الرئيسية › دليل الباحثين › Kamel Rachedi
Kamel Rachedi
الانتماء : University of Boumerdes
- 3منشورات (انتماء جزائري)
- 4مجموع المنشورات
- 24الاستشهادات
- 3مؤشر h
الملف البحثي
لدى Kamel Rachedi 3 منشور(ات) مفهرسة (2022–2024). تُنشر أعماله أساسًا في «Numerical Heat Transfer Part B Fundamentals»، «International Communications in Heat and Mass Transfer» و«Journal of Petroleum Science and Engineering». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Irreversibilities and heat transfer in magnetohydrodynamic microchannel flow under differential heating» (2023)، وقد استُشهد به 16 مرة. شارك في تأليف أعماله 7 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
- Heat Transfer and Optimization
- Heat Transfer and Numerical Methods
- Building Energy and Comfort Optimization
- Nanofluid Flow and Heat Transfer
- Heat Transfer and Boiling Studies
المنشورات (3)
- Analysis of natural convection heat transfer in a rectangular cavity with discrete heat flux: Implications for building thermal management using artificial neural networks
- Irreversibilities and heat transfer in magnetohydrodynamic microchannel flow under differential heating
- Numerical investigation of surface evaporation and thermocapillarity effects on natural convection within a contained fluid in cryogenic tank
مجلات النشر
- Numerical Heat Transfer Part B Fundamentals × 1
- International Communications in Heat and Mass Transfer × 1
- Journal of Petroleum Science and Engineering × 1
المنشورات حسب السنة
- 20241
- 20231
- 20221
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Ziane Achour University of Djelfa
المؤلفون المشاركون
- Haroun Ragueb
- Antar Tahiri
- Dounya Behnous
- Belkacem Manser
- Kacem Mansouri
- Mohamed Abdessamed Ait Chikh
- Mohammed Boussaid
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.