Material selection of sustainable composites by the valorisation of plastics and agro wastes: An integrated q-rung orthopair fuzzy-based multiple criteria decision making model
Notice bibliographique
Résumé
• Recycling of plastics and agro-industrial wastes for green building materials. • A systematic fuzzy based SWARA- COPRAS approach for material selection. • Effectively deal with vagueness and uncertainty in decision makers. • Comparative and sensitivity analyses of the mathematical model. The concern for plastic wastes and high usages for building construction materials has promoted the nation towards eco-friendly composite materials for structural components. Anappropriate choice of material improves the functionality and life cycle of a product . The research seeks to promote sustainable practices in building construction for the attainment of the circular economy. This investigation anticipated a fuzzy number-based integrated Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA)-Complex Proportional Assessment (COPRAS) mathematical model for material selection of eco-friendly composites. In the present work, eight (08) different composites are developed by recycling of waste plastics namely low-density polyethylene, high-density polyethylene, polypropylene, and polyethylene terephthalate with the reinforcement of natural fibres of coconut and jute. The alternatives are ranked by considering seven (07) criteria for structural application such as floor tiles, pavements, panels, etc. The compressive is identified as the most significant while hardness is least preferable criteria for composite having structural applications. The proposed model has identified the alternatives A6 and A1 as the most and least preferable alternatives, respectively. The research has recommended the incorporation of 20 wt.% of jute fibre with 80 wt.% of polypropylene in composites for structural applications. The comparative analysis of rankings against the other well-known techniques has verified the trustworthiness of the model. The high ranges of 0.76–-0.928 for Spearman’s rank correlations coefficient ( r s ) has verified the robustness of the ranking results. The sensitivity analyses have shown the influence of criteria weight on rankings. The suggested mathematical approach can efficiently rank the composites and address the challenges associated in the material selection of polymeric composites in unpredictable environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».