OptiStruct 是一個用于有限元分析（FEA）的 Python 庫，它提供了一種簡單、高效的方式來進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。OptiStruct 使用了一種基于梯度下降的優(yōu)化算法，可以在給定的約束條件下找到最優(yōu)的設(shè)計方案。

以下是一個簡單的 OptiStruct 示例：

import optistruct as os
import numpy as np

# 定義設(shè)計變量
def design_variables(dimensions, load):
    return [np.random.uniform(0, dimensions) for _ in range(dimensions)]

# 定義載荷
def load(design_variables):
    return np.random.normal(0, 1, len(design_variables))

# 定義目標函數(shù)
def objective(design_variables):
    return np.sum(load(design_variables)**2)

# 定義約束條件
def constraints(design_variables):
    return np.allclose(design_variables, [0, 1])

# 定義初始解
design_variables = design_variables(3, load(design_variables))

# 設(shè)置優(yōu)化參數(shù)
max_iterations = 1000
tolerance = 1e-6

# 進行優(yōu)化
optimizer = os.Optimizer()
optimized_design = optimizer.minimize(objective, design_variables, constraints, max_iterations=max_iterations, tol=tolerance)

print("最優(yōu)解：", optimized_design)

在這個示例中，我們首先定義了設(shè)計變量、載荷和目標函數(shù)。然后，我們定義了約束條件，例如所有設(shè)計變量都必須在 0 到 1 之間。接下來，我們設(shè)置了優(yōu)化參數(shù)，包括最大迭代次數(shù)和容差。最后，我們使用 OptiStruct 的 Minimize 方法進行優(yōu)化，并輸出最優(yōu)解。