Otwarty dostęp

Artificial Neural Network Approach to Predict Carbonation Depth in Metakaolin, Brick Powder and Calcined Sediments-Modified Mortars

Souheyla Benamar

Souheyla Benamar

Smart Structures Laboratory (SSL), Dept. of Civil Engineering & Public Works, University of Aïn-TémouchentAïn-Témouchent, Algeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Benamar, Souheyla
, 
Zine El Abidine Kameche

Zine El Abidine Kameche

Smart Structures Laboratory (SSL), Dept. of Civil Engineering & Public Works, University of Aïn-TémouchentAïn-Témouchent, Algeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Kameche, Zine El Abidine
, 
Sidi Mohamed Aissa Mamoune

Sidi Mohamed Aissa Mamoune

Smart Structures Laboratory (SSL), Dept. of Civil Engineering & Public Works, University of Aïn-TémouchentAïn-Témouchent, Algeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Mamoune, Sidi Mohamed Aissa
, 
Hocine Siad

Hocine Siad

Dept. of Civil Engineering, Toronto Metropolitan UniversityCanada
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Siad, Hocine
 oraz 
Youcef Houmadi

Youcef Houmadi

Smart Structures Laboratory (SSL), Aïn-Témouchent University, Department of Civil Engineering, Tlemcen UniversityTlemcen, Algeria
Wyszukaj tego autora
Sciendo|Google Scholar
Houmadi, Youcef
  
13 gru 2024
Artificial Neural Network Approach to Predict Carbonation Depth in Metakaolin, Brick Powder and Calcined Sediments-Modified Mortars's Cover Image
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Zacytuj
Pobierz okładkę
Data publikacji: 13 gru 2024
Zakres stron: 35 - 55
DOI: https://doi.org/10.2478/mmce-2023-0009
Słowa kluczowe
© 2023 Souheyla Benamar et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Język:
Angielski
Częstotliwość wydawania:
4 razy w roku
Dziedziny czasopisma:
Inżynieria, Wstępy i przeglądy, Inżynieria, inne
Kanał RSS czasopisma