序言

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装备试验是武器装备建设发展的关键环节，其结论的科学性与可靠性直接关系到装备定型和作战效能。随着现代武器装备系统机械化、信息化、智能化的不断深化和融合，武器装备系统呈现出多层次结构、非线性行为、多学科耦合等典型复杂系统的特征，传统的装备试验模式面临着试验周期长、成本高昂、试验边界难以穷尽等诸多挑战。在此背景下，数字化试验作为装备系统物理试验的重要补充和延伸，正在深刻改变着装备试验鉴定的范式与方法。

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装备系统数字化试验不是用数学仿真替代实装试验，而是从理论、模型、数据、子样 4 个方面，系统设计、梳理、实现、归纳、升华武器装备系统试验的系统工程，在一定的资源和时间约束下，拿出可以支撑智能无人作战、体系作战、联合作战的试验结果。装备系统数字化试验是一个理工结合、以工为主、加强基础、落实到工的过程，从系统工程视角审视，一个根本性的问题是：我们如何确信数字世界里的 ;试验结果 能够真实反映物理世界的规律？这涉及试验过程中各类不确定性在系统层级之间的识别、量化、传播与耦合分析。不确定性量化（Uncertainty Quantification，UQ）正是连接数字化试验与可信决策的桥梁 ?它使人们能够透明地呈现 ;人们所不知道的，从而在有限的信息条件下做出更加鲁棒的工程决策。

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研究团队长期从事装备试验与评估、系统建模与仿真等方向的研究工作，在装备试验的理论、模型、数据、子样及相关的不确定性量化理论与工程应用方面，积累了丰富的经验。本书是团队数字化试验研究成果的总结。纵观全书，我认为具有以下几个特点：

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第一，体系完整，逻辑清晰。本书以系统工程思想为主线，从不确定性的基本概念出发，逐步展开需求分析、试验设计、评估方法、模型构建、置信度评估等核心内容，形成了一套贯穿装备试验全流程的系统工程方法体系。各章节之间环环相扣，体现了系统工程的整体性、层次性和关联性原则，既有理论深度，又有实践指导。

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装备数字化试验不确定性量化方法与应用

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第二，注重方法，突出应用。作者没有停留在抽象的理论阐述，而是着力回答 ;怎么做 的问题。书中详细介绍了贝叶斯推断、多源数据融合、序贯试验设计、贝叶斯模型校准等前沿方法，并提供了具体的数学公式、算法流程和实施步骤，体现了系统工程中定量分析与定性分析相结合的方法论特点，具有较强的可操作性。

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第三，面向前沿，契合需求。本书敏锐把握数字化试验发展的新趋势，专门论述了数字模型的构建与集成、VVamp;A 框架下的置信度评估、有限置信度下的适应性调整策略等前沿课题，回应了当前装备试验领域面临的实际挑战，体现了系统工程中动态优化与持续改进的思想。

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第四，注重实操，便于落地。本书阐述理论方法、剖析重大案例、关注工程实现。书中结合理论，剖析了关键案例，介绍了重要软件，提供了详细的算法流程、代码框架和实施步骤，介绍了主流 UQ 工具的选用原则和使用方法，使读者能够 ;照着做，真正将不确定性量化方法应用于实际工程问题。这种从方法论到工程落地的完整链条，显著增强了本书的工程指导价值。

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不确定性量化是一个高度交叉的学科领域，涉及多个学科门类的许多一级学科。本书力图将分散于各学科的武器装备系统试验相关的理论方法进行梳理和整合，应用于武器装备系统试验，这是一项富有挑战性的工作。

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本书以系统工程方法论为统领，尽力为一线科研人员和工程师提供可参考、可复用的技术路径。本书的读者可能是从事装备试验鉴定、系统建模与仿真、可靠性工程、系统工程、质量管理、兵棋推演等领域的科研人员和工程技术人员，高等院校相关专业的高年级本科生和研究生以及不确定性量化研究的学者。读者无论是关注理论研究还是工程实践，都能从本书中获得有益的启发。

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装备数字化试验与不确定性量化方兴未艾，理论、技术、工程应用都在广泛深入的探索之中，本书的出版，有利于作者和读者互动，共同推动这一领域的研究和应用。

