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Juan M. Gimenez ORCID

Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Andrioli Medinilha-Carvalho, Talita / Silva, Fernando Vitor Marques da / Bre, Facundo / Gimenez, Juan M. / Labaki, Lucila Chebel (2024): Experimental Study of Wind Pressures on Low-Rise H-Shaped Buildings. In: Buildings, v. 14, n. 3 (21 Februar 2024).

    https://doi.org/10.3390/buildings14030762

  2. Aguerre, Horacio J. / Gimenez, Juan M. / Escribano, Francisco / Nigro, Norberto M. (2024): Aerodynamic study of a moving Ahmed body by numerical simulation. In: Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, v. 245 (Februar 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.jweia.2023.105635

  3. Gimenez, Juan M. / Bre, Facundo (2023): An enhanced k-ω SST model to predict airflows around isolated and urban buildings. In: Building and Environment, v. 237 (Juni 2023).

    https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.110321

  4. Bre, Facundo / Gimenez, Juan M. (2022): A cloud-based platform to predict wind pressure coefficients on buildings. In: Building Simulation, v. 15, n. 8 (25 März 2022).

    https://doi.org/10.1007/s12273-021-0881-9

  5. Gimenez, Juan M. / Bre, Facundo / Nigro, Norberto M. / Fachinotti, Victor (2018): Computational modeling of natural ventilation in low-rise non-rectangular floor-plan buildings. In: Building Simulation, v. 11, n. 6 (September 2018).

    https://doi.org/10.1007/s12273-018-0461-9

  6. Bre, Facundo / Gimenez, Juan M. / Fachinotti, Víctor D. (2018): Prediction of wind pressure coefficients on building surfaces using artificial neural networks. In: Energy and Buildings, v. 158 (Januar 2018).

    https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.11.045

  7. Gimenez, Juan M. / Bre, Facundo (2019): Optimization of RANS turbulence models using genetic algorithms to improve the prediction of wind pressure coefficients on low-rise buildings. In: Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, v. 193 (Oktober 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.jweia.2019.103978

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