Résultat de recherche par an
Résultat de recherche par an
Objectifs de développement durable des Nations Unies
En 2015, les États membres des Nations Unies ont convenu de 17 objectifs de développement durable (Sustainable Development Goals, SDG) pour éradiquer la pauvreté, protéger la planète et assurer la prospérité de tous. Notre travail contribue à la poursuite de l’un/des SDG suivant(s) :
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SDG 3 – Bonne santé et bien-être -
SDG 7 – Energie propre et d'un coût abordable -
SDG 8 – Travail décent et croissance économique -
SDG 9 – Industrie, innovation et infrastructure -
SDG 11– Villes et communautés durables -
SDG 12 – Consommation et production durables -
SDG 13– Mesures relatives à la lutte contre les changements climatiques -
SDG 17 – Partenariats pour la réalisation des objectifs
Empreinte digitale
Voici les principaux termes ou expressions associés aux contributions de LIPPS – Laboratoire d'ingénierie des produits, procédés et systèmes. Ces libellés thématiques proviennent des travaux des membres de cette organisation. Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.
Collaborations et principaux domaines de recherche des cinq dernières années
Collaboration externe récente au niveau du pays/territoire. Voir les détails en cliquant sur les points ou
Profils
Résultat de recherche
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A Comparative Wear Analysis of Tool Steels: An Evaluation Based on ASTM G65 and G195 Testing Methods
Muhammed, M., Javidani, M., Ebrahimi Sadrabadi, T., Heidari, M., Levasseur, T. & Jahazi, M., févr. 2026, Dans: Journal of Materials Engineering and Performance. 35, 6, p. 5749-5769 21 p.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article publié dans une revue, révisé par les pairs › Revue par des pairs
3 Citations (Scopus) -
A metrological framework for fixture-induced uncertainty quantification in dimensional inspection using bootstrap-validated genetic algorithm optimization
Arslane, M., Slamani, M., Louhichi, B. & Chatelain, J. F., 24 févr. 2026, Dans: Measurement: Journal of the International Measurement Confederation. 262, 120024.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article publié dans une revue, révisé par les pairs › Revue par des pairs
1 Citation (Scopus) -
A modular deep learning methodology for multi-fault machine health diagnostics from sparse and imbalanced multimodal data
Jose, S., Nguyen, K. T. P., Medjaher, K., Zemouri, R., Lévesque, M. & Tahan, A., 14 févr. 2026, Dans: Neurocomputing. 666, 132252.Résultats de recherche: Contribution à un journal › Article publié dans une revue, révisé par les pairs › Revue par des pairs
1 Citation (Scopus)
Ensembles de données
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Additional file 1 of A method for analysis of nuisance dust from integrated steel works: chemical and mineralogical characteristics of contributing sources
Small, J. A. (Créateur), Hoek, C. J. G. V. (Créateur), Schollbach, K. (Créateur), Moosavi, E. (Créateur), Does, F. J. L. V. D. (Créateur), Melzer, S. (Créateur), Jong, T. P. R. D. (Créateur), Bie, T. D. (Créateur), Versfeld, R. A. (Créateur), Roo, M. D. (Créateur) & Laan, S. R. V. D. (Créateur), figshare, 2020
DOI: 10.6084/m9.figshare.13093760
Ensemble de données