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Chaussées perméables liés au polyuréthane éco-efficaces: Investigations expérimentales et numériques pour un développement urbain durable

ABG-122399 Thesis topic
2024-04-06 Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)
INSA de Strasbourg
- Grand Est - France
Chaussées perméables liés au polyuréthane éco-efficaces: Investigations expérimentales et numériques pour un développement urbain durable
  • Civil engineering, construction and public works
  • Engineering sciences
Chaussées perméables liées au polyuréthane, interactions thermo-hydro-mécaniques, infrastructures urbaines durables, analyse du cycle de vie,

Topic description

L’expansion rapide des surfaces imperméabilisées dans les zones urbaines, notamment en raison de la construction de rues, a entraîné une augmentation des risques d’inondation et une perturbation significative des cycles hydrologiques naturels. De plus, le transport routier contribue de manière significative à la pollution sonore. Pour résoudre ces problèmes, des structures de chaussée perméables avec des surfaces poreuses ouvertes et des couches granulaires ont été proposées comme solution viable. Malgré leur potentiel, les défis liés à la durabilité et à la résistance à la rupture d’adhésion ont limité leur adoption à plus grande échelle. En réponse à ces défis, le développement de mélanges perméables liés au polyuréthane (PUPM) représente une avancée significative, permettant leur application sur des routes à fort trafic et offrant des avantages environnementaux substantiels. Cependant, les performances effectives et la longévité de ces chaussées sont considérablement influencées par les variations des conditions de saturation et de température. Cela conduit à des interactions thermo-hydro-mécaniques complexes qui posent des défis pour la conception précise et la prévision de leur durée de vie. Pour relever ces défis, ce projet propose une approche globale pour comprendre les effets des interactions thermo-hydro-mécaniques sur les chaussées perméables liées au PU et pour améliorer leur conception mécanique et empirique. Il s'agira de caractériser les propriétés des matériaux des chaussées perméables et des matériaux granulaires en laboratoire, en combinant les normes applicables avec des méthodes d'essai modifiées. De plus, une surveillance sur site à long terme sera effectuée pour évaluer la réponse des structures de chaussée perméables liées au PU sous divers états de charge. Un autre aspect étudié est l'analyse de la consommation d'énergie et des émissions des chaussées perméables liées au PU par le biais de l'analyse du cycle de vie. Cette analyse fournira un aperçu des implications environnementales et économiques de ces chaussées. En outre, une étude numérique complète sera réalisée pour prédire la détérioration des chaussées perméables liées au PU, conduisant au développement d'un cadre théorique optimisé basé sur une base de données dérivée de tests expérimentaux, de simulations numériques et également traitée avec les méthodes d’intelligence artificielle (Machine Learning). Sur le plan académique, ce projet devrait apporter des contributions significatives à l'ingénierie des chaussées en faisant progresser la compréhension et l'application des matériaux PUPM. L’intégration de Machine Learning dans la conception des chaussées devrait combler les lacunes existantes dans les connaissances et établir de nouvelles normes en matière de technologie de chaussée durable. D'un point de vue technique et socio-économique, le projet vise à améliorer la durabilité des chaussées perméables, à réduire les coûts d'entretien et à soutenir la durabilité environnementale.

Starting date

2024-10-01

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Funding further details

Presentation of host institution and host laboratory

INSA de Strasbourg

https://scholar.google.fr/citations?user=oek346kAAAAJ&hl=en

 

https://gce.icube.unistra.fr/index.php/Hossein_Nowamooz

PhD title

Doctorat en Génie Civil

Country where you obtained your PhD

France

Graduate school

Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur

Candidate's profile

modélisation et simulation numériques, Machine Learning

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