Bulanık TOPSIS Yaklaşımı ile Denizel Ortamlar için Malzeme Seçimi

Year 2021, Volume: 14 Issue: 1, 11 - 22, 30.01.2021

Serel Özmen-akyol , Ahmet Baba , Serdar Salman

https://doi.org/10.17671/gazibtd.690740

Abstract

Denizel ortamlar için malzeme seçimi önemli, zor ve karmaşık bir süreçtir. Karar destek amacıyla, bulanık ortamlarda karar vermek için kullanılan Bulanık İdeal Çözüm Benzerliği Tercih Sıralaması Tekniği (TOPSIS) yöntemi ile denizel ortamlar için malzeme seçilmesine yönelik bir model oluşturulmuştur. Modelde yer alan karar kriterleri bir uzman tarafından belirlenmiş ve bu karar kriterlerine göre alternatif malzemeler dilsel değişkenler ile değerlendirilmiştir. Modelde, dört ana kriter (korozyon direnci, maliyet, mekanik özellik ve işlenebilirlik) ve mekanik özellik ana kriteri altında dört alt kriter (akma mukavemeti, çekme mukavemeti, sertlik ve uzama) bulunmaktadır. Uzman tarafından belirlenen kriter ve alternatif değerlendirmelerine göre alternatif malzemeler sıralanmaktadır. Visual C# programlama dilinde oluşturulan modelin uygulandığı bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılım sayesinde karar vericiler kriter ağırlıklarını değiştirerek kolayca farklı sıralamalar elde edebilir ve farklı ortamlar için malzeme seçebilirler. Çalışma sonucunda, oluşturulan modele duyarlılık analizi uygulanarak, kriterlerin etkisi ve öncelik sıralamaları yeniden değerlendirilmiştir.

Keywords

TOPSIS, malzeme seçimi, bulanık mantık, çok kriterli karar verme

Selection of Material for Marine Environments Using Fuzzy TOPSIS Approach

Abstract

Material selection for marine environments is an important, difficult, and complex process. For the purpose of decision support, a model was created for the selection of materials for marine environments with the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method, which is used for decision-making in fuzzy environments. The decision criteria in the model were determined by an expert, and according to these decision criteria, alternative materials were evaluated with linguistic variables. In the model, there were four main criteria (corrosion resistance, cost, mechanical properties, and workability) and four sub-criteria (yield strength, tensile strength, hardness, and elongation) under the main criteria of mechanical properties. Alternative materials were ranked according to the criteria and alternative material evaluations which were determined by the expert. The software that the created model was applied, developed in the programming language Visual C#. Thanks to the software, decision-makers can obtain different rankings easily by changing the criteria weights and select material for different environments. In the result of the study, applying sensitivity analysis, impact and priority ranking criteria were evaluated.

