1.一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，分别对n个装载机驱动桥样件进行疲劳寿命试验，得到n个疲劳寿命试验数据值，其中，n＝1～3；

步骤2，根据步骤1所得的n个疲劳寿命试验数据值建立支持向量机模型，再通过支持向量机将步骤1所得的n个疲劳寿命试验数据扩充至m+n个样本数据，得到样本数据X；

步骤3，计算步骤2中得到的样本数据X的寿命平均值uY'和标准差σ'；

步骤4，根据步骤3所得的样本数据X的寿命平均值uY'和标准差σ'求得75％置信度对应的样本数据的寿命平均值uY'的下限值步骤5，根据步骤4中所得的下限值 计算得到装载机驱动桥的可靠性指标。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，步骤2中，根据步骤1所得的n个试验数据建立支持向量机模型的具体方法是：S1，由步骤1所得的n个疲劳寿命试验数据值组成原始序列t1,t2,...tn，并利用可靠度公式(1)进行计算，得到可靠度R(t1),R(t2),...R(tn)，将其作为训练支持向量机的输入：其中，uY为装载机驱动桥疲劳试验样件的寿命平均值；σ为装载机驱动桥样件的标准差，其取值为σ＝0.17；

S2，将n个疲劳寿命试验数据值组成原始序列t1,t2,...tn作为训练支持向量机的输出；

S3，将计算得到的可靠度R(t1),R(t2),...R(tn)和n个疲劳寿命试验数据t1,t2,...tn分别作为训练支持向量机的输入和输出，导入到支持向量机模型中对其进行训练，同时将疲劳寿命试验数据值作为评估模型训练精度的测试数据，当支持向量机模型输出与期望输出‑3的百分误差小于等于10 时，则认为模型训练成功。

3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，步骤2中，通过支持向量机将步骤1所得的n个疲劳寿命试验数据值扩充至m+n个样本数据，具体方法是：S1，在[R(t1),R(tn)]范围内随机取m个随机可靠度，将其输入到训练好的支持向量机模型，得到m个输出值，即为扩充得到的样本：S2，将扩充得到的m个数据与原始的n个试验数据合并，得到m+n个样本数据X，即

4.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，步骤3中，利用Bootstrap方法计算步骤2中得到的样本数据X的寿命平均值uY'和标准差σ'。

5.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，步骤5中，装载机驱动桥的可靠性指标包括可靠度与疲劳寿命之间的函数关系、失效概率密度与疲劳寿命之间的函数关系、失效率与疲劳寿命之间的函数关系、可靠寿命和平均寿命。

6.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，可靠度与疲劳寿命之间的函数关系表达式：

7.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，失效概率密度与疲劳寿命之间的函数关系表达式：

8.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，失效率与疲劳寿命之间的函数关系表达式：其中，t是疲劳寿命值，

9.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，驱动桥的可靠寿命计算公式：

10.根据权利要求5所述的一种基于支持向量机的装载机驱动桥极小子样可靠性评估方法，其特征在于，平均寿命计算公式：