固体火箭发动机可靠性评估是一项复杂的系统工程,涉及到各种各样的信息。Bayes方法能够有效地融合设计、研制、试验中的各种信息,结合少量的定型试验信息评估固体火箭发动机的性能和可靠性水平。首先,本文详细分析了固体火箭发动机的组成结构,通过国内外相关资料的分析和研究,给出了固体火箭发动机常见的失效模式,提出了相应的改进措施。同时,针对典型的故障模式进行了故障树分析。其次,讨论了Bayes方法中验前信息的一般性理论,包括验前信息的检验、多源验前信息的融合、无信息验前分布、小子样条件下验前分布的获取等。提出了Bayes可靠性评估验前分布获取的随机加权最大熵方法,它能有效结合随机加权法和最大熵方法的优点,减少了验前分布假设的人为主观性。能够较好地根据验前样本信息得到验前分布。同时,研究了固体火箭发动机常见单元失效模式的可靠性评定方法。对各类可靠性评定方法进行了对比研究。第三,结合固体火箭发动机系统组成和试验的特点,在已有的可靠性数据转换方法的基础上,提出了可靠性数据转换的两点优化方法。与常规的数据转换两阶矩法、点估计置信下限法和两点法相比,两点优化方法的拟合精度高,对高精度要求下产品的可靠性评估十分有用。同时,利用数据转换方法,结合Bayes理论,分析了最大熵法、Chebyshev展开法和Monte-Carlo法等在系统可靠性评估中的应用。最后,分析了固体火箭发动机系统中机械结构单元的常见失效模型,研究了不同应力-强度干涉模型的Bayes评定方法。给出了机械结构系统可靠性评定的一般方法。