Frente al problema de la escasez de datos de ensayos con muestras pequeñas y el uso insuficiente de la información histórica que conduce a una baja precisión en la evaluación durante el proceso iterativo de desarrollo de municiones en múltiples lotes, se propone un método bayesiano de evaluación que integra las características de crecimiento de múltiples lotes. Este método se basa en la construcción de un modelo de probabilidad de daños multinivel basado en la distribución normal bidimensional de los puntos de impacto, introduce una restricción de orden monotónico creciente en el rendimiento de las municiones, utiliza una prior conjugada normal-inversa gamma para derivar la distribución posterior conjunta de parámetros en múltiples lotes, y diseña un algoritmo de muestreo de Gibbs con restricciones para lograr la estimación conjunta de parámetros de dispersión de múltiples lotes. El análisis de ejemplos muestra que, con solo 10 disparos por lote, la estimación de parámetros de cada lote cumple con la restricción de orden, y el error absoluto mínimo del parámetro central de dispersión es de 0.0080 m. La probabilidad acumulativa de daños leves y superiores en el tercer lote alcanza el 96.62 %, las probabilidades de daños de cada nivel aumentan con los lotes, lo que coincide con la ley de mejora del rendimiento y puede proporcionar un soporte confiable para la iteración del desarrollo de municiones y la evaluación de la probabilidad de daños en combate.

Munición;ensayo de crecimiento multi-lote;inferencia bayesiana;restricción de orden;daños multinivel