5.1可靠性试验概述5.2可靠性试验估计5.3疲劳寿命安全率评估方法5.可靠性试验l可靠性试验 可靠性试验与常规试验的区别在于：可靠性试验将试验结果可看作是R.V.的若干个代表值，并据这些代表值给出可靠性试验评估 5.1可靠性试验概述l可靠性试验的类别(据可靠性试验的性质分)可靠性试验工程试验统计试验环境应力筛选试验可靠性增长可靠性验证可靠性验收可靠性鉴定可靠性测定工程试验：目的在于暴露产品可靠性缺陷,并采取纠正措施予以排除 环境应力筛选试验：通过加以适当的载荷环境，使存在潜在缺陷的产品加速暴露，用以将早期的失效产品在投入使用前剔除出去 可靠性增长试验：有计划地激发失效、分析失效的原因和改进设计，并证明改进措施的有效性而进行的试验，其目的就是通过试验分析改进再试验（TAAF）解决设计缺陷问题，提高可靠性统计试验：目的在于确定产品的可靠性，而不是暴露产品的可靠性缺陷 可靠性测定：测定单项和多项可靠性参数 可靠性鉴定：设计定型阶段的可靠性验证试验，其目的是判别产品可靠性是否达到规定的指标要求，为设计定型提供依据 可靠性验收：产品交付阶段的可靠性验证试验，其目的是检验某批产品是否因生产过程中各种因素的影响使可靠性降低，为是否接受该批产品提供依据 各种可靠性试验的比较见下表。
比较项 目环境应力筛选试验可靠性增长试验可靠性鉴定试验可靠性验收试验所属范围工程试验工程试验统计试验统计试验国家标准GB/T15174GB5080GB5080军用标准GJB1032GBJ407.GJB/Z77GJB899GJB899试验 目的剔除早期故障，提高受试产 品的外场使用可靠性消除设计 薄弱环节 ，提高所有同型产品的固有可靠性水平验证产 品是否满足可靠性要求验证产 品是否满足可靠性要求使用时机批生产阶 段或工程研制阶段工程研制阶段工程研制阶段结束时批生产过 程中试件数目全部产品按照合同规定按照合同规定试验时间随所加应力等级变化5倍到25倍MTBF按照所选用的试验方案确定按照所选用的试验方案确定环境条件通常为加速应力环境真实的或模拟的任务环境真实的或者模拟的任务环 境真实的或者模拟的任务环 境失效处理采取修复措施采取设计 更改等纠正措施采取修复措施采取修复措施评估模型不需要Duane模型，AMSAA模型指数分布统计 模型 指数分布统计 模型 5.2可靠性试验估计结构可靠度的点估计正态分布强度参数未知情况下结构可靠度的区间估计正态分布应力和强度参数均末知情况下结构可靠度的 区间估计任意分布情况下的结构可靠度区间估计根据频率确定可靠度及结构可靠度的区间结构可靠度估计的贝叶斯(Bayes)方法结构可靠性估计的图解法结构可靠度的点估计 随机变量R和S独立且均服从正态分布 当应力和强度的分布参数已知时，可以通过 直接计算出结构的可靠度 ，不存在 的估计问题。
但是，随机变量R和S的分布参数一般是根据试验数据估计得出的，即我们知道到的只是这些参数的点估计值 ，由这些基本变量参数的点估计值，可得 的点估计值 在试验数据量充分大的情况下(一般认为n250)，点估计值可认为是结构可靠度的真实值当原始样本数据量相对小时，除了得出结构可靠度的点估计值外，还需要确定点估计值的精度，亦即需要进行结构可靠度的区间估计 R和S均服从正态分布且 已知， 未知 抽样得到样本值强度均值的极大似然估计正态分布的性质由于，所以有：给定置信度水平H且的置信下限方法2：由R的经验分布函数(empirical CDF) 将样本的强度值按其大小顺序由小到大依次排列，顺序建立强度样本的经验分布函数统计量记为：如下： 此结果相当粗糙，可利用上小节的方法并假设应力服从标准正态分布时的情况计算，当样本容量足够大时，上小节的方法比经验分布函数得到的置信下限结果好经验分布函数的方法实际际上没有利用强度服从正态分布的信息，因此其结果比考虑了强度服从正态分布信息方法的结果要粗糙l 正态分布应力和强度参数均末知情况下结构可靠度的区间估计预先给定置信水平H，求可靠度的近似置信下限 设应力和强度均服从正态分布，但它们的分布参数均未知，则可靠性指标的点估计值可表为： 由此可见，可靠性指标的点估计值取决于四个参数的估计值。
这四个参数的估计值均为随机变量，将上式在真值 处展开成泰勒级数，仅取线性项进行线性化后则有各偏导导数是在四个参数真值处值处 的，现现用估计值计值 替代真值值，因此均为为近似值值各偏导导数的取值值如下所示：其中：假设可靠频率 服从正态分布 n足够大，致使np(p为构件的可靠度真值)和nq（q=1-p）的值均大于4时，可假设 服从正态分布即 ，其分布参数可如下求得：l结构可靠度估计的贝叶斯(Bayes)方法 根据结构可靠性的基本原理得到的可靠度分析结果称为结构的理论可靠度或先验可靠度需由试验验证 由试验确定结构可靠度时，样本数量要足够大，试验数目越多，由试验得出的结构可靠度值越精确但对一些大型贵重结构进行足够数量的可靠性试验是不可行的，这就出现了试验的小样本问题，可采用贝叶斯方法解决 假设结构可靠度的理论分布密度函数为 ，根据试验数据确定的结构可靠度频率分布的条件密度函数为则试验条件下结构可靠度概率分布的后验密度函数为：贝叶斯公式例：假设先验理论分布和由试验确定的条件分布均为三角分布，其密度函数分别为：假设结构可靠度的置信下限等于单侧置信度，即u依据理论分布计算u 根据试验数据确定的条件分布，能够得出相同的结果，因为理论分布和试验分布具有相同的分布形式。
上述两种方法的任何一种，得出的结构可靠度的估计值均只用了已获得信息的一半，而可靠度估计的原则是尽可能利用全部已获得的有用信息u贝叶斯方法理论和实验可靠性的三角形分布 由此可看出：根据后验分布的密度函数得出结构可靠度的均值和方差及可靠度的置信下限，比单独从先验理论分布及从试验确定的分布得出的结构可靠度的有关结果要好若试验得出的结构可靠度的特征比理论计算结果要好的话，则用贝叶斯方法能得出比单纯理论结果更好的结构可靠度特征，反之亦然 若取结构可靠度的置信下限等于置信水平，而置信水平不预先给出如果理论分析得出的结构可靠度的先验分布是离散型的，则用贝叶斯公式确定的结构可靠度分布的后验密度函数为：结构可靠性估计的图解法 假设我们进行了试验，取得了一定量的试验数据，但是还不足以断定应力和强度应服从的分布，在这种情况下，应力和强度可均采用经验分布，然后用图解法计算结构可靠度 对于应力密度函数 和强度密度数 有 分别表示根据试验数据按顺序统计量确定的应力和强度的经验CDF上式表明， 对 作图所围曲线的面积即为结构可靠度的估计值根据试验数据，容易确定应力和强度的经验CDF，从而对于S的不同取值，得出 和 的值，然后，在坐标纸上确定这些点，将它们连成光滑的曲线，如右图所示，只要确定曲线所围的面积便可求得 的估计值。