拓扑优化的主要困难在于满足一定功能要求的结构拓扑具有无穷多种形式，
并且这些拓扑形式难以定量的描述即参数化。
发展概况
Michell在1904年在桁架理论中首次提出了拓扑优化的概念，用解析 分析的方法研究了应力约束、单荷载作用下的结构，得到最优桁架所应 满足的条件，后称为Michell准则，并将符合Michell准则的桁架称为 Michell桁架．也称最小重量桁架．这被认为是结构拓扑优化设计理论研 究的一个里程碑．
N e 1 e e


（2 ）
v
V
e 0,1, e 1,2, , N
当分析网格与栅格吻合时，刚度矩阵就可以写成如下形式:
Klin e Ke
e 1
N
（3 ）
其中[Ke]为单元刚度矩阵，下标lin表示它与设计变量是线性关系。
如果我们希望将问题设定成一个标准的嵌套式方程，其中要求平衡条 件能排除使刚度矩阵奇异的情况，可以用一个很小但非零的值


v
e 1 e
N
（9 ）
e
V
0 e 1, e 1,2,, N
在SIMP模式中选择P>1是为了使中间密度值不可取，也就是说中间密度的刚
度矩阵与体积相比是很小的，当体积约束在优化问题中起主导作用时，如果我们
将p取的足够大（根据经验可取p≥3），这将会导致黑白（即0-1）设计问题。
如果结构的边界形状可以用一条曲线(曲面)的方程来描述，那么形状优化的目的 就是要求得最佳边界形状所对应的曲线(曲面)方程。对于大多数实际的形状优化 问题，结构的边界形状常常采用一组适当的基函数并附加一些可以自由变化的参 数来描述，此时，这些自由参数就可以选作形状优化的设计变量。对于平面桁架 结构，节点的位置亦可以作为形状优化的设计变量，变化节点的位置坐标可以大 大改善结构的力学性能。
N simp e 1
p 1 min min e K e

（8 ）
K
N simp e 1
p 1 min min e K e

其中指数p>1,也就意味着设计问题变为：
minuout
u ,
s.t. : K simp u f
2.1. 0-1规划问题
对于拓扑优化设计的一个基本问题就是决定分析域中的哪些单元来 作为最终的结构，设计变量 为离散值，且 因此在定义域
e 0,1
e (在有限元网格中每个单元的真实变量)
内的优化问题可以写成如下形式：
min uout l u
T
s.t. : K ຫໍສະໝຸດ u f 为了总结这个领域的历史，我们参考了Eschenauer和Olhoff的详尽的 回顾性文章，并且读者也参考了这个领域的多种专题著作。这包括大 量的拓扑方面的著作，特别是在所谓的均质化方法和多样性方法的方 面。
4
三种优化的直观区别
尺寸优化的设计变量是板的厚度，二力杆的截面积以及梁截面的高度等 结构的尺寸参数，尺寸优化的目的是要在满足结构的力学控制方程，周长约束 以及诸多性态约束条件的前提下，寻求一组最优的结构尺寸参数，使得关于结
2.2 解决灰色尺度：差值模式
由于整数模型的计算求解非常困难，通常采用变量连续化方法，将0
-1整数变量问题变为0～1间的连续变量优化模型，获得方程（在设计变
量上松弛整数约束）的最直接方式是考虑以下问题：
minuout
u,
s.t. : min 1 min e K e u f
水平集方法
基本思路是引入一个水平集函数
结构的拓扑形式加以描述：
x, t ，然后采用如下的方式对
x, t 0 x, t 0 x, t 0
x
x t xD
采用水平集方法求解拓扑优化问题最大的优点在于它可以用一种隐含的方 式灵活地描述结构的拓扑变化，可以很好的描述二维空间中的曲线运动和三维 空间中的曲面运动。所有有关结构拓扑和结构边界的信息都体现在了这个水平 集函数之中。在整个结构优化过程之中，我们无需显式的提取出结构的边界。
构性能的某种指标函数达到最优。板在体积约束下，使得柔顺性最小的最优厚
度分布设计，桁架结构在应力、位移约束下的重量极小化设计，Bemouli梁在 体积约束下，使得基频最大化的最优高度分布设计都属于此类优化设计问题。
形状优化的优化变量为杆系结构的节点坐标或连续体的边界形状。形状优化
力图通过调整结构的内外边界形状，来达到改善结构性能，节省材料使用的目的。
变厚度法——几何描述方式 其基本思想是以基结构中单元厚度为拓扑设计变量，以结果中的厚度 分布确定最优拓扑，是尺寸优化方法的直接推广。优点是方法简单，但 不能用于三维连续体结构拓扑优化，一般用于处理平面弹性体、受弯薄 板、壳体结构的拓扑优化问题。
变密度方法——材料（物理）描述方式
其基本思想是人为地引入一种假想的密度可变的材料，材料物理参数 (如许用应力，弹性模量)与材料密度间的关系也是人为假定的。优化时 以材料密度为拓扑设计变量，这样结构拓扑优化问题被转换为材料的最 优分布问题。
式（9）优化设计问题是一种标准的连续变量的尺寸优化问题，并且
是在一个固定域定义的。所以前一节提到的方法也可以应用到该问题上。 人们也提出了多种以上问题的替代形式，都是基于同样的原来，即可
e 1
N
（6）
v
e 1 e
N
e
V
0 e 1, e 1,2,, N
其中
e 可取0-1之间的值
然而这种方程会导致较大区域内
e
是在0-1之间的值，所以必须添加额外
的约束来避免这种“灰色”区域。要求是优化结果基本上都在
e 0 ，即密度变量要收敛到0-1， e
N
e 1 或
2
这种给定一个参考域的想法——ground-structure，随后被应用于连 续结构的例子。这其中的一些基本想法首先在一些理论研究中得到阐 释，这些理论主要是与那些为了获得适定问题的公式化表达的均质化 技巧的应用和存在性相关的。 反过来，这个成果构成了数值计算方法的基础，这个方法现在代表性 地可以被称作材料分布方法，并且那些参数化设计的成果可以预测在 给定参考域内材料分布的优化。 尽管最初的计算的结果主要依靠优化的最优准则，但现在代表性的方 法是基于有限元分析的数学规划。这意味着许多材料分布法的基本求 解技巧和尺寸优化发展出的方法很相似，但是有一系列与拓扑优化特 有的参数化设计的特殊形式相关的复杂难点。而且，拓扑优化所要求 的大规模的设定，当公式化设计问题要求解时，需要更多的注意。
而对于结构拓扑优化来说，其所关心的是离散结构中杆件之间的最优 连接关系或连续体中开孔的数量及位置等。拓扑优化力图通过寻求结构的
最优拓扑布局(结构内有无孔洞，孔洞的数量、位置、结构内杆件的相互
联接方式)，使得结构能够在满足一切有关平衡、应力、位移等约束条件 的情形下，将外荷载传递到支座，同时使得结构的某种性能指标达到最优。


