엔지니어링 실무에서 이러한 불확실성은 일반적으로 다음 유형으로 나뉩니다.
무작위성은 디자이너가 가장 먼저 고려하는 불확실성 요소입니다. 무작위성이란 어떤 사건의 특정 결과에 대한 불확실성, 즉 동일한 조건 하에서 어떤 사건의 다양한 결과를 의미합니다. 이는 조건이 불충분하여 사건과 조건 사이의 불가피한 인과관계를 방해하여 결과의 불연속성을 초래하기 때문이다. 예를 들어, 기계에 가해지는 부하, 작동 상태, 부품 및 재질의 성능, 각종 부품의 수명, 동일한 조건에서 실시한 각 테스트의 결과가 다릅니다.
퍼지는 오늘날 많이 연구되는 불확실성의 한 유형이기도 합니다. 퍼지성은 사물의 개념 자체가 불분명하고, 품질에 대한 정확한 정의가 없으며, 수량에 대한 정확한 제한이 없는 객관적인 속성을 말합니다. 예를 들어, 기계 제품 원리 솔루션의 혁신적인 설계 평가에서 "좋음"과 "나쁨", "우수"와 "열등", "정상"과 "불량", "안정"과 "불안정", "안전" 그리고 "unsafe" 등은 모두 경계가 불분명한데, 즉 차이의 한 쪽에서 다른 쪽으로 계속적인 전환 과정이 있어 "이것도 저거다"라는 상태, 즉 멤버들이 포함 이 물건의 개념에 부합하는지 판단하기 어렵습니다. 즉, 집합에 어떤 개체가 포함되어 있는지 모호합니다.
정보의 불확실성이란 객관적인 조건의 한계로 인해 정보가 불완전하여 의사결정자가 의사결정을 내릴 때 확실히 알 수 없는 정보를 의미합니다. 예를 들어, 측정의 어려움으로 인해 작동 중 특정 부품의 마모, 접착, 피로 피팅 등에 대한 정확한 데이터를 얻을 수 없습니다. 이는 객관적 정보의 불완전성이다. 또한, 주관적 지식의 불완전성은 의사결정자가 갖고 있는 증거의 부족, 즉 사물의 실제 상태와 양적 관계를 판단하기에 충분하지 않은 주관적 지식의 불완전성으로 인해 주관적 이해가 불분명해지는 것을 말한다. . 섹스. 예를 들어, 기계 제품의 개발 및 설계에서는 기술 개발을 우선시하므로 제품의 향후 성능을 완전히 제어할 수 없습니다.
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위의 세 가지 유형의 불확실성의 특성은 다음과 같습니다.
우선, 그들은 모두 양면을 가지고 있습니다. 한편으로, 이러한 불확실성은 재료의 물리적 특성, 재료의 기계적 특성, 부품의 치수 공차 등과 같은 사물의 객관적인 표현입니다. 반면에 그것은 사람들의 사물에 대한 이해 수준을 반영합니다. 하중 근사치, 구조 피로 강도의 분포 가정, 모델의 현실성 정도, 작업 조건 등 지식 수준 및 정책 수준, 의사 결정 능력, 경험, 지능 및 창의성 등 주관적 판단의 불확실성 , 등.;
둘째, 어떤 것들은 단일한 불확실성, 즉 무작위성, 모호성, 정보의 불확실성 중 하나를 나타냅니다. 그러나 어떤 것들은 두세 가지 유형의 불확실성을 동시에 보여줍니다.
마지막으로 확실성과 불확실성의 이중성과 통일성이다. 기계 설계에서는 전통적인 정확한 수학적 방법, 명확한 수학적 모델, 정확한 측정 및 명확한 값을 사용하여 수많은 현상과 요인을 설명하고 처리할 수 있습니다. 이러한 종류의 결정론적 정량화 및 정확성은 항상 기계 설계의 핵심이었습니다. 추구하는 목표.
과학기술의 발전, 특히 정보과학의 발전과 보급으로 인해 학제간, 종합적인 경향이 점점 강화되고 있습니다. 해결해야 할 문제의 깊이와 폭에 대한 요구 사항이 점점 더 높아지고 있으며 해결해야 할 기술적 문제도 더욱 복잡해졌습니다. 그리고 관련된 경제, 정치, 자원, 환경 및 기타 문제를 해결하기 위해 이 분야에는 많은 불확실성이 있으며 정확한 수학적 방법은 무력하며 퍼지 수학, 볼록 집합 모델 및 기타 부정확한 수학적 방법은 이러한 비-문제를 잘 설명하고 처리할 수 있습니다. 결정론적 문제.
