Bulanık Mantık Sınıflandırmadan Yararlanarak Kablo Malzemesi Seçimi

Abstract

Bu çalışmada, bulanık mantık sınıflandırıcıdan yararlanılarak çeşitli çalışma koşulları altında bulunan kablolarda kullanılacak olan yalıtkan ve dış kılıf malzemelerinin seçimi ile iletken malzemelerin sınıflandırılması yapılmıştır. Kablo yalıtkanı ve dış kılıf seçiminde etken olan giriş büyüklükleri olarak, kablonun kullanım yeri, kablonun çalışma sıcaklığı, kablonun geometrik boyutları ve kabloya uygulanan gerilim ele alınmıştır. İletken malzemelerin sınıflandırılmasında ise, malzemelerin özgül ağırlığı, öziletkenliği, ısıl iletkenliği, ısıl genleşme katsayıları ve ergime sıcaklıkları ele alınan temel giriş büyüklükleri olmuştur. Tasarlanan Sugeno bulanık karar verici sistemi yardımıyla, farklı giriş koşulları altında karar verici sistemin çıkış büyüklüğü olarak seçilen yalıtkan ve iletken malzeme adları elde edilmektedir. Tezde malzeme seçiminde bulanık mantığın hızlı ve seçenekli karar verme özelliği ile elverişli bir yöntem olduğu görülmüştür.

In this study, the choice of cable insulating materials and classification of conductive materials under several working conditions have been done using fuzzy logic classification. The usage area of the cable, working temperature of the cable, geometrical dimensions of the cable and the voltage applied to the cable have been evaluated as basic inputs while choosing the cable insulators and outer coverage. In classification of the conductive materials, specific weight, specific conductivity, thermal conductivity, thermal expansion and melting temperature have been used as basic inputs. By means of designed Sugeno fuzzy logic inference system, the choice of insulating materials and classification of conductive materials under several input conditions have been produced as outputs of the system. In this thesis, it has been seen that it is an useful and appropriate method to use fuzzy logic, which is a fast and optional decision making method in choosing the materials.