研究用于结构拓扑优化的基于材料添加策略的进化算法（AESO方法）。基于进化算法的思想，利用单元材料相对密度的变化描述材料的添加（从0到1）或删除（从1到0）。当某些单元满足进化准则时，单元的相对密度进行0—1变化。研究发现．基于一步变化策略的AESO方法往往不能获得正确的拓扑形式，其原因可能是，进化后的响应量是基于密度为0或很小时的敏度经线性近似获得的，与实际相差很大。这种敏度的计算误差问题在ESO、BESO等硬杀算法中都存在。本文提出将进化过程分成多步，以软杀的思想进行硬杀优化，即使材料密度逐渐由0变化到1，实现材料的逐步添加。基于该策略，提出了渐进密度AESO方法．并比较分析了这种逐步添加的做法对结果的影响。算例验证了该方法的正确性和有效性。渐进密度AESO方法为双向进化算法（BESO）提供了有效的进...

研究复变量法对拓扑优化问题敏度分析的有效性和可行性,在现有的经典理论为基础,通过使用无网格伽辽金法离散问题域而求得结构场位移为例,使用O.Sigmund的经典拓扑优化方法,利用复变量来求解出目标函数的导数,然后比较复变量法和直接法某些点敏度分析的误差以及最后拓扑图形的异同,结果显示复变量法和直接法的误差极小,最后通过实际例子结果的总结归纳,能够得出复变量法比较简便易行、精度高的结论.