Harp gemilerinin kavramsal tasarım aşamasında sevk ve elektrik güç sistemi seçimine yönelik bulanık hiyerarşi süreci ve yapay sinir ağları ile bütünleşik karar modeli geliştirilmesi
Development of integrated decision model utilizing fuzzy hierarchy process and artificial neural networks for propulsion and electrical power system selection at the conceptual design phase of warships
Yazar: SELÇUK CİN
Danışman: PROF. DR. UĞUR BUĞRA ÇELEBİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Gemi Mühendisliği = Marine Engineering
Dizin: Askeri gemiler = Naval ships ; Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Gemi tahrik sistemleri = Ship propulsion systems ; Gemi tasarımı = Ship design ; Karakol gemisi = Patrol vessel ; Karbon emisyonu = Carbon emission ; Savaş gemileri = Naval ships ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Deniz kuvvetinin su üstü ana muharebe kabiliyetini su üstü harp gemileri oluşturmaktadır. Bu gemiler, "sistemler sistemi" olarak tanımlanan karmaşık bir yapıya sahiptir. Her bir sistemin, belirlenmiş çok sıkı kurallar ve kısıtlamalar içerisinde, birbiriyle ve mürettebatla bütünleşik olarak görevini yerine getirecek şekilde tasarımlanması gerekmektedir. Bu isterler, tasarım sürecinde büyük zorlukları ve riskleri kaçınılmaz olarak beraberinde getirmektedir. 
Askerî gemi tasarım sürecinin birinci aşaması olan kavramsal tasarım aşamasında çözümlenen hususlardan biri hayati öneme sahip olan sevk ve elektrik güç sisteminin seçimidir. Seçime yönelik kararlar, belirli ölçütlere istinaden belirli seçenekler arasından verilmektedir. Seçimde kullanılan birçok ölçütün iç içe geçmiş olmaları ve birbiriyle çatışan ögeler içermeleri, bu seçim sürecini zorlaştırmakta ve karmaşıklaştırmaktadır. Geleneksel düşünme ve muhakeme yeteneği bu seçimin yapılmasında yetersiz kaldığından bir karar destek modeline ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamada, bu tez çalışmasında; harp gemilerinin sevk ve elektrik güç sistemine ilişkin karar verme süreçlerinde risk ve zorlukları azaltmak maksadıyla, makine ve gemi inşaatı mühendisliği, yöneylem araştırması ile yapay zekâ dallarından çeşitli unsurları içeren disiplinler arası bir karar destek modeli önerilmiştir. 
Modelin uygulaması, jenerik birer fırkateyn ve açık deniz karakol gemisi (ADKG) için gösterilmiştir. Bu gemilerin özellikleri kullanılarak MARIN'in Wageningen C4-40 serisi pervaneler için geliştirmiş olduğu MC440 yazılımı vasıtasıyla sevk sistemlerinin sahip olması gereken fren gücü değerleri hesaplanmıştır. Bu değerlere istinaden; fırkateyn için konvansiyonel dizel motorlardan ve dizel motor-gaz türbini birleşimlerinden oluşan tam mekanik tahriki, gaz türbini-elektrikli tahrik birleşimlerinden oluşan melez tahriki ve tam elektrikli tahriki içeren yedi seçenek; ADKG için ise konvansiyonel dizel motor birleşimlerini ve dizel motor-elektrikli tahrik birleşimlerini içeren dört seçenek kullanılmıştır. Seçenekleri değerlendirebilmek maksadıyla yapılan çözümleme sonucunda dokuz ölçüt belirlenmiştir.
