Covering-based Generalized Intuitionistic Fuzzy-Rough Set Models for A Selecting HVAC System

Günümüz kent yaşamında birçok insan zamanlarını ev veya işyerinde geçmektedir. Bu nedenle ısıtma(H), havalandırma (V)ve iklimlendirmeyi (AC) kontrol eden yapı malzemelerinin tasarımı ve seçimi oldukça önemlidir. Kısaca HVAC olarak adlandırılan bu yapı malzemeleri aynı anda yüksek konfor, düşük maliyet ve yüksek enerji verimliliği sağlamaktadır. Ayrıca HVAC, binaların çevre ve iklim üzerindeki olumsuz etkilerini önlemek için uygun şekilde tasarlanmalıdır. Bu çalışmada HVAC sistemlerinin seçiminde dört ana faktör olarak kabul edilen maliyet, kirlilik, konfor ve enerji üzerinden dokuz farklı kritere göre dokuz farklı HVAC sistemi incelenmiştir. HVAC sistemleri için bazı kriterler dilsel olarak tanımlanması nedeniyle sistemleri kesin değerler kullanarak geleneksel metotlarla değerlendirmek mümkün değildir. Bu nedenle, yeni ve esnek bir yöntem olan genelleştirilmiş sezgisel bulanık-kaba küme modellerini önermekteyiz. Sezgisel bulanık komşulukları, sezgisel bulanık-anlamlandırıcı ve sezgisel bulanık-t norm fonksiyonları kullanılarak oluşturulmuştur. Kaba küme teorisindeki alt ve üst yaklaşımları bu komşuluklara göre hesaplanmıştır. Örtme tabanlı genelleştirilmiş ezgisel bulanık kaba küme modelleri sezgisel bulanık-TOPSIS metodu ve yaklaşımlar kullanılarak oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre önerilen metot, en uygun HVAC sistemini seçmek için dilsel ifadelerdeki belirsizliği dikkate alan bir çok kriterli karar verme yöntemidir.

Covering-based Generalized Intuitionistic Fuzzy-Rough Set Models for A Selecting HVAC System

In today's urban life, most people spend their time at home or at work office. For this reason, design and selecting of building materials that control heating (H), ventilation (V), and air conditioning (AC) are quite essential. The building materials called, in short HVAC, must simultaneously provide high comfort, low cost and high energy productivity. Furthermore, HVAC must be appropriately designed to prevent adverse effect on the environment and climate of the buildings. In this study, nine different HVAC systems were examined according to nine different criteria over cost, pollution, comfort and energy which are considered as four main factors in the selection of HVAC systems. Since some of the criteria for HVAC systems are described as linguistic, it is not possible to evaluate the systems with traditional methods using crisp values. Therefore, we propose generalized intuitionistic fuzzy (IF)-rough set models which are a new and flexible method. IF-neighborhoods are formed by using IF-implicator and IF-t norms functions, and upper and lower approximations in rough set theory are calculated according to the neighborhoods. Covering-based generalized IF rough set models generated by using the approximations IF-TOPSIS method. According to the obtained results, we can see that the proposed method is an appropriate decision-making method which considers the uncertainties in the linguistic expressions for selecting the most suitable HVAC system.

___

  • Bayraktar, M. 2015. A methodology for energy optimization of buildings considering simultaneously building envelope, HVAC, and renewable system parameters. İstanbul University, Institute of Science and Technology, Ph. D. Thesis, 388pp, İstanbul.
  • Burak, E., Boran, F. E., Kurt, M. 2015. Ergonomic Product Selection Using Intuitionistic Fuzzy TOPSIS Method. Journal of Engineering Sciences and Design, 3(3),433-440.
  • Dogson, J. S., Spackman, M., Pearman, A., Philips, L. D. 2009. Multi-criteria Analysis: A Manual. Department for Communities and Local Government, London, 165pp.
  • Huang, J. P., Poh, K. L., Ang, B. W. 1995. Decision Analysis in Energy and Environmental Modeling. Energy, 20(9), 843-855.
  • Balcomb, J. D., Kurtner, A. 2000. Multi-criteria Decision-making Process for Buildings: In Collection of Technical Papers. IEEE 35th Intersociety Energy Conversion Engineering Conference and Exhibit, 24-28 July, Las Vegas, 528-535.
  • De Wit, S., Augenbroe, G. 2002. Analysis of Uncertainty in Building Design Evaluations and Its Implications. Energy and Buildings, 34(9), 951-958.
  • Hopfe, C. J. 2009. Uncertainty and sensitivity analysis in building performance simulation for decision support and design optimization. Eindhoven University, Ph. D. Thesis, 215pp, Eindhoven.
  • Kim, S. H., Aughenbroe, G. 2009. Ventilation Operation in Hospital Isolation Room: A Multi-criterion Assessment Considering Organizational Behavior in Building Simulation. 11th International IBPSA Conference, 27-30 July, Glasgow, 1322-1329.
  • Kim, Y. J., Ahn, K. U., Park, C. S. 2014. Decision Making of HVAC System Using Bayesian Markov Chain Monte Carlo Method. Energy and Buildings, 72, 112-121.
  • Huang, P., Huang, G., Wang, Y. 2015. HVAC System Design under Peak Load Prediction Uncertainty Using Multi-criterion Decision-making Technique. Energy and Buildings, 91, 26-36.
  • Zhang, L., Zhan, J., Xu, Z. 2019. Covering-based Generalized IF Rough Sets with Applications to Multi-attribute Decision-making. Information Sciences, 478, 275-302.
  • Attanasov, K. T. 1999. Intuitionistic Fuzzy Sets. Physica Publisher, Heidelberg, 137pp.
  • Xu, Z. H. 2007. Intuitionistic Fuzzy Aggregation Operators. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 15(6), 1179-1187.
Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi-Cover
  • ISSN: 1012-2354
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1985
  • Yayıncı: Erciyes Üniversitesi