常用的可靠性分析方法,例如一阶可靠性方法和经典响应面方法等,在计算精度上均存在不足之处。虽然Kriging方法的引入解决了一些难题,但在处理高维数、高非线性问题时,仍需较大的计算成本。针对这些问题,本文做了相关研究,具体如下:(1)将经典响应面方法的优点与kriging方法的优点进行组合,并设计应用新的试验点选取策略,进而提出一种多重代理模型:在基本随机变量空间内引入合理子域的概念,将随机变量空间划分为两个独立的区域,在这两个不同的子域内,分别应用不同的代理模型进行可靠度计算以得到精度较高的计算结果。(2)在基本随机变量空间中,把对结构失效概率贡献较大的区域都包含在合理子域内,将合理子域定义为以最可能失效点为球心的超球面。根据标准正态空间内可靠指标与结构失效概率的对应关系,推导出合理子域的半径计算公式。(3)通过分析二维极限状态方程问题,直观地阐明了本文所提方法的运行机理,并做出可视化的计算结果图像。从图像上看出,本文所提多重代理模型具有较高拟合精度。通过分析高维非线性问题,将计算结果与其它方法所得结果进行对比,表明本文方法计算精度较好、计算成本较低。