装备数字化试验不确定性量化方法与应用

本书构建了一套装备试验不确定性量化理论与方法体系，详细阐述了在物理试验与数字孪生融合发展的背景下，如何识别各阶段不确定性来源，建立跨阶段的不确定性传播路径，并通过反馈机制实现动态更新与控制，助力提升复杂装备试验的整体可信度与决策鲁棒性。重点探讨了数字模型的构建、校准与集成策略，以及如何利用有限的试验数据对模型不确定性进行反演与修正，实现“模型预测—试验验证—数据更新”的闭环迭代。

王柄霖，理学博士，国防科技大学计算机学院助理研究员，银河天河高性能计算应用团队骨干。主要从事装备数字化试验，特别是计算机仿真试验的不确定性量化。

第一章：装备试验的不确定性内容： 奠定全书基础。系统阐述不确定性的定义、来源、分类，及其对装备试验不确定性量化，介绍全书的结构。第二章：面向不确定性的需求分析内容： 探讨如何在装备试验的顶层需求阶段，就明确需要量化哪些不确定性、量化到何种精度，从而将UQ具体化，融入试验目标。第三章：基于试验需求开展试验设计内容： 讲解如何基于UQ需求，设计高效合理的试验方案，核心是如何安排样本点以最大限度地获取用于不确定性分析的信息。第四章：基于试验数据的试验评估内容： 研究如何利用含不确定性的试验数据进行性能评估、置信度评定和决策支持，包括贝叶斯更新、区间分析等方法。第五章：基于数字化试验开展不确定性量化内容： 论述数字化试验范式下UQ的必要性、特点与总体框架，阐述如何利用建好的数字化试验系统，大规模、低成本地运行仿真，应用于量化装备性能指标中的不确定性。第六章：数字模型的构建与集成内容：探讨数字化试验的基石——数字模型（包括系统模型、环境模型等）的构建方法与流程，以及多模型、多尺度的集成技术。第七章：数字化试验的不确定性分析内容： 聚焦于数字化试验自身的不确定性。基于VVA分析数字模型、输入参数、简化假设等带来的不确定性，并讨论如何对其进行评估和管理，确保数字化UQ结果的可信度。第八章：常见不确定性分析方法与工具简介内容： 集中介绍UQ领域的核心技术，如蒙特卡洛方法、灵敏度分析、代理模型、贝叶斯方法等，并列举常用软件工具及适用场景。