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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 Elie Bitar-Nehme. 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.
Azzi, M., Bitar-Nehme, E., & Sapieha, J.-E. (novembre 2014). Design of new multifunctional galling-corrosion testing apparatus [Communication écrite]. ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition (IMECE 2014), Montréal, Québec (7 pages). Lien externe
Bitar-Nehme, E., & Mayer, J. R. R. (2018). Modelling and compensation of dominant thermally induced geometric errors using rotary axes power consumption. CIRP Annals, 67(1), 547-550. Lien externe
Bitar-Nehme, E. (2017). Modélisation des erreurs thermiques des machines-outils numériques à cinq-axes [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Bitar-Nehme, E., & Mayer, J. R. R. (2016). Thermal volumetric effects under axes cycling using an invar R-test device and reference length. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 105, 14-22. Lien externe
Desgagnes, L., Tangestani, R., Miao, H., Natarajan, A., Rudloff, R., Pendurti, S., Bitar-Nehme, E., & Martin, É. (mars 2025). A Layer-By-Layer FEM Curing Model for Binder Jetting of 316L [Communication écrite]. 154th Annual Meeting & Exhibition of The Minerals, Metals & Materials Society (TMS 2025), Las Vegas, NV, USA. Publié dans The minerals, metals & materials series. Lien externe
Khazaee, S., Bitar-Nehme, E., Boukhili, R., Kostenov, J., Regnaud, W., & Martin, É. (mars 2025). Development of an Environmentally Friendly and Low-Cost Binder for 17-4PH Metal Part Printing via Fused Deposition Modeling [Communication écrite]. 154th Annual Meeting & Exhibition of The Minerals, Metals & Materials Society (TMS 2025), Las Vegas, NV, USA. Publié dans The minerals, metals & materials series. Lien externe
Moradi, M., Karimialavijeh, H., Bitar-Nehme, E., & Martin, É. (mars 2025). Printability and Green Mechanical Properties of Binder Jet Additive Manufactured Co–Cr–Mo Parts [Communication écrite]. 154th Annual Meeting & Exhibition of The Minerals, Metals & Materials Society (TMS 2025), Las Vegas, NV, USA. Publié dans The minerals, metals & materials series. Lien externe
Ngoc, H. V., Mayer, J. R. R., & Bitar-Nehme, E. (2023). Deep Learning to Directly Predict Compensation Values of Thermally Induced Volumetric Errors. Machines, 11(4), 16 pages. Lien externe
Ngoc, H. V., Mayer, J. R. R., & Bitar-Nehme, E. (2022). Deep learning LSTM for predicting thermally induced geometric errors using rotary axes powers as input parameters. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 37, 70-80. Lien externe
Rimpault, X., Bitar-Nehme, E., Balazinski, M., & Mayer, J. R. R. (2018). Online monitoring and failure detection of capacitive displacement sensor in a Capball device using fractal analysis. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 118, 23-28. Lien externe
Sadallah, A., Miao, H., Changeux, B., Bitar-Nehme, E., Chakraborty, A., Turenne, S., & Martin, É. (mars 2024). Effect of Shot Peening and High-Temperature Shot Peening on the High Cycle Fatigue of 7010-T7452 Aluminum Alloy [Communication écrite]. Light Metals 2024 (TMS 2024), Orlando, FL, USA. Lien externe
Zeng, M., Feng, M., Mayer, J. R. R., Bitar-Nehme, E., & Duong, X. T. (2025). Machine learning models for predicting volumetric errors based on scale and master balls artefact probing data. CIRP journal of manufacturing science and technology, 59, 135-157. Lien externe
