Zobrazeno 1 - 10
of 145
pro vyhledávání: '"F. Tabet"'
Autor:
A. V. Mikhalev, O. Yu Milovanov, D. V. Klimov, R. L. Isemin, V. S. Kokh-Tatarenko, A. V. Nebyvaev, F. Tabet
Publikováno v:
Chemical and Petroleum Engineering. 58:233-238
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Brazilian Journal of Veterinary Research and Animal Science, Vol 41, Iss supl. (2004)
O artigo não apresenta resumo.
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a804544c5cc24ceb8c95f4894d295949
Publikováno v:
International Journal of Heat and Technology. 33:27-34
Publikováno v:
Combustion Science and Technology. 178:1887-1909
Hydrogen-hydrocarbon blend flames have recently received increased attention as alternative fuels for terrestrial and aerospace power generation applications. The combustion modelling of these composite fuels flames is complex. Turbulence modelling a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy. 215:245-265
This paper is mainly concerned with the regime of distributed reaction zones of a well-stirred reactor, where the Damköhler number is below unity. It is an original study compared with the majority of work done in the field of the interaction betwee
Autor:
Milad F. Tabet, William A. McGahan
Publikováno v:
Journal of Vacuum Science & Technology A: Vacuum, Surfaces, and Films. 17:1836-1839
Artificial neural networks and the Levenberg–Marquardt algorithm are combined to calculate the thickness and refractive index of transparent thin films from spectroscopic reflectometry data. A neural network is a set of simple, highly interconnecte