由于工业系统所包含的元件数量不断增加,其结构复杂性也不断提高,从而导致元件失效的概率越来越高。元件的失效可能会导致系统失效,由此带来难以估计的经济损失,在现实生活中,多数系统具有多阶段性,所以多阶段任务系统可靠性研究一直受到社会的广泛关注。然而,现有的多阶段任务系统可靠性评估方法大多存在收敛速度慢和计算精度低的问题,因此本文以概率共因失效多阶段任务系统为研究对象,针对其可靠性评估与优化展开研究。首先,本文针对多阶段任务系统可靠性评估方法存在计算精度低和收敛速度慢的问题,研究了一种多阶段离散时间贝叶斯网络方法。该方法首先将各阶段运行时间离散为固定值,并给出各阶段运行时间被离散后的时间分段的宽度计算表达式,其次基于新的动态门转换方法提出了动态多阶段离散时间贝叶斯网络方法,提高了系统可靠性的计算精度。通过与通用生成函数方法和蒙特卡洛仿真方法进行对比实验分析,验证了在相同计算精度下多阶段离散时间贝叶斯网络方法比蒙特卡洛仿真方法耗时更少。同时,通过与通用生成函数方法与传统离散时间贝叶斯网络方法进行对比实验分析,验证了所提出的动态多阶段离散时间贝叶斯网络方法比传统方法具有更高的计算精度。其次,本文针对概率共因失效多阶段任务系统,提出了显式概率共因多阶段离散时间贝叶斯网络方法。该方法基于逻辑或门直接将概率共因失效纳入到系统可靠性评估中,逻辑或门分别连接元件的独立失效和元件的概率共因失效这两个基本事件,通过评估叶节点处于可靠状态的概率得到概率共因失效多阶段任务系统的可靠性。最后通过案例验证了共因失效导致系统可靠性下降,针对案例分析了概率共因失效对系统可靠性的影响。最后,本文研究了概率共因失效多阶段任务系统的可靠性优化方法。该方法基于概率重要度方法得到各元件在不同阶段的重要度排序,找到各阶段的薄弱环节并对其设计冗余元件来优化系统结构,以达对系统可靠性优化的目的。