La construction de routes durables est un défi mondial, car la stabilisation traditionnelle des sols repose souvent sur des méthodes non écologiques. Ce livre explore le potentiel des composites nano-argileux dans l'amélioration des sols pour le développement des autoroutes. Il intègre la nanotechnologie, le génie civil et la chimie verte par le biais d'expériences en laboratoire, d'une caractérisation avancée des matériaux (XRF, XRD, FTIR, SEM, TEM) et d'essais géotechniques (CBR, UCS, FSI, OMC, MDD). L'étude applique ensuite des modèles d'apprentissage automatique (KNN, Random...

Nachhaltiger Straßenbau ist eine globale Herausforderung, da die traditionelle Bodenstabilisierung oft auf nicht umweltfreundliche Methoden zurückgreift. Dieses Buch erforscht das Potenzial von Nano-Ton-Verbundstoffen zur Verbesserung des Bodenunterbaus für den Straßenbau. Es integriert Nanotechnologie, Bauingenieurwesen und grüne Chemie durch Laborexperimente, fortschrittliche Materialcharakterisierung (XRF, XRD, FTIR, SEM, TEM) und geotechnische Tests (CBR, UCS, FSI, OMC, MDD). Die Studie wendet außerdem Modelle des maschinellen Lernens (KNN, Random Forest, SVR) und...

Sustainable road construction is a global challenge as traditional soil stabilization often relies on non-eco-friendly methods. This book explores the potential of nano-clay composites in enhancing soil subgrades for highway development. It integrates nanotechnology, civil engineering, and green chemistry through laboratory experiments, advanced material characterization (XRF, XRD, FTIR, SEM, TEM), and geotechnical tests (CBR, UCS, FSI, OMC, MDD). The study further applies machine learning models (KNN, Random Forest, SVR) and finite element simulations (ABAQUS) to predict soil behavior and...

Die Verwirklichung des SDG 7, der allgemeine Zugang zu erschwinglicher, zuverlässiger und sauberer Energie, ist entscheidend für die Bewältigung der Energiekrise und die Gewährleistung einer nachhaltigen Entwicklung. In Uttarakhand wird der Zugang zu Energie trotz des großen Potenzials an erneuerbaren Energien durch schwieriges Gelände, ökologische Empfindlichkeit und Infrastrukturlücken behindert. Diese Forschung schlägt einen hybriden Entscheidungsfindungsrahmen vor, der maschinelles Lernen (ML) mit Hesitant Fuzzy Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) kombiniert, um die besten...

La réalisation de l'ODD 7, l'accès universel à une énergie abordable, fiable et propre, est vitale pour faire face à la crise énergétique et assurer le développement durable. Dans l'Uttarakhand, malgré un riche potentiel renouvelable, l'accès à l'énergie est entravé par un terrain difficile, une sensibilité écologique et des lacunes infrastructurelles. Cette recherche propose un cadre de prise de décision hybride combinant l'apprentissage automatique (ML) et la prise de décision multicritère floue hésitante (MCDM) pour identifier las meilleures options d'énergie...