第1章  绪论
  1.1  测试性技术的内涵
    1.1.1  测量、测试和测试性
    1.1.2  故障检测、故障诊断和测试性
    1.1.3  机内测试设备、自动测试设备和测试性
    1.1.4  预测与健康管理、故障预测和测试性
  1.2  测试性对装备系统的影响
    1.2.1  装备使用中存在的测试性问题及原因
    1.2.2  测试性对通用质量特性的影响
    1.2.3  测试性对战备完好性的影响
    1.2.4  测试性对任务成功性的影响
    1.2.5  测试性对寿命周期费用的影响
  1.3  测试性设计技术发展现状
    1.3.1  测试性需求分析
    1.3.2  测试性建模方法
    1.3.3  测试性优化选择方法
    1.3.4  诊断策略优化
  1.4  测试性验证技术发展现状
    1.4.1  故障样本量确定
    1.4.2  故障样本量分配
    1.4.3  测试性指标评估
  1.5  测试性参数
    1.5.1  故障检测率
    1.5.2  关键故障检测率
    1.5.3  故障隔离率
    1.5.4  虚警率
    1.5.5  平均虚警间隔时间
    1.5.6  故障检测时间
    1.5.7  故障隔离时间
    1.5.8  平均诊断时间
    1.5.9  平均BIT运行时间
    1.5.10  误拆率
    1.5.11  不能复现率
    1.5.12  台检可工作率
    1.5.13  重测合格率
    1.5.14  剩余寿命
第2章  测试性需求分析与指标分配
  2.1  概述
  2.2  装备测试性需求分析
    2.2.1  系统需求工程的重要组成
    2.2.2  测试性指标确定的技术流程
    2.2.3  测试性需求的基本要素
    2.2.4  装备测试性需求影响因素分析
  2.3  Petri网理论基础及其应用
    2.3.1  Petri网理论基础
    2.3.2  Petri网在系统评估中的应用
  2.4  基于Petri网的测试性指标确定与分配
    2.4.1  导弹系统级测试性需求建模
    2.4.2  模型求解及测试性指标确定
    2.4.3  测试性参数与性能分析
    2.4.4  案例分析与验证
第3章  测试性建模技术
  3.1  概述
  3.2  基于层次化贝叶斯网络的测试性建模方法
    3.2.1  贝叶斯网络建模方法
    3.2.2  层次贝叶斯网络模型
  3.3  模型参数计算
    3.3.1  模型信息来源
    3.3.2  故障节点的参数获取方法
    3.3.3  信号节点的参数获取方法
    3.3.4  测试节点的参数获取方法
  3.4  相关性矩阵获取
    3.4.1  不确定相关性矩阵
    3.4.2  相关性矩阵
    3.4.3  虚警矩阵
    3.4.4  测试性指标计算
  3.5  实例分析
第4章  测试性分析与优化
  4.1  概述
  4.2  测试优化问题分析
    4.2.1  不可靠测试条件下的多层次测试优化选择问题
    4.2.2  测试优化问题的数学模型
  4.3  测试优化问题求解
    4.3.1  相关概念
    4.3.2  几种多目标优化算法
    4.3.3  基于MOPSO-NSGA3混合算法的多层次测试优化选择方法
  4.4  诊断策略优化求解
    4.4.1  问题分析
    4.4.2  问题建模
    4.4.3  基于多目标蚁群算法的多层次诊断策略优化设计方法
第5章  测试性验证建模
  5.1  概述
  5.2  系统层次划分
    5.2.1  层次划分需求
    5.2.2  层次划分原则
  5.3  三维贝叶斯网络测试性验证模型
    5.3.1  模型建立
    5.3.2  模型推理
    5.3.3  模型求解
    5.3.4  案例验证
第6章  测试性试验与评估
  6.1  概述
    6.1.1  故障样本量确定问题
    6.1.2  故障样本量分配问题
    6.1.3  测试性指标评估问题
  6.2  基于模型的单次抽样试验故障样本量确定技术
    6.2.1  先验信息处理
    6.2.2  融合推理算法
    6.2.3  故障样本量确定算法
    6.2.4  案例验证
  6.3  基于Sobol序列的序贯验证样本分配方法
    6.3.1  按比例随机抽样方法
    6.3.2  基于Sobel序列的样本分配方法
    6.3.3  案例验证
第7章  测试性增长试验
  7.1  概述
  7.2  测试性指标动态评估技术思路
  7.3  基于测试性增长的指标动态评估
    7.3.1  测试性增长描述
    7.3.2  测试性增长趋势检验
    7.3.3  测试性增长模型选取及参数确定
    7.3.4  基于最大熵模型的先验超参数确定
  7.4  案例验证
    7.4.1  节点增长趋势检验
    7.4.2  节点离散Gompert模型参数确定
    7.4.3  节点先验超参数确定
    7.4.4  指标评估
第8章  装备测试性故障注入与验证评估系统
  8.1  系统组成及架构
    8.1.1  系统组成
    8.1.2  总体架构
  8.2  系统构型及使用场景
    8.2.1  系统构型设计
    8.2.2  系统使用场景
  8.3  硬件方案
    8.3.1  系统总体设计
    8.3.2  分布式测控管理分系统
    8.3.3  总线故障验证分系统
    8.3.4  数字信号故障验证分系统
    8.3.5  模拟信号故障验证分系统
    8.3.6  状态信号故障验证分系统
    8.3.7  混合信号故障验证分系统
    8.3.8  电源故障验证分系统
  8.4  软件方案
    8.4.1  软件架构及功能组成
    8.4.2  软件工作流
参考文献