什么是优化，优化就是我们所说的优胜劣汰，在我们现在这个竞争这么激烈的社会，没有优势就逐渐的会被取代，没有强项就一定会被社会所淘汰，这就是我们说的优化。不管在我们那个行业中，现在都存在一种优化
设计，小到我们的学生课本，达到我们的科学技术，都有着不同的优化设计，今天我想跟大家探讨的问题就是我们的有个优化设计的准则，看看我们在优化的过程中应该做到什么可以做到什么。我们先来看看计算机化的结构
优化设计。
说到这个优化设计我们首先在航空工业中得到重视和应用，后又逐渐推广到建筑，造船、机械制造等领域。二十年来的发展证明，教学规划法和优化准则法是两个行之有效的方法，但各有利弊。前者通过与力学概念的紧密结合，可减少结构分析的次数，从而减少计算工作量。后者则正在改进它的适应性，以便扩大应用范围。在实际应用中，这两种方法常常互相取长补短，配合使用。
结构优化设计只是工程系统设计中的—个环节，结构的优化应包括在大系统的优化之中。即使是只考虑结构本身的优化，也要经历许多层次。层次越高，在优化中可变参数的性质越广，不仅结构截面参数可变，结构的几何形状、组合方式以至各部分材料也是可变的。今后要努力的方向是扩大优化范围和提高优化效益。
以满足某种准则来代替目标函数在约束条件下取极值的方法，叫作优化准则法。最简单的一个优化准则法，便是前面提到的满应力设计方法。只有对于内力分布不随设计变量改变而变化的静定结构，而且容许应力与设计变量无关的情况下，才能通过一次结构分析和修改设计得出满应力结构。对于其他情况，为使各元件趋向于满应力，必须进行下列的选代：式中和为第n次迭代的第i元件的截面积和最大应力，为第i元件的容许应力。公式给出经过修正的第i元件的截面积。迭代收敛时，，就达到的满应力准则。满应力准则和结构最小重量之间没有必然的联系，但是一般的满应力设计可能相当接近于甚至就等于最轻设计。当然，这个方法只适用于受应力约束的最轻设计问题。
60年代末，出现了更科学的优化准则法。它通过数学推演，把在一定约束下求最轻设计化为求满足某种优化准则的设计，举只有一个变位约束优化设计问题为例：求xi，满足在单约束G(xi)≤0的条件下，使W(xi)最小(i=1，2，…，n)。可以用目标函数和约束函数建立一
个新的混合函数，即拉格朗日函数：
这便是关于单约束优化设计必须满足的准则。优化设计x，必须使优化函数和目标函数对任一个设计变量xi的偏导数的比值是同一个常数。如果约束函数G是某处的变位，则表示设计变量xi作单位增长时变位值的减小，即结构的刚度收益；如果目标函数W是结构的总重量
，则表示xi作单位增长时重量的增加，即付出的代价。因此，上述准则可以理解为：最轻设计必须满足的条件是：当任何一个自由设计变量作单位变化时，结构的刚度收益和重量支出的比值应彼此相等，即都等于某一常数。也可以说，在最轻结构中，自由设计变量都被调整
到具有相等的优化效率。
这意味着对结构刚度贡献大的设计变量，应该多负点重量。用这个准则，可以建立一套迭代算法，从某个初始方案开始，用选代方法逐步使这个准则得到满足，最后获得优化方案。如果是多约束问题，约束不止一个，优化准则，优化准则法自60年代末以来被成功地用于
航空结构设计。它的优点是算法简单，收敛快，不受变量多少的影响。一般经过十次左右的迭代，就可满足设计要求。选代次数的多少，在实际的结构优化设计中极为重要。因为选代一次，就需要将结构重新分析一次，而作一次结构分析的代价是很大的。
这就是我想跟大家一起探讨的
优化设计必须满足的一个要求和准则，我们所谓的优化就是让我们的工作更加的轻松，让我们的工作效率更加的速度。那么我想问问大家是不是真的了解了以上小编想跟大家说的一个优化设计的内容呢？要是你还不明白的话可以来我们的一
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