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近年来，各专家学者也分别在武器装备系统领域、电子电器设备领域、航天航空领域、交通运输领域、机械工程领域等各个不同领域做出对可靠性分析方法的各项研究：
文献[ ]针对某型导弹末制导雷达系统特点（样本量小、可靠性高、故障数据少等)，在传统的可靠性分析方法难以适用的情况下，根据某型导弹末制导雷达系统特点，采用基于贝叶斯网络的模糊可靠性分析方法，探讨实例系统的具体可靠性分析结论(失效致因分析、离散模糊数分析、重要度分析等)。
文献[ ]在对发动机寿命定时截尾寿命试验特别是高可靠性、小子样试验中的无失效数据分析中，引入了逆威布尔寿命分布函数，提出采用不完全Beta分布作为故障概率的先验分布，给出分布参数的最小二乘估计以及故障概率的Bayes估计和多层Bayes估计，从而得到可靠度的估计。
文献[ ]以研究电子产品设备为例，针对在考虑文修率和故障覆盖率的前提下，为对典型的双机热冗余系统进行可靠性分析，提出用马尔可夫过程描述系统的状态转移过程，采用求解系统可靠度/可用度的微分方程组，并在MATLAB中进行仿真。
文献[ ]为了实现某型直升机可靠度准确预测，建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。通过将某型直升机可靠性数据应用神经网络进行拟合生成扩充的可靠性数据，以扩充的某型直升机的故障间隔时间作为ANFIS网络模型的输入，可靠度作为输出，建立了ANFIS网络模型。
文献[ ]针对矿用主通风机系统的可文修特性，将神经网络技术与系统可靠性工程理论相结合，提出基于BP网络的首次故障时间模型识别方法和基于自适应神经网络的可靠性参数估计方法，旨在使矿井通风系统可靠性工程与人工智能等学科理论的交叉渗透。将机器学习引入矿用主通风机可靠性研究过程中，以提高系统可靠性分布类型识别和参数估计的自动化和智能化水平。
文献[ ]对汽车整车的故障分布规律与可靠性评价指标进行了分析，采用了传统的经典统计方法，先对故障间隔里程进行了更新过程模型的检验，再进行模型的识别，根据最小二乘法，分别对指数分布、威布尔分布、正态分布、对数正态分布四种常见分布类型进行线性拟合，确定最合适的分布，再进行参数估计及假设检验，最后得到可靠性指标。
文献[ ]分析了刀具寿命合理值的模糊性，把刀具寿命合理值视为模糊变量。根据可能性理论，给出表征刀具寿命合理值的模糊约束和可能性分布函数。在考虑刀具寿命合理值存在的模糊性时，刀具寿命的清晰允许区间应该变为模糊允许区间。基于模糊集定义表示刀具寿命模糊允许区间的隶属函数。根据模糊概率理论，提出刀具寿命可靠性的计算公式。实例计算表明，基于模糊概率理论计算出的刀具寿命可靠性能充分体现刀具的模糊工作状态，可避免和减少通常强制换刀具产生的经济损失。
在轨道交通的可靠性发展过程中，各专家学者也进行了相关研究：
文献[ ]中采用Markov理论，对轮轴系统的失效-修复这一随机过程进行可靠性分析，确定出各部件以及整个系统的可用度、可靠度和平均无故障工作时间。
文献[ ]对机车车辆全程实测的应力数据进行拟合处理得到应力谱，采用概率断裂力学基本方法，运用应力-强度干涉模型计算出在所要求可靠度指标下裂纹尺寸与疲劳寿命间的曲线关系，并计算分析了裂纹在不同初始条件下的扩展变化规律。
文献[ ]中研究了可靠性仿真系统实现的各项关键技术之后，应用蒙特卡罗可靠性仿真方法，利用基于MATLAB与NET平台的混合编程技术，设计开发了NET平台下的轨道车辆门可靠性仿真系统。