Para mejorar la precisión y eficiencia del análisis de fiabilidad de un sistema de toberas de escape vectoriales para aero-motores (VEN), se desarrolla un método de red difusa adaptativa de multi-extremos (MEAFN) al absorber un sistema de inferencia neuro-difusa adaptativa (ANFIS) en el método de modelo sustituto de multi-extremos (MESM). En el método propuesto, se utiliza el MERSM para establecer los modelos sustitutos de muchas respuestas de salida para el análisis de fiabilidad integrada de múltiples objetivos del VEN. El método ANFIS se considera la función base del método MESM y se adopta para mejorar la precisión del modelado del MESM al introducir el grado de pertenencia en los parámetros de entrada y pesos para mejorar la capacidad de aproximación del modelo de red neuronal al análisis de fiabilidad no lineal alto del VEN. El modelo matemático del método MEAFN y los pensamientos de análisis de fiabilidad del VEN se presentan en este estudio. Luego, se aplica el método MEAFN para realizar el análisis de fiabilidad dinámica de la hoja de expansión y la varilla de conexión triangular en el VEN, considerando las cargas aerodinámicas, la temperatura de operación y los parámetros del material como variables de entrada aleatorias y las tensiones y deformaciones como respuestas de salida, en comparación con el método de Monte Carlo y el método de superficie de respuesta de extremos. A partir de la comparación de los métodos, se indica que el método MEAFN es prometedor para mejorar la eficiencia computacional mientras se mantiene la precisión. Los esfuerzos de este estudio proporcionan orientación para el diseño de optimización del VEN y enriquecen la teoría de fiabilidad del mecanismo flexible.