仿真实验与传统实验相比,具有因子数量众多、因子类型各异、考虑指标多样等特点,如果对因子进行全面分析,实验规模过大。而根据效应的稀疏性原理,往往是少量因子对输出产生相对重要的影响。那么,在进行深入全面地分析因子之前,首先需要对重要因子进行筛选,从而提高整体仿真实验的效率。因此,本文对仿真实验因子筛选方法及工具进行了系统研究。首先,进行了仿真实验因子筛选过程模型及仿真实验因子预筛选方法的研究。根据因子筛选方法的特点和仿真实验的特征,给出仿真实验因子筛选过程模型,为筛选过程提供指导;为方便后续因子筛选方法的顺利进行,而研究了两种因子预筛选方法,包括基于拉丁超立方和回归分析的因子预筛选方法和基于分式析因设计的因子预筛选方法。其次,进行了仿真实验因子筛选方法的研究。跟踪研究国外较新的仿真实验因子筛选方法,包括SB法、SB-X法、Cheng法、CSB法等,并对这些方法进行对比分析;另外,本文在比较各种因子筛选方法前提条件和适用范围的过程中,提出了仿真实验因子筛选方法的评价准则,实验者可以根据特定的实验要求,进行因子筛选方法的选择。再次,在前文理论方法研究的基础上,设计实现了仿真实验因子筛选辅助工具,并进行了应用。为了提高仿真实验的效率,同时减少实验者的重复性劳动,本文设计并开发了仿真实验因子筛选辅助工具,在实验者掌握的先验知识不足的情况下,该工具能够辅助其筛选出重要因子,并确保一定的效能。并分别在已知的数学模型和实际飞行器案例中应用此因子筛选辅助工具,最终通过了验证。最后,给出了结论及论文的下一步研究方向。