文 献 综 述 1、绪论 在实际工程中,不确定因素的存在在所难免。

在结构的分析和设计中,需要合理地处理这些不确定性。

在传统的可靠性方法中,是用概率论和模糊理论方法来处理不确定性。

但概率可靠性和模糊可靠性模型都需要较多的数据,用以定义参数的概率分布或隶属函数；且通常计算量较大。

近年来的有关研究表明,概率可靠性对概率模型参数很敏感。

概率数据的小误差可导致结构可靠性计算出现较大误差。

这说明在没有足够的数据信息描述概率模型时,主观假设得到的概率可靠性计算的结果是不可靠的。

而且,很多情况下,不确定参量的精确概率数据(如载荷)是很难得到的。

但参量不确定性的幅度或界限则易于确定。

进入90年代以来,Ben-Haim[1]和Elishakoff[2]等人提出并倡导使用不确定性的凸集模型。