简介： 本发明涉及一种基于Bayes因子优化的动态可靠性模型更新方法，包括如下步骤：步骤1：分析产品的失效物理，建立产品的失效物理可靠性模型，估计在某些给定时刻点处的可靠度R0(ti)；步骤2：现场收集产品相关的可靠性信息，对可靠性信息进行统计和物理特性分析，建立统计可靠性模型，估计在某些给定时刻点处的可靠度；步骤3：将失效物理可靠性模型作为选择模型，结合现场可靠性数据和可靠性试验数据，建立不同时间区间的Bayes因子表达式；本发明的有益效果是：实现小样本下的动态可靠性模型更新，同时可为新技术、新材料下新一代产品的可靠性设计优化，具有较高的实用价值和较强的工程意义。