Dr. Aymen Laadhari
Assistant Professor en mathématiques appliquées
Je développe des modèles mathématiques avancés, des méthodes numériques et des outils de calcul scientifique pour l’ingénierie, la biomécanique et les systèmes cardiovasculaires, avec un intérêt particulier pour la simulation, les EDP, les méthodes aux éléments finis et l’apprentissage scientifique.
Profil
Poste actuel Assistant Professor, Department of Mathematics, College of Computing and Mathematical Sciences, Khalifa University of Science and Technology, Abu Dhabi, Émirats arabes unis.
Formation Master et Doctorat en mathématiques appliquées à l’Université de Grenoble, France.
Expertise Modélisation par EDP, analyse numérique, calcul scientifique, simulation multiphysique, problèmes inverses, optimisation sous contrainte EDP, hémodynamique et interactions fluide–structure.
Vision scientifique Développer des outils prédictifs robustes pour l’étude de systèmes complexes biomédicaux, physiques et d’ingénierie, à plusieurs échelles spatiales et temporelles.
Axes principaux Équations aux dérivées partielles, méthodes éléments finis, calcul haute performance, simulation scientifique, analyse d’erreur et de convergence, apprentissage scientifique et PINNs.
Applications Hémodynamique, valves cardiaques, globules rouges, vésicules et biomembranes, fluides complexes, traitements mini-invasifs et modélisation cardiovasculaire personnalisée.
Parcours académique
Depuis 2021 Khalifa University of Science and Technology
Professeur assistant en mathématiques appliquées.
Professeur assistant en mathématiques appliquées.
2017–2018 ETH Zurich (CH)
Senior Scientific Researcher.
Senior Scientific Researcher.
2014–2017 ETH Zurich (CH)
Chercheur postdoctoral.
Chercheur postdoctoral.
2011–2014 EPFL Lausanne (CH)
Chercheur postdoctoral.
Chercheur postdoctoral.
2007–2011 Université de Grenoble (FR)
MIES, puis ATER.
MIES, puis ATER.
2007–2011 Doctorat en mathématiques appliquées
Université de Grenoble / CNRS.
Université de Grenoble / CNRS.
2006–2007 Master en mathématiques appliquées
Université de Grenoble.
Université de Grenoble.
2003–2006 Diplôme d’ingénieur
École Polytechnique de Tunisie.
École Polytechnique de Tunisie.
Cycle préparatoire Institut Préparatoire aux Etudes Scientifiques et Techniques, IPEST
MPSI / MP.
MPSI / MP.
Recherche
Mathématiques et calcul scientifique EDP, mécanique des milieux continus, CFD, optimisation de forme, problèmes inverses, analyse numérique, calcul parallèle, machine learning scientifique et PINNs.
Méthodologies Éléments finis mixtes, Galerkin continu et discontinu, interaction fluide–structure, méthodes level set, méthodes eulériennes, méthodes intégrales de frontière, adaptation anisotrope de maillage et approches hybrides.
Domaines d’application Hémodynamique, phénomènes cérébro-cardiovasculaires, valves saines et pathologiques, globules rouges, vésicules, biomembranes, fluides viscoélastiques / viscoplastiques / élasto-viscoplastiques, cellules de levure.
Publications
La liste complète des publications, articles récents, résumés et liens associés est disponible sur la page dédiée.
Thèmes récents : méthodes de Newton d’ordre élevé, éléments finis stabilisés, hémodynamique, dynamique des globules rouges, EDP non linéaires, machine learning scientifique.
Enseignement
Expérience d’enseignement en mathématiques aux niveaux licence, master et ingénieur, à Khalifa University, EPFL et Université de Grenoble.
Sélection de cours récents :
- MATH 704 Matrix Computations
- MATH 617 Numerical Solutions of Differential Equations
- MATH-319/419 Numerical Analysis I/II
- MATH-206 Differential Equations
- MATH-211 Differential Equations and Linear Algebra
Ressources pédagogiques : analyses numérique, pré-calcul, calcul différentiel, notes de cours et exercices.
Encadrement d’étudiants
- Aseel Alsaid Souliman — A Framework Combining Optimal Control and Reduced Order Modeling for Accelerated Blood Flow Simulations — PDF
- Mustafa Ali — A Study of Physics-Informed Neural Networks for Incompressible Flow: Benchmark Simulations — PDF / Abstract
- Lina Taha — Deep Learning-Based Semantic Segmentation of Carbonate Rock Textures in 3D X-ray Microtomography Images — PDF
- Malik Abdelbagi — Enhanced Newton’s Methods for Efficiently Stimulating Biomedical Problems — PDF / Abstract
- Hebah Kamal — Numerical Methods with Third-Order Convergence: Applications to Nonlinear Ordinary Differential Equations — PDF / Abstract
- Ayat Alfahel — Numerical Simulation of Red Blood Cells Using a Reduced Order Modeling Approach — PDF / Abstract
- Marco Fedele — A patient-specific aortic valve model based on moving Resistive Immersed Surfaces — PDF / Abstract
- Lidea Stepanova — Reduced order models for the simulation of pathological heart valves — PDF / Abstract
- Matthieu Martin Jean-Andre Simeoni — Modélisation numérique des formes d’équilibre d’un globule rouge — Voir
Contact
Adresse professionnelle Department of Mathematics
College of Computing and Mathematical Sciences
Khalifa University of Science and Technology
P.O. Box 127788
Abu Dhabi, United Arab Emirates
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Abu Dhabi, United Arab Emirates
Bureau R03009B
