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Redouane Rebouh

Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Benzaamia, Ali / Ghrici, Mohamed / Rebouh, Redouane / Pilakoutas, Kypros / Asteris, Panagiotis G. (2024): Predicting the compressive strength of CFRP-confined concrete using deep learning. In: Engineering Structures, v. 319 (November 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2024.118801

  2. Benzaamia, Ali / Ghrici, Mohamed / Rebouh, Redouane / Zygouris, Nikos / Asteris, Panagiotis G. (2024): Predicting the shear strength of rectangular RC beams strengthened with externally-bonded FRP composites using constrained monotonic neural networks. In: Engineering Structures, v. 313 (August 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2024.118192

  3. Kellouche, Yasmina / Boukhatem, Bakhta / Ghrici, Mohamed / Rebouh, Redouane / Zidol, Ablame (2021): Neural network model for predicting the carbonation depth of slag concrete. In: Asian Journal of Civil Engineering, v. 22, n. 7 (September 2021).

    https://doi.org/10.1007/s42107-021-00390-z

  4. Boukhatem, Bakhta / Rebouh, Redouane / Zidol, Ablam / Chekired, Mohamed / Tagnit-Hamou, Arezki (2019): An intelligent hybrid system for predicting the tortuosity of the pore system of fly ash concrete. In: Construction and Building Materials, v. 205 (April 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2019.02.005

  5. Rebouh, Redouane / Boukhatem, Bakhta / Ghrici, Mohamed / Tagnit-Hamou, Arezki (2017): A practical hybrid NNGA system for predicting the compressive strength of concrete containing natural pozzolan using an evolutionary structure. In: Construction and Building Materials, v. 149 (September 2017).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2017.05.165

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