建模与仿真VV&A基本问题研究 VV&A的系统观

图书标准信息

• 作者 张国忠
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2017-11
• 版次 1
• ISBN 9787111578192
• 定价 68.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸

【内容简介】

本文力求从系统的角度出发，探讨构成M&SVV&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，以促进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、管理模式研究的深入研究，也由此来指导我们在具体M&S产品中的VV&A个案的分析工作。本文关注的是VV&A整体的技术和管理特征，而不是局限于具体的M&S产品的VV&A活动及其技术特征的个案分析。本文的观点，就如一位栖身于月球的观察者对地球进行考察时所形成的观点，因此，与居住在伦敦或巴黎，北京或新德里所形成的观点决然不同。

【目录】

前言 

缩略词 

第１章　　绪论１ 

１.１ ＶＶ＆Ａ产生的根源１ 

１.２ 国内外ＶＶ＆Ａ研究概况１ 

１.３ 研究目的和内容３ 

１.４ 结构简图４ 

第２章Ｍ＆Ｓ和ＶＶ＆Ａ研究概况６ 

２.１ 基本概念６ 

２.１.１ Ｍ＆Ｓ的概念６ 

２.１.２ ＶＶ＆Ａ的概念７ 

２.２ ＶＶ＆Ａ范式１３ 

２.２.１ ＳＣＳ范式１４ 

２.２.２ ＲｏｂｅｒｔＳａｒｇｅｎｔ范式１４ 

２.２.３ ＡＩＡＡ范式１５ 

２.２.４ ＤＭＳＯ范式１６ 

２.２.５ ＤＮＤＳＥＣＯ范式１７ 

２.２.６ 评论１７ 

２.３ Ｖ＆Ｖ方法１８ 

２.３.１ 具体而微的Ｖ＆Ｖ方法１８ 

２.３.２ Ｖ＆Ｖ计划的制订方法２３ 

２.３.３ 后Ｖ＆Ｖ阶段可信性评估方法２５ 

２.３.４ 评论２９ 

２.４ 建模ＶＶ＆Ａ与仿真ＶＶ＆Ａ的比较３１ 

第３章Ｖ＆Ｖ与科学哲学３５ 

３.１ 模型和模型方法的逻辑本质３５ 

３.２ 西方科学哲学学派的逻辑与Ｖ＆Ｖ的联系３７ 

３.２.１ 传统经验主义３８ 

３.２.２ 反传统经验主义３８ 

３.３ 严复关于认识论的逻辑对于模型Ｖ＆Ｖ的启示４１ 

３.４ 自然辩证法对于模型Ｖ＆Ｖ的启示４２ 

３.５ 结论４４ 

第４章Ｖ＆Ｖ一般方法论４５ 

４.１ 方法的概述４５ 

４.２ Ｖ＆Ｖ一般方法论的内涵４６ 

４.３ Ｖ＆Ｖ策略的制定４７ 

４.３.１ Ｖ＆Ｖ活动的全息解构４７ 

４.３.２ Ｖ＆Ｖ活动线性全序列模型４８ 

４.３.３ Ｖ＆Ｖ策略的概念４９ 

４.３.４ Ｖ＆Ｖ活动的风险５０ 

４.３.５ 基于策略的费用和风险模型５０ 

４.３.６ Ｖ＆Ｖ策略的广度制定５２ 

４.３.７ Ｖ＆Ｖ策略的深度制定６０ 

４.３.８ Ｖ＆Ｖ策略的深度制定的随机规划模型解法６１ 

