为实现高长寿命产品在正常应力下寿命与可靠度的快速、准确的评估,本文结合Bayes理论,对恒定应力下ALT试验的定时截尾数据、ADT试验的性能退化数据展开了全面、深入的讨论。主要成果如下:第一,基于加速系数不变原则,对ALT试验的Weibull寿命模型、对数正态寿命模型、混合指数分布族模型的失效机理一致性辨识问题进行了研究,并给出了具体的判断方法;针对ADT中的Wiener退化模型和Inverse Gaussian退化模型的失效机理一致性辨识问题进行了研究,并给出了具体的检验方法。第二,讨论了ALT中的指数分布模型、Weibull分布模型,假设指数分布参数的先验分布为伽马分布和客观选择的Jeffreys无信息先验分布,Weibull分布的形状参数为离散分布和连续型分布、尺度参数分别为伽马分布和客观选择的Jeffreys无信息先验分布,采用Bayes公式融合寿命数据,得到了定时截尾数据下参数的显性估计式,建立了常应力下可靠度的普适模型。工程案例表明Bayes下的可靠度评估方法更加合理,操作性更强,具有一定的优越性。第三,针对Wiener过程在ADT试验中的建模方法,为克服产品的异质性,提高模型的预测精度,采用具有随机参数的Wiener过程描述产品的个体差异,分别选取正态伽马分布和Jeffreys无信息先验分布作为随机参数的先验联合分布,通过Bayes公式得到参数的后验分布,并利用EM算法得到超参数的估计值,通过加速系数将加速应力下的退化样本映射到常应力下,建立了正常应力下可靠度的普适模型。Monte Carlo模拟试验验证了该普适模型的可行性。第四,针对Inverse Gaussian过程在ADT试验中的建模方法,为克服产品的异质性,采提高模型的预测精度,采用具有随机参数的Inverse Gaussian过程进行建模,选取正态伽马分布作为随机参数的先验联合分布,利用EM算法得到超参数的估计值,通过加速系数的等效定义将样本数据映射到常应力下,建立了正常应力下可靠度的普适模型。Monte Carlo模拟试验验证了普适模型的可行性。