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王正明

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2026 年于长沙

本书系统阐述装备数字化试验不确定性量化的理论基础、方法体系与工程应用。全书按照理论基础、方法体系、工具应用、前沿展望的架构开展论述：理论层面阐述不确定性的分类与量化方法；方法层面围绕 ;需求rarr;设计rarr;评估rarr;建模rarr;置信度 流程，介绍序贯试验设计、贝叶斯推断、模型校准等核心方法；工具层面介绍主流不确定性量化软件及应用案例；前沿层面探讨大模型与多智能体技术赋能不确定性分析的新范式。

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本书可供从事装备试验鉴定、系统建模与仿真、可靠性工程、系统工程等领域的科研人员和工程技术人员参考，也可作为高等院校兵器科学、系统工程等相关专业高年级本科生和研究生的教学参考书。

目录

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第 1 章 绪论

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1.1 数字化试验的兴起与意义

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1.1.1 传统试验的困境

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1.1.2 数字化试验的内涵

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1.1.3 数字化试验的目的与价值

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1.1.4 数字化试验与 UQ 技术的发展历程与趋势

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1.2 不确定性 ?数字化试验的核心挑战

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1.2.1 不确定性的含义

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1.2.2 不确定性的分类

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1.3 不确定性量化 ?从认识到管理

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1.4 数字化试验与不确定性量化的融合

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1.4.1 数字化试验为 UQ 带来的机遇

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1.4.2 数字化试验引入的新不确定性

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1.4.3 VVamp;A 与 UQ 的协同

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1.5 本书的内容体系

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1.5.1 全书结构

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1.5.2 章节逻辑关系

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1.5.3 统一案例说明

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1.6 本章小结

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第 2 章 装备试验不确定性理论基础

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2.1 不确定性的分类体系

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2.1.1 按来源分类：客观与认知不确定性

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2.1.2 按数学处理方法分类：概率型与非概率型

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2.1.3 不确定性的信息论度量

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2.2 装备试验中不确定性的来源

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2.2.1 数据获取与处理过程中的不确定性

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2.2.2 复杂战场环境中的不确定性

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2.2.3 测试设备固有的不确定性

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2.2.4 人为因素的不确定性

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2.2.5 模型和方法的不确定性

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2.2.6 不确定性在系统层级之间的传递

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2.3 不确定性量化方法框架

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2.3.1 不确定性量化的研究内容

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2.3.2 基于试验的不确定性量化流程

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2.4 本章小结

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第 3 章 面向不确定性的需求分析方法

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3.1 目的和意义

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3.2 需求收集与梳理

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3.3 需求解读与分解

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3.4 需求转换与映射

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3.4.1 准则制定

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3.4.2 构建需求追踪矩阵

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3.4.3 复杂装备的多层级 RTM 扩展

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3.5 需求优先级与冲突协调

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3.5.1 优化目标与约束分析

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3.5.2 协调策略与方法

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3.6 本章小结

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第 4 章 不确定性驱动的试验设计方法

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4.1 目的和意义

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4.2 明确试验目的与要求

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4.2.1 试验目的分析与目标转化

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4.2.2 试验设计准则的制定流程

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4.3 确定试验指标

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4.3.1 试验指标的确定

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4.3.2 试验指标体系的构建

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4.4 识别并筛选影响因素

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4.4.1 影响因素的全面识别

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4.4.2 影响因素的识别方法

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4.5 选择试验设计方法

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4.5.1 试验设计方法需明确的关键要素

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4.5.2 试验设计方法的选择流程

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4.5.3 序贯设计

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4.5.4 贝叶斯试验设计

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4.5.5 多目标优化设计

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4.6 制定详细的试验方案

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4.6.1 试验方案的实施规划

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4.6.2 试验执行流程的设计

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4.7 本章小结

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第 5 章 不确定性传播与试验评估方法

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5.1 目的和意义

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5.2 数据整理与预处理

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5.2.1 数据整理与预处理的目的

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5.2.2 数据整理与预处理的步骤

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5.3 数据分析与挖掘

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5.3.1 数据分析与挖掘的目的

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5.3.2 数据分析与挖掘的方法

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5.4 结果解释与结论形成

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5.4.1 结果解释的目的

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5.4.2 结论的形成方法

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5.5 评估中的不确定性认识与分析

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5.5.1 不确定性来源于量化的主要方法

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5.5.2 贝叶斯推断方法

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5.5.3 多源数据融合方法

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5.5.4 小样本试验评估策略

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5.5.5 评估结论的不确定性量化

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5.6 数据分析方法体系与选择指南

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5.6.1 不确定性传播分析方法

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5.6.2 敏感性分析方法

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5.6.3 代理模型方法

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5.6.4 可靠性分析方法

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5.6.5 方法选择指南

