Documents dont l'auteur est "Khameneifar, Farbod"

Farbod KhameneifarDépartement de génie mécaniqueVoir sa fiche dans le Répertoire des Expertises de Polytechnique Montréal

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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.

B

Bonin, R., Khameneifar, F., & Mayer, J. R. R. (2021). Evaluation of the Metrological Performance of a Handheld 3D Laser Scanner Using a Pseudo-3D Ball-Lattice Artifact. Sensors, 21(6), 2137 (18 pages). Disponible

G

Ghorbani, H., & Khameneifar, F. (juillet 2020). Scan-to-CAD alignment of damaged airfoil blade point clouds through geometric dissimilarity assessment [Communication écrite]. 15th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (CIRP ICME 2021), Gulf of Naples, Italy (5 pages). Publié dans Procedia CIRP, 112. Disponible

Ghorbani, H., & Khameneifar, F. (2022). Construction of damage-free digital twin of damaged aero-engine blades for repair volume generation in remanufacturing. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 77, 16 pages. Lien externe

Ghorbani, H., & Khameneifar, F. (2021). Accurate registration of point clouds of damaged aero-engine blades. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 143(3), 10 pages. Lien externe

Ghorbani, H., & Khameneifar, F. (2021). Airfoil profile reconstruction from unorganized noisy point cloud data. Journal of Computational Design and Engineering, 8(2), 740-755. Lien externe

Gondran, M., Abdin, Y., Gendreau, Y., Khameneifar, F., & Laberge Lebel, L. (2021). Automated braiding of non-axisymmetric structures using an iterative inverse solution with angle control. Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 143, 13 pages. Lien externe

Gondran, M., Laberge Lebel, L., & Khameneifar, F. (décembre 2019). Development of an iterative braiding model with angle control and thickness measurement [Affiche]. Colloque Annuel du Centre de Recherche sur les Systèmes Polymères et Composites à haute performance CREPEC, Québec, Québec. Non disponible

Ghandali, P., Khameneifar, F., & Mayer, J. R. R. (2019). A pseudo-3D ball lattice artifact and method for evaluating the metrological performance of structured-light 3D scanners. Optics and Lasers in Engineering, 121, 87-95. Lien externe

J

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (mai 2023). A novel setup for in-process geometric inspection of 3D printed parts via structured-light 3D scanning [Communication écrite]. International Congress of the Canadian Society of Mechanical Engineering (CSME 2023), Sherbrooke, QC, Canada. Lien externe

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juillet 2023). Structured-light 3D scanning performance in offline and in-process measurement of 3D printed parts [Communication écrite]. 17th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (CIRP ICME 2023), Gulf of Naples, Italy. Publié dans Procedia CIRP, 126. Lien externe

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2022). 3D scan data-based shape compensation using graph U-Nets to correct the systematic geometric errors of additive manufacturing parts [Affiche]. 5th Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2022), Montréal, Québec. Lien externe

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2021). A shape Compensation Approach for Enhancing the Geometric Accuracy of Additive Manufacturing Parts [Résumé]. 4th Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2021). Lien externe

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (2020). Improving geometric accuracy of 3D printed parts using 3D metrology feedback and mesh morphing. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 4(4), 112 (15 pages). Disponible

Jadayel, M., & Khameneifar, F. (juin 2020). Improving the geometric accuracy of additive manufactured parts via 3D metrology feedback and CAD morphing [Affiche]. 3rd Holistic Innovation in Additive Manufacturing Conference (HI-AM 2020). Non disponible

K

Khameneifar, F. (juin 2019). Innovative strategies for assessing the metrological performance of optical 3D scanners [Résumé]. International Congress of the Canadian Society for Mechanical Engineering (CSME 2019), London, Ontario. Non disponible

Khameneifar, F., & Ghorbani, H. (2019). On the curvature estimation for noisy point cloud data via local quadric surface fitting. Computer-Aided Design and Applications, 16(1), 140-149. Lien externe

Khameneifar, F., & Ghorbani, H. (juillet 2018). Estimating principal curvatures in noisy point clouds through local quadric surface fitting [Communication écrite]. 15th Annual International CAD Conference (CAD 2018), Paris, France. Lien externe

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (2017). Establishing a balanced neighborhood of discrete points for local quadric surface fitting. Computer-Aided Design, 84, 25-38. Lien externe

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (2017). Extracting sectional contours from scanned point clouds via adaptive surface projection. International Journal of Production Research, 55(15), 4466-4480. Lien externe

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (mai 2017). Section-specific inspection of free-form surfaces via optical 3D scanning [Communication écrite]. 6th International Conference on Virtual Machining Process Technology (VMPT 2017), Montréal, Québec. Non disponible

