随着科学技术发展,车辆产品已呈现出系统化、多元化的发展趋势,这使得盲目的设计改进手段已无法在短时间内经济且高效地提升产品质量水平。因此,富有规划性和系统性的可靠性分析技术正越来越受到重视。而可靠性增长评估,就是利用试验故障数据,建立统计模型来实现对产品可靠性水平进行评价预测,从而为设计改进提供针对性的参考与指导。为形成科学有效的车辆可靠性评估方法,本文进行了以下工作。首先,本文对国内外可靠性分析理论进行梳理和总结,并通过对Duane模型,AMSAA模型,STD-Gompertz模型等多种可靠性分析模型的对比分析,选取了能够适应多环境分析的VE-AMSAA模型作为本文主要研究手段。其次,在对原始试验数据处理时发现,其中不仅包含各故障发生时的试验里程,还给出了对应的具体原因及所属系统。为充分利用这些数据信息,本文使用层次分析法,以故障数量与故障间隔里程为判断准则,建立成对比较矩阵,来求解发动机、底盘、车身以及电器这四大系统对整车故障率影响权重。结果表明:底盘系统影响权重最大,车身和电器系统次之,发动机系统影响最小,此结论为后续可靠性试验的改进方向提供了重要参考。然后,本文根据试验过程中故障改进方式的不同,将可靠性增长过程分为即时纠正模式和延缓纠正模式,并对各模式运行特点进行分析,同时给出模型参数和可靠性指标MTBF的计算手段。此外,由于本次可靠性试验过程中存在高速环道、山区公路、凹凸不平路、越野路等多种路况,须将不同试验环境下的试验数据整合到一个基准环境下,方能使可靠性评估更为准确。为此,本文通过引入环境因子系数,构建了变环境下车辆可靠性增长评估模型,将两种分析模式推广到变环境的可靠性试验场景之中。在计算环境因子系数时,建立以趋势检验和拟合优度检验为约束的目标函数,并引入以粒子群算法和遗传算法为代表的启发式算法,来取代以往缓慢低效的穷举算法。经实例分析发现,粒子群算法在保持和遗传算法同等精度水平的同时,在寻优过程中体现出更高的寻优效率。接着,便对不同纠正模式下的车辆可靠性水平进行实例分析。成功实现了MTBF的点估计与区间估计,其变化趋势与实际试验过程相符合。同时,根据已有理论,对故障点区间进行预测,发现故障点不仅准确落入预测区间之中,且落入位置与区间中点偏离度均在20%以内。而在对下阶段MTBF进行估计时,估计值与真实值的误差控制在15%上下,满足工程分析的要求。最后,本文基于已有研究内容并结合工程实际要求,开发了车辆可靠性增长分析系统,用于实现环境因子计算,不同模式可靠性分析以及故障预测与性能估计这三方面的功能,并通过实例分析展现其简洁明了,易于操作的使用特性,为提高车辆的可靠性水平提供支撑和帮助。