一种基于自然启发的元启发式算法中的蝙蝠算法的自适应拓扑优化方法

本发明公开了一种基于自然启发的元启发式算法中的蝙蝠算法的自适应拓扑优化方法，包括以下步骤：S1：初始化拓扑优化问题的设计空间，并定义设计变量‑密度、目标函数‑柔度和约束条件；S2：应用蝙蝠算法对设计空间中的设计变量进行迭代优化，得到初步的拓扑优化解；S3：通过设定自适应机制，根据当前迭代结果动态调整设计空间的离散化精度或约束条件，优化拓扑结构；S4：基于自适应机制更新蝙蝠算法参数；S5：判断收敛准则，终止优化过程。本发明方法通过动态调整优化策略和算法参数，对设计域密度值进行更新，从而提高拓扑优化的稳定性，解决“棋盘格”问题。