Basınçlı kaplarda malzeme seçimine yönelik bir karar destek sisteminin geliştirilmesi

Yıl 2018, Cilt: 33 Sayı: 1, 0 - 0, 08.03.2018

Yusuf Tansel İç , Arif Balcı Mustafa Yurdakul

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.406784

Öz

Malzeme alanında kullanılan yöntemlerde oluşan gelişmeler ve sürekli artan malzeme çeşitliliği malzeme seçiminde yeni yaklaşımlar kullanılmasını gerekli hale getirmiştir. Bu makalede basınçlı kaplarda verilen malzeme seçim kararlarını daha sistematik ve kapsayıcı yapmak için MATSEL olarak adlandırılan bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. İki aşamalı bir yapısı olan MATSEL ilk aşamada bir ön eleme işlemi yaparak verilen basınçlı kap parçasının tanımlanan koşullarına göre aday malzemeleri belirler. İkinci aşamada ise çok kriterli karar verme yöntemleri olan TOPSIS, ELECTRE ve VIKOR ile aday malzemeler arasında sıralamalar oluşturulur. Her aday malzeme için üç ayrı yöntemdeki sıralamaların toplamı aday malzemenin kullanıcıya hangi sırada önerileceğini belirler. En düşük toplam notu alan aday malzeme kullanıcıya ilk sırada önerilir. Çalışmada ayrıca sıralamalar arasındaki istatiksel benzerlik Spearman Sıra İlişkisi Testi kullanılarak ölçülmüştür ve farklılıkların nedenleri incelenmiştir. MATSEL’in aralarından seçim yapabilmesi için oluşturulan malzeme veritabanında bulunan malzemeler ve özellikleri ASME (American Society of Mechanical Engineers) ve CES (Cambridge Engiineering Selection) katologları kullanılarak elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Basınçlı kaplar, malzeme seçimi, çok kriterli karar verme (ÇKKV).

Kaynakça

• Türk Standartları Enstitüsü, Basınçlı Kaplar Yönetmeliği, Ankara, 2007.
• ASME, Boiler and Pressure Vessel Commitie on Pressure Vessels, Section IV Rules for Construction of Heating Boilers, New York, 2010.
• Yıldır, S., Kazan ve Yardımcıları. Türkiye Elektrik Kurumu A.Ş. Eğitim Daire Başkanlığı, Ankara, 1989.
• Frayne, C., Boiler water treatment principles and practice, Chemical Publishing Company, 173-385, 2008.
• Kakaç , S., Heat exchanger selection ,rating and thermal design. CRC Press, 283-309, 373-400, 2002.
• Fayazbakhsh, K., Abedian, A., Manshadi, B. D. and Khabbaz, K. S., Introducing a novel method for materials selection in mechanical design using Z- transformation in statistics for normalization of material properties, Materials and Design, 30, 4396–4404, 2009.
• Findik, F. and Turan, K., Materials selection for lighter wagon design with a weighted property index method, Materials and Design, 37, 470–477, 2012.
• Sapuan, S. M., Hambali, A., Ismail, N. and Nukman, Y., Material selection of polymeric composite automotive bumper beam using analytical hierarchy process. Journal of Central South University of Technology, 17, 244–256, 2010.
• Sapuan, S. M., Jacob, M. S. D., Mustapha, F. and Ismail, N., A prototype knowledge-based system for material selection of ceramic matrix composites of automotive engine components, Materials and Design, 23, 701–708, 2002.
• Jajimoggala, S. and Karri, R. R., Decision making model for material selection using a hybrid MCDM technique, International Journal on Applied Decision Sciences, 2(6), 144–159, 2013.
• Maitya, S. R. and Chakraborty, S., Grinding wheel abrasive material selection using fuzzy TOPSIS method, Materials and Manufacturing Processes, 4(28), 408–417, 2013.
• Mansor, M. R., Sapuan, S. M., Zainudin, E. S., Nuraini, A. A., and Hambali, A., Hybrid natural and glass fibers reinforced polymer composites material selection using analytical hierarchy process for automotive brake lever design, Materials & Design, 51, 484–492, 2013.
• ASME, Boiler and Pressure Vessel Commitie on Pressure Vessels Section II Part D, Material Properties (Metric), New York, 2010.
• Bellman, R. E. and Zadeh, L. A., Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, 17(4), 141- l64, 1970.
• Ashby, M.F., Material Selection in Mechanical Design Third Edition. Pergamon Pres. Ltd, Oxford, 2005.
• Chatterjee, P., Athawale, V. M. and Chakraborty, S., Materials selection using complex proportional assessment and evaluation of mixed data methods. Materials & Design, 32(2), 851-860, 2011.
• Wang, M.J. and Chang, T.C., Tool steel materials selection under fuzzy environment. Fuzzy Sets and Systems, 72, 263-270, 1995.
• Tretheway K.R., Wood, R.J.K., Puget, Y. and Roberge, P.R., Development of a knowledge based system for materials management, Materials and Design, 19(1-2) 39–56, 1998.
• Jee, D.H., Kang, K.J., A method for optimal material selection aided with decision making theory, Materials and Design, 21(3),199–206,2000.
• Rao, R.V., A material selection model using graph theory and matrix approach, Materials Science and Engineering , 431(1-2), 248-255, 2006.
• Cicek, K. and Celik, M., Selection of porous materials in marine system design : The case of heat exchanger aboard ships, Materials and Design, 30(10), 4260–4266, 2009.
• Manshadi, B.D., Mahmudi, H., Abedian, A. and Mahmudi, R. A novel method for materials selection in mechanical design: combination of nonlinear linearization and a modified digital logic method, Materials and Design, 8-15, 2007.
• Bahraminasab, M. and Jahan, A., Material selection for femoral component of total knee replacement using comprehensive VIKOR, Materials and Design, 32(8-9), 4471–4477, 2011.
• MMO, Basit Basınçlı Kaplar Yönetmeliği, (87/404/AT),2009.
• Rao, R.V., A decision making methodology for material selection using an improved compromise ranking method, Materials and Design, 29,1949-1954,2008.
• Jahan, A., Mustapha, F., Ismail, M. Y., Sapuan, S. M. and Bahraminasab, M., A comprehensive VIKOR method for material selection, Materials and Design, 32(3), 1215–1221,2011.
• Sharif Ullah, A.M.M., Harib and K.H., An intelligent method for selecting optimal materials and its application, Advanced Engineering Informatics, 22(4),473-483, 2008.
• Zhou, C.C., Yin , G.F. and Hu, X.B., Multi-objective optimization of material selection for sustainable products: artificial neural networks and genetic algorithm approach, Materials and Design, 30(4),1209-1215, 2009.
• Wu, M. C. And Chen, T. Y., The ELECTRE multicriteria analysis approach based on intuitionistic fuzzy sets, 2009 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 1383–1388,2009.
• İç. Y.T., Yurdakul, M., Development of a Quick Credibility Scoring Decision Support System using Fuzzy TOPSIS, Expert Syst Appl, 37, 567–574, 2010.