４.４ Ｖ＆Ｖ策略制定的实例分析７２ 

４.４.１ Ｍ＆Ｓ简介７２ 

４.４.２ Ｖ＆Ｖ活动集与风险事件集７３ 

４.４.３ 费用、发生概率与损失的评估与聚合７５ 

４.４.４ 结果与分析７６ 

４.５ 后Ｖ＆Ｖ阶段Ｍ＆Ｓ可信性评估７８ 

４.５.１ Ｍ＆Ｓ可信性评估的定义７８ 

４.５.２ 基于ＶａＲ的可信性评估方法７９ 

第５章Ｖ＆Ｖ的管理初探８５ 

５.１ 强化Ｖ＆Ｖ管理的必要性８５ 

５.１.１ Ｖ＆Ｖ管理是促使Ｖ＆Ｖ从自发向自觉转变的需求８５ 

５.１.２ Ｖ＆Ｖ管理是推动Ｍ＆Ｓ可信敢用的迫切需求８６ 

５.１.３ Ｖ＆Ｖ管理是健全和发展军用仿真系统的需求８６ 

５.１.４ Ｖ＆Ｖ管理是推动Ｍ＆Ｓ持续健康发展的必然需求８７ 

５.２ Ｖ＆Ｖ基本原则的概述及相关思考８７ 

５.２.１ ＤＭＳＯＶＶ＆ＡＲＰＧ指导原则８７ 

５.２.２ ＯｓｍａｎＢａｌｃｉ指导原则８９ 

５.２.３ ＤＮＤＳＥＣＯ指导原则９０ 

５.２.４ 相关思考９２ 

５.３ Ｖ＆Ｖ管理机构的设置９４ 

５.４ 关于Ｖ＆Ｖ管理问题研究的思考和建议９５ 

５.４.１ 牢固树立“Ｍ＆Ｓ必须ＶＶ＆Ａ”的指导思想９５ 

目　　录Ⅴ 

５.４.２ 以Ｍ＆Ｓ应用的现实为牵引，加强ＶＶ＆Ａ的 

学习与研究９６ 

５.４.３ 以人为本，人才先行，大力培养ＶＶ＆Ａ技术与 

管理人才９６ 

５.４.４ 加快建立和健全ＶＶ＆Ａ组织机构的建设９６ 

５.４.５ 牢固树立ＶＶ＆Ａ为提高武器装备信息化水平服务的思想９６ 

５.５ 结论９６ 

第６章ＶＶ＆Ａ研究的战略展望９８ 

６.１ 统一ＶＶ＆Ａ概念，建立ＶＶ＆Ａ标准规范体系９８ 

６.２ 进一步完善ＶＶ＆Ａ相关模型９８ 

６.３ 把ＶＶ＆Ａ从以准确性为中心的评估转向以质量为 

中心的评估１００ 

６.４ 把ＶＶ＆Ａ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１０１ 

６.５ 利用人工智能、大数据等新技术辅助ＶＶ＆Ａ １０１ 

６.６ 开发有效评估定性指标的技术１０２ 

６.７ 开发有效利用专家知识的技术１０２ 

６.８ 建立良好的ＶＶ＆Ａ行业生态１０２ 

６.９ 提供广泛的ＶＶ＆Ａ教育、培训和交流１０３ 

６.１０ 构建基于综合集成环境的ＶＶ＆Ａ实验室１０３ 

６.１１ ＳＥＢＶＶ＆ＡＬ的建设１０４ 

６.１１.１ ＳＥＢＶＶ＆ＡＬ的建设原则１０４ 

６.１１.２ ＳＥＢＶＶ＆ＡＬ的特点及其基本功能１０５ 

６.１１.３ ＳＥＢＶＶ＆ＡＬ的建设步骤１０６ 

附录１０８ 

附录Ａ Ｖ＆Ｖ活动费用的评估１０８ 

附录Ｂ Ｖ＆Ｖ活动相关风险事件的评估１０９ 

附录Ｃ ＳＥＶＭ对问题１的解算结果１１１ 

附录Ｄ ＳＥＶＭ对问题２的解算结果１１２ 

附录Ｅ ＳＣＣＰＭ对问题１的解算结果１１３ 

附录Ｆ ＳＣＣＰＭ对问题２的解算结果１１４ 

参考文献１１５