疲劳试验是在实验室条件下对材料或结构进行重复加载，探索材料或结构在长期使用中的耐久性和失效状态的试验。虽然疲劳试验的结果普遍受到很大的扰动和波动，但科技的不断进步，疲劳试验在逐渐从稍纵即逝的结果变得更为可靠。
常规的疲劳试验通过加载加载变形-循环次数曲线来描述疲劳强度和疲劳寿命，在曲线上可以粗略地看出失效类型的变化。但是这种方法不能够准确的预测疲劳失效时间，并且也不能检验材料的长期性能。
近年来，基于机器学习算法的疲劳试验逐渐引起了研究人员的关注。机器学习方法可以基于数据自行分类，从而在提高分类效果的同时加强了预测能力。除此之外，新型传感器技术也可以帮助实验室更加准确地捕捉疲劳过程中的数据，并以数字化方式存储。这样做的好处是可以增加试验的数据量，并对疲劳试验的结果产生更大的影响。
疲劳试验用于广泛，包括航空航天、能源、交通运输、机械制造和医疗器械行业。疲劳试验的优化和改进将有助于提高产品的质量和可靠性，促进科学技术的进步和人类生活的改善。