焊接结构广泛应用于石油、化工、交通、能源等国民经济的重要部门，其发展趋势是日益大型化、高参数化，保证其安全使用直接关系到国民经济的健康运行以及人民生命财产的安全。由于焊接结构原材料、焊接工艺、施工等方面的复杂情况，焊接缺陷几乎难以避免，实际中由于受检修周期、现场条件和经济因素的限制，难以进行全面的处理。因而在保证安全的前提下，根据“适用性”或“合于使用”为原则的评价标准，兼顾结构的安全可靠性和经济性，对于含缺陷焊接结构能否继续服役作出合理的评估是一个研究热点。 该文研究的主题是“含缺陷焊接结构可靠性智能评价方法研究”，属国家自然科学基金资助项目“结构可靠性在线超声智能评价技术研究”(项目编号：50005006)的部分内容，旨在探讨无损检测的模糊可靠度并计算基于模糊定义的缺陷检出概率，同时考虑检出缺陷的尺寸、载荷条件以及材料力学性能等的随机性，运用人工神经网络建立随机参数与结构是否失效之间的非线性关系，再通过蒙特卡罗模拟方法，计算焊接结构的可靠性，从而把可靠性理论、人工智能、概率断裂力学和计算方法等融为一体，建立一种含缺陷焊接结构可靠性智能评价方法，最后应用VisualC++和MATLAB编制基于WINDOWS平台的含缺陷焊接结构可靠性智能评定系统软件。 该文主要研究内容如下： 首先，全面分析影响无损检测可靠性的各个因素，结合相关文献无损检测模糊区间的上下限值，在无损检测可靠度和无损检测检出概率的模糊定义的基础上，对无损检测的模糊可靠度和基于模糊定义的缺陷检出概率进行分析和计算，合理的处理无损检测中各个影响因素的随机性和模糊性。 然后，考虑影响结构完整性评定各主要参数的随机性，运用正交设计方法构造神经网络的训练和预测样本集，基于多层神经网络的映射存在定理，建立基于双判据法的含缺陷压力容器安全评定的人工神经网络模型，得到的网络模型可以代替结构的功能函数，结合蒙特卡罗抽样方法可计算结构的失效概率，从而建立一套基于神经网络的含缺陷结构可靠性评定方法。 最后，设计和建立含缺陷焊接结构可靠性智能评定系统的基本框架。利用MATLAB软件在数学分析计算中的强大功能，以及VISUALC++在图形界面和数据管理方面的优势，编制面向对象的含缺陷焊接结构可靠性智能评定系统软件。结合具体实例对软件计算过程进行验证，与传统评价方法的计算结果进行比较，论证该文所建立方法的可行性。