Mémoire de maîtrise (2018)
Résumé
Une nouvelle stratégie d'adaptation en temps grâce à un estimateur de l'erreur locale, basé sur la notion de variations ϵ-voisines, est présentée. Une démonstration originale du lien entre cet estimateur et l'erreur locale est donnée. Une étude de la consistance, de l'efficacité et de la robustesse de la stratégie d'adaptation est menée sur un ensemble de problèmes raides standards. L'estimateur d'erreur est ensuite utilisé sur une quantité d'intérêt. Une démonstration de la consistance de l'algorithme de sélection de pas de temps qui en résulte est exposée. Une nouvelle méthode d'adaptation en quantité d'intérêt pour des schémas de différences finies est alors présentée. L'ensemble des stratégies d'adaptation développées est ensuite appliqué sur les discrétisations des équations de supraconductivité à haute température. La quantité d'intérêt est alors la perte de courant par effet Joule. Les résultats obtenus sont comparés avec des simulations obtenues avec une discrétisation à pas constants fins.
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