Ürün Tasarımında Bilgi Akışındaki Belirsizliklerin Sezgisel Bulanık Önermeler Yaklaşımı ile Modellenmesi

Bu makalede kavramsal ürün tasarımında ortaya çıkan belirsizliklerin sezgisel bulanık önermeler kullanılarak modellenmesi anlatılmaktadır. Bu yaklaşım kavramsal tasarım seçeneklerinin mantıksal modellemesi için geliştirilmiş olan Petri Ağı tabanlı tasarım ağındaki (PNDN-Petri Net Based Design Network) bilgi akışı modeline entegre edilerek bir Sezgisel Bulanık Petri Ağı (IFPN-Intuitionistic Fuzzy Petri Net) yapısı elde edilmiştir. IFPN modeli, bilgi akışındaki belirsizliklerin kavramsal tasarım seçenekler,' üzerindeki etkilerinin değerlendirilerek karşılaştırma yapılabilmesini ve böylece belirsizlik altında tasarım sürecinin devamını sağlamaktadır. IFPN modelinde ayrıca çelişkili bilginin denetimine yönelik olarak Sezgisel Bulanık Küme teorisinde yer alan ve hatalı sezgisel bulanık tahminlerin (intuitionistic fuzzy estimations) doğru sezgisel bulanık biçime (correct intuitionistic fuzzy form) dönüştürülmesi yöntemine dayanan bir yaklaşım geliştirilmiştir. IFPN modelinin uygulaması bir kavramsal tasarım örneği üzerinde anlatılmıştır.
Anahtar Kelimeler:

Petri Net, kavramsal tasarım

___

  • 1. Erden, Z., Erkmen, A. M. ve Erden, A., Kavramsal Tasarım Otomasyonunda Petri Net ve Melez Otomat Sentezi, Makina Tasarım ve Imalat Dergisi, 4 (2001)1,33-46.
  • 2. Erden, Z., Erden, A. ve Erkmen, A. M., A Petri Net Approach to Behavioral Simulation of Design Artifacts with Application to Mechatronic Design, Research in Engineering Design, 14 (2003)1, 34-46.
  • 3. Erden, Z., Erkmen, A. M. ve Erden, A., Handling Uncertainty in Design Automation Using Intuitionistic Fuzzy Propositions, Proc. of the 12' Int. Conference on Engineering Design, Munich, Germany, 1999.
  • 4. Erden, Z., Kavramsal Tasarım Otomasyonunda Çelişkili Bilginin Sezgisel Bulanık Tahmin Yaklaşımı ile Denetimi, TOK2002 Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı Bildiri. Kitabı, s.347- 354, ODTÜ, Ankara, 2002.
  • 5. Atanassov, K. T., Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, Vo1.20, pp.87-96, 1986.
  • 6. Atanassov, K. T. ve Gargov, G., Interval Valued Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, Vol.31, pp.343-349, 1986.
  • 7. Atanassov, K. T., More on Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, Vol.33, pp.37-45, 1989.
  • 8. Atanassov, K. T., Generalized Nets, World Scientific, 1991.
  • 9. Atanassov, K. T., Reımarks on the Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, Vol.51, pp.117-118, 1992.
  • 10. Atanassov, K. T., New Operations Defmed over the Intuitionistic Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, Vol.61, pp.137-142, 1994.
  • 11. Atanassov, K. T., Intuitionistic Fuzzy Sets: Theory and Applications, Springer-Verlag, 1999.
  • 12. Buhaescu, T., On the Convexity of Intuitionistic Fuzzy Sets, Itinerant Seminar of Functional Equations, Approximation and Convexity, Cluj-Napoca,pp.137-143, 1988.
  • 13. Buhaescu, T., Some Observations on Intuionistic Frı77y Relationss, Itinerant Seminar of Functional Equations, Approximation and Convexity, Cluj-Napoca, pp.111-118, 1989.
  • 14. Erden Z, A Petri Net-Based Inference Network for Design Automation at Functional Level Applied to Mechatronic Systems, Doktora Tezi, ODTÜ, 1999.
  • 15. M. E. Preston, and T. G. King, "A Mechatronic Approach to Lace Scalloping", Mechatronics, The Basis for New Industrial Development, Ed. by Acar, M., Makra, J. and Penney, E., Computational Mechanics Publications, pp. 493-499, UK, 1994