At this point it is worthwhile to d

At this point it is worthwhile to discuss an issue that sometimes proves troublesome
to many engineering students, namely, that measured material properties are not
exact quantities. That is, even if we have a most precise measuring apparatus and
a highly controlled test procedure, there will always be some scatter or variability
in the data that are collected from specimens of the same material. For example,
consider a number of identical tensile samples that are prepared from a single bar of
some metal alloy and are subsequently stress–strain tested in the same apparatus. We
would most likely observe that each resulting stress–strain plot is slightly different
from the others. This would lead to a variety of modulus of elasticity, yield strength,
and tensile strength values. A number of factors lead to uncertainties in measured
data. These include the test method, variations in specimen fabrication procedures,
operator bias, and apparatus calibration. Furthermore, inhomogeneities may exist
within the same lot of material, and/or slight compositional and other differences
from lot to lot. Of course, appropriate measures should be taken to minimize the
possibility of measurement error, and also to mitigate those factors that lead to data
variability.

Kết quả (Việt) 1:

Tại thời điểm này nó là đáng giá để thảo luận về một vấn đề mà đôi khi chứng minh phiền hà
để nhiều sinh viên kỹ thuật, cụ thể là, mà đo vật liệu tài sản không
chính xác số lượng. Có nghĩa là, ngay cả khi chúng tôi có một bộ máy đo chính xác nhất và
một thủ tục thử nghiệm kiểm soát cao, sẽ luôn luôn là một số phân tán hoặc biến đổi
trong dữ liệu được thu thập từ các mẫu vật của cùng một tài liệu. Ví dụ,
xem xét một số giống hệt nhau mẫu độ bền kéo được điều chế từ một thanh đơn của
một số hợp kim và là sau đó căng thẳng-căng thẳng thử nghiệm trong cùng một máy. Chúng tôi
rất có thể sẽ quan sát rằng mỗi cốt truyện stress-căng thẳng kết quả là hơi khác nhau
từ những người khác. Điều này sẽ dẫn đến một loạt các mô đun đàn hồi, sức mạnh năng suất,
và giá trị bền. Một số yếu tố dẫn đến sự không chắc chắn trong đo
dữ liệu. Chúng bao gồm các phương pháp thử nghiệm, các biến thể trong các thủ tục chế tạo mẫu,
nhà điều hành thiên vị, và thiết bị hiệu chuẩn. Hơn nữa, inhomogeneities có thể tồn tại
trong cùng nhiều tài liệu, và/hoặc chút sáng tác và nhiều điểm khác biệt
nhiều nhiều. Tất nhiên, các biện pháp thích hợp nên được thực hiện để giảm thiểu các
khả năng đo lường lỗi, và cũng để giảm thiểu những yếu tố đó dẫn đến dữ liệu
biến đổi.

Kết quả (Việt) 2:

Tại thời điểm này nó là đáng giá để thảo luận về một vấn đề mà đôi khi chứng minh phiền hà
cho nhiều sinh viên kỹ thuật, cụ thể là, tính chất vật liệu đo không
chính xác số lượng. Có nghĩa là, ngay cả khi chúng ta có một thiết bị đo chính xác nhất và
một thủ tục kiểm tra kiểm soát chặt chẽ, sẽ luôn có một số phân tán hoặc thay đổi
trong các dữ liệu được thu thập từ mẫu vật của các vật liệu tương tự. Ví dụ,
hãy xem xét một số mẫu căng giống hệt nhau được chế biến từ một thanh duy nhất của
một số hợp kim kim loại và sau đó ứng suất biến dạng thử nghiệm trong bộ máy tương tự. Chúng tôi
rất có thể sẽ nhận thấy rằng mỗi kết quả âm mưu ứng suất biến dạng là hơi khác nhau
từ những người khác. Điều này sẽ dẫn đến một loạt các mô đun đàn hồi, mang lại sức mạnh,
và các giá trị độ bền kéo. Một số yếu tố dẫn đến sự không chắc chắn trong đo
dữ liệu. Chúng bao gồm các phương pháp kiểm tra, thay đổi trong thủ tục chế tạo mẫu,
điều hành thiên vị, và thiết bị hiệu chuẩn. Hơn nữa, không đồng nhất có thể tồn tại
trong cùng rất nhiều tài liệu, và / hoặc thành phần nhẹ và khác biệt khác
từ rất nhiều rất nhiều. Tất nhiên, các biện pháp thích hợp cần được thực hiện để giảm thiểu
khả năng lỗi đo lường, và cũng để giảm thiểu những yếu tố dẫn đến dữ liệu
biến đổi.