s.t. : ve e V
N
（5 ）
e 0,1, e 1,2,, N
式（5）的优点是所分析的问题可以在一个定义域内解决，也就是说 如果放松整数约束条件，那么问题就可以转化成标准的尺寸优化问题。
e 1
然而，式（5）是一个带整数变量的非凸数学规划问题，此外由于我们是从网格 表示的方法来定义该拓扑优化问题的，所以其计算规模非常大，因此为了找到一个 有效的解决方法，必须运用大量的单元，如果是三维问题，情况就更厉害了。 这不仅意味着需要处理大量的设计变量，而且也影响到有限元分析的计算成本。 些为了得到高精度的设计，运用模拟退火法、遗传算法、或是确定性方法计算成本 都是很高的，而且这些方法只适用于相对较小的规模，或是些特定的设计问题，如 最小柔顺性问题。
结构渐进优化法(简称ESO法) 通过将无效的或低效的材料 一步步去掉，获得优化拓扑，方法通 用性好，可解决尺寸优化，还可同时 实现形状与拓扑优化(主要包括应力， 位移／刚度和临界应力等约束问题的
优化)。
2.问题的设定
柔顺机构的拓扑优化 首先假设线性弹性材料有微小的变形 柔顺结构的一个重要运用在于机电系统（MicroElectroMechanical Systems(MEMS),在该系统中小规模的计算使得很难利用刚体结构来实现铰链、 轴承以及滑块处的机动性。 该问题可以表示为在输入端有一个外力作用下输出端的最大位移。为了满足 几何最优和结构最优的假定，输出端用到了弹簧刚度系数为kout的线性弹簧。刚 度越大，则输出位移越小，输出载荷越大；相反，弹簧刚度越小，则输出位移越 大，输出载荷越小。同时为了模拟输入端的激励，我们基于弹簧刚度系数为kin的 线性弹簧，输入载荷为fin来建立线性应变模式,
3
在这个领域的最近的一个发展是对于设计的描述应用水平集的方法。 这其中包含了一个隐含的对设计的描述，通过有水平集函数所确定的 水平集曲线。这意味着这样的方法依靠院子形状设计的精度分析，但 是与标准形状设计方法相反的是，这个水平集法在拓扑上允许变化。 接下来，我们把精力集中于结构问题的材料分布法的发展并且给出几 个在工业设置上的使用方法的实例。而且，当前有很多与多物理场设 计问题以及水平集法和新的数学求解方法的多种发展相关的研究问题 被提出。
替
0 ，其刚度矩阵可以写成：
min 来代
K
N aff e 1
min
1 min e K e
（4 ）
现在我们可以把优化设计问题写成：
1 T minuout l K aff f
Topology Optimization 拓扑优化
简介
拓扑优化是用来描述优化设计特性的一个词汇，可以预测结构和机械系