工程结构系统的设计和分析过程中广泛存在着各种各样的不确定性,研究这些不确定性对结构系统输出性能不确定性的影响,对于结构系统在不确定性条件下的行为预测以及可靠性评估具有重要的指导意义。本文围绕随机、模糊结构系统中输入变量不确定性对结构系统输出响应不确定性影响的灵敏度分析问题,主要进行了如下内容的研究:1针对相关随机输入情况下基于方差的全局灵敏度分析,以张量积基函数表达的输入-输出关系和独立正交化变换为基础,利用子集分解得到了一种解析的相关变量基于方差的全局灵敏度分析方法。该方法以替代模型为基础,工程中往往需要建立替代模型来分析问题,常用的替代模型如:多项式回归模型、Kriging模型、Gaussian径向基函数模型、MARS模型等都可以转化为张量积基函数的形式,因此,该方法特别适用于基于仿真的工程实际问题,文中利用该方法对无头铆钉模型和二维断裂模型进行了基于方差的全局灵敏度分析。此外,以多项式模型为例,对多项式模型的全局灵敏度分析的解析结果进行推导,并给出Kriging模型、Gaussian径向基函数模型和MARS模型的解析分析结果。2对相关随机输入情况下基于方差的全局灵敏度分析的灵敏度指标的意义、内涵进行了深入分析,并对其中存在的问题进行研究和探讨。对高维模型展开在基于方差的灵敏度分析中的作用进行了讨论,揭示了相关输入情况下条件期望的计算导致了灵敏度指标意义的复杂性,并伴随有附加方差贡献的产生。在此基础上,提出了一种基于模型独立分解的全局灵敏度分析方法,较好地解决了相关随机输入情况下基于方差的全局灵敏度分析,并将其应用于屋架结构和输气管道模型。3对随机输入情况下Sobol基于方差的灵敏度指标的意义作进一步分析研究,发现其在一些情况下并不能非常清楚地区分输入变量方差对结构系统输出响应方差的贡献。在此基础上,提出基于方差的半全局灵敏度分析方法,该方法更清楚的区分了输入变量方差对结构系统输出响应方差的贡献,同时避免了条件期望的求解,从而大大地降低了灵敏度分析的计算量,使得基于方差的灵敏度分析的更加高效和实用,文中分别对带孔薄板模型、悬臂梁和输气管道模型进行了基于方差的半全局灵敏度分析方法。该方法同时适用于独立输入和相关输入的结构系统,并且较Sobol方法具有更优的拓展性。4针对多维输出情况下的全局灵敏度分析中存在的问题,在多维随机变量不确定性合理的方差量化基础上,提出了多维输出情况下基于方差的全局灵敏度分析方法,并且将其拓展应用于时变模型的基于方差的全局灵敏度分析,该方法将多维输出及时变模型输出的不确定性的影响因素区分为输入变量不确定性的影响和模型模式的影响。5针对模糊输入情况下的灵敏度分析,在可信性理论的基础上建立了基于可信性方差的全局灵敏度分析方法,研究模糊输入不确定性对结构系统输出响应不确定性的影响。针对随机、模糊输入变量同时存在情况下的灵敏度分析,在Chance理论的基础上提出了混合输入变量基于方差的全局灵敏度分析,研究混合输入不确定性对结构系统输出响应不确定性的影响。针对输入变量不确定性由云模型描述的情况下的灵敏度分析,提出了云变量基于熵的半全局灵敏度分析,研究云输入不确定性对结构系统输出响应不确定性的影响。