الرئيسية › دليل الباحثين › Mahmoud Serraye
Mahmoud Serraye
الانتماء : University of Blida
- 5منشورات (انتماء جزائري)
- 5مجموع المنشورات
- 32الاستشهادات
- 2مؤشر h
الملف البحثي
لدى Mahmoud Serraye 5 منشور(ات) مفهرسة (2018–2022). تُنشر أعماله أساسًا في «MATEC Web of Conferences»، «Asian Journal of Civil Engineering» و«Earth Science Informatics». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Prediction of Compressive Strength of Self-Compacting Concrete (SCC) with Silica Fume Using Neural Networks Models» (2021)، وقد استُشهد به 26 مرة. 3 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 3 باحثًا على الأقل.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Concrete and Cement Materials Research
- Seismic Performance and Analysis
- Innovative concrete reinforcement materials
- Masonry and Concrete Structural Analysis
- Recycled Aggregate Concrete Performance
المنشورات (5)
- Artificial neural network-based prediction of properties of self-compacting concrete containing limestone powder
- Artificial neural network methodology: application to predict plasticity of clay soil treated with sand
- Prediction of Compressive Strength of Self-Compacting Concrete (SCC) with Silica Fume Using Neural Networks Models
- Developed approach to determine the seismic vulnerability of reinforced concrete structures
- Developed approach to determine the seismic vulnerability of reinforced concrete structures
مجلات النشر
- MATEC Web of Conferences × 2
- Asian Journal of Civil Engineering × 1
- Earth Science Informatics × 1
- Civil Engineering Journal × 1
المنشورات حسب السنة
- 20222
- 20211
- 20182
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : University of Sciences and Technology Houari Boumediene · University Yahia Fares of Medea
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.