随着科技的发展，产品的可靠性越来越受到人们的重视。尤其是在某些特殊领域内，如航空航天、军工产品以及某些高可靠长寿命的产品，可靠性有着至关重要的地位。可靠性试验作为贯穿产品整个生命周期的一部分，为产品的设计开发、批量生产以及剩余寿命的评估提供着重要的数据来源。对于某些造价昂贵，或者新研发投入使用的产品，样本数量不多，具备小样本的特性。在这种情况下，如何通过已有的数据来更加准确的预测产品寿命，计算产品的可靠度及其他相关的可靠性参数显得尤为重要。本文从以下两方面出发，解决两种可靠性试验的小样本数据处理问题：(1)对于小样本情况下的加速寿命试验的数据处理方法，本文从计算机模拟的角度出发，利用改进的Bootstrap方法，提出了一种基于数据扩充和数据挖掘的样本生成方法—Bootstrap&aiNet方法，并用模拟试验结果代替真实试验，使得小样本情况演变成合适数量的样本，再用经典的最小二乘法对参数进行线性拟合。最后通过引入电迁移加速寿命测试以验证该方法的合理性，结果显示，该方法可以有效提高产品在正常工作应力下寿命的预测精度。(2)某些领域内的可靠性验证试验主要为成败型试验。本文引入成败型试验转换成计量型试验的思路，提出了航空非电子产品各类典型可靠性验证试验的试验方案和相应的数据处理方法以及评判准则，从而可以减少待测样本量，避免了成败型试验对样本数量要求过大的缺陷，同时也给出了待评估的参数的相应置信区间，最后通过对某伺服系统的可靠性试验方案分析，验证了该方法的有效性。