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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 Salman Bahrami. 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.
Bahrami, S., Khelghatibana, M., Tribes, C., Yi Lo, S., von Fellenberg, S., Trépanier, J.-Y., & Guibault, F. (2017). Application of a territorial-based filtering algorithm in turbomachinery blade design optimization. Engineering Optimization, 49(2), 216-234. Lien externe
Bahrami, S., Tribes, C., Devals, C., Vu, T. C., & Guibault, F. (2016). Multi-fidelity shape optimization of hydraulic turbine runner blades using a multi-objective mesh adaptive direct search algorithm. Applied Mathematical Modelling, 40(2), 1650-1668. Lien externe
Bahrami, S. (2015). Multi-Fidelity Design Optimization of Francis Turbine Runner Blades [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Bahrami, S., Tribes, C., Fellenberg, S. , Vu, T. C., & Guibault, F. (2015). Physics-based Surrogate Optimization of Francis Turbine Runner Blades, Using Mesh Adaptive Direct Search and Evolutionary Algorithms. International Journal of Fluid Machinery and Systems, 8(3), 209-219. Lien externe
Bahrami, S., Tribes, C., Von Fellenberg, S., Vu, T. C., & Guibault, F. (septembre 2014). Multi-fidelity design optimization of Francis turbine runner blades [Communication écrite]. 27th IAHR Symposium on Hydraulic Machinery and Systems, IAHR 2014, Montréal, QC, Canada. Publié dans IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 22. Lien externe
Bahrami, S., Tribes, C., Devals, C., Vu, T. C., & Guibault, F. (juillet 2013). Multi-Objective optimization of runner blades using a multi-fidelity algorithm [Communication écrite]. ASME Power Conference, Boston, MA. Lien externe
Bahrami, S., Beigi, H. M., & Sabour, M. H. (décembre 2011). Experimental study of an internal heat exchanger influence on R134a automobile air conditioning system [Communication écrite]. Regional Conference on Automotive Research, ReCAR 20111, Kuala Lumpur, Malaysia. Lien externe