1. 本选题研究的目的及意义
拓扑优化作为结构优化的一种重要方法，近年来在航空航天、汽车制造、土木工程等领域得到了广泛应用。
其目标是在给定的设计域、边界条件和约束条件下，通过优化材料分布，找到最佳的结构形式，以实现结构性能的提升，例如最大刚度、最小重量、最佳频率响应等。
本课题研究旨在开发一个基于BESO（双向渐进结构优化）法的拓扑优化设计平台，为工程结构设计提供一个高效、便捷、实用的工具，具有一定的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
拓扑优化作为结构优化领域的一个重要分支，近年来得到了国内外学者的广泛关注和深入研究，并在理论方法和应用领域都取得了显著进展。
1. 国内研究现状
我国学者在拓扑优化领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在算法研究、软件开发和工程应用等方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题的主要研究内容如下：1.BESO算法原理与实现：深入研究BESO算法的基本原理，包括灵敏度分析、过滤技术、优化准则等，并使用Python语言实现算法的核心功能，确保算法的准确性和效率。
2.拓扑优化设计平台框架设计：基于模块化的设计思想，构建拓扑优化设计平台的总体架构，包括用户界面模块、有限元分析模块、优化求解模块、结果可视化模块等，并设计各模块之间的接口和数据传递方式。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解拓扑优化的基本理论、BESO算法的研究现状、拓扑优化设计平台的开发技术等，为课题研究奠定理论基础。
2.算法研究与实现阶段：深入研究BESO算法的基本原理，包括灵敏度分析、过滤技术、优化准则等，并使用Python语言实现算法的核心功能。
3.平台框架设计与开发阶段：基于模块化的设计思想，使用合适的软件开发工具和技术，构建拓扑优化设计平台的总体架构，并进行模块划分和接口设计，开发平台的用户界面、有限元分析模块、优化求解模块、结果可视化模块等核心功能模块。
5. 研究的创新点
本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：1.高效稳定的BESO算法实现：针对传统BESO算法存在的效率和稳定性问题，本课题将研究和采用一些先进的数值计算技术和优化策略，提高算法的效率和鲁棒性。
2.面向特定工程问题的定制化设计：针对特定工程问题的特点和需求，本课题将开发具有针对性的功能模块和算法库，例如针对航空航天领域的轻量化设计模块、针对土木工程领域的结构抗震设计模块等，提高平台的实用性和应用价值。
3.友好的用户界面和可视化结果展示：设计简洁直观的用户界面，方便用户进行模型建立、参数设置、结果分析等操作；采用先进的数据可视化技术，将优化结果以直观、易懂的方式展示给用户，提高平台的用户体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.黄聪, 刘洋, 何杰, 等. 基于BESO方法的结构拓扑优化设计进展[J]. 机械设计与制造, 2020(8): 1-5.
2.李明, 程乐, 孙伟. 基于BESO的连续体结构拓扑优化设计方法综述[J]. 机械设计, 2019, 36(12): 1-11.
3.王波, 汪伟, 郭旭. 面向增材制造的连续体结构拓扑优化研究进展[J]. 机械工程学报, 2018, 54(17): 10-24.
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