Các bài toán phân tích độ tin cậy kết cấu thường yêu cầu những kiến thức liên quan đến tính toán xác suất. Việc vận dụng những kiến thức xác suất gây khó khăn các kỹ sư thiết kế trong quá trình tính toán. Mặt khác, phương pháp mô phỏng Monte Carlo yêu cầu việc tính toán lặp đi lặp lại nhiều lần để bài toán được hội tụ. May mắn là, việc xấp xỉ các hàm trạng thái sử dụng chuỗi Taylor trong phương pháp bậc (MVFOSM) có thể giúp bài toán xác định độ tin cậy tránh được hai nhược điểm kể trên. Cụ thể là, MVFSOM đơn giản, dễ áp dụng cho các kỹ sư không có nhiều kiến thức về lý thuyết xác suất, và khối lượng tính toán hàm ứng xử chỉ rất nhỏ so với mô phỏng Monte Carlo đầy đủ. Nghiên cứu này áp dụng phương pháp bậc nhất của phương sai và kỳ vọng (MVFOSM) trong bài toán phân tích độ tin cậy. Phương pháp này được áp dụng cho hai kết cấu dàn phẳng. Kết quả tính toán cho thấy phương pháp MVFOSM cho kết quả tương đối chính xác. Sai số lớn nhất không quá 5% cho bài toán dàn phức tạp gồm 10 biến ngẫu nhiên. Đặc biệt là, phương pháp này yêu cầu rất ít khối lượng tính toán so với mô phỏng Monte Carlo.In reliability analysis, calculations frequently require insight into probabilistic knowledge. Requirements of probabilistic methods cause difficulty for engineers in design practice. Alternatively, Monte Carlo simulation requires repeating calculations to achieve accurate solutions. Fortunately, a method of Mean Value First-Order Second-Moment (MVFOSM) that uses Taylor’s series can overcome the two abovementioned drawbacks. Namely, MVFOSM does not require significant knowledge about probabilistic analysis or expensive computing time and effort. This study investigates the application of the method of MVFOSM to reliability analysis. The method is applied to two planar truss structures. The results disclose that the MVFOSM method can derive good approximation solutions. The largest error is lower than 5% for the more complex truss, including ten random variables. Particularly, the methods require a minor computing effort compared to the Monte Carlo simulation.