Q1 2026

Hybrid metaheuristic (WOA-HHO) optimized machine learning for compressive strength prediction of nano silica modified self compacting recycled aggregate concrete

Ahmed A. Alawi Al-Naghi · Muhammad Sarmad Mahmood · Tariq Ali · Muhammad Zeeshan Qureshi · Nejib Ghazouani · Mohamed Hechmi El Ouni · D. Manikandan · Krishnaraj Ramaswamy
10.1016/j.asej.2026.104368 390 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
390
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Ahmed, A. A. A., Muhammad, S. M., Tariq, A., Muhammad, Z. Q., Nejib, G., Mohamed, H. E. O., D., M., Krishnaraj, R. (2026). Hybrid metaheuristic (WOA-HHO) optimized machine learning for compressive strength prediction of nano silica modified self compacting recycled aggregate concrete. Ain Shams Engineering Journal. https://doi.org/10.1016/j.asej.2026.104368
أبحاث ذات صلة
Diversity of solitary wave structures in Kerr media: Analyzing the complex paraxial wave equation in…
U. Younas; J. Muhammad; H.F. Ismael; Tukur Abdulkadir Sulaiman; Homan Emadifar; · 2025
20
استشهاد
397
Experimental and machine learning assessment of sustainable natural fiber reinforced concrete incorp…
Md. Hamidul Islam; Shuvo Dip Datta; Sanjoy Mondol; Md. Habibur Rahman Sobuz; Jaw · 2025
15
استشهاد
390
Enhanced u-net for lesion segmentation in whole-slide images: Integrating attention mechanisms and m…
Fan Wu; Yuliang Sun; Peijuan Wang; Fengjun Hu; Ghulam Abbas; Amr Yousef; Ezzeddi · 2025
12
استشهاد
401
11
استشهاد
393
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 2090-4479
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Engineering & Technology
الناشر Elsevier
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 01 Aug 2026