多孔结构在自然界生物体中广泛存在,如常见的木头和骨头等。研究者发现,正是这些复杂的多孔结构决定了其优秀的物理化学性能,并启发了对工业多孔材料的研发。近年来三维打印技术的崛起,从根本上解决了复杂多孔结构的制备问题,因此如何设计满足特定性能需求的多孔结构成为亟待解决的热点问题。目前多孔结构设计还面临诸多挑战:几何结构复杂,难以实现有效建模和控制;物理仿真计算量大,耗时长;缺乏高效精确的多孔结构设计方法。针对这些挑战,本文从基础的圆孔多孔结构开始,逐步探索更广的设计空间到各向异性多孔结构和随机多孔结构,分别给出对应的高效参数优化设计方法,其中包含多孔结构的参数表示方式、快速双尺度仿真技术、以及性能驱动的设计优化方法。具体而言,本文的主要研究工作包括:(1)高效的各向同性多孔结构的双尺度参数优化设计:为了更好地耦合各向同性多孔结构的微观几何和宏观物理性能,本文给出基于代表体积元的结构参数表示方法;为了解决基于结构参数的物理仿真难以高效计算的问题,本文引入均一化方法和组合逼近等技术给出宏观性能的近似估计方法,最终将参数设计问题简化为易求解的低维优化问题。基于此,本文提出能够保持高效和数值稳定的各向同性多孔结构的参数优化设计方法;(2)高效的各向异性多孔结构的参数表示方法和优化设计:在更为复杂的各向异性多孔结构设计问题中,为了平衡同时增长的设计自由度和计算复杂度,本文引入超方程曲面来给出结构的参数表示方法;为了满足物理合理性,本文改进广义分解技术以建立更精确的结构参数与性能关联,并综合以上技术给出参数优化设计方法。各向异性结构的丰富性和本文在数值算法上的优化保证了该方法能够获得更优的性能和捕捉更多的物理细节;(3)随机多孔结构的降维参数表示方法和优化设计:针对经典的随机多孔结构描述子在提取速度、捕获多孔结构的几何、结构重建精度和速度等方面的不足,本文提出全新基于PCA的结构参数描述方法,能够在保持随机多孔结构的几何特性下降低设计空间维度。基于这样的结构参数表示方法下,本文给出快速物理性能仿真和参数优化设计方法,该方法具有结构参数与性能的解析关系和收敛的性能优化算法,能够在保持物理精度的同时,提高计算效率。