摘要：基于非嵌入多項式混沌(NIPC)展開及貝葉斯更新方法,提出一種中等壽命區p-S-N曲線的小子樣預測方法。該方法運用較少應力水平下的小子樣疲勞壽命數據樣本,采用優化方法求解Basquin應力-壽命模型參數的樣本數據;由此建立NIPC展開式并進行大子樣抽樣計算,通過大子樣擬合優度檢驗,得其概率特性,繼而擬合模型參數統計量與應力水平的關系。為改進模型參數統計量的預測精度,引入另一應力水平下的小子樣試驗數據,運用貝葉斯更新方法對模型參數統計量進行修正;由此通過Nataf變換對任意應力水平下模型參數進行抽樣,代入模型計算獲得疲勞壽命樣本,進一步統計獲得其概率分布,即完成基于小子樣的p-S-N曲線預測。完成了鋁合金2024-T3疲勞試驗,各應力水平下試驗壽命均落于預測概率疲勞壽命的上下95%分位數區間內,表明新方法得到的p-S-N曲線可有效預測疲勞壽命的概率特性。