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Formule De Poisson Physique

September 2, 2022

Le coefficient principal de Poisson permet de caractériser la contraction de la matière perpendiculairement à la direction de l'effort appliqué. Ce coefficient a été mis en évidence analytiquement par Denis Poisson, mathématicien Français (1781 - 1840), auteur de travaux sur la physique mathématique et la mécanique, qui en détermina la valeur à partir de la théorie molé ulaire de la constitution de la matière. Il est défini par la formule n°1 ci-contre. Désigné par la lettre grecque ν, le coefficient de Poisson fait partie des constantes élastiques (2 pour un matériau isotrope ou 4 pour un matériau isotrope transverse). Il est théoriquement égal à 0, 25 pour un matériau parfaitement isotrope et est en pratique très proche de cette valeur. Dans le cas d'un matériau isotrope, le coefficient de Poisson permet de relier directement le module de cisaillement G au module de Young E. Le coefficient de Poisson est toujours inférieur ou égal à 1/2. S'il est égal à 1/2, le matériau est parfaitement incompressible.

Chimie

En sommant la série de Fourier de S, on obtient bien Convention alternative [ modifier | modifier le code] Si l'on utilise les conventions suivantes: alors la formule sommatoire de Poisson se réécrit (avec t = 0 et a = 1) [ 2]: Sur les conditions de convergence [ modifier | modifier le code] Une façon pratique de passer outre les conditions de régularité imposées à la fonction f est de se placer dans le contexte plus général de la théorie des distributions. Si l'on note la distribution de Dirac alors si l'on introduit la distribution suivante: une façon élégante de reformuler la sommation est de dire que est sa propre transformée de Fourier. Applications de la resommation de Poisson [ modifier | modifier le code] Les exemples les plus élémentaires de cette formule permettent de déterminer des sommes simples d'entiers:, ou bien encore:. On les convertit en effet en séries géométriques qui peuvent être sommées exactement [ 3]. De façon générale, la resommation de Poisson est utile dans la mesure où une série qui converge lentement dans l'espace direct peut être transformée en une série convergeant beaucoup plus vite dans l'espace de Fourier (si l'on prend l'exemple de fonctions gaussiennes, une loi normale de grande variance dans l'espace direct est convertie en une loi normale de variance petite dans l'espace de Fourier).

Cette distribution de charges produit un champ électrique dans le domaine fermé lequel nous nous positionnons pour notre étude. L'équation de Maxwell-Gauss devient donc \( div\vec{E} = \dfrac{\rho(x, y)}{\epsilon_0} \). Dans cette équation, remplaçons \( \vec{E} \) par son expression en fonction du potentiel V, nous obtenons \( -div(\vec{grad}V) = \dfrac{\rho(x, y)}{\epsilon_0} \) ou, ce qui revient au même \( div \:\vec{grad}V = -\dfrac{\rho}{\epsilon_0} \). C'est l'équation de Poisson, au encore appelée par les physiciens l'équation de Maxwell-Gauss, sous sa forme locale. Dans la pratique, on utilise une autre notation, en employant l'opérateur laplacien et qui s'exprime par \( \Delta \: V = div(\vec{grad}V)\). Notre équation de Poisson s'écrit donc \( \Delta \: V = -\dfrac{\rho(x, y)}{\epsilon_0} \). Son expression en coordonnées cartésiennes Dans la suite de cette page, pour simplifier, nous nous placerons dans un plan. Dans ce plan, le laplacien d'un potentiel scalaire V, comme le potentiel électrique, s'exprime par \( \Delta V = \dfrac{\partial^2V}{\partial x^2} + \dfrac{\partial^2V}{\partial y^2} \).

L'équation de Poisson devient \( \dfrac{\partial^2V}{\partial x^2} + \dfrac{\partial^2V}{\partial y^2} = -\dfrac{\rho(x, y)}{\epsilon_0} \). C'est cette équation que nous allons résoudre numériquement. Vous constaterez qu'il s'agit d'une équation elliptique, avec des conditions de Dirichlet, qui se résoud analytiquement assez simplement par la méthode de la séparation des variables. Ici, nous allons la résoudre numériquement avec la méthode de Gauss-Seidel déjà vue par ailleurs. Résolution numérique de l'équation de Poisson La physique du problème Soit deux charges, +Q et -Q, disposées sur une surface fermée vide dont les bords sont maintenus à un potentiel constant nul. Le problème consiste à calculer le potentiel créé sur cette surface par notre distribution de charges. La discrétisation de l'équation de Poisson 2D La discrétisation de l'espace Comme pour l'équation de Laplace, nous allons utiliser les méthodes aux différences finies, que j'ai abordé dans cette page. Dans notre cas, cela revient à mailler le plan sur lequel nous voulons résoudre l'équation de Poisson, par une grille dont les mailles sont très petites, de forme rectangulaires ou carrée, de dimension \( \Delta x\) et \( \Delta y\).
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L'équation de Poisson

Notez la notation vectorielle utilisée pour éviter l'usage de boucles. et pour les conditions initiales à l'intérieur de la grille, au potentiel nul: V[1:N, 1:N] = V0 La matrice C, initialisée à 0, contient la répartition des charges sur le domaine de calcul. Ici, en l'occurence, je place une charge Q positive dans le premier quadrant du domaine, et une charge négative -Q dans le troisième quadrant du domaine. C = zeros([N+1, N+1]) C[N/4, N/4] = Q C[3*N/4, 3*N/4] = -Q Suit la boucle de relaxation dont le code est: while ecart > EPS: iteration += 1 Vprec = () V[1:-1, 1:-1]= 0. 25*(Vprec[0:-2, 1:-1]+V[2:, 1:-1]+Vprec[1:-1, 0:-2]+V[1:-1, 2:]+C[1:-1, 1:-1]) ecart = ((V-Vprec)) La boucle de relaxation tournera tant que la précision déterminée par EPS n'est pas atteinte. La variable ecart, le critère de convergence, sera calculée dans la boucle. Notez dans la boucle le compteur d'itérations et aussi, avant et après la boucle, l'acquisition de l'heure pour déterminer le temps de calcul (fonction time()).

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Fonction booléenne). Notes et références [ modifier | modifier le code] ↑ Pour que cette seconde hypothèse soit vérifiée, il suffit par exemple que f soit de classe C 2 et que f ' et f '' soient intégrables. ↑ Hervé Queffélec et Claude Zuily, Analyse pour l'agrégation, Dunod, 2013, 4 e éd. ( lire en ligne), p. 95-97. ↑ Voir cours de Noah Snyder (en). Bibliographie [ modifier | modifier le code] (en) Matthew R. Watkins, « D. Bump's notes on the Poisson Summation Formula » (page personnelle)

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