建模与仿真VV&A基本问题研究 VV&A的系统观 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周威，张国忠 著

图书标签:

• 建模与仿真
• VV&A
• 系统观
• 验证
• 确认
• 评估
• 模型验证
• 仿真技术
• 系统工程
• 可靠性
• 工程仿真

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111578192

版次：1

商品编码：12233881

品牌：机工出版

包装：精装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：119

字数：154000

正文语种：中文

内容简介

　　《建模与仿真VV&A;基本问题研究-VV&A;的系统观》从系统的角度，提出建模与仿真VV&A;研究的三大基本问题：v&v;与科学哲学、V＆v-般方法论和V＆V的管理。通过对以上三大基本问题的研究，力争使我们对VV&A;从零星的、局部的探讨，跨越到系统的、整体的研究和发展，进而促进vv＆A的整体技术方法研究、管理规范及指导文件研究、管理模式研究，指导我们在具体建模与仿真产品中vv＆A个案的分析工作。
　　《建模与仿真VV&A;基本问题研究 VV&A;的系统观》适合作为军事科研机构专业人员开展建模与仿真VV&A;研究的指导读物，也适合作为军事院校相关专业师生的参考书。

作者简介

　　周威，男，湖北成宁人。1976年11月出生，军事学博士，工学博士后，副教授／高级工程师。1995年入伍，先后在军队院校、研究所从事教学与科学研究工作，参与了多项全军重大专项工程建设工作。2015年转业，现在某军工集团公司从事军工管理工作。
　　
　　张国忠，男，河北唐山人。1979年11月出生，工学硕士，高级工程师。长期从事装备体系研究工作，现重点研究方向为体系对抗仿真与评估。

内页插图

目录

前言
缩略词
第1章 绪论
1．1 VVandA产生的根源
1．2 国内外VVandA研究概况
1．3 研究目的和内容
1．4 结构简图

第2章 MandS和VVandA研究概况
2．1 基本概念
2．1．1 MandS的概念
2．1．2 VVandA的概念
2．2 VVandA范式
2．2．1 SCS范式
2．2．2 RobertSargent范式
2．2．3 AIAA范式
2．2．4 DMSO范式
2．2．5 DNDSECO范式
2．2．6 评论
2．3 VandV方法
2．3．1 具体而微的VandV方法
2．3．2 VandV计划的制订方法
2．3．3 后VandV阶段可信性评估方法
2．3．4 评论
2．4 建模VVandA与仿真VVandA的比较

第3章 VandV与科学哲学
3．1 模型和模型方法的逻辑本质
3．2 西方科学哲学学派的逻辑与VandV的联系
3．2．1 传统经验主义
3．2．2 反传统经验主义
3．3 严复关于认识论的逻辑对于模型VandV的启示
3．4 自然辩证法对于模型VandV的启示
3．5 结论

第4章 VandV一般方法论
4．1 方法的概述
4．2 VandV一般方法论的内涵
4．3 VandV策略的制定
4．3．1 VandV活动的全息解构
4．3．2 VandV活动线性全序列模型
4．3．3 VandV策略的概念
4．3．4 VandV活动的风险
4．3．5 基于策略的费用和风险模型
4．3．6 VandV策略的广度制定
4．3．7 VandV策略的深度制定
4．3．8 VandV策略的深度制定的随机规划模型解法
4．4 VandV策略制定的实例分析
4．4．1 MandS简介
4．4．2 VandV活动集与风险事件集
4．4．3 费用、发生概率与损失的评估与聚合
4．4．4 结果与分析
4．5 后VandV阶段MandS可信性评估
4．5．1 MandS可信性评估的定义
4．5．2 基于VaR的可信性评估方法

第5章 VandV的管理初探
5．1 强化VandV管理的必要性
5．1．1 VandV管理是促使VandV从自发向自觉转变的需求
5．1．2 VandV管理是推动MandS可信敢用的迫切需求
5．2 VandV基本原则的概述及相关思考
5．2．1 DMSOVVandARPG指导原则
5．2．2 OsmanBalci指导原则
5．2．3 DNDSECO指导原则
5．2．4 相关思考
5．3 VandV管理机构的设置
5．4 关于VandV管理问题研究的思考和建议
5．4．1 牢固树立“MandS必须VVandA”的指导思想
目 录Ⅴ
5．4．2 以MandS应用的现实为牵引，加强VVandA的 学习与研究
5．4．3 以人为本，人才先行，大力培养VVandA技术与 管理人才
5．4．4 加快建立和健全VVandA组织机构的建设
5．4．5 牢固树立VVandA为提高武器装备信息化水平服务的思想
5．5 结论

