少量サンプル条件下における固体ロケットエンジンシステムの信頼性評価の課題を解決するため、改良されたBootstrap法に基づく信頼性評価フレームワークを提案した。エンジンの構成部品を分解して直列システム信頼性モデルを構築し、成功／失敗型ユニット（二項分布）と寿命型ユニット（指数／ワイブル／正規分布）をそれぞれ処理した。Bスプライン関数を用いて経験分布関数を再構築し、k-meansクラスタリングと組み合わせてBootstrap再サンプリング時の異常値を除去することで、寿命型ユニットのパラメータ推定誤差率を従来法より60％低減した（n=15の時、誤差は±5％以下）。エンジンサブシステムの信頼下限とシステム信頼度の合同制約モデルを構築し、事例により検証したところ、システム信頼度の信頼下限は0.8493（信頼度0.95）に達し、LM法（レーベンバーグ・マルカート法）に比べ15.4％向上した。本手法は少量サンプルかつ多様な故障モード下の直列システム信頼性評価問題を効果的に解決し、固体ロケットエンジンの信頼性向上に理論的支援を提供する。

固体ロケットエンジン;少量サンプル信頼度評価;Bootstrap法;ベイズ理論;パラメータ推定