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材料的概率S-N曲线是疲劳可靠性设计基础与依据之一。论文围绕均值S-N曲线拟合S-N数据误差的统计分布模型、测定概率S-N曲线的极大值模型和基于极大值模型的谱载荷下材料的概率疲劳强度的测定三方面，开展了较为深入地研究。 (1) 概率S-N曲线本质上是在最佳拟合曲线(即均值S-N曲线)的基础上，考虑误差的随机性建立的。本文首次从误差数据的角度研究了疲劳寿命的良好假设分布模型。根据误差数据的统计特点，指出了可能的假设分布有三参数Weibull、正态、极大值和极小值4种分布。根据先前提出的有限数据下良好假设分布的确定方法，包括三个原则，即假设分布形状与误差数据真实分布形状的一致性、预测的总体拟合效果、与疲劳失效机制的一致性和尾部预测的安全性，通过对线性均值S-N曲线拟合16Mn钢焊接头S-N数据误差的统计分析，说明应用一般推断方法，4种分布都可合理地作为数据的统计模型，综合考虑三原则后，极大值和正态分布是可能的良好假设分布。 (2) 首次研究了疲劳寿命服从极大值分布时，测定概率S-N曲线的方法。曲线用极大值分布的位置与尺度参量S-N关系曲线来表征，尺度参量S-N关系曲线可表示成均值与位置S-N曲线的函数；均值曲线的材料常数应用最小二乘法求出，位置曲线参数通过极大值分布的似然函数解出。利用秩分布法和置信限等同性原理，建立了极大值分布的置信度S-N曲线的估计方法；进一步与P-S-N曲线相结合，提出了极大值分布下P-C-S-N曲线的测定方法。通过对16Mn钢板焊接头疲劳S-N数据的统计分析，说明了方法的有效性。 (3) 根据谱载荷系数和Miner线性累积损伤准则得到的谱载荷下的当量应力的关系，与极大值模型的P-C-S-N曲线相结合，提出了谱载荷下材料概率疲劳强度的表达式。利用该方法，有效地测定了16Mn钢板三种常用典型焊接头在谱载荷下的概率疲劳强度。