Advances in Computational Geomechanics
Advanced Computational Techniques and Methodologies in Geotechnical Engineering
Sorozatcím: Earth Observation;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 149.99
-
62 208 Ft (59 246 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 6 221 Ft off)
- Kedvezményes ár 55 987 Ft (53 321 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
62 208 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2026. április 1.
- ISBN 9780443277085
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem500 oldal
- Méret 229x152 mm
- Nyelv angol 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Advances in Computational Geomechanics: Advanced Computational Techniques and Methodologies in Geotechnical Engineering provides a comprehensive overview of cutting-edge computational methodologies in geotechnical engineering. The first part examines stochastic, probabilistic, and reliability analyses in geotechnical engineering, covering stochastic methods, probabilistic approaches to soil characterization, reliability analysis in geotechnical design, and risk assessment and management in geotechnical projects. The second part delves into artificial intelligence (AI) and machine learning applications in geotechnical engineering, including machine learning algorithms for geotechnical data analysis, AI-based predictive models for soil behavior and properties, AI in geotechnical risk and decision-making, and data-driven approaches for soil classification and site characterization.
The third part focuses on numerical modeling and analysis techniques, such as the Finite Element Method (FEM), Finite Difference Method (FDM), Discrete Element Method (DEM), and explores hybrid numerical methods and future directions in computational geomechanics. This book serves as a valuable resource for geotechnical engineers, researchers, and practitioners seeking to leverage advanced computational tools for geomechanical analyses and design.
Tartalomjegyzék:
Part I: Numerical Modelling and Analysis
1. Finite Element Method (FEM) and Finite Difference Method (FDM)
2. Discrete Element Method (DEM) and DEM-FEM Coupling
3. Emerging Computational Techniques
4. Hybrid Numerical Methods and Future Directions
Part II: Stochastic, Probabilistic and Reliability Analyses
5. Stochastic Methods in Geotechnical Engineering
6. Probabilistic Approaches to Soil Characterization
7. Reliability Analysis in Geotechnical Design
8. Risk Assessment and Management in Geotechnical Projects
Part III: Artificial Intelligence and Machine Learning
9. Machine Learning Algorithms for Geotechnical Data Analysis
10. AI-Based Predictive Models for Soil Behavior and Properties
11. AI in Geotechnical Risk and Decision-Making
12. Data-Driven Approaches for Soil Classification and Site Characterization