第6章 VVandA研究的战略展望
6．1 统一VVandA概念，建立VVandA标准规范体系
6．2 进一步完善VVandA相关模型
6．3 把VVandA从以准确性为中心的评估转向以质量为 中心的评估
6．4 把VVandA从以产品为中心的评估转向以产品／ 过程／规划为中心的评估
6．5 利用人工智能、大数据等新技术辅助VVandA
6．6 开发有效评估定性指标的技术
6．7 开发有效利用专家知识的技术
6．8 建立良好的VVandA行业生态
6．9 提供广泛的VVandA教育、培训和交流
6．10 构建基于综合集成环境的VVandA实验室
6．11 SEBVVandAL的建设
6．11．1 SEBVVandAL的建设原则
6．11．2 SEBVVandAL的特点及其基本功能
6．11．3 SEBVVandAL的建设步骤

附录
附录A VandV活动费用的评估
附录B VandV活动相关风险事件的评估
附录C SEVM对问题1的解算结果
附录D SEVM对问题2的解算结果
附录E SCCPM对问题1的解算结果
附录F SCCPM对问题2的解算结果
参考文献

前言/序言

　　随着科学技术的进步，尤其是信息技术和计算机技术的发展，仿真技术的应用范围越来越广，而仿真可信性问题一直是仿真系统开发者和用户最为关心的。VV&A-;词是由Verification（校核）、Validation（验证）和Accreditation（确认）三个单词的首字母组成的，是可信度评估工作的基础。它通过仿真系统生命周期中的有关活动，对各阶段工作及其成果的正确性、有效性进行全面评估，从而保证仿真系统达到足够高的可信度水平，以满足应用目标的需要。
　　国内外的仿真工作者对VV&A;进行了大量有益的探索，并在理论和方法层面取得了长足进步，但总体来讲，距离仿真系统的应用需求还有非常大的差距。究其根源，是在VV&A;的概念、标准和理论等方面未达成共识，造成仿真系统的开发者、应用者和管理者在VV&A;工作过程中混淆概念和无章可循，使大量研究工作事倍功半。
　　本书力求从系统的角度出发，探讨构成建模仿真VV&A;研究自身的完整的、自洽的基本问题，通过对这些问题的研究，促进VV&A;整体的技术方法研究、VV&A;管理规范及指导文件框架研究、管理模式研究，并藉此指导我们在具体M&S;产品中的VV&A;个案的分析工作。本书关注的是VV&A;整体的技术和管理特征，而不局限于具体建模仿真产品的VV&A;活动及其技术特征的个案分析。
　　与VV&A;相关的研究内容是多样的，彼此的联系是复杂的。本书在收集、消化和吸收国内外相关资料并咨询专家意见的基础上，创造性地提出建模仿真VV&A;研究的三大基本问题：V&V;与科学哲学、V&V-;般方法论和V&V;的管理。
　　通过对VV&A;三大基本问题的研究，使我们对VV&A;从零星的、局部的、不系统的探讨，到大量的、完整的、系统的研究和发展，大有裨益。其他VV&A;问题及解决之道，均可看作从VV&A;研究的三大基本问题衍生而来。
　　本书力求通过对VV&A;三大基本问题的初步系统研究，为将来VV&A;相关问题的深入研究抛砖引玉。

