​​结构优化方法主要分为传统方法与现代算法，包括数学规划法、准则法、启发式算法、拓扑优化等，通过变量调整和算法迭代提升工程结构性能并降低成本。​​

1. ​​数学规划法​​：适用于具有明确数学关系的问题，分为线性规划与非线性规划。其中，​​线性规划​​通过单纯形法处理线性目标与约束，而​​非线性规划​​则采用梯度投影、序列线性规划或罚函数法应对复杂约束，如应力、频率及稳定性要求。

2. ​​准则法​​：借助工程经验或物理规律直接推导最优解，如满应力设计准则，确保构件应力在允许范围内达到材料潜力。现代改进版本结合数值逼近与智能搜索，提升复杂结构优化效率。

3. ​​启发式算法​​：适用于离散变量混合或多目标优化场景，典型如​​遗传算法​​、​​模拟退火算法​​。这些方法通过模拟自然现象（如基因演化）探索解空间，避免陷入局部最优，在处理桁架、汽车零部件等拓扑优化问题时表现突出。

4. ​​拓扑优化技术​​：基于独立连续映射（ICM）或响应面方法（RSM），在给定设计空间内搜索材料最优分布形态。此类方法可减少材料用量，例如通过去除冗余区域提高汽车结构轻量化水平。

5. ​​多学科协同优化​​：整合力学、热学、成本等多目标约束，利用分解策略与高阶灵敏度分析，解决航空发动机、智能建筑等跨领域复杂问题，兼顾性能极限与成本控制。

结构优化需根据问题规模、变量类型及约束条件选择合适方法，现代技术趋向于融合算法与人工智能，加速复杂工程的精准求解进程。