改进的DFP优化方法及其在位移反分析中的应用

在常规的DFP方法中引入改进的牛顿迭代下山法,从而在DFP方法中无需执行一维搜索,也可使得初始点不断地向最优点收敛,进而得出最优值。与此同时,还在此方法中采用了数值精度高的理查得外推法公式求梯度。改进后的DFP方法与常规的DFP方法在数值试验和工程应用中进行比较,其对比结果表明:该方法具有更好的数值稳定性、更快的收敛速度及更高的优化结果可靠度。

DFP优化算法在热传导反问题中的应用及其改进

通过运用反算法求解液态铝合金的有效热扩散率,介绍了DFP优化算法在热传导反问题中的应用。并且针对热传导反问题的非线性特点,在常规的DFP算法中引入改进的牛顿迭代下山法,还采用了数值精度高的理查得外推法求解梯度。计算结果表明:改进的DFP算法具有更好的数值稳定性、更快的收敛速度及更高的优化结果可靠度。