冲压空气涡轮是飞机上的一种应急动力装置,其作为飞机安全航行的必要保障,必须对涡轮的各个关键部件进行可靠性评估。另外,冲压空气涡轮几乎都是由机械零部件组成,因此,机械产品可靠性评估就有着重要意义。在进行机械产品的寿命可靠性试验时,由于其长寿命、高可靠性的特点,一般情况下获得的数据均为小样本试验数据。针对此类数据的研究,本文主要采用两种方法进行可靠性评估:一是采用Bayes方法进行数据分析,从机械设备可靠性预计手册中获取先验信息,采用最大熵方法构建先验分布,结合少量现场试验信息,运用Bayes原理进行统计推断,从而确定产品的后验可靠性数据;二是采用样本再生方法对于满足威布尔分布的样本数据进行容量扩充,样本再生方法能够利用现有的小样本试验数据去模仿未知的分布,充分利用样本本身的客观信息,从而增加可靠性特征量的可信度。将小样本下的机械产品可靠性评估方法应用到冲压空气涡轮的可靠性评估中去,并对冲压空气涡轮的可靠性进行建模、预计和分配,是对本文理论方法的具体应用。通过对冲压空气涡轮的结构和功能进行分析,将其划分为不同的功能层,对各功能层逐一展开并建立可靠性模型,进而自下而上开展可靠性评估,最终得到整个冲压空气涡轮的可靠性水平,最后采用优化分配算法将给定的可靠性指标分配到部件一级。