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考虑随机因素的影响对叶片进行可靠性设计和敏感性分析是叶片高可靠性工作的要求．当叶片结构响应为随机变量隐性函数时，无法采用常规可靠性设计方法求解随机设计参数．以某实验台汽轮机等直叶片为研究对象，提出了基于有限元、神经网络和分解技术的可靠性设计方法，将有限元和神经网络相结合，成功构造出功能函数与随机输入变量之间的近似解析表达式；运用分解技术，将求解随机设计变量的全局优化问题分解为简单的主问题和子问题，通过子问题直接调用标准优化工具箱得到可靠性指标并运用分解迭代技术对主问题求解从而得到随机设计参数．此外，该方法