I ingeniørpraksis er disse usikkerheder normalt opdelt i følgende typer:
Tilfældighed er den usikkerhedsfaktor, som designere først overvejer. Tilfældighed refererer til usikkerheden ved et bestemt udfald af en begivenhed, det vil sige de forskellige resultater af noget under de samme betingelser. Dette skyldes de utilstrækkelige betingelser, som forhindrer den uundgåelige årsagssammenhæng mellem begivenheder og betingelser, hvilket resulterer i diskrete resultater. For eksempel er belastningen på maskinen, den arbejdstilstand den er i, ydeevnen af delene og materialerne, levetiden af forskellige dele og resultaterne af hver test udført under de samme forhold er forskellige.
Fuzziness er også en form for usikkerhed, der er meget undersøgt i dag. Fuzziness refererer til en objektiv egenskab, hvor begrebet selve tingen er uklart, der er ingen nøjagtig definition i kvalitet, og der er ingen nøjagtig grænse for mængde. For eksempel "god" og "dårlig", "fremragende" og "inferiør" i evalueringen af innovativt design af mekaniske produktprincipløsninger, "normal" og "fejl", "stabil" og "ustabil", "Sikker" og "usikker" osv., alle ovenstående viser uklare grænser, det vil sige, at der er en kontinuerlig overgangsproces fra den ene side af forskellen til den anden, der præsenterer en "det er også det" tilstand, det vil sige medlemmerne inkluderet Det er svært at afgøre, om det er i overensstemmelse med denne tings koncept, det vil sige, at det er vagt, hvilke objekter et sæt indeholder.
Informationens usikkerhed refererer til den ufuldkomne information forårsaget af objektive forholds begrænsninger, hvilket resulterer i information, som beslutningstagere ikke kan vide med sikkerhed, når de træffer beslutninger. For eksempel kan der på grund af målevanskeligheder ikke opnås nøjagtige data om slid, limning, udmattelsesgruber osv. af en bestemt del under drift. Dette er ufuldkommenheden af objektiv information. Derudover er ufuldkommenheden af subjektiv viden forårsaget af den utilstrækkelige evidens, som beslutningstageren har, det vil sige ufuldkommenheden af subjektiv viden, hvilket ikke er nok til at bestemme tingenes faktiske status og kvantitative forhold, hvilket resulterer i uklar subjektiv forståelse . køn. For eksempel ved udvikling og design af mekaniske produkter, på grund af den prioritering, der gives til teknologisk udvikling, kan produktets fremtidige ydeevne ikke kontrolleres fuldt ud.
billede
Karakteristika for ovennævnte tre typer usikkerheder:
Først og fremmest har de alle to sider. På den ene side er denne usikkerhed en objektiv manifestation af ting, såsom materialers fysiske egenskaber, materialers mekaniske egenskaber, dimensionelle tolerancer af komponenter osv.; på den anden side afspejler det folks niveau af forståelse af ting. Usikkerheder i subjektive vurderinger som vidensniveau og politikniveau, beslutningsevne, erfaring, intelligens og kreativitet mv., såsom tilnærmelse af belastninger, fordelingsantagelser om strukturel udmattelsesstyrke, modellens realitetsgrad, arbejdsforhold , etc.;
For det andet viser nogle ting en enkelt usikkerhed, det vil sige en tilfældighed, uklarhed og usikkerhed i informationen. Nogle ting viser dog to eller tre typer usikkerhed på samme tid;
Endelig dualiteten og enhed af vished og usikkerhed. I mekanisk design kan en lang række fænomener og faktorer beskrives og bearbejdes ved hjælp af traditionelle præcise matematiske metoder, bestemte matematiske modeller, præcise målinger og bestemte værdier. Denne form for deterministisk kvantificering og nøjagtighed har altid været nøglen til mekanisk design. det forfulgte mål.
På grund af udviklingen af videnskab og teknologi, især udviklingen og indtrængen af informationsvidenskab, er tendensen til tværfaglig tværfaglig og omfattende i stigende grad styrket. Kravene til dybden og bredden af de problemer, der skal løses, bliver højere og højere, og mere komplekse tekniske problemer skal løses. Og for at løse relaterede økonomiske, politiske, ressourcemæssige, miljømæssige og andre spørgsmål er der mange usikkerheder på disse områder, præcise matematiske metoder er magtesløse, og uklar matematik, konvekse sætmodeller og andre upræcise matematiske metoder kan godt beskrive og håndtere sådanne ikke- deterministiske problemer.
