q-Rung ortopair bulanık Schweizer–Sklar öncelikli Z-bilgisi kullanarak elektrikli araç bataryası için geliştirilmiş akıllı karar modeli

Doğru EV bataryasını seçmenin neden bu kadar zor olduğu

Elektrikli araçlar nişten ana akıma geçerken, zeminin altına gizlenmiş olan batarya çok önemli görevler üstleniyor. Bir arabanın ne kadar yol kat edebileceğini, ne kadar hızlı şarj olduğunu, ne kadar süre sonra değiştirilmesi gerektiğini ve ne kadar güvenli ve çevre dostu olduğunu belirliyor. Yine de mühendisler ve politika yapıcılar, genellikle eksik, belirsiz veya kesin sayılardan çok uzman görüşlerine dayanan bilgilerle rekabet eden batarya teknolojileri arasından seçim yapmak zorunda kalıyor. Bu makale, gerçekler bulanık olduğunda bu seçimleri daha güvenilir kılmak için tasarlanmış yeni bir matematiksel karar aracını sunuyor.

Aynı anda birçok ihtiyacı dengelemek

Elektrikli araç bataryası seçimi klasik bir denge işidir. Nikel‑kadmyum, kurşun‑asitt, sodyum‑kükürt, lityum‑iyon ve akış bataryaları gibi seçeneklerin her birinin kendi güçlü ve zayıf yanları vardır. Bazıları hızlı şarj olur ama daha çabuk yıpranır; diğerleri yıllarca dayanır ama hacimli olabilir veya yüksek çalışma sıcaklıkları gerektirebilir. Karar vericiler teknik performans, maliyet, güvenlik ve çevresel etkiyi aynı anda tartmak zorundadır. Geleneksel karar yöntemleri her ölçütün kesin sayılarla tanımlanabileceğini varsayar, oysa zorlu iklimlerde çevrim ömrü veya kazalardaki arıza oranları gibi gerçek dünya verileri nadiren bu kadar net olur.

Bulanık görüşlerden yapılandırılmış yargılara

Bu belirsizlikle başa çıkmak için araştırmacılar uzun süredir öğelerin evet/hayır yerine kısmi olarak doğru olmasına izin veren “bulanık” kümeleri kullandı. Daha sonra sezgisel ve Pisagor bulanık kümeler gibi iyileştirmeler, tereddütü veya çelişkili bilgiyi ifade etme yolları ekledi. Bu makalede önerilen yöntem, çok daha yüksek düzeyde belirsizliği yakalayabilen q‑rung ortopair bulanık kümeleri adlı daha esnek bir çerçeve üzerine kuruludur ve bunu hem bir değeri hem de uzmanların o değere duydukları güveni ayrı ayrı kaydeden Z‑sayılarıyla birleştirir. Basitçe söylemek gerekirse, model yalnızca bir bataryanın güvenlik açısından “yüksek” değerlendirildiğini kaydetmekle kalmaz, aynı zamanda o yargının ne kadar güvenilir olduğunu da belirtir.

Çelişen ölçütleri birleştirmek için ayarlanabilir bir yol

Çalışmanın ikinci direği, Schweizer–Sklar toplam operatörleri olarak bilinen ve birçok belirsiz girdiyi genel bir puana dönüştürmek için kullanılan bir dizi matematiksel kuraldır. Basit ortalamadan farklı olarak bu operatörlerin modelin tamamını yeniden tasarlamaya gerek kalmadan karar vericilerin ihtiyatlı veya cesur stratejilere yönelmesini sağlayan yerleşik bir ayar düğmesi vardır. Daha muhafazakar olarak ayarlandığında yöntem, “tüm ana ölçütlerin makul düzeyde iyi olması gerekir” der gibi davranır; daha iyimser olduğunda ise bir alandaki olağanüstü güç başka yerlerdeki zayıflıkları telafi edebilir. Yazarlar bu kuralları, birleşik bulanık ve Z‑sayı çerçevesiyle uyumlu çalışacak ve farklı ölçütlere öncelik ve ağırlık atamaya izin verecek şekilde genişletirler.

