الرئيسية › دليل الباحثين › Brahim Lafifi
Brahim Lafifi
الانتماء : University of Guelma
- 17منشورات (انتماء جزائري)
- 23مجموع المنشورات
- 160الاستشهادات
- 4مؤشر h
الملف البحثي
لدى Brahim Lafifi 17 منشور(ات) مفهرسة (2008–2026). تُنشر أعماله أساسًا في «Innovative Infrastructure Solutions»، «Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation» و«Annales de Chimie Science des Matériaux». أكثر مقالاته استشهادًا هو «Engineering properties of loess in Algeria» (2008)، وقد استُشهد به 97 مرة. 10 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 12 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
- Geotechnical Engineering and Soil Stabilization
- Geotechnical Engineering and Analysis
- Geotechnical Engineering and Soil Mechanics
- Soil, Finite Element Methods
- Landslides and related hazards
المنشورات (17)
- Statistical Optimization of Sustainable Cementitious Mortars Containing Waste Brick, Glass, and Slag Using Response Surface Methodology
- Prediction of undrained bearing capacity of strip footings above voids using hybrid machine learning models
- Machine Learning–Based Prediction of Seismic Bearing Capacity for Strip Foundations Adjacent to c–φ Soil Slopes
- Sustainable Soil Stabilization: Enhancing Expansive Soil with Natural Luffa Fiber
- Enhancement of Shear Strength of Clayey Soil using Washingtonia Palm Biomass: Experimental Study and Statistical Analysis
- Investigation of compressive strength and flexural behavior of dissreinforced cementitious mortar: Experimental study, statistical analysis and optimization
- Prediction and optimization of the bearing capacity of strip footing resting on soft soil improved with stone columns using RSM, ANN, and multi-objective GA
- Some Properties of a Cementitious Mortar Containing Granulated Rubber Waste and Brick Fillers: An Experimental Study, Mathematical Modeling and Optimization
- Numerical modeling of open-ended piles
- Mechanically Stabilized Earth Wall Reliability Analysis Using Response Surface Methodology, ANN, ANFIS and Multi-objective Genetic Algorithm
- A Novel Method for Optimizing Parameters influencing the Bearing Capacity of Geosynthetic Reinforced Sand Using RSM, ANN, and Multi-objective Genetic Algorithm
- Reliability Analysis of Shallow Foundation Using Response Surface Methodology and Multi-objective Genetic Algorithm
- Investigation of reliability analysis of shallow foundation by combining Hasofer-Lind index, response surface methodology and multi-objective genetic algorithm
- Optimization of Geotechnical parameters using Taguchi’s design of experiment (DOE), RSM and desirability function
- Comparative Study on the Influence of the Variation of Initial Stress on Slope Stability
- Engineering properties of loess in Algeria
- Application du critère de Hill dans la modélisation par éléments finis des glissements de terrain de la région de Constantine (Algérie)
مجلات النشر
- Innovative Infrastructure Solutions × 3
- Advances in Science, Technology & Innovation/Advances in science, technology & innovation × 2
- Annales de Chimie Science des Matériaux × 1
- Geotechnics × 1
- Civil and Environmental Engineering × 1
- Indian geotechnical journal × 1
المنشورات حسب السنة
- 20263
- 20253
- 20244
- 20231
- 20221
- 20211
- 20191
- 20181
- 20082
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Mohamed-Cherif Messaadia University · Centre Universitaire de Mila · Badji Mokhtar-Annaba University · University of Skikda · University of Biskra
المؤلفون المشاركون
- Ammar Rouaiguia
- Mohamed Salah Nouaouria
- Asma Hamlaoui
- Mohamed Larbi Benmalek
- Mohamed Guenfoud
- Nasser Sekfali
- Adam Hamrouni
- Charaf Eddine Sellaoui
- Saloua Hamza
- Aissam Messbahi
- Faouzia Kharrachi
- Mohamed Boudehene
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.