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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Sami Ammar. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Ammar, S., Cimmino, M., & Ho, M. (juin 2023). Board 128: An Automated Management Process for Digital Correction [Affiche]. ASEE Annual Conference and Exposition (ASEE 2023), Baltimore, MD, USA. Lien externe
Ammar, S. (juillet 2022). A tutoring service to respond to the occasional learning difficulties of students [Résumé]. 14th International Conference on Education and New Learning Technologies, Palma, Spain. Publié dans EDULEARN22 Proceedings, 1. Lien externe
Ammar, S., & Lefebvre, S. (juin 2019). Formative evaluation in the service of active learning [Communication écrite]. EdMedia + Innovate Learning 2019, Amsterdam, Netherlands. Lien externe
Ammar, S. (juillet 2018). The interactive quiz: an educational approach to improve the retention and participation of students in practical work [Communication écrite]. EDULEARN 2018, Palma, Spain. Lien externe
Ammar, S. (2017). Impact de gouttelette et changement de phase par la méthode de Boltzmann sur réseau [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Ammar, S., Legros, C., & Trépanier, J.-Y. (2017). Conceptual design, performance and stability analysis of a 200 passengers Blended Wing Body aircraft. Aerospace Science and Technology, 71(Supplement), 325-336. Lien externe
Ammar, S., Pernaudat, G., & Trépanier, J.-Y. (2017). A multiphase three-dimensional multi-relaxation time (MRT) lattice Boltzmann model with surface tension adjustment. Journal of Computational Physics, 343, 73-91. Lien externe
Ammar, S., Legros, C., & Trépanier, J.-Y. (juillet 2017). Surface tension adjustment using a multiphase three-dimensional multi-relaxation time (MRT) lattice Boltzmann model at large density ratios [Communication écrite]. 14th International Conference for Mesoscopic Methods in Engineering and Science (ICMMES 2017), Nantes, France. Non disponible
Ammar, S., & Trépanier, J.-Y. (novembre 2014). Conceptual design of a 200 passengers Blended Wing Body aircraft [Communication écrite]. ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition (IMECE 2014), Montréal, Québec. Lien externe
Ammar, S. (2013). Design conceptuel d'un avion "Blended Wing Body" de 200 passagers [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Ammar, S. (1990). Détermination de la ductibilité globale d'une structure [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Garcia Perez, J., Leclaire, S., Ammar, S., Trépanier, J.-Y., Reggio, M., & Benmeddour, A. (2021). Investigations of water droplet impact and freezing on a cold substrate with the Lattice Boltzmann method. International Journal of Thermofluids, 12, 10 pages. Lien externe
Ho, M., Tucny, J.‐M., Ammar, S., Leclaire, S., Reggio, M., & Trépanier, J.-Y. (2024). Lattice boltzmann model for rarefied gaseous mixture flows in three-dimensional porous media including knudsen diffusion. Fluids, 9(10), 237 (26 pages). Disponible
Ho, M., Ammar, S., Leclaire, S., Reggio, M., & Trépanier, J.-Y. (2022). Comparative study of multicomponent Lattice Boltzmann models for binary mixture flows. International Journal of Modern Physics C, 33(03), 2250034 (24 pages). Lien externe
Ho, M., Ammar, S., Leclaire, S., Reggio, M., & Trépanier, J.-Y. (2022). Lattice Boltzmann Modeling of Miscible Multicomponent Gas Mixtures in the Rarefied Regime. Communications in Computational Physics, 32(4), 1179-1216. Lien externe
Paraschivoiu, I., Ammar, S., & Saeed, F. (2018). VAWT vs HAWT : a comparative performance study of 2-6 MW rated capacity turbines. Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering, 42(4), 393-403. Lien externe