 | Monter d'un niveau |
Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
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.
Gkantonas, S., Jella, S., Iavarone, S., Versailles, P., Mastorakos, E., & Bourque, G. (2022). Estimation of autoignition propensity in aeroderivative gas turbine premixers using incompletely stirred reactor network modeling. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 144(10), GTP-22-130 (10 pages). Disponible
Iavarone, S., Gkantonas, S., Jella, S., Versailles, P., Yousefian, S., Monaghan, R. F. D., Mastorakos, E., & Bourque, G. (2022). Quantification of autoignition risk in aeroderivative gas turbine premixers using incompletely stirred reactor and surrogate modeling. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 144(12), GTP-22-130 (11 pages). Disponible
Jella, S., Bourque, G., Gauthier, P., Versailles, P., Bergthorson, J., Park, J.-W., Lu, T., Panigrahy, S., & Curran, H. (2021). Analysis of auto-ignition chemistry in aeroderivative premixers at engine conditions. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 143(11), GTP-20-178 (10 pages). Disponible
Vabre, M., Li, Z., Jella, S., Versailles, P., Bourque, G., Day, M., & Savard, B. (2024). DNS of ignition and flame stabilization in a simplified gas turbine premixer. Proceedings of the Combustion Institute, 40(1-4), 105701 (7 pages). Lien externe
Vabre, M., Savard, B., Day, M., Jella, S., Bourque, G., & Versailles, P. (mai 2023). Simulation haute-fidélité d'une configuration simplifiée de pré-mélangeur de turbine à gaz : auto-allumage et stabilisation de flamme [Présentation]. Dans 90e Congrès de l'ACFAS (ACFAS 2023), Montréal, QC. Lien externe
Yousefian, S., Jella, S., Versailles, P., Bourque, G., & Monaghan, R. F. D. (2022). A stochastic and bayesian inference toolchain for uncertainty and risk quantification of rare autoignition events in dry low-emission premixers. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, 144(11), GTP-22-131 (10 pages). Disponible
Yousefian, S., Jella, S., Versailles, P., Bourques, G., & Monaghan, R. (juin 2022). A stochastic and bayesian inference toolchain for uncertainty and risk quantification of rare autoignition events in DLE premixers [Rory Monaghan National University of Galway Ireland]. [Communication écrite]. ASME 2022 Turbomachinery Technical Conference & Exposition (GT2022), Rotterdam, The Netherlands. Non disponible