《复杂系统建模与仿真：原理、方法与前沿探索》 一、 导言：迈向更深邃的理解 在当今科学研究和工程实践日益走向复杂化的时代，对复杂系统的深刻理解和有效模拟已成为推动技术进步、应对挑战的关键。本书《复杂系统建模与仿真：原理、方法与前沿探索》旨在系统性地梳理和阐释复杂系统建模与仿真的核心理论、核心方法以及当前的研究前沿，为读者提供一个全面而深入的视角。本书不侧重于特定领域的应用细节，而是聚焦于复杂系统本身所共有的普遍性规律和通用性工具，为不同学科背景的研究者和工程师搭建一座坚实的理论桥梁。 二、 复杂系统的本质与挑战 本书首先将深入探讨“复杂系统”这一概念的内涵。我们将区分简单系统、耦合系统与复杂系统之间的界限，揭示复杂系统之所以“复杂”的关键特征，例如： 涌现性（Emergence）： 系统的整体行为无法简单地从其各组成部分的属性推导出来，而是由大量微观互动在宏观层面产生的全新特性。我们将通过生动的例子，如鸟群的集体飞行、神经网络的信息处理、经济体的市场波动等，来解释涌现现象。 非线性（Nonlinearity）： 系统中输入与输出之间不存在简单的比例关系，微小的扰动可能引发巨大的变化（蝴蝶效应），反之亦然。本书将剖析非线性动力学的基本原理，并探讨其在复杂系统中扮演的角色。 自组织（Self-organization）： 系统能够在缺乏外部指令的情况下，通过内部互动自发地形成有序结构和模式。我们将考察自组织在生物系统、化学反应以及社会网络中的表现。 适应性（Adaptation）： 复杂系统通常能够根据环境的变化调整自身结构和行为，以提高生存或效率。本书将探讨适应性机制，如学习、进化和反馈回路。 鲁棒性与脆弱性（Robustness and Vulnerability）： 复杂系统在面对扰动时可能表现出惊人的稳定（鲁棒性），但也可能因为某些关键连接或节点的失效而突然崩溃（脆弱性）。我们将分析这些特性的成因和对策。 理解了这些本质特征，我们才能更好地认识到对复杂系统进行建模与仿真的必要性和挑战。传统建模方法往往在处理高维度、大规模、强耦合、动态变化的复杂系统时显得力不从心。因此，发展新的理论和方法论势在必得。 三、 建模的基石：理论框架与原则 本书将系统地构建一套关于复杂系统建模的理论框架。核心内容将包括： 系统建模的层次与尺度： 复杂系统存在多重层次和尺度，从微观粒子到宏观社会现象。本书将讨论如何根据研究目标选择合适的建模层次（如原子级、分子级、单元级、个体级、群体级等）和尺度（如空间尺度、时间尺度），以及如何进行跨尺度建模（Multi-scale Modeling）。 抽象与简化： 任何模型都是对现实的抽象和简化。本书将深入探讨如何进行有效的抽象，识别系统的关键要素、相互作用和边界，去除不必要的细节，从而构建既具有解释力又不失有效性的模型。我们将介绍几种常见的抽象策略，例如基于规则的抽象、基于代理的抽象、基于网络的抽象等。 模型类型的选择： 针对不同的研究问题和系统特性，需要选择不同类型的模型。本书将全面介绍各类建模方法： 连续模型（Continuous Models）： 如微分方程模型（ODEs, PDEs），适用于描述平滑变化的系统。 离散模型（Discrete Models）： 如有限状态机、马尔可夫链，适用于描述状态离散演变的系统。 基于代理的模型（Agent-Based Models, ABMs）： 强调微观个体及其互动规则，非常适合模拟涌现现象。我们将详细讨论ABM的设计原则、实现技巧以及在社会科学、经济学、生态学等领域的应用。 网络模型（Network Models）： 聚焦于系统组成单元之间的连接关系，如无标度网络、小世界网络等，用于分析信息传播、疾病扩散、故障传播等。 统计模型（Statistical Models）： 如回归模型、分类模型，用于从数据中发现模式和关系。 混合模型（Hybrid Models）： 结合不同模型类型的优点，以解决更复杂的问题。 模型验证与确认（Verification and Validation, V&V）： 模型是否准确地反映了现实世界？是否能够用于支持决策？本书将强调V&V的重要性，并详细介绍各种V&V技术，包括： 形式化验证（Formal Verification）： 通过数学逻辑和推理证明模型的正确性。 