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5.7 本章小结

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第 6 章 数字化试验的模型构建方法

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6.1 数字模型的含义

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6.2 明确建模目的与界定系统边界

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6.3 多源数据的采集、整理与不确定性辨识

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6.4 模型的架构设计与数学物理抽象

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6.4.1 建模方法的分类

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6.4.2 不确定性因素的融入设计

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6.5 模型的计算机实现与集成

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6.6 模型选择准则与模型不确定性量化

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6.6.1 模型选择准则

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6.6.2 模型不确定性的深化量化

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6.6.3 代理模型选择的工程实践指南

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6.7 本章小结

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第 7 章 数字化试验的置信度评估方法

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7.1 数字化试验置信度的含义

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7.1.1 置信度的定义和评估维度

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7.1.2 置信度维度的定量关系与综合评估

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7.1.3 置信度与 VVamp;A 的因果关系

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7.2 数字模型 VVamp;A 过程

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7.2.1 VVamp;A 三阶段模型

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7.2.2 多维度 VVamp;A 验证框架流程

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7.3 有限置信度下的适应性调整策略

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7.3.1 优化模型与数据的策略

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7.3.2 贝叶斯模型校准

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7.3.3 多模型交叉验证

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7.3.4 优化试验过程

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7.3.5 相对对比分析方法

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7.3.6 探索性分析方法

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7.3.7 试验指导策略

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7.4 置信度提升的系统化方法

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7.4.1 数据驱动的置信度提升

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7.4.2 模型的优化与校准

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7.4.3 验证体系的完善

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7.4.4 置信度增长闭环

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7.5 本章小结

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第 8 章 不确定性量化工具与应用案例

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8.1 UQ 工具概览

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8.2 专业 UQ 平台

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8.2.1 开源平台

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8.2.2 Python 专用库

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8.3 统计建模软件

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8.3.1 JMP

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8.3.2 Minitab 与 Design_Expert

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8.4 CAE 仿真集成环境

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8.4.1 ANSYS Workbench 十 DesignXplorer

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8.4.2 Isight 与 modeFRONTIER

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8.4.3 其他商业 UQ 平台

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8.5 编程工具生态

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8.5.1 Python 生态 (推荐)

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8.5.2 MATLAB 与 R 生态

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8.6 工具选用指南

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8.6.1 按应用场景选择

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8.6.2 按预算选择

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8.6.3 选型决策流程

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8.7 UQ 分析的标准流程与常见陷阱

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8.7.1 标准 UQ 分析流程

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8.7.2 常见陷阱与规避

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8.8 本章小结

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第 9 章 大模型与多智能体赋能数字化试验不确定性分析

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9.1 大模型技术及其与 UQ 的融合基础

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9.1.1 大语言模型的核心能力

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9.1.2 与 UQ 方法体系的映射关系

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9.2 赋能不确定性理论基础 (第 2 章)

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9.2.1 智能不确定性分类判断

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9.2.2 知识驱动的概率分布推荐

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9.2.3 信息论度量的智能解释

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9.3 赋能需求分析方法 (第 3 章)

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9.3.1 需求文档的智能解析

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9.3.2 语义精准化辅助

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9.3.3 需求追踪矩阵的自动构建

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9.4 赋能试验设计方法 (第 4 章)

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9.4.1 试验设计方法的智能选择

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9.4.2 样本量的智能估算

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9.4.3 序贯设计的动态优化

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9.5 赋能试验评估方法 (第 5 章)

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9.5.1 UQ 方法的智能选择与代码生成

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9.5.2 分析结果的智能解读

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9.6 赋能数字模型构建 (第 6 章)

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9.6.1 建模范式的智能推荐

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9.6.2 代理模型的智能构建

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9.7 赋能置信度评估与提升 (第 7 章)

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9.7.1 VVamp;A 文档的智能分析

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9.7.2 置信度提升策略的智能推荐

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9.8 多智能体赋能 UQ 任务协同

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9.8.1 多智能体系统的核心概念与优势

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9.8.2 UQ 任务的智能分解

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9.8.3 多智能体协作机制

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9.8.4 典型协作场景分析

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9.8.5 人机协同与决策支持

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9.8.6 技术实现架构

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9.9 技术挑战与未来展望

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9.9.1 当前技术挑战

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9.9.2 解决方案

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9.9.3 未来展望

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9.10 本章小结

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参考文献