核电站的安全性一直以来都是人们所广泛关注的问题,近年来非能动系统的广泛应用使得核电厂的安全性能不断提升。非能动安全系统的主要特征就是在事故工况下不需要依赖外界电源或人工干预,依然能够完全依靠自然作用力来保证反应堆的安全。因此,非能动安全系统拥有着相较于传统能动安全系统更高的可靠性,被广泛应用于目前核电站的设计和建造中。然而,由于工作原理的完全不同,非能动系统可靠性的分析方法与传统能动系统也存在着较大的差别。这也就要求开发出能够对核电厂非能动安全系统进行准确的可靠性评估的方法。本文总结了目前国际上较为常用的三种非能动系统可靠性分析框架,并以其中一种为基础,开发了对非能动系统功能失效概率进行评估的计算程序。替代模型法是一种非能动系统可靠性分析中常用的计算手段。替代模型通过使用快捷的数学模型来代替原有运行时间较长的热工水力模型,从而大幅提升运算效率。本文建立了高斯回归模型作为替代模型,并使用人工神经网络与其对比,通过对它们在一些测试函数上的测试,验证了所建立的高斯回归模型的准确性和稳定性。与替代模型相结合的抽样方法,或者称为实验设计方法对于运算效率和精度的提升也非常重要。本文综合重要度抽样、方向抽样、自适应抽样的原理,开发了混合三种抽样方法的方向自适应重要度抽样,这种抽样方法以方向抽样为初始化框架,随着抽样的进行使抽样点覆盖抽样空间中的重要区域,以提高替代模型在这些重要区域的准确性。本文继而在一系列示例函数上对比了重要度抽样、重要度抽样与替代模型结合、均匀抽样与替代模型结合、该混合算法与替代模型结合的计算结果和真实值的误差,所得结果也验证了本文中所开发算法的准确性。本文最后采用了ACP1000反应堆的非能动安全壳冷却系统作为实际算例,搭建了相应的RELAP5-3D模型,结合本文所开发的高斯回归模型和混合抽样算法,计算了该系统的功能失效概率。并结合自举方法计算了各种方法所得失效概率计算结果的置信区间,结果显示,利用本文中的方向自适应重要度抽样与高斯回归模型的结合有着更窄的置信区间。