数据驱动的验证（Data-Driven Validation）： 将模型输出与真实数据进行比对。 专家判断（Expert Judgment）： 借助领域专家的知识来评估模型的合理性。 对比测试（Comparison with Alternative Models）： 将模型结果与现有其他模型进行比较。 敏感性分析（Sensitivity Analysis）： 评估模型参数变化对输出结果的影响。 不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 评估模型输入参数和模型结构的不确定性如何传播到模型输出。 模型可信度（Model Credibility）： 建立一套量化的指标来评估模型的可靠性和适用范围。 四、 仿真技术的驱动：方法与计算 建模的成果需要通过仿真来实现。本书将深入探讨仿真方法的理论基础和计算实现： 仿真类型： 离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES）： 模拟系统状态在离散时间点上发生的事件。 连续仿真（Continuous Simulation）： 求解微分方程来描述系统的连续演化。 基于代理的仿真（Agent-Based Simulation, ABS）： 核心是ABM，模拟大量个体agents的相互作用。 蒙特卡洛仿真（Monte Carlo Simulation）： 利用随机抽样来估计复杂系统的行为。 高性能计算与并行仿真： 复杂系统的仿真往往需要巨大的计算资源。本书将介绍如何利用并行计算（如多核CPU、GPU、集群）来加速仿真过程，包括： 并行化策略： 数据并行、任务并行、混合并行。 分布式计算与云计算： 如何利用分布式计算框架和云平台进行大规模仿真。 GPU加速： 针对大规模并行计算任务，利用GPU的强大算力。 高效仿真算法： 介绍提高仿真效率的各种算法，例如： 自适应步长控制（Adaptive Step Size Control）： 在连续仿真中动态调整积分步长。 稀疏矩阵技术（Sparse Matrix Techniques）： 处理大规模线性方程组。 高效随机数生成（Efficient Random Number Generation）： 确保仿真的准确性和效率。 仿真软件与工具： 介绍主流的仿真软件平台和开发工具，以及如何选择和使用它们。 五、 前沿探索与未来展望 本书的最后一个部分将聚焦于复杂系统建模与仿真的前沿研究方向和未来发展趋势： 大数据驱动的建模与仿真： 如何将海量真实世界数据融入模型构建、校准和验证过程中，实现数据与模型的深度融合。 人工智能在建模与仿真中的应用： 机器学习用于模型发现： 从数据中自动学习系统的动力学方程或规则。 深度学习用于近似模拟（Surrogate Modeling）： 构建高效的代理模型来替代耗时的复杂模型。 强化学习用于优化仿真策略： 动态调整仿真参数以实现特定目标。 AI驱动的仿真实验设计： 自动生成有价值的仿真实验。 可解释的AI与可信赖的仿真： 在AI日益渗透的时代，如何确保复杂系统模型的解释性和仿真的可信赖性，以支撑关键决策。 复杂系统的多模态仿真： 结合不同类型的数据源（如图像、文本、传感器数据）进行多模态的系统仿真。 数字孪生（Digital Twin）： 实时映射物理实体的虚拟副本，及其在运维、预测、优化中的应用。 跨学科的协作与挑战： 复杂系统的研究需要不同学科的知识融合，本书将强调跨学科合作的重要性，并探讨由此带来的方法论挑战。 伦理与社会影响： 随着复杂系统建模与仿真能力的增强，其在决策制定中的作用日益凸显，本书也将适时探讨相关的伦理考量和潜在的社会影响。 六、 结论 《复杂系统建模与仿真：原理、方法与前沿探索》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本旨在激发读者思考、启发创新思维的指南。本书通过清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的案例，力求为读者构建一个关于复杂系统建模与仿真的全面认知图景。无论您是初入此领域的探索者，还是希望深化理解的资深研究者，本书都将为您提供宝贵的知识财富和研究启示，帮助您在理解和驾驭复杂世界的道路上迈出坚实的步伐。

