随着科技的不断进步,产品的质量逐渐提高,寿命随之增长,在产品可靠性试验中,由于成本和研制周期的限制,投入试验的样本量非常少,即小子样问题,而所得试验信息又非常有限,采用传统的可靠性统计分析方法常会遇到很多困难。Bayes理论可有效融合各先验信息,结合少量的现场试验信息对产品可靠性作出比较客观的评估。本文基于Bayes理论,对小子样下产品的可靠性分析开展应用研究,主要研究内容如下:　　 第一章介绍了选题意义和研究内容。综述了可靠性的相关概念及其发展研究概况,指出了Bayes理论在小子样产品可靠性分析中的应用前景和意义,引出了本文的主要研究工作和结构安排。　　 第二章首先介绍了可靠性及其特征量的数学表示,其次详细阐明了Bayes公式、Bayes以及多层Bayes可靠性分析方法,最后给出了常见的寿命分布类型及其特征量。　　 第三章研究了多源先验信息的融合方法。首先介绍了先验信息的几种常用融合方法,然后提出了基于置信分布和K—L信息距离的先验信息融合方法,并通过成败型产品可靠性分析的实例,验证了方法的合理性和可行性。　　 第四章研究了DOOF数据下小子样产品可靠性的Bayes分析方法。以对数正态分布为例,给出了DOOF数据下,小子样产品可靠性的Bayes分析方法和具体步骤,并用实例验证了方法的可行性。　　 第五章研究了无失效数据下小子样产品可靠性的多层Bayes分析。以Weibull分布为例,给出了无失效数据下,小子样产品可靠性的多层Bayes分析方法和具体步骤,并用实例验证了方法的可行性。　　 第六章总结全文,并对下一步的研究工作进行了展望。