对于具有不确定性的复杂工程结构体系而言,主要失效模式的识别可以为安全设计的实现和准确的可靠性估计提供有价值的信息。传统的失效模式识别与结构体系可靠度分析方法主要存在有主要失效模式识别效率低和多失效模式联合失效概率计算复杂两个不足。本文针对此问题不足开展了相应的研究,提出了一种改进的识别主要失效模式的模拟方法。该方法主要将多响应面(MRS)方法与迭代算法相结合,有效地获得具有代表性的样本点。然后基于具有代表性的样本点来进行确定性力学分析,高效获得与样本点所对应的主要失效模式。为了验证本方法的高效性,与应用较为广泛的β-约界法进行了对比分析。完成的主要内容如下:(1)利用Matlab平台与Python编程语言,将本文提出的多响应面方法进行模块化、流程化的程序编写,从而得到结构可靠度的计算程序,并对整个程序的运行框架与实现功能进行了较为详细的说明。通过算例分析,并结合子集模拟法、线抽样法以及蒙特卡罗法对本文方法及程序的正确性和高效性进行了验证。结果表明该方法及程序能够较大程度地减轻工作量与分析难度,从而提高可靠度的计算效率。(2)利用多响应面模拟迭代修正技术,稳步达到收敛,以此高效获得含验算点的基本样本点集。然后计算确定出对整个结构贡献最大的重要样本区域,在该重要样本区域中进行子域划分,通过插值迭代策略来增加新的样本点,进而提高重要区域内样本点的覆盖密度,以便获取最具代表性的样本点所对应的主要失效模式。通过采用β-约界法与本文所提出的方法,分别对简单框架结构与六杆桁架结构两个算例来进行结构主要失效模式的识别,得到它们的体系失效概率。并与已有文献结果对比,结果表明本文方法具有较高的识别效率。(3)综合运用第三章与第四章所提到的方法和程序,分别对具有高维随机变量的大跨钢拱结构与输电塔结构进行失效模式的识别,并得到它们的体系失效概率,初步验证了本文失效模式识别方法与可靠度分析及程序应用大型结构的可行性。