constraints may lead to the reception of an insufficient number of packets and consequently to difficulties in decoding the transmitted sources. At best, some packets can be recovered, while in the worst case, the receiver is unable to recover any of the transmitted packets.In this thesis, we propose joint source-network coding and decoding schemes in the purpose of providing an approximate reconstruction of the source in situations where perfect decoding is not possible. The main motivation comes from the fact that source redundancy can be exploited at the decoder in order to estimate the transmitted packets, even when some of them are missing. The redundancy can be either natural, i.e, already existing, or artificial, i.e, externally introduced.Regarding artificial redundancy, we choose multiple description coding (MDC) as a way of introducing structured correlation among uncorrelated packets. By combining MDC and NC, we aim to ensure a reconstruction quality that improves gradually with the number of received network-coded packets. We consider two different approaches for generating descriptions. The first technique consists in generating multiple descriptions via a real-valued frame expansion applied at the source before quantization. Data recovery is then achieved via the solution of a mixed integerlinear problem. The second technique uses a correlating transform in some Galois field in order to generate descriptions, and decoding involves a simple Gaussian elimination. Such schemes are particularly interesting for multimedia contents delivery, such as video streaming, where quality increases with the number of received descriptions.Another application of such schemes would be multicasting or broadcasting data towards mobile terminals experiencing different channel conditions. The channel is modeled as a binary symmetric channel (BSC) and we study the effect on the decoding quality for both proposed schemes. Performance comparison with a traditional NC scheme is also provided.Concerning natural redundancy, a typical scenario would be a wireless sensor network, where geographically distributed sources capture spatially correlated measures. We propose a scheme that aims at exploiting this spatial redundancy, and provide an estimation of the transmitted measurement samples via the solution of an integer quadratic problem. The obtained reconstruction quality is compared with the one provided by a classical NC scheme.

This thesis deals with computational modeling of the influence of residual stresses in idealized geometry of blood vessels and subsequent application of acquired knowledge to abdominal aortic aneurysm. In the terms of quality of the computational model, we reduced the uncertainties that are included in the computational model without considering the influence of residual stresses. The basic assumption of homogenization significant peaks of the stress between inner and outer vessel wall was met for each level of the computational model Methods that have been used are: deformation method (opening angle method), inverse mechanics of large deformations, fictitious temperature – for linear elastic material and hyperelastic material defined by the constitutive model. Numerical verification was carried out using program ANSYS.

Dans les réseaux traditionnels, la transmission de flux de données s'effectuaient par routage des paquets de la source vers le ou les destinataires. Le codage réseau (NC) permet aux nœuds intermédiaires du réseau d'effectuer des combinaisons linéaires des paquets de données qui arrivent à leurs liens entrants. Les opérations de codage ont lieu dans un corps de Galois de taille finie q. Aux destinataires, le décodage se fait par une élimination de Gauss des paquets codés-réseau reçus. Cependant, dans les réseaux sans fils, le codage réseau doit souvent faire face à des erreurs de transmission causées par le bruit, les effacements, et les interférences. Ceci est particulièrement problématique pour les applications temps réel, telle la transmission de contenus multimédia, où les contraintes en termes de délais d'acheminement peuvent aboutir à la réception d'un nombre insuffisant de paquets, et par conséquent à des difficultés à décoder les paquets transmis. Dans le meilleurs des cas, certains paquets arrivent à être décodés. Dans le pire des cas, aucun paquet ne peut être décodé.Dans cette thèse, nous proposons des schémas de codage conjoint source-réseau dont l'objectif est de fournir une reconstruction approximative de la source, dans des situations où un décodage parfait est impossible. L'idée consiste à exploiter la redondance de la source au niveau du décodeur afin d'estimer les paquets émis, même quand certains de ces paquets sont perdus après avoir subi un codage réseau. La redondance peut être soit naturelle, c'est-à-dire déjà existante, ou introduite de manière artificielle.Concernant la redondance artificielle, le codage à descriptions