相关正态空间中改进的有限步长迭代法

针对有限步长迭代法在结构功能函数非线性程度极高时,保证收敛的初始步长难于确定的问题,提出了改进的有限步长迭代法。通过实例说明有限步长迭代法出现迂回迭代甚至不收敛的原因。为了保证每一迭代步长为最优步长,该文引入黄金分割法对步长进行一维搜索,并根据增广拉格朗日函数的极值条件构造了一个新的评价函数,给出了相关正态空间中改进的有限步长迭代法的计算步骤。数值算例表明改进的有限步长迭代法的迭代结果正确,在结构功能函数非线性程度极高时收敛性较好,迭代步数少于修正迭代法的步数。