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Nuage de motsUn 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 {}. 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.
Alphonius, A., Barbeau, L., Blais, B., Gaboriault, O., Guévremont, O., Lamouche, J., Laurentin, P. J. É., Marquis, O., Münch, P., Oliveira Ferreira, V., Papillon Laroche, H., Patience, P. A., Prieto Saavedra, L., & Vaillant, M. (2025). Lethe 1.0: An open-source parallel high-order computational fluid dynamics software framework for single and multiphase flows. Computer Physics Communications, 109880. Lien externe
Guévremont, O., Barbeau, L., Moreau, V., Galli, F., Virgilio, N., & Blais, B. (2025). Robust pore-resolved CFD through porous monoliths reconstructed by micro-computed tomography: From digitization to flow prediction. Chemical Engineering Journal, 504, 158577 (17 pages). Disponible
Barbeau, L., Étienne, S., Béguin, C., & Blais, B. (2024). Solid–fluid force modeling: insights from comparing a reduced order model for a pair of particles with resolved CFD-DEM. International Journal of Multiphase Flow, 178, 104882 (23 pages). Disponible
Barbeau, L., Golshan, S., Deng, J., Étienne, S., Béguin, C., & Blais, B. (2024). High-order moving immersed boundary and its application to a resolved CFD-DEM model. Computers & Fluids, 268, 106094 (14 pages). Lien externe
Bibeau, V., Barbeau, L., Boffito, D. C., & Blais, B. (2023). Artificial neural network to predict the power number of agitated tanks fed by CFD simulations. Canadian Journal of Chemical Engineering, 101(10), 5992-6002. Disponible
Barbeau, L., Étienne, S., Béguin, C., & Blais, B. (2022). Development of a high-order continuous Galerkin sharp-interface immersed boundary method and its application to incompressible flow problems. Computers & Fluids, 239, 105415 (13 pages). Disponible
Blais, B., Barbeau, L., Bibeau, V., Gauvin, S., Geitani, T. E., Golshan, S., Kamble, R., Mikahori, G., & Chaouki, J. (2020). Lethe: An open-source parallel high-order adaptative CFD solver for incompressible flows. SoftwareX, 12, 9 pages. Lien externe
Barbeau, L. (2024). Vers une approche CFD-DEM résolue d'ordre élevé pour la simulation directe d'écoulements autour d'essaims de particules [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
