挖掘机是工程施工作业中非常重要的机械设备,其工作装置作为大型结构件,进行足尺疲劳试验成本高且子样数目少,无法满足传统统计方法对样本容量的要求,因此,开展极小子样下挖掘机工作装置的疲劳寿命预测及可靠性分析的研究具有重要的意义。本文基于挖掘机工作装置疲劳试验数据,采用名义应力法对挖掘机工作装置进行疲劳寿命预测,并提出了3种极小子样可靠性评估方法。本文具体内容如下:首先,基于试验载荷谱,利用名义应力法分别对挖掘机工作装置的非焊接部分和焊接部分进行了寿命预测;并利用nCode Design-life软件对挖掘机工作装置的疲劳寿命进行了分析。结果表明本文所采用的寿命预测方法是正确的。其次,本文提出了3种极小子样下挖掘机工作装置的可靠性评估方法,即虚拟增广样本&修正Bootstrap法、GM灰色模型&Bootstrap法和BP神经网络&Bootstrap法。其中,对于GM灰色模型&Bootstrap方法,分别提出基于遗传算法的GM(1,1,λ~*)模型和基于粒子群算法的GM(1,1,λ~*)模型以提高可靠性评估的准确性。在此基础上,根据挖掘机工作装置疲劳试验极小样本数据,利用上述3种方法对挖掘机工作装置进行了极小子样下的可靠性评估,并将评估结果与半经验评估结果进行了对比,验证了所提出的3种评估方法的正确性和有效性;同时,讨论了3种评估方法的特点和适用性,为成本昂贵的大型结构件的可靠性评估问题提供了新的途径。最后,基于MATLAB GUI平台,开发了“极小子样下挖掘机工作装置可靠性分析系统”。该系统包括虚拟增广样本&修正Bootstrap法、GM灰色模型&Bootstrap法和BP神经网络&Bootstrap法3个模块,为用户提供了一款便于工程应用的极小子样下挖掘机工作装置可靠性分析系统。