摘要：
正交处罚材料变密度法(SIMP双向渐进结构优化方法(BESO算法)是目前广泛应用于结构拓扑优化领域的两种算法.以SIMP算法和BESO算法作为研究对象，通过算例分析究对象.针对两种算法目前存在的不足提出了改进方案,提高了SIMP算法和BESO优化算法性能.本文的主要研究工作包括：1.通过对经典算例的对比分析发现SIMP算法和BESO算法的缺点.介绍了SIMP算法和BESO通过对算法的基本理论Michell型结构，短悬臂梁结构，MBB对梁结构等经典算例的对比分析，探讨了两种算法的特点，发现了它们的缺点.2.基于提高灵敏度过滤策略的提出SIMP算法.在过滤后单元灵敏度的计算中，通过过滤权重调整，增加了与中心单元过滤前灵敏度相关的部分。.根据拓扑优化实例的优化结果，过滤半径影响过滤权重，构建过滤权重函数.在改进灵敏度过滤策略的基础上，结合双重SIMP算法得到了改进SIMP算法的流程.两个例子的优化结果验证了改进SIMP算法可以抑制数值不稳定，有效降低灰度单元.3.提出了一种基于灵敏度修正的BESO算法.在分析灵敏度计算误差原因的基础上，采用牛顿-科特斯公式降低灵敏度计算误差的方法.根据牛顿科特公式修正的需要，传统的等间距缩短了BESO算法进化步长.通过两个经典算例验证改进BESO通过灵敏度修正，算法可以有效地提高全局寻优能力.利用ANSYS静态分析结果进一步验证了本文的改进BESO算法相比于SIMP算法的优势.4.开发了基于两种改进算法的原型优化系统.基于Matlab平台开发了基于两种改进算法的原型优化系统，并利用原型优化系统优化轴承支架和拱桥结构ANSYS对比优化结果验证了原型优化系统的有效性.
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