Bu modelde, ölçütlerin ağırlıklarının girdi olarak atandığı ve her ölçüt için seçeneklerin ağırlıklarının sinaptik ağırlık olarak kullanıldığı bir yapay sinir ağı mimarisi oluşturulmuştur. Girdi olarak kullanılacak değerlerin hesaplanması için; AHP'yi, insanın düşünme tarzına yakın olan ve algının veya yargının ifade edildiği dilde bulunan belirsizlik, muğlaklık ve öznelliğin üstesinden gelebilmek maksadıyla bulanık kuram ile birleştiren Buckley geometrik ortalama yaklaşımını esas alan bulanık AHP (FAHP) yöntemi uygulanmıştır. Yapay sinir ağı işlemleri, MATLAB Simulink Deep Learning Toolbox™ ortamında yapılmıştır.
Yapay sinir ağı kullanılarak yapılan sıralamada her iki jenerik gemi için de konvansiyonel dizel motor tahrikli sistemler ilk sırayı almıştır. Önerilen model, iç içe geçmiş karmaşık ölçütleri içeren ve çoklu seçeneğin bulunduğu benzer seçim süreçleri için de kolaylıkla uygulanabilecek bir yapıya sahiptir. Geleneksel enerji verimliliği tahmin/hesaplama yaklaşımlarından farklı olarak, ticari gemiler için uygulanmakta olan EEDI benzeri bir gösterge olan IWEEDI'nin harp gemileri için enerji verimliliği belirleme standardı olarak kullanılmasına yönelik uygulamalar yapılarak, bu göstergenin kullanılabilirliği gösterilmiştir.

Abstract:
Surface warships (combatants) constitute the main surface warfare capability of a naval force. These vessels have a complex structure described as a "system of systems". Each system of warships should be designed to fulfill their duties working in compatibility with each other and with the crew within strict regulations and constraints. These requirements inevitably bring great difficulties and risks in the design process. 
One of the issues analyzed in conceptual design phase, which is the first phase of the naval ship design process, is the selection of the vitally important propulsion and electrical power system. Selection decisions are made among certain options based on certain criteria. The fact that many criteria used in the selection are interrelated and contain conflicting elements makes this selection process difficult and complex. Since traditional thinking and reasoning abilities are insufficient to make this selection, a decision support model is required. In this context, in order to reduce risks and difficulties in decision-making processes regarding propulsion and electrical power systems, an interdisciplinary decision support model that includes various elements from mechanical and marine engineering, operations research and artificial intelligence has been proposed in this dissertation study.
The application of the model was demonstrated for a generic frigate and an offshore patrol vessel (OPV). Using the characteristics of these vessels, the brake power values that the propulsion systems should produce were calculated utilizing the MC440 software developed by MARIN for the Wageningen C4-40 series propellers. Based on these values; seven options including fully mechanical propulsion consisting of conventional diesel engines and diesel engine-gas turbine combinations, hybrid drive consisting of gas turbine-electric propulsion combinations and fully electric propulsion were used for the generic frigate; and four options including conventional diesel engine combinations and diesel engine-electric propulsion combinations were used for the generic OPV. Nine criteria were determined as a result of the analysis conducted to evaluate the options.
In this model, an artificial neural network architecture was created in which the weights of the criteria were assigned as input and the weights of the options for each criterion were used as synaptic weights. The fuzzy AHP (FAHP) method, which is based on the Buckley geometric mean approach that combines fuzzy theory and AHP to overcome the uncertainty, ambiguity and subjectivity found in the language that is close to the human way of thinking and in which perception or judgement is expressed, was applied in order to calculate the weights to be used as input. Artificial neural network operations were performed in the MATLAB Simulink Deep Learning Toolbox™ environment.
In the ranking using artificial neural network, conventional diesel engine propulsion systems ranked first for both generic vessels. The proposed model can easily be applied to similar selection processes that involve complex interrelated criteria and multiple options. Unlike traditional energy efficiency estimation/calculation approaches, the usability of the Integral Warship Energy Efficiency Design Index (IWEEDI), an indicator similar to the Energy Efficiency Design Index (EEDI) applied for commercial ships, has been demonstrated by making applications to use it as an energy efficiency determination standard for warships.