W praktyce inżynierskiej niepewności te dzieli się zwykle na następujące typy:
Losowość jest czynnikiem niepewności, który projektanci biorą pod uwagę w pierwszej kolejności. Losowość odnosi się do niepewności co do określonego wyniku zdarzenia, to znaczy różnych wyników czegoś w tych samych warunkach. Dzieje się tak na skutek niewystarczających warunków, które uniemożliwiają powstanie nieuniknionego związku przyczynowego pomiędzy zdarzeniami i warunkami, co skutkuje dyskretnością wyników. Na przykład obciążenie maszyny, stan jej pracy, działanie części i materiałów, żywotność różnych części oraz wyniki każdego testu przeprowadzonego w tych samych warunkach są różne.
Niejasność jest również rodzajem niepewności, który jest dziś szeroko badany. Niejasność odnosi się do obiektywnej cechy, w której koncepcja samej rzeczy jest niejasna, nie ma dokładnej definicji jakości ani dokładnego limitu ilości. Na przykład „dobry” i „zły”, „doskonały” i „gorszy” w ocenie innowacyjnego projektu rozwiązań mechanicznych produktu, „normalny” i „wadliwy”, „stabilny” i „niestabilny”, „bezpieczny” i „niebezpieczne” itp., wszystkie powyższe wykazują niejasne granice, to znaczy istnieje ciągły proces przejścia z jednej strony różnicy na drugą, prezentując stan „to też jest tamten”, to znaczy członkowie zawarty Trudno określić, czy jest on zgodny z koncepcją tej rzeczy, czyli nie jest jasne, jakie przedmioty zawiera zbiór.
Niepewność informacji odnosi się do niedoskonałych informacji spowodowanych ograniczeniami obiektywnych warunków, co skutkuje powstaniem informacji, których decydenci nie mogą być pewni podczas podejmowania decyzji. Na przykład ze względu na trudności pomiarowe nie można uzyskać dokładnych danych dotyczących zużycia, sklejania, wżerów zmęczeniowych itp. określonej części podczas pracy. Na tym polega niedoskonałość obiektywnej informacji. Ponadto niedoskonałość wiedzy subiektywnej spowodowana jest niewystarczającym dowodem, jakim dysponuje decydent, czyli niedoskonałością wiedzy subiektywnej, która nie wystarcza do określenia stanu faktycznego i ilościowego związku rzeczy, co skutkuje niejasnym subiektywnym rozumieniem . seks. Na przykład podczas opracowywania i projektowania produktów mechanicznych, ze względu na priorytet nadany rozwojowi technologicznemu, nie można w pełni kontrolować przyszłej wydajności produktu.
zdjęcie
Charakterystyka powyższych trzech rodzajów niepewności:
Po pierwsze, wszystkie mają dwie strony. Z jednej strony niepewność ta jest obiektywnym przejawem rzeczy, takich jak właściwości fizyczne materiałów, właściwości mechaniczne materiałów, tolerancje wymiarowe komponentów itp.; z drugiej strony odzwierciedla poziom zrozumienia rzeczy przez ludzi. Niepewności w subiektywnych ocenach, takich jak poziom wiedzy i poziom polityki, zdolność podejmowania decyzji, doświadczenie, inteligencja i kreatywność itp., takich jak przybliżenie obciążeń, założenia dotyczące rozkładu wytrzymałości zmęczeniowej konstrukcji, stopień realności modelu, warunki pracy itp.;
Po drugie, niektóre rzeczy wykazują pojedynczą niepewność, to znaczy przypadkowość, niejasność i niepewność informacji. Jednakże niektóre rzeczy wykazują jednocześnie dwa lub trzy rodzaje niepewności;
Wreszcie dwoistość i jedność pewności i niepewności. W projektowaniu mechanicznym dużą liczbę zjawisk i czynników można opisać i przetworzyć przy użyciu tradycyjnych precyzyjnych metod matematycznych, określonych modeli matematycznych, precyzyjnych pomiarów i określonych wartości. Ten rodzaj deterministycznej kwantyfikacji i dokładności zawsze był kluczem do projektowania mechanicznego. zamierzony cel.
W związku z rozwojem nauki i technologii, zwłaszcza rozwojem i penetracją informatyki, coraz bardziej umacnia się trend interdyscyplinarności, interdyscyplinarności i kompleksowości. Wymagania dotyczące głębokości i zakresu problemów do rozwiązania są coraz wyższe i konieczne jest rozwiązywanie bardziej złożonych problemów technicznych. Aby rozwiązać powiązane problemy gospodarcze, polityczne, związane z zasobami, środowiskiem i innymi, istnieje wiele niepewności w tych dziedzinach, precyzyjne metody matematyczne są bezsilne, a matematyka rozmyta, modele zbiorów wypukłych i inne niedokładne metody matematyczne mogą dobrze opisywać i radzić sobie z takimi nie- problemy deterministyczne.
