分析传统双向渐进结构优化方法（BESO）

资 源 简 介

分析传统双向渐进结构优化方法（BESO）

详 情 说 明

双向渐进结构优化方法（BESO）是一种基于材料分布和拓扑演化的优化技术，旨在通过逐步调整结构中的材料分布来提升性能（如刚度、强度或轻量化）。传统BESO方法虽然被广泛应用于宏观结构优化，但在数值计算效率和多尺度问题处理上仍存在局限性。

传统BESO方法的主要不足在于其计算收敛性依赖于经验性参数（如进化率、过滤半径等），可能导致优化结果不稳定或局部最优。此外，单一尺度的优化方式难以适应复合材料或多相材料的复杂性能需求，例如在微结构设计中同时兼顾宏观力学特性和微观材料分布。

针对这些不足，改进后的BESO方法通过引入更稳定的数值计算策略（如自适应过滤算法、灵敏度分析增强）提高收敛效率。同时，结合多尺度优化框架，将宏观结构布局与微观材料构型协同优化，实现材料/结构一体化设计。例如，在复合材料优化中，宏观拓扑决定载荷传递路径，而微观结构则调控局部刚度和韧性，从而在整体上实现更高性能的轻量化设计。

未来，BESO方法可进一步结合机器学习技术，加速优化过程并探索更复杂的多目标优化问题，例如兼顾热-力耦合性能或动态响应特性。