Q1 2026

Machine Learning-Driven Experimental Field Data Analysis of Water Permeability in Concrete Across Different Exposure Conditions

Abdulrahman Aliyu · Shaik Inayath Basha · Mohammed Shameem · Mohammed Rizwan Ali · Mesfer M. Al-Zahrani · Mohammed Maslehuddin
10.1007/s13369-026-11427-3 389 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
389
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Abdulrahman, A., Shaik, I. B., Mohammed, S., Mohammed, R. A., Mesfer, M. A., Mohammed, M. (2026). Machine Learning-Driven Experimental Field Data Analysis of Water Permeability in Concrete Across Different Exposure Conditions. Arabian Journal for Science and Engineering. https://doi.org/10.1007/s13369-026-11427-3
أبحاث ذات صلة
UAV Path Planning and Trajectory Optimization: A Comprehensive Survey
Tarek Sheltami; Gamil Ahmed; Mustafa Ghaleb; Ashraf Mahmoud · 2025
14
استشهاد
394
Damage Assessment of Structures Following the February 6, 2023 Kahramanmaraş Earthquakes: A Dataset-…
Kurtulus Atasever; Hasan Huseyin Aydogdu; Furkan Narlitepe; Caglar Goksu; Ugur D · 2025
6
استشهاد
397
Generative Adversarial Networks for Intrusion Detection Systems: A Comprehensive Survey of Applicati…
Mohammad Alauthman; Nauman Aslam; Ahmad Al-Qerem; Amjad Aldweesh; Pradorn Sureep · 2026
6
استشهاد
396
5
استشهاد
393
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 2193-567X
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Engineering & Technology
الناشر Springer / King Fahd University of
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 13 Jul 2026