エンジニアリングデザインは、探索的な創造的なプロセスであり、特定の目標に従った分析、総合、意思決定、評価、最適化のプロセスです。 このプロセスでは、荷重、変位、応力、強度、剛性、寿命などの一連の設計パラメータと設計変数が定義され、多くの工学的事柄を記述し、工学設計のための多数の数値計算が行われます。 さらに、機械原理の設計、機械構造と構造モデリングの定式化、材料、パラメータと係数の選択、およびプロセス手順の決定はすべて、エンジニアリングおよび技術担当者がそれに基づいて推論、推論、決定を行う必要があります。経験と知性について。 機械システムを解析および設計する場合、解析および設計に使用できる複雑な機械システムの数学的モデルを確立する必要があります。 このとき、複雑な機械システムを単純化または理想化する必要があるため、単純化された数学モデルと実際の機械システムとを比較すると、多くの場合誤差や不確実性が生じます。 機械システムのモデリング中に特定のエラーや不確実性が無視され、予期されるデータに含まれていない場合、設計者はこのモデルに基づく解析を信頼することはできません。 設計は実際の機械システムに適用できます。
工学の現場で遭遇する不確実性には、主に、不確実性、不定性、信頼性のなさ、予測不可能性、意味の曖昧さ、ばらつき、不完全性、未知だが有限性、不規則性などが含まれます。たとえば、物理量の真の値と近似値との差を「不確実性」と呼びます。エラー。 実際の測定や計算では、物理量の真の値を知ることはほとんどまたは不可能です。 通常、物理量のおおよその値と誤差の限界だけがわかります。 したがって、誤差は一種の不確実性です。 機械設計では、一般的に、決定された構造パラメータと決定された数学的モデルが解析と計算に使用されます。 エンジニアリングの実践では、通常、荷重、材料性能パラメータ、幾何学的寸法、計算モデル、初期条件、境界条件、構造コンポーネントの接合部に関連する誤差や不確実性が存在します。 ほとんどの場合、それらは小さいかもしれませんが、これらの誤差と不確実性の組み合わせにより、構造の応答に大きな偏差や予測不可能性が生じる可能性があります。
機械にはさまざまな誤差や不確実性が存在します。 一部のパラメータには製造誤差、設置誤差、または不確実性があります。 一部のパラメータには計算誤差や測定誤差があります。 一部の機械システムは、動作条件が異なると特性が異なります。 パラメータ値。 一部のパラメータには特定のパラメータ変動範囲があります。 一部のパラメーターは、現時点では正確に測定または指定することができません。
ほぼすべての設計変数にはある程度の不確実性が伴い、エンジニアリング分析および設計では、その情報源に応じて次の 3 つのカテゴリに分類できます。
(1) 物理的不確実性 工学設計では、荷重、材料特性、幾何学的寸法などの多くの物理量が分散します。 このように物理量に直接関係する不確実性を、通常、物理量の不確かさと呼びます。
(2) 統計的不確実性 変数の分布特性の分析および分布関数の決定は、統計および判断と切り離すことができません。 ただし、統計や判断は変数のサンプルに基づいており、サンプルの容量を無限にすることはできません。 変数の分布パターンは、統計と推論によって決定されます。 したがって、パラメータの統計手法には不確実性が含まれます。 統計によって引き起こされるこの不確実性は、統計的不確実性と呼ばれます。
(3) モデルの不確実性 工学設計や解析では、入力量と出力量の関係のモデルを確立する必要があります。 モデルは通常、機械原理または経験に基づいて確立されます。 同じ実際的な問題に対して異なるモデルが確立される可能性があり、そのモデルは確実性である場合もあれば、不確実性である場合もあります。 しかし、機械設計においては、機械部品やシステムは非常に複雑であり、通常の数学モデルでは実際の構造条件を完全に反映することはできません。 モデルに対してさまざまな仮定が行われ、複雑な境界条件が単純化されると、モデルに不確実性が含まれます。 モデルの不確かさは機械設計の解析結果に大きな影響を与えるため、十分な注意が必要です。
