飞行器结构中输入变量往往存在着不确定性,这种不确定性通过输入-输出关系的传递使得飞行器结构系统的输出性能也具有不确定性,输出性能的不确定性直接决定飞行器结构的安全性及稳健性。基于结构不确定性分析,本文主要从结构可靠性以及全局灵敏度分析两个方面展开了研究,从不同角度建立了多种高效的求解方法,同时研究了时变结构安全性评估的寿命指标模型。具体内容如下:（1）针对结构系统中的静态可靠性分析问题,提出了改进的重要抽样法,并定义了重要抽样样本点的权重函数,该权重函数揭示了重要抽样样本池内样本对失效概率估计值的贡献程度,通过最大估计误差限小于预设的阈值来筛选出对失效概率估计值贡献较小的样本点,忽略这些贡献较小的样本点对失效概率的影响而直接将它们的失效域指示函数置零,可以在保证计算精度的基础上降低计算量。并且还在提出的改进的重要抽样法的基础上嵌入了自适应Kriging代理模型,从提高抽样效率、减缩样本池规模以及代理功能函数等角度极大地提高了静态可靠性分析的效率。针对重要抽样密度函数难以构造的问题,建立了自适应超球法与分层Kriging代理模型相结合的高效静态可靠性分析方法,该方法尤其适用于小失效概率的计算。对于多失效模式问题,本文提出了新的学习函数,该学习函数采用了识别一个易于识别的失效模式的思想来代替识别极值失效模式的思想,从而使得自适应Kriging代理模型在进行多失效模式情况下可靠性分析时的结果更加稳健。所建立的各种分析方法的优越性均通过数值与工程算例进行了充分验证。（2）针对时变可靠性分析问题,建立了基于首次失效时间的时变可靠性分析模型,并提出了该模型求解的代理模型结合高效概率密度估计的方法。所建模型将原问题中功能函数微分方程的求解转化成了功能函数方程的求解,降低了问题的复杂性。在模型求解的过程中,内层通过Kriging建立关于时间的一维功能函数的代理模型来求解首次失效时间,外层则通过分数矩约束的极大熵过程来拟合首次失效时间与时间观测区间上界之间的差异函数的概率密度函数,通过该概率密度函数在失效域内的积分来估计时变失效概率。本文还建立了给定可靠性约束下的时变结构可靠性寿命分析模型,并从单层Kriging代理模型以及二分法求根的角度建立了时变结构可靠性寿命的高效求解算法。数值与工程算例验证了本文方法对工程问题具有良好的适用性。（3）针对方差全局灵敏度指标的求解,本文研究了以下三类算法:首先,提出了空间分割结合无迹变换的矩估计方法,通过对矩求解的积分域进行分割,使得子空间内局部函数的非线性程度大大低于全域函数的非线性程度,从而在局部区域采用无迹变换可得到高精度的解。在所提出的矩估计方法的基础上,推导了方差全局灵敏度指标、方差区域灵敏度指标、W指标以及改进的W指标的空间分割结合无迹变换的求解公式,实现了重复利用矩求解过程中的信息来同时得到这四类方差灵敏度指标,从而高效地为设计人员提供更多角度的输入变量的灵敏度信息。其次,考虑到方差总指标在灵敏度分析中的重要性,提出了乘法降维结合数字模拟的方法,该方法统一了各阶方差灵敏度指标的计算公式,并将其转化为了功能函数与功能函数的条件期望函数之间差异平方的数学期望,通过该方法可同时得到各阶方差灵敏度指标。最后,证明了连续无重叠区间上的全方差公式,并在其基础上对求解方差全局灵敏度指标的原始基于数字模拟的空间分割方法进行了改进,提高了空间分割算法的稳健性。所建立算法的精度和效率均通过数值算例的验证,并应用到工程实例中。（4）针对失效概率全局灵敏度的求解,本论文从不同角度出发建立了相应的高效求解算法。首先,建立了基于分数矩、极大熵结合Nataf变换的失效概率全局灵敏度指标的高效求解算法,其利用基于分数矩的极大熵法来估计输出响应的无条件概率密度函数,并采用Nataf变换方法估计输入输出的联合概率密度函数,该方法的计算量仅产生于估计分数矩的乘法降维积分公式中,由于降维策略的利用,本算法的计算量与输入变量的维度呈线性增长,极大地缓解了维数灾难问题。其次,从数字模拟法的角度提出了两类失效概率全局灵敏度求解算法,这两类算法的计算量均与输入变量的维数无关。第一类是基于空间分割的算法,通过一组输入-输出样本矩阵的不同划分,得到各个输入变量的失效概率全局灵敏度指标。并分别针对设计点易求以及设计点难求的问题,在所提出的空间分割算法中引入了重要抽样法以及密度权重抽样法。第二类是从Bayes公式结合子集模拟法的角度,建立了失效概率全局灵敏度求解的输出分类算法,其将失效概率全局灵敏度指标的求解转化为无条件失效概率以及失效域下输入变量的条件概率密度的求解,失效域下输入变量的条件概率密度可通过重复利用无条件失效概率求解中的样本同时求得,从而提高了算法的效率。最后,在Bayes公式法中引入了空间分割的思想,将条件概率密度函数的求解转化为条件概率的估计,并嵌入代理模型以提高估计精度及效率,该算法尤其适用于不连续的多失效域问题,该算法降低了分析的难度、扩展了第二类算法的适用范围并且也极大地提高了效率。算例分析结果验证了本文方法针对不同问题的适用性及高效性。（5）针对Borgonovo矩独立全局灵敏度指标的求解,本文建立了以下两种求解算法,算法一在共用积分网格策略基础上采用极大熵法来求解Borgonovo矩独立全局灵敏度,该算法重复利用无条件分数矩求解过程中的高斯积分网格信息,同时求得条件分数矩及关于条件变量函数的期望,并结合基于分数矩约束的极大熵法拟合输出的无条件及条件概率密度函数,该算法的计算量仅产生于估计分数矩的乘法降维积分公式中,并且该方法可同时扩展到方差全局灵敏度指标以及失效概率全局灵敏度指标的求解中。算法二从径向基函数的角度建立了 Borgonovo矩独立全局灵敏度指标求解的代理模型方法。首先,基于径向基函数推导了功能函数无条件前四阶矩以及条件前四阶矩的解析计算表达式。其次,通过基于四阶矩的Edgeworth级数展开法求得功能函数的无条件以及条件概率密度函数。最终,通过一维积分过程求得Borgonovo矩独立全局灵敏度指标。该算法求解Borgonovo矩独立全局灵敏度指标的计算量是与输入变量的维数无关的。数值与工程算例验证了本文方法的准确性及高效性。