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从结构疲劳断裂力学角度出发建立了疲劳寿命的可靠性功能函数，考虑到该功能函数具有隐式、非线性，且较难直接利用经典的可靠性分析方法的特点，基于支持向量回归方法(SVR)出色的小样本学习能力和良好的泛化性，将其应用于结构疲劳可靠性功能函数的重构。为增强SVR的推广能力，采用遗传算法对SVR的参数进行优化，并利用优化的参数训练出最佳的回归函数，再根据所得的回归函数利用一次二阶矩法完成了疲劳可靠性的预测。最后通过算例验证了本文方法的可行性和有效性。