Poisson électrique

perméabilité ε1 déformation axiale Loading-Collapse ϕ′ angle de frottement à l’état saturé 1 contrainte moyenne p = --- ( σ 1 + 2 σ 3 ) 3 pression de préconsolidation à succion nulle ϕb angle de frottement lié à la succion ν coefficient de Poisson pression atmosphérique ρs masse volumique des particules solides pc pression de référence ρw masse volumique de l’eau q déviateur : q = σ1 – σ3 s succion : s = ua – uw SI Succion Increase Sr degré de saturation S rb degré de saturation

raccourcissement. Dans ce cas de traction simple, si les contraintes σy et σz sont nulles, les déformations εy et εz ne le sont pas. Les 3           déformations sont reliées par le coefficient de POISSON.                                 εx = -εy/v= - εz/v                    v est le coefficient de POISSON - La limite d'élasticité Re correspond à la contrainte à partir de laquelle le matériau commence à se déformer plastiquement. En pratique, bien que la définition soit simple, cette limite est difficile

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . B. Loi de Poisson p(m) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A) Vocabulaire et définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . B) Loi de Poisson « simple » . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C) Loi de Poisson « cumulative » . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Module de Young c (∆l/L) Variation de longueur EL Module d’élasticité longitudinale Eb Module d’élasticité du béton [MPa] Ef Module d’élasticité du composite [MPa] Af Section du composite [mm²] ν Coefficient de Poisson PdD Piédroit droit PdG Piédroit gauche 2 Sommaire Introduction Général .................................................................................................................. 7 Partie I: Les Ouvrages d'assainissement/Utilisation

est l'acide α-linolénique, c'est-à-dire qu'à partir de cet acide gras, d'autres oméga-3 peuvent être synthétisés. L'acide α-linolénique est essentiel à notre alimentation puisque le corps ne peut pas le produire. On retrouve cet oméga-3 dans des poissons gras, des algues, et dans des huiles végétales, comme l'huile de noix, de lin ou de colza. Les oméga-3 sont nécessaires au bon fonctionnement cérébral, puisqu'ils participent à la formation des cellules. Ils seraient aussi impliqués dans la diminution

longueur L’, leur hauteur h’ et leur épaisseur e’. 3. Étude du volet sur PATRAN-NASTRAN Nous savons que le volet sera fabriqué en Polypropylène renforcé, nous avons donc les caractéristiques suivantes : Module de Young : E = 11 GPa Coefficient de poisson : ѵ = 0.3 Masse volumique : ρ = 900 kg.m-3 Nous avons des contraintes sur le volet dues à la pression du vent sur l’avant de la voiture, la contrainte exercée par l’écoulement incident correspond à la pression dynamique sur la surface du volet

aléatoires discrètes Loi Hypergéométrique 27 Loi Hypergéométrique 3) Variables aléatoires discrètes Loi de Poisson Loi utilisée très souvent pour modéliser le nombre d’événement arrivant dans un temps donné T ne dépendant que de la durée de cette période Le nombre moyen d’événement par unité de temps λ. X= nombre d’événement arrivant sur une période T suit une loi de Poisson : 28 X = {0 ,1, 2 , 3 ,... } E ( X )= λ P(X = k) = e −λ λk k! V ( X )= λ 3) Variables aléatoires

service (QoS=Quality of service) de e e e la tranche horaire i est d´finie comme la proportion d’appels ayant abouti au cours de la tranche e horaire i. Question 1. Expliquer pourquoi, dans le cadre des centres d’appels t´l´phoniques, le processus de ee Poisson et la loi exponentielle sont bien adapt´s pour mod´liser respectivement le processus d’arriv´e e e e des clients et le temps de service. Quelles limites voyez-vous ` cette mod´lisation ? On supposera a e par la suite que : – le processus d’arriv´e

. . . . . . . . . . Lois discr`tes usuelles . . . . . . . . . . . . . . . e 3.5.1 Loi uniforme sur {1, . . . , n} . . . . . . . . 3.5.2 Loi de Bernoulli . . . . . . . . . . . . . . 3.5.3 Loi binomiale B(n, p) . . . . . . . . . . . . 3.5.4 Loi de Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

ces deux fonctions et n −1 k a −a e et d’autre part, à l’aide du résultat de permettant d’une part le calcul de la somme ∑ k =0 k ! la question 1a), le calcul et l’affichage du taux de panne à l’instant n d’une variable aléatoire suivant la loi de Poisson de paramètre a > 0, lorsque n et a sont entrés au clavier par l’utilisateur (on supposera n ≥ 1). d) Compléter la déclaration de fonction suivante pour qu’elle renvoie la valeur de a k −a ∑ e à l’appel de sigma(a, n). k =0 k ! Function sigma(a : real