multiples (MDC) est choisi comme moyen d'introduire de la redondance structurée entre les paquets non corrélés. En combinant le codage à descriptions multiples et le codage réseau, nous cherchons à obtenir une qualité de reconstruction qui s'améliore progressivement avec le nombre de paquets codés-réseau reçus.Nous considérons deux approches différentes pour générer les descriptions. La première approche consiste à générer les descriptions par une expansion sur trame appliquée à la source avant la quantification. La reconstruction de données se fait par la résolution d'un problème d' optimisation quadratique mixte. La seconde technique utilise une matrice de transformée dans un corps de Galois donné, afin de générer les descriptions, et le décodage se fait par une simple éliminationde Gauss. Ces schémas sont particulièrement intéressants dans un contexte de transmission de contenus multimédia, comme le streaming vidéo, où la qualité s'améliore avec le nombre de descriptions reçues.Une seconde application de tels schémas consiste en la diffusion de données vers des terminaux mobiles à travers des canaux de transmission dont les conditions sont variables. Dans ce contexte, nous étudions la qualité de décodage obtenue pour chacun des deux schémas de codage proposés, et nous comparons les résultats obtenus avec ceux fournis par un schéma de codage réseau classique.En ce qui concerne la redondance naturelle, un scénario typique est celui d'un réseau de capteurs, où des sources géographiquement distribuées prélèvent des mesures spatialement corrélées. Nous proposons un schéma dont l'objectif est d'exploiter cette redondance spatiale afin de fournir une estimation des échantillons de mesures transmises par la résolution d'un problème d'optimisation quadratique à variables entières. La qualité de reconstruction est comparée à celle obtenue à travers un décodage réseau classique. / While network data transmission was traditionally accomplished via routing, network coding (NC) broke this rule by allowing network nodes to perform linear combinations of the upcoming data packets. Network operations are performed in a specific Galois field of fixed size q. Decoding only involves a Gaussian elimination with the received network-coded packets. However, in practical wireless environments, NC might be susceptible to transmission errors caused by noise, fading, or interference. This drawback is quite problematic for real-time applications, such as multimediacontent delivery, where timing constraints may lead to the reception of an insufficient number of packets and consequently to difficulties in decoding the transmitted sources. At best, some packets can be recovered, while in the worst case, the receiver is unable to recover any of the transmitted packets.In this thesis, we propose joint source-network coding and decoding schemes in the purpose of providing an approximate reconstruction of the source in situations where perfect decoding is not possible. The main motivation comes from the fact that source redundancy can be exploited at the decoder in order to estimate the transmitted packets, even when some of them are missing. The redundancy can be either natural, i.e, already existing, or artificial, i.e, externally introduced.Regarding artificial redundancy, we choose multiple description coding (MDC) as a way of introducing structured correlation among uncorrelated packets. By combining MDC and NC, we aim to ensure a reconstruction quality that improves gradually with the number of received network-coded packets. We consider two different approaches for generating descriptions. The first technique consists in generating multiple descriptions via a real-valued frame expansion applied at the source before quantization. Data recovery is then achieved via the solution of a mixed integerlinear problem. The second technique uses a correlating transform in some Galois field in order to generate descriptions, and decoding involves a simple Gaussian elimination. Such schemes are particularly interesting for multimedia contents delivery, such as video streaming, where quality increases with the number of received descriptions.Another application of such schemes would be multicasting or broadcasting data towards mobile terminals experiencing different channel conditions. The channel is modeled as a binary symmetric channel (BSC) and we study the effect on the decoding quality for both proposed schemes. Performance comparison with a traditional NC scheme is also provided.Concerning natural redundancy, a typical scenario would be a wireless sensor network, where geographically distributed sources capture spatially correlated measures. We propose a scheme that aims at exploiting this spatial redundancy, and provide an estimation of the transmitted measurement samples via the solution of an integer quadratic problem. The obtained reconstruction quality is compared with the one provided by a classical NC scheme.