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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.
Ghorbani, E., Dollon, Q., & Gosselin, F. (2026). Joint parameter estimation and abrupt change quantification with uncertainty quantification in high degree of freedom dynamical systems via an optimized adaptive unscented Kalman filter. Discover Mechanical Engineering, 5(1), 147 (27 pages). Lien externe
Laperle, V., Ghorbani, E., Dollon, Q., & Gosselin, F. (2026). Digital twin of a pipe conveying fluid: Flow rate anomaly detection and quantification via multi-fidelity Kalman filters and event based cameras signals. Mechanical Systems and Signal Processing, 248, 114027 (16 pages). Lien externe
Laperle, V., Ghorbani, E., Dollon, Q., & Gosselin, F. (2025). Digital twin of a pipe conveying fluid: flow rate anomaly detection and quantification via multi-fidelity kalman filters and event based cameras signals [Ensemble de données]. Lien externe
Dollon, Q., Ghorbani, E., & Gosselin, F. (2025). Bayesian input-state-parameter inference of hydrodynamic bearings: From partial displacement measurements to force reconstruction. Mechanical Systems and Signal Processing, 230, 112610 (16 pages). Lien externe
Moyne, L., Ghorbani, E., Tuysuz, O., & Gosselin, F. P. (février 2025). Parameter estimation in a nonlinear mechanical system using an adaptive cubature kalman filter [Présentation]. Dans 3rd IACM Digital Twins in Engineering Conference (DTE 2025) & 1st ECCOMAS Artificial Intelligence and Computational Methods in Applied Science (AICOMAS 2025), Paris, France (1 page). Lien externe
Ghorbani, E., Dollon, Q., & Gosselin, F. (2024). Physics-aware tuning of the unscented Kalman filter: statistical framework for solving inverse problems involving nonlinear dynamical systems and missing data. Nonlinear Dynamics, 23 pages. Lien externe
Dollon, Q., Ghorbani, E., & Gosselin, F. (mai 2023). Bayesian-based system identification of a tilting pad journal bearing under colored excitation [Résumé]. Canadian Society for Mechanical Engineering (CSME) / Computational Fluid Dynamics Society of Canada (CFD Canada). International congress, Sherbrooke, Qc, Canada. Publié dans Progress in Canadian Mechanical Engineering, 6. Lien externe
Serroud, S., Ghorbani, E., & Gosselin, F. (mai 2023). Design of a vertical axis rotating machine test-bench and numerical modelling [Résumé]. Canadian Society for Mechanical Engineering (CSME) / Computational Fluid Dynamics Society of Canada (CFD Canada). International congress, Sherbrooke, Qc, Canada. Publié dans Progress in Canadian Mechanical Engineering, 6. Lien externe
Ghorbani, E., Rishmawi, S., & Gosselin, F. (mai 2023). A hybrid Kalman filtering and proper generalized decomposition algorithm for real-time identification of partial differential governing equation systems [Résumé]. Canadian Society for Mechanical Engineering (CSME) / Computational Fluid Dynamics Society of Canada (CFD Canada). International congress, Sherbrooke, Qc, Canada (1 page). Publié dans Progress in Canadian Mechanical Engineering, 6. Lien externe
Ghorbani, E., Afshari, S. S., Svecova, D., Liang, X., & Cha, Y.-J. (2023). Time-varying reliability analysis based on hybrid Kalman filtering and probability density evolution. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 19 pages. Lien externe