评分☆☆☆☆☆

我一直对建模与仿真在科学研究和工程设计中的应用抱有浓厚的兴趣，尤其是VV&A（验证与确认）这个环节。我常常在想，当我们在构建一个复杂的仿真模型时，如何才能确保它真正地反映了我们想要研究的物理过程或者系统行为？这本书的书名《建模与仿真VV&A基本问题研究 VV&A的系统观》立刻抓住了我的眼球，它暗示着这本书将深入探讨VV&A的核心问题，并从一个更宏观的“系统观”角度来审视这一过程。 我特别期待书中能够详细阐述，为什么VV&A如此重要，它在整个仿真项目中的地位和作用到底是什么。我设想书中会从基础理论层面，解释验证（Verification）和确认（Validation）的本质区别，以及它们各自在保证仿真模型可靠性和有效性方面所扮演的角色。同时，它强调的“系统观”让我觉得，这本书可能不会仅仅停留在技术细节层面，而是会探讨如何将VV&A融入到整个仿真建模的生命周期中，如何从全局的角度去规划和执行VV&A活动。这对于我理解和应用VV&A具有重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本《建模与仿真VV&A基本问题研究 VV&A的系统观》的书名本身就吸引了我。我一直对建模与仿真领域的技术和方法论很感兴趣，尤其是在工程、科学研究以及军事等复杂领域。VV&A，即验证与确认（Verification and Validation），是确保仿真模型能够准确可靠地反映现实世界的重要环节。我经常思考，在如此庞大的仿真系统中，如何才能做到真正的验证和确认？这其中涉及到的系统性思维，如何将VV&A置于整个仿真生命周期的宏观视角下进行考量，这都是我一直想深入了解的。 从书名来看，它似乎不仅仅是罗列VV&A的各种技术手段，而是着重于“基本问题研究”，并且提出了“系统观”这一核心理念。这意味着它可能会深入探讨VV&A的本质、目的，以及在不同应用场景下可能遇到的普遍性挑战。我想，这本书可能会从更宏观、更具哲学性的角度出发，解析VV&A在系统工程中的地位和作用，探讨其理论基础和方法论的演进。我想象书中会详细阐述，为什么仅仅依靠技术性的验证方法是不够的，还需要结合系统整体的背景和目标来进行确认。这种深入的思考，对于提升仿真模型的可信度，减少不必要的风险，从而做出更明智的决策，至关重要。我期待它能帮助我建立起一套更系统、更全面的VV&A思维框架。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对VV&A的理解上升到了一个全新的高度。之前我总觉得VV&A是一个个分散的技术点，需要学习大量的工具和方法。但这本书却给了我一种“整体感”。它强调的“系统观”让我明白，VV&A不是孤立存在的，而是嵌入在一个更大的建模与仿真生命周期中。 我特别欣赏书中关于“基本问题研究”的深入探讨。它没有回避VV&A过程中那些看似简单却又极其棘手的问题，比如如何定义“真实性”？不同复杂度的模型，其VV&A的侧重点又该如何调整？它提出了一些非常有启发性的观点，让我重新思考了自己在实际工作中遇到的困境。比如，当模型过于复杂，无法进行穷尽式验证时，如何才能建立足够的信心？又或者，当需求本身不够明确时，如何进行有效的确认？这本书提供的不仅仅是答案，更多的是一种思考问题的角度和方法，它引导我去探寻那些更深层次的原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是它对VV&A的“系统观”的独特视角。我之前接触过一些关于VV&A的书籍，通常会详细介绍各种验证技术、确认方法，以及相关的标准和指南。但这本书却让我意识到，VV&A并非仅仅是一系列孤立的技术操作，而是一个与整个建模仿真过程深度融合、相互影响的有机整体。 我尤其欣赏它对“基本问题研究”的关注。在实际工作中，我们常常会遇到一些棘手的难题，比如如何界定一个模型的“正确性”？当模型的复杂度和不确定性很高时，如何才能有效地进行确认？这本书似乎深入探究了这些根本性的问题，并试图提供一套系统的思考框架。它让我明白，理解VV&A的核心，需要跳出技术的窠臼，从系统的整体目标、约束条件以及应用场景出发，去审视和设计VV&A的策略。这对我未来在复杂工程项目中使用建模仿真技术，提高仿真结果的可信度，并最终做出更可靠的决策，具有极强的启发性。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书，首先就被其“系统观”的切入点深深吸引。我一直觉得，很多时候我们谈论VV&A，都倾向于聚焦于具体的算法、测试用例的设计，或者模型参数的校准。但这就像是只看到了树叶，而忽略了森林。这本书却把VV&A放在一个更大的系统框架下审视，让我意识到，一个成功的仿真模型，绝不仅仅是代码的准确性，更是它在整个仿真应用链条中的价值体现。 它不仅仅是关于“模型是否按预期工作”（验证），更是关于“模型是否能解决我们真正关心的问题”（确认）。这种区分，在实际工作中往往会被模糊化，导致投入大量精力进行技术验证，但最终产出的仿真结果却无法真正指导决策。我尤其期待书中能够详细阐述，如何在这种系统观的指导下，构建一套完整的VV&A流程，如何将需求分析、模型设计、数据获取、测试执行、结果分析等各个环节有机地联系起来，形成一个闭环。如果书中能够提供一些具体的案例分析，说明不同系统在VV&A的系统观下，其侧重点和挑战会有何不同，那就更妙了。