伴随着中国经济的快速发展及科学技术的不断进步,大型复杂结构被广泛应用于实际工程中,工程结构的安全问题也成为人们越来越关心的热点问题。结构的安全性受诸多不确定因素的影响,而大型复杂结构又具有功能函数隐式、高度非线性及计算代价高等特点,传统的可靠度求解方法在解决此类问题时有诸多困难。针对此问题,提出了一种基于模式识别的结构可靠度动态响应面法。该方法采用马尔科夫链蒙特卡洛抽样方法来产生初始训练样本点,利用模式识别技术构建分类响应面作为真实功能函数的替代模型,并通过最可能失效点更新训练样本集,实现分类响应面在对失效概率贡献较大的重要区域的高拟合精度,然后结合直接蒙特卡洛法进行可靠度的求解。分别采用k-近邻分类、判别分析分类、支持向量机分类和高斯过程分类等四种模式识别方法构建极限状态曲面的响应面模型,在实现动态更新响应面策略的基础上,结合蒙特卡洛方法进行可靠度求解。算例验证与工程应用研究的结果表明,本文方法对求解具有隐式功能函数的结构可靠度问题具有良好的适用性,可以在保证精度的前提下高效地解决单次数值分析耗时较大的复杂结构可靠度问题,克服了传统方法在解决此类问题上的局限性。另外,本文方法将MATLAB数学计算平台中已有的模式识别工具与商业有限元分析软件ANSYS相结合,充分利用了MATLA B便捷的编程功能和ANSYS强大的有限元分析功能,简易可行,为应用本文方法的工程师提供了极大方便。此外,研究结果还表明,本文方法的求解架构具有一定的普适性,适用于不同的模式识别方法求解可靠度问题,为实现复杂结构可靠度问题的快速求解提供一条新的途径。