随着汽车轻量化的不断发展,铝合金材料凭借其优越的性能在汽车行业中得到广泛的应用。如何基于材料内部缺陷特征预测铝合金的疲劳寿命,保证车用材料使用的安全性与可靠性,具有十分重要的研究意义。本文选取6061-T6铝合金作为研究对象,基于细观缺陷分析,借助有限元建模、SVR模型训练,进行了铝合金试件内部缺陷特征信息与疲劳寿命的预测研究。本文主要研究工作如下:完成了不同加载阶段（2万次、4万次、6万次、8万次和10万次）的疲劳拉伸试验,CT扫描获得了内部缺陷信息,通过AVIZO三维重构,获取了损伤试件内部缺陷特征,包括缺陷数量,缺陷坐标,缺陷体积和缺陷表面积。通过形状简化将不规则缺陷简化为椭球状缺陷,通过保留大缺陷、合并小缺陷完成了缺陷数量简化,在此基础上将缺陷按照不同区域进行划分,完成了不同区域的缺陷信息分析。基于ABAQUS建立等效缺陷模型,对不同区域开展有限元分析,分析结果与实验结果进行了对比。结果显示,实验获取的弹性模量(（9）与仿真分析的弹性模量(（9）的拟合曲线之间的相关系数均高于98%,证实了该等效缺陷模型的有效性。应用支持向量回归（SVR）算法建立了针对不同区域缺陷特征的应力集中的算法模型,并验证了SVR回归模型训练的有效性。通过应力集中系数与疲劳寿命的关系,建立了基于缺陷信息的疲劳寿命预测模型。