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为克服一般响应面方法在可靠度分析时需用到较多数量的样本点和在全局范围内逼近精度较差的不足，本文提出了一种重构功能函数的改进方法。该方法充分考虑了结构有限元分析能将每个失效样本点转化为一对紧邻的可靠和失效样本点的特性，减少了对样本点的需求。然后采用支持向量机技术来实现在全局范围内较高的逼近精度。最后对构造的支持向量机采用MonteCarlo方法来计算失效概率。同时本文还讨论了支持向量机中核函数的选择问题。数值算例表明该方法在功能函数非线性程度较高时仍具有很好的精度且所需样本数量较少。