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (2016). A new methodology for evaluating position and orientation errors of airfoil sections. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 83(5-8), 1013-1023. Lien externe

Khameneifar, F. (2015). Section-specific geometric error evaluation of airfoil blades based on digitized surface data [Thèse de doctorat, University of British Columbia]. Lien externe

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (2014). Airfoil profile reconstruction under the uncertainty of inspection data points. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 71(1-4), 675-683. Lien externe

Khameneifar, F., & Feng, H.-Y. (mai 2014). Neighborhood identification for scanned point clouds in airfoil blade inspection [Communication écrite]. 3rd CIRP International Conference on Virtual Machining Process Technology (VMPT 2014), Calgary, AB. Non disponible

Khameneifar, F., Feng, H.-Y., Delorme, F.-É., & Engin, S. (mai 2013). An improved method for closed nonperiodic B-spline curve approximation [Communication écrite]. 2nd CIRP International Conference on Virtual Machining Process Technology (VMPT 2013), Hamilton, ON. Non disponible

Khameneifar, F., Arzanpour, S., & Moallem, M. (2013). A Piezoelectric Energy Harvester for Rotary Motion Applications: Design and Experiments. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 18(5), 1527-1534. Lien externe

Khameneifar, F., Moallem, M., & Arzanpour, S. (2011). Modeling and Analysis of a Piezoelectric Energy Scavenger for Rotary Motion Applications. Journal of Vibration and Acoustics, 133(1), 6 pages. Lien externe

Khameneifar, F. (2011). Vibration-based piezoelectric energy harvesting system for rotary motion applications [Mémoire de maîtrise, Simon Fraser University]. Lien externe

Khameneifar, F., Arzanpour, S., & Moallem, M. (novembre 2010). Piezo-Actuated Active Decoupler Hydraulic Engine Mount [Communication écrite]. ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Vancouver, British Columbia. Lien externe

Khameneifar, F., Arzanpour, S., & Moallem, M. (novembre 2010). Vibration Energy Harvesting From a Hydraulic Engine Mount via PZT Decoupler [Communication écrite]. ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Vancouver, British Columbia. Lien externe

Khameneifar, F., & Arzanpour, S. (octobre 2008). Energy Harvesting From Pneumatic Tires Using Piezoelectric Transducers [Communication écrite]. ASME Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems, Ellicott City, Maryland. Lien externe

L

Latulippe, M., Khameneifar, F., & Mayer, J. R. R. (mai 2023). Correction of the systematic errors of 3D scanner measurements by data fusion with CMM data [Communication écrite]. International Congress of the Canadian Society of Mechanical Engineering (CSME 2023), Sherbrooke, QC, Canada. Lien externe

R

Rahimi, S. A., Baradaran, A., Khameneifar, F., Gore, G., & Issa, A. M. (2024). DECIDE-Twin: A Framework for AI-Enabled Digital Twins in Clinical Decision-Making. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 1-10. Lien externe

S

Sepahi-Boroujeni, S., & Khameneifar, F. (2024). Digital twin-enabled error and uncertainty mapping for 3D scanning. Precision Engineering, 88, 527-539. Lien externe

Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (juillet 2020). Prompt uncertainty estimation with GUM framework for on-machine tool coordinate metrology [Communication écrite]. 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (CIRP ICME 2021), Gulf of Naples, Italy. Publié dans Procedia CIRP, 112. Disponible

Siguerdidjane, W., Khameneifar, F., & Gosselin, F. (2022). Closed-loop shot peen forming with in-process measurement and optimization. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 38, 500-508. Lien externe

Siguerdidjane, W., Khameneifar, F., & Gosselin, F. (2022). A low-cost open-source automated shot peen forming system. HardwareX, 11, e00263 (13 pages). Lien externe

Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (2021). Efficient uncertainty estimation of indirectly measured geometric errors of five-axis machine tools via Monte-Carlo validated GUM framework. Precision Engineering, 67, 160-171. Lien externe

Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., Khameneifar, F., & Woźniak, A. (2021). A full-covariance uncertainty assessment in on-machine probing. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 167, 12 pages. Lien externe

Siguerdidjane, W., Khameneifar, F., & Gosselin, F. (2020). Efficient planning of peen-forming patterns via artificial neural networks. Manufacturing Letters, 25, 70-74. Lien externe

Sepahi-Boroujeni, S., Mayer, J. R. R., & Khameneifar, F. (2020). Repeatability of on-machine probing by a five-axis machine tool. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 152, 19 pages. Lien externe

Siguerdidjane, W., Khameneifar, F., Gosselin, F., & Levasseur, G. (mars 2019). A deep learning approach to solving the peen forming inverse problem [Résumé]. APS March Meeting 2019, Boston, Massachusetts. Publié dans Bulletin of the American Physical Society, 64(2). Lien externe