इंजीनियरिंग डिज़ाइन एक खोजपूर्ण रचनात्मक प्रक्रिया है, जो कुछ लक्ष्यों के अनुसार विश्लेषण, संश्लेषण, निर्णय लेने, मूल्यांकन और अनुकूलन की प्रक्रिया है। इस प्रक्रिया में, कई इंजीनियरिंग चीजों का वर्णन करने और इंजीनियरिंग डिजाइन के लिए बड़ी संख्या में संख्यात्मक गणना प्रदान करने के लिए लोड, विस्थापन, तनाव, ताकत, कठोरता और जीवन जैसे डिजाइन मापदंडों और डिजाइन चर की एक श्रृंखला को परिभाषित किया गया है; इसके अलावा, यांत्रिक सिद्धांत, योजना का डिज़ाइन, यांत्रिक संरचना और संरचनात्मक मॉडलिंग का निर्माण, सामग्री का चयन, पैरामीटर और गुणांक, और प्रक्रिया प्रक्रियाओं का निर्धारण सभी के लिए इंजीनियरिंग और तकनीकी कर्मियों को अनुमान, तर्क और निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। अनुभव और बुद्धि पर. एक यांत्रिक प्रणाली का विश्लेषण और डिजाइन करते समय, जटिल यांत्रिक प्रणाली के लिए एक गणितीय मॉडल स्थापित करना आवश्यक है जिसका उपयोग विश्लेषण और डिजाइन के लिए किया जा सकता है। इस समय, जटिल यांत्रिक प्रणाली को सरलीकृत या आदर्शीकृत किया जाना चाहिए, ताकि सरलीकृत गणितीय मॉडल और वास्तविक यांत्रिक प्रणालियों के साथ तुलना करने पर अक्सर त्रुटियां या अनिश्चितताएं हों। यदि किसी यांत्रिक प्रणाली के मॉडलिंग के दौरान कुछ त्रुटियों और अनिश्चितताओं को नजरअंदाज कर दिया जाता है और अपेक्षित डेटा में शामिल नहीं किया जाता है, तो डिजाइनर के लिए इस मॉडल के आधार पर विश्लेषण पर भरोसा करना असंभव है। और डिज़ाइन को वास्तविक यांत्रिक प्रणालियों पर लागू किया जा सकता है।
इंजीनियरिंग अभ्यास में आने वाली अनिश्चितताओं में मुख्य रूप से अनिश्चितता, अनिश्चितता, अविश्वसनीयता, अप्रत्याशितता, अस्पष्ट अर्थ, परिवर्तनशीलता, अपूर्णता, अज्ञात अभी तक सीमितता और अनियमितता आदि शामिल हैं। उदाहरण के लिए, हम किसी भौतिक मात्रा के वास्तविक मूल्य और अनुमानित मूल्य के बीच के अंतर को कहते हैं। एक गलती। वास्तविक माप और गणना में, किसी भौतिक मात्रा का सही मूल्य जानना दुर्लभ या असंभव है। आमतौर पर केवल भौतिक मात्रा का अनुमानित मूल्य और त्रुटि सीमा ही ज्ञात होती है। अत: त्रुटि एक प्रकार की अनिश्चितता है। यांत्रिक डिजाइन में, निर्धारित संरचनात्मक पैरामीटर और निर्धारित गणितीय मॉडल आमतौर पर विश्लेषण और गणना के लिए उपयोग किए जाते हैं। इंजीनियरिंग अभ्यास में, आमतौर पर भार, सामग्री प्रदर्शन मापदंडों, ज्यामितीय आयामों, गणना मॉडल, प्रारंभिक स्थितियों, सीमा स्थितियों और संरचनात्मक घटकों के जोड़ों से संबंधित त्रुटियां और अनिश्चितताएं होती हैं। यद्यपि अधिकांश मामलों में वे छोटे हो सकते हैं, इन त्रुटियों और अनिश्चितताओं का संयोजन संरचना की प्रतिक्रिया में बड़े विचलन या अप्रत्याशितता का कारण बन सकता है।
मशीनरी में विभिन्न त्रुटियाँ और अनिश्चितताएँ हैं। कुछ मापदंडों में विनिर्माण त्रुटियाँ, स्थापना त्रुटियाँ या अनिश्चितताएँ हैं; कुछ मापदंडों में गणना त्रुटियां और माप त्रुटियां हैं; कुछ यांत्रिक प्रणालियों में अलग-अलग कार्यशील परिस्थितियों में होने पर अलग-अलग विशेषताएं होती हैं। पैरामीटर मान; कुछ मापदंडों में एक निश्चित पैरामीटर भिन्नता सीमा होती है; कुछ मापदंडों को वर्तमान में सटीक रूप से मापा या दिया नहीं जा सकता है।
लगभग सभी डिज़ाइन चर कुछ हद तक अनिश्चितता रखते हैं, और इंजीनियरिंग विश्लेषण और डिज़ाइन में, उन्हें उनके स्रोतों के अनुसार तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:
(1) भौतिक अनिश्चितता इंजीनियरिंग डिज़ाइन में, कई भौतिक मात्राएँ होती हैं, जैसे भार, भौतिक गुण, ज्यामितीय आयाम, आदि, जो बिखरी हुई हैं। इस प्रकार की अनिश्चितता जो सीधे भौतिक राशियों से संबंधित होती है, आमतौर पर भौतिक मात्राओं की अनिश्चितता कहलाती है।
(2) सांख्यिकीय अनिश्चितता चर की वितरण विशेषताओं का विश्लेषण और वितरण कार्यों का निर्धारण सांख्यिकी और निर्णय से अविभाज्य है। हालाँकि, कोई भी आँकड़े और निर्णय चर के नमूनों पर आधारित होते हैं, और किसी भी नमूने की क्षमता अनंत नहीं हो सकती। किसी भी चर का वितरण पैटर्न सांख्यिकी और अनुमान के माध्यम से निर्धारित किया जाता है। इसलिए, किसी भी पैरामीटर की सांख्यिकीय पद्धति में अनिश्चितता होती है। सांख्यिकी द्वारा उत्पन्न इस अनिश्चितता को सांख्यिकीय अनिश्चितता कहा जाता है।
(3) मॉडल की अनिश्चितता इंजीनियरिंग डिजाइन और विश्लेषण में, इनपुट मात्रा और आउटपुट मात्रा के बीच संबंध का एक मॉडल स्थापित किया जाना चाहिए। मॉडल आमतौर पर यांत्रिक सिद्धांतों या अनुभव के आधार पर स्थापित किए जाते हैं। एक ही व्यावहारिक समस्या के लिए अलग-अलग मॉडल स्थापित किए जा सकते हैं, और मॉडल निश्चितता वाले भी हो सकते हैं और अनिश्चितता वाले भी। हालाँकि, यांत्रिक डिज़ाइन में, यांत्रिक भाग या सिस्टम बहुत जटिल होते हैं, और सामान्य गणितीय मॉडल वास्तविक संरचनात्मक स्थितियों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं कर सकते हैं। मॉडल पर बनाई गई विभिन्न धारणाएं और जटिल सीमा स्थितियों के सरलीकरण के कारण मॉडल में अनिश्चितताएं होंगी। मॉडल की अनिश्चितता का यांत्रिक डिजाइन विश्लेषण के परिणामों पर बहुत प्रभाव पड़ेगा और इस पर पर्याप्त ध्यान दिया जाना चाहिए।
