随着网络建设规模的不断增大,各行各业对其网络可靠性的要求也在不断的提高。网络可靠性作为网络建设的一项重要指标,时刻影响着其布局与规划。如何快速、精确地计算网络可靠性,始终是可信计算领域里的一个核心问题。在网络可靠性分析中,使用边扩展图(edge expansion diagram, EED)技术能够在很大程度上提高性能和效率。该过程主要包含边排序、构建边扩展图、生成等价的BDD (binary decision diagram)并计算网络的可靠度值三个步骤。具体的,首先依据BFS(breadth-first search)边排序策略对网络的边进行排序；然后根据边扩展图技术对网络构建相应的边扩展图；进而生成相应的BDD,并对每个节点进行可靠度的计算,最后递归地求出总的可靠度值。小规模的网络可以快速计算出可靠度精确值,但随着网络规模的增大,可靠性精确值的计算非常困难甚至难以得出,从而研究者们提出了网络可靠度的近似分析这一方法。已有的网络可靠性近似分析中,多是基于割集或者路集,本文从另一个方面---基于截断边扩展图着手。本文的主要工作是对网络进行可靠度的近似分析,采用的方法是截断边扩展图,其主要内容包括：在Kuo算法基础上提出截断边扩展图的网络可靠度近似算法。Kuo算法的步骤包括边排序,边扩展图的生成,BDD的生成和可靠度的计算。本文的近似算法是根据给定的阈值对边扩展图进行截断,然后生成等价的BDD,最后计算可靠度的值。并选取多种规则网络为模型进行性能分析,进一步与已存在的近似算法进行性能比较,得出该算法可以使得BDD尺度大幅度减小,并且可靠度值的误差维持在一定范围内这一结论,这为工程网络的可靠度近似分析奠定了基础。将基于截断边扩展图的网络可靠度近似算法应用于工程网络中。选取北京轨道交通网、河南电力网及社交网络三个工程网络为模型,对每一个网络模型,针对不同的{S,t},记录可靠性分析过程中的实验参数,包括可靠度的精确值和近似值、BDD尺度以及误差大小,并与Kuo算法进行比较,大量的实验结果验证了基于截断边扩展图的网络可靠度近似算法的优越性。