基于Armijo准则的自适应稳定转换法

结构可靠度分析是结构不确定性设计的关键环节,计算效率和鲁棒性是评估可靠度分析算法性能的两个重要指标。首先针对两个已有的一次二阶矩算法(iHL-RF算法和方向性稳定转化法)进行分析,发现iHL-RF算法根据Armijo准则可以自适应调整迭代步长,但计算效率低;方向性稳定转化法根据振荡的方向性可以提高计算效率,但自适应性差。结合两种算法的优点,将Armijo准则用于自适应调整方向性稳定转化法的混沌控制因子,提出了基于Armijo准则的自适应稳定转换法。通过四个非线性算例将本文提出的算法与HL-RF、iHL-RF、混沌控制法以及方向性稳定转换法等四种算法的收敛性和计算效率进行比较。结果表明,相比其他四种可靠度分析算法,本文算法在求解二维和多维非线性极限状态函数时均具有更好的收敛性和更高的计算效率。