在机械构件或材料的疲劳寿命预测中,概率方法已被广泛用于各种不确定性分析,Bayes方法提供了一个表征各种不确定性的理论基础,依据历史知识、经验或数据,给出模型参数的先验分布,并能依据现有新的知识进行信息更新,以便准确地进行寿命预估、可靠性分析和维修决策。相比确定性寿命预测方法,本文依据Bayes推理及信息更新技术,综合考虑模型参数、模型输入变量、材料属性和模型等不确定性,构建了概率故障物理寿命预测理论框架,且提出了混合不确定性量化方法-White-Box方法,并探讨了其在概率寿命预测的应用。最后,通过对涡轮盘材料GH4133进行概率寿命预测,对比分析了基于延性耗竭模型(VBM)、广义能量损伤参数(GDP)、SWT模型和塑性应变能密度(PSED)法的寿命预测结果,其预测结果与实测结果均吻合较好,且基于VBM模型的寿命预测值的不确定性范围明显窄于SWT、GDP和PSED模型对应的不确定性范围。