Diante do problema da escassez de dados de testes com pequenas amostras e da utilização insuficiente de informações históricas, que levam à baixa precisão na avaliação durante o processo iterativo de desenvolvimento de munições em múltiplos lotes, propõe-se um método bayesiano de avaliação que integra as características de crescimento de múltiplos lotes. O método baseia-se na construção de um modelo de probabilidade de danos multinível com base na distribuição normal bidimensional dos pontos de impacto, introduz uma restrição de ordem monótona crescente no desempenho das munições, utiliza uma priori conjugada normal-inversa gama para derivar a distribuição posterior conjunta dos parâmetros de múltiplos lotes e projeta um algoritmo de amostragem de Gibbs com restrições para realizar a estimativa conjunta dos parâmetros de dispersão múltiplos lotes. A análise de exemplos mostra que, com apenas 10 disparos por lote, as estimativas de parâmetros de cada lote atendem à restrição de ordem, e o erro absoluto mínimo do parâmetro central de dispersão é de 0,0080 m. A probabilidade acumulada de danos leves e superiores no terceiro lote atinge 96,62 %, as probabilidades de danos de cada nível aumentam com os lotes, o que está de acordo com a lei de melhoria de desempenho e pode fornecer suporte confiável para o desenvolvimento iterativo de munições e avaliação da probabilidade de danos em combate.

Munição;teste de crescimento multi-lote;inferência bayesiana;restrição de ordem;danos multinível