Documents dont l'auteur est "Oulmane, Abdelhak"

Abdelhak OulmaneDépartement de mathématiques et de génie industrielVoir sa fiche dans le Répertoire des Expertises de Polytechnique Montréal

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Article de revue

Alenjareghi, M. J., Keivanpour, S., Chinniah, Y. A., Jocelyn, S., & Oulmane, A. (2024). Safe human-robot collaboration: a systematic review of risk assessment methods with AI integration and standardization considerations. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 34 pages. Lien externe

Oulmane, A., & Ross, A. (2020). Effects of material parameters on the transient dynamics of an impacted plate with partial constrained layer damping treatment. Journal of the Acoustical Society of America, 147(3), 1939-1952. Lien externe

Bella, Y., Oulmane, A., & Mostefai, M. (2018). Industrial bearing fault detection using time-frequency analysis. Engineering Technology & Applied Science Research, 8(4), 3294-3299. Lien externe

Lakis, A. A., & Oulmane, A. (2018). Nonuniform shell/flow vibration analysis for a nuclear plant. European Journal of Mathematics and Computer Science, 5(1), 93-145. Lien externe

Oulmane, A., Lakis, A. A., & Mureithi, N. W. (2016). Automatic fault diagnosis of rotating machinery. European Journal of Mechanical Engineering Research, 3(2), 19-41. Lien externe

Iliescu, L. E., Lakis, A. A., & Oulmane, A. (2016). Hypervelocity impact (HVI) signal analysis. European Journal of Engineering and Technology, 4(1), 66-93. Lien externe

Iliescu, L. E., Lakis, A. A., & Oulmane, A. (2016). Satellites-spacecraft materials and hypervelocity impact (HVI) testing: numerical simulations. European Journal of Mechanical Engineering Research, 3(3), 41-77. Lien externe

Oulmane, A., Lakis, A. A., & Mureithi, N. W. (2014). Application of Fourier descriptors & artificial neural network to bearing vibration signals for fault detection & classification. Universal Journal of Aeronautical & Aerospace Sciences, 2, 37-54. Lien externe

Oulmane, A., Lakis, A. A., & Mureithi, N. W. (2013). A method for analyzing rotating machinery faults using time-frequency application. International Journal of Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, 16(2), 21-34. Lien externe

Rapport technique

Oulmane, A., Lakis, A. A., & Mureithi, N. W. (2010). Monitoring of bearing PW100 #5 tested at National Research Center in Ottawa. (Rapport technique). Non disponible

Communication écrite

Oulmane, A., Lakis, A. A., & Mureithi, N. W. (juillet 2012). Automatic classification of rotating machinery faults using Fourier descriptors and neural networks [Communication écrite]. 15th International Conference on Experimental Mechanics, Porto, Portugal. Non disponible

Oulmane, A., Lakis, A. A., Mureithi, N. W., & Safizadeh, M. S. (juin 2009). The application of time-frequency analysis in rotating machinery fault diagnostic [Communication écrite]. 22nd International Congress and Exhibition on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2009), San Sebastian, Spain. Non disponible

Mahvash, A., Oulmane, A., & Lakis, A. A. (juin 2009). Development of an intelligent health monitoring system for rotating machinery and structural components [Communication écrite]. CANEUS Fly-by-Wireless Workshop (FBW 2009), Montréal, Québec. Non disponible

Safizadeh, M. S., Lakis, A. A., & Oulmane, A. (juin 2008). Application of time-frequency analysis to signals from high speed bearing [Communication écrite]. 21st International Congress and Exhibition on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2008), Prague, Czech Republic. Non disponible

Oulmane, A., Farah, É., & Ross, A. (mai 2005). Dynamic modeling of a viscoelastic sandwich [Communication écrite]. 20e Congrès canadien de mécanique appliquée, Montréal, Québec. Non disponible

Mémoire de maîtrise

Oulmane, A. (2007). Dynamique transitoire d'une plaque impactée, partiellement recouverte d'un traitement amortissant contraint [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible

Thèse de doctorat

Oulmane, A. (2014). Surveillance et diagnostic des défauts des machines tournantes dans le domaine temps-fréquences utilisant les réseaux de neurones et la logique floue [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible