摘要：针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形，提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法．首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率，然后通过记分函数（score function）方法求出失效概率对各个参数的偏导数．在计算失效概率时采用反问题（in—version problems）中的不确定性逐步减少（stepwise uncertainty reduction）准则来更新功能函数的Kriging模型，继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个“增大”的失效概率与修正项的乘积；而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理，不需要计算额外的功能函数值．对所提方法使用算例验证表明：当功能函数为昂贵的计算模型或对系统（非单个构件）进行灵敏度分析时，该方法具有较高的计算效率和精度．

关键词：失效概率 kriging模型 重要性抽样 sur准则 记分函数 

单位：南京理工大学经济管理学院; 南京210094