Yöntemi gerçek batarya seçimleri üzerinde test etmek

Modelin ne kadar iyi çalıştığını görmek için yazarlar, elektrikli araç kullanımı için beş batarya teknolojisini karşılaştıran gerçekçi bir vaka çalışmasına uygularlar. Uzmanlar her seçeneği üç kritik açıdan değerlendirir: şarj süresi, çevrim ömrü ve güvenlik. Bu sözlü değerlendirmeler (“düşük”, “orta”, “yüksek” vb.) hem derecelendirme hem de uzmanların buna duyduğu güveni içerecek şekilde yeni bulanık formata dönüştürülür. Önerilen operatörler daha sonra bu bilgiyi birkaç hafifçe farklı şekilde toplar ve her batarya nihai bir puan alır. Yöntemin tüm versiyonları boyunca lityum‑iyon bataryalar tutarlı biçimde en iyi seçenek olarak öne çıkar; bunu sodyum‑kükürt ve akış bataryaları yakından takip ederken, nikel‑kadmyum ve kurşun‑asit daha kısa ömür, daha yavaş şarj veya daha büyük çevresel endişeler nedeniyle geride kalır. Aynı bulanık çerçeveye uyarlanmış iyi bilinen WASPAS tekniğini kullanan ayrı bir analiz de aynı en iyi seçimi vererek yeni yaklaşımın güvenilirliğini destekler.

Öncelikler değişse bile sağlam sonuçlar

Araştırma ayrıca Schweizer–Sklar operatörlerindeki ayar parametreleri değiştirildiğinde, daha riskten kaçınan veya daha risk toleranslı tutumları taklit ettiğinde ne olduğunu inceler. Tam sayısal puanlar değişse de bataryaların sıralaması şaşırtıcı derecede istikrarlı kalır: lityum‑iyon birinci sırada kalır, orta grup ortada kalır ve en zayıf seçenekler sondadır. Bu istikrar pratikte önemlidir çünkü yöntemin ölçütleri birleştirme konusunda öznel seçimlere aşırı duyarlı olmadığını ve küçük model değişiklikleriyle kolayca çürütülmediğini gösterir.

Bu, elektrikli araçlar ve ötesi için ne anlama geliyor

Günlük ifadeyle, makale kanıtların eksik olduğu ve uzman görüşlerinin farklılık gösterdiği zor seçimler için daha nüanslı bir hesaplayıcı sunuyor. Elektrikli araçlar için, lityum‑iyon bataryalara odaklanan mevcut sektör eğilimini desteklerken, ortaya çıkan teknolojileri adil ve şeffaf bir şekilde karşılaştırmaya olanak tanır. Daha geniş anlamda, aynı çerçeve şarj istasyonlarının yerleştirilmesi, şebeke için enerji depolama seçimi veya yeşil teknolojilerin değerlendirilmesi gibi diğer karmaşık sürdürülebilirlik kararlarında da yardımcı olabilir. Belirsizliği ve güveni açıkça temsil ederek ve karar vericilere rekabet eden hedefler arasında takas yapabilecekleri ayarlanabilir bir yol sunarak, önerilen model gerçek dünya yargılarını daha basitmiş gibi göstermeden daha net rehberliğe dönüştürür.

Atıf: Ali, A., Shaikh, H.U., Ashraf, S. et al. Improved intelligent decision model for electric vehicle battery using q-Rung orthopair fuzzy Schweizer–Sklar prioritized Z-information. Sci Rep 16, 13890 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-025-27621-6

Anahtar kelimeler: elektrikli araç bataryaları, çok ölçütlü karar verme, bulanık mantık, belirsizlik modellemesi, sürdürülebilir teknoloji