Keywords

TOPSIS, material selection, fuzzy logic, multi- criteria decision making

References

• H. Özcan, B. G. Emiroğlu, “Bulut Tabanlı Öğrenme Yönetim Sistemi Seçiminde Bulanık Çok Kriterli Karar Analizi Yaklaşımı”, Bilişim Teknol. Derg., 13(1), 97–111, 2020.
• K. Baynal, Y. Şahin, S. Taphasanoğlu, “Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lüks Konut Projesi İçin Beyaz Eşya Seçimi”, MANAS Sos. Araştırmalar Derg., 8(2), 1871–1888, 2019.
• S. Ballı, E. Dikmen, “Heterojen Ev Ağlarının Aralık Tip-2 Bulanık AHS ve TOPSIS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi,” Bilişim Teknol. Derg., 13(4), 411–421, 2020.
• A. T. Şensoy, M. Çolak, I. Kaymaz, and F. Findik, “Optimal Material Selection for Total Hip Implant: A Finite Element Case Study”, Arab. J. Sci. Eng., 44(12), 10293–10301, 2019.
• M. H. Çetin, G. T. Alvalı, “Yük Vagonu Boji̇si̇ Tasarımında Çok Kri̇terli̇ Karar Verme Tekni̇kleri̇ ile Malzeme Seçi̇mi̇”, Mühendislik Bilim. ve Tasarım Derg., 8(1), 91–104, 2020.
• E. Gülbandılar, S. Özmen Akyol, Y. Koçak, “Multi-Criteria Decision Making for Cement Mortar Mixture Selection By Fuzzy Topsis”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimar. Fakültesi Derg., 27(2), 77–84, 2019.
• M. Saeli, R. Micale, M. P. Seabra, J. A. Labrincha, G. L. Scalia, “Selection of Novel Geopolymeric Mortars for Sustainable Construction Applications Using Fuzzy Topsis Approach”, Sustainability, 12(5987), 1–15, 2020.
• S. Chen, “A New Method for Tool Steel Materials Selection Under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets Syst., 92(3), 265–274, 1997.
• A. Mayyas, M. A. Omar, M. T. Hayajneh, “Eco-material Selection Using Fuzzy TOPSIS Method”, Int. J. Sustain. Eng., 9, (5), 292–304, 2016.
• A. Thakker, J. Jarvis, M. Buggy, A. Sahed, “A Novel Approach to Materials Selection Strategy Case Study: Wave Energy Extraction Impulse Turbine Blade”, Mater. Des., 29(10), 1973–1980, 2008.
• A. Eleren, M. Ersoy, “Mermer Blok Kesim Yöntemlerinin Bulanık TOPSIS Yöntemiyle Değerlendirilmesi”, Madencilik, 46(3), 9–22, 2007.
• D. H. Jee, K. J. Kang, “A Method for Optimal Material Selection Aided with Decision Making Theory”, Mater. Des., 21(3),199–206, 2000.
• E. K. Arthur, E. Gikunoo, F. O. Agyemang, S. T. Azeko, A. Andrews, A. Twenewaa, “Material Selection for Water Pipes by the Multi-Objective Decision-Making Method: The Case of Alternative Materials for PVC Pipes”, J. Sci. Technol., 5(1), 29–42, 2020.
• I. P. Okokpujie, U. C. Okonkwo, C. A. Bolu, O. S. Ohunakin, M. G. Agboola, A. A. Atayero, “Implementation of multi-criteria decision method for selection of suitable material for development of horizontal wind turbine blade for sustainable energy generation”, Heliyon, 6, e03142, 2020.
• S. Yadav, V. K. Pathak, and S. Gangwar, “A Novel Hybrid TOPSIS-PSI Approach for Material Selection in Marine Applications”, Sadhana - Acad. Proc. Eng. Sci., 44(3), 1–12, 2019.
• S. Karakaş and M. Kırmızı, “Multi-Purpose Tugboat/AHT Selection for Northern Caspian Sea with Topsis and MOORA Methods”, J. Nav. Sci. Eng., 15(1), 21–38, 2019.
• K. Cicek, M. Celik, “Selection of Porous Materials in Marine System Design: The Case of Heat Exchanger Aboard Ships”, Mater. Des., 30(10), 4260–4266, 2009.
• O. Kulak, C. Kahraman, “Fuzzy Multi-Attribute Selection Among Transportation Companies Using Axiomatic Design and Analytic Hierarchy Process”, Inf. Sci. (Ny)., 170(2–4), 191–210, 2005.
• A. S. Reddy, P. R. Kumar, P. A. Raj, “Entropy-based fuzzy TOPSIS framework for selection of a sustainable building material”, Int. J. Constr. Manag., 1–12, 2019.
• R. K. Singh, L. Benyoucef, “A Fuzzy TOPSIS Based Approach for e-Sourcing”, Eng. Appl. Artif. Intell., 24(3), 437–448, 2011.
• B. D. Barkana, I. Saricicek, B. Yildirim, “Performance Analysis of Descriptive Statistical Features in Retinal Vessel Segmentation via Fuzzy Logic , ANN , SVM , and Classifier Fusion”, Knowledge-Based Syst., 118, 165–176, 2017.
• M. F. Najjar, M. L. Nehdi, T. M. Azabi, A. M. Soliman, “Fuzzy Inference Systems Based Prediction of Engineering Properties of Two-Stage Concrete”, Comput. Concr., 19(2), 133–142, 2017.
• C. T. Chen, “Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment”, Fuzzy Sets Syst., 114(1), 1–9, 2000.
• Z. Ceylan and S. Gürsev, “AHP ve TOPSIS Yöntemleri ile Bilgi Teknolojileri Projelerinde Scrum-Kanban-Şelale Uygulamaları Karşılaştırması”, Bilişim Teknol. Derg., 13(3), 329–339, 2020.
• L. H. Van Vlack, Malzeme Bilimine Giriş, 2nd ed., Birsen Yayınevi, 1972.
• L. A. Dobrzanski, J. Madejski, “Prototype of an Expert System for Selection of Coatings for Metals”, J. Mater. Process. Technol., 175(1–3),163–172, 2006.
• K. Onaran, Malzeme Bilimi, Bilim Teknik Yayınevi, 2003.
• H. Meng, X. Hu, A. Neville, “A Systematic Erosion-Corrosion Study of Two Stainless Steels in Marine Conditions via Experimental Design”, Wear, 263, 355–362, 2007.
• R. J. K. Wood, “Erosion-Corrosion Interactions and Their Effect on Marine and Offshore Materials”, Wear, 261, 1012–1023, 2006.
• R. L. Timings, Malzeme Teknolojisi Seviye, 3. ed., Kılıç, R., Longman Tekniker Serileri, 1995.
• W. Nash, Theory and Problems of Strength of Material, 2nd ed., Shaum’s Outline Series, 1977.
• Ü. Şengül, M. Eren, S. Eslamian Shiraz, V. Gezder, A. B. Sengül, “Fuzzy TOPSIS method for ranking renewable energy supply systems in Turkey”, Renew. Energy, 75, 617–625, 2015.
• A. Doğan, Bulanık Ortamda Üçlü Performans Yaklaşımına Dayalı Sürdürülebilir Tedarikçi Seçimi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, 2017.
• P. Li, H. Qian, J. Wu, J. Chen, “Sensitivity analysis of TOPSIS method in water quality assessment: I. Sensitivity to the parameter weights”, Environ. Monit. Assess., 185(3), 2453–2461, 2013.
• A. Saltelli, M. Ratto, S. Tarantola, F. Campolongo, “Sensitivity Analysis for Chemical Models”, Chem. Rev., 105(7), 2811–2827, 2005.
• F. Moodi, A. Ramezanianpour, E. Jahangiri, “Assessment of some parameters of corrosion initiation prediction of reinforced concrete in marine environments”, Comput. Concr., 13(1), 71–82, 2014.