Asosiy kontentga oʻtish
AkademScholar

Kashfiyot

Xizmatlar

Identifikatsiya

Ishlab chiquvchilar uchun

Ekotizim

Muassasalar

Federal University of Technology of Paraná

Nom variantlari: Universidade Tecnológica Federal do Paraná · CEFET-Paraná · Federal University of Technology – Paraná · UTFPR

Davlat:
BR
ROR:
https://ror.org/002v2kq79
3
h-indeks
46
Iqtiboslar
20
Asarlar
36
Mualliflar
Vaqt boʻyicha

Vaqt boʻyicha tahlil

Iqtibos sharhi

Yillar boʻyicha nashrlar (ustun) va iqtiboslar (chiziq)

  • Nashrlar
  • Iqtiboslar
013450510152020172018201920202021202220232024202520262017: Nashrlar 1, Iqtiboslar 02018: Nashrlar 2, Iqtiboslar 02019: Nashrlar 4, Iqtiboslar 02020: Nashrlar 3, Iqtiboslar 32021: Nashrlar 2, Iqtiboslar 92022: Nashrlar 1, Iqtiboslar 22023: Nashrlar 0, Iqtiboslar 32024: Nashrlar 3, Iqtiboslar 142025: Nashrlar 1, Iqtiboslar 102026: Nashrlar 2, Iqtiboslar 5

Iqtibos tarixi

0510152020172018201920202021202220232024202520262017: Iqtiboslar 02018: Iqtiboslar 02019: Iqtiboslar 02020: Iqtiboslar 32021: Iqtiboslar 92022: Iqtiboslar 22023: Iqtiboslar 32024: Iqtiboslar 142025: Iqtiboslar 102026: Iqtiboslar 5

Nashr tarixi

0134520172018201920202021202220232024202520262017: Nashrlar 12018: Nashrlar 22019: Nashrlar 42020: Nashrlar 32021: Nashrlar 22022: Nashrlar 12023: Nashrlar 02024: Nashrlar 32025: Nashrlar 12026: Nashrlar 2

h-indeks evolyutsiyasi

Yillar boʻyicha jamlangan h-indeks

0134520172018201920202021202220232024202520262017: h-indeks 02018: h-indeks 02019: h-indeks 02020: h-indeks 12021: h-indeks 22022: h-indeks 22023: h-indeks 22024: h-indeks 32025: h-indeks 32026: h-indeks 3

Eng koʻp iqtibos qilingan asarlar

  1. Local and 2-local derivations of simple n-ary algebras20217 iqtibos
  2. ANN-based analysis of MHD third-grade hybrid nanofluid flow over a thin needle with fuzzy volume fraction under nonlinear radiation and heat generation20251 iqtibos
  3. Entropy generation analysis on viscoelastic hybrid nanofluid flow between coaxial pipes with Darcy-Furchhiemer impact: an application of drilling fluid20260 iqtibos
  4. Modeling and prediction of fractional-order MHD hybrid nanofluid flow using CPCF derivatives and LMS-based neural networks20260 iqtibos