子集模拟优化算法是一种新型随机优化算法,对解决高维复杂优化问题具有收敛快、不易陷入局部最优解的优势,适用于连续变量无约束及有约束优化问题和离散变量优化问题。密肋复合板结构作为一种建筑结构新体系,主要由预制密肋复合墙板、隐形外框架以及楼板装配现浇而成。其主要受力构件密肋复合墙体由不同材料的构件多层嵌套组成,受力状态复杂,优化设计是其抗震设计理论的重要组成部分,对其进行优化设计时同时存在离散变量和连续变量,且未考虑动力效应的影响。因此,本文将子集模拟优化算法分别扩展用于同时包含连续和离散变量以及考虑结构动力效应的密肋复合板结构优化设计。此外,恢复力模型反映了密肋复合板结构的抗震性能,是进行响应预测的基础,对其参数的识别至关重要,本文将子集模拟优化算法与贝叶斯理论相结合,用于密肋复合板结构的层间恢复力模型参数识别。本文研究内容及所得结论如下:(1)将同时考虑离散变量和连续变量的子集模拟优化算法应用于构件承载力约束下的密肋复合板结构造价优化设计。基于分部优化思想,以密肋复合墙体承载力为约束,建立多层密肋复合板结构造价优化设计数学模型,并应用于某7层密肋复合板结构的优化设计;基于多级优化思想,首先以层间侧移为约束、以结构所受地震作用最小为优化目标,再以墙体承载力为约束、以墙体造价最小化为目标,建立中高层密肋复合板结构优化设计数学模型,并对某12层密肋复合板结构进行优化设计。优化后结构造价降低且均满足侧移及承载力要求,证明了子集模拟优化算法在同时考虑离散变量和连续变量的建筑结构优化设计应用中的可行性和有效性。(2)由于结构分部优化和多级优化并不能完全代替整体优化,同时为考虑结构在强动力荷载下的动力弹塑性效应,进一步对结构进行基于抗震性能的优化设计。以密肋复合板结构整体材料用量为约束,以地震作用下结构最大层间位移角为优化目标,提出基于有约束子集模拟优化算法的密肋复合板结构优化设计方法和流程,并分别对某4层和某12层密肋复合板结构优化设计,优化后结构层间位移角明显减小,结构地震易损性降低。(3)考虑结构恢复力模型参数识别过程中的不确定性,为有效避免局部最优解并提高计算效率,提出基于贝叶斯原理和子集模拟优化算法的恢复力参数识别方法。以密肋复合板结构实测层间位移响应作为观测数据,以贝叶斯理论推导得到的恢复力参数后验概率分布函数为目标函数,利用子集模拟优化算法识别结构层间恢复力模型参数最有可能值。使用所提方法对某4层密肋复合板结构的层间恢复力参数进行识别,采用退化双线型模型模拟结构的层间动力特性,采用子集模拟优化算法进行层间恢复力参数识别,并与TMCMC算法的识别结果进行对比,表明子集模拟优化算法的识别精度和计算效率较高。