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基于模糊随机广义可靠性分析向随机可靠性分析的转换，提出了模糊随机广义失效概率计算的自适应重要抽样法，该方法利用模拟退火智能优化，在模拟的过程中逐步逼近模糊随机广义设计点，并在模拟过程中自适应地构造重要抽样函数，从而使得模糊随机失效概率的计算效率和精度大为提高。与传统的重要抽样法相比，本文方法无需首先求解失效模式的设计点。对非线性失效区和复杂等价概率密度函数，由于模拟退火智能优化在寻找设计点时比诸如一次二阶矩法（FOSM）更为有效，因而所提方法适合非线性失效区和复杂等价概率密度函数情况下的广义可靠性分析。另