在过去的四十多年里,有限元法在结构工程分析与仿真方面得到了广泛的应用。随着有限元问题的复杂性与规模的剧增,人们对有限元高性能计算的要求越来越高。有限元高性能计算主要依靠两个方面:一是硬件的不断升级,二是对有限元程序系统的优化设计。硬件的升级依赖于计算机物理特性的提升,因此造价很高,并且受硬件更新速度的制约。对于大型工作站或计算中心,虽然计算效率高、可求解问题的规模大,但它毕竟不能普及应用于个人电脑。因此,在特定的硬件条件下,设计出针对个人电脑的高效有限元程序系统是首选的方案。一个高效的有限元程序系统主要包括两个方面:高效的程序框架系统及求解器算法。有限元程序框架系统设计主要包括开发过程中的分析、设计与编程等。传统的有限元程序多采用面向过程的方法进行编写,这些代码包含了许多复杂的数据结构,并且通过过程来访问,这就大大制约了程序的可维护性,而与之对应的面向对象方法成功地解决了这一难题。在大型有限元计算中,有限元方程组的求解是最耗时的部分。有限元方程组求解的效率主要取决于所选用的求解器及相应的求解算法。优秀的求解算法,可以在减少数据存贮量的同时也提高求解速度,从而解决了有限元程序的解题规模受限及效率低下两个主要问题。本文首先阐述了面向对象方法在结构有限元程序开发中的必要性,探讨了利用统一建模语言(UML)及建模工具Rational Rose对有限元程序系统进行建模的方法。针对有限元程序的系统框架设计,深入地剖析了有限元程序系统中面向对象方法的类的特征及作用,讨论了各类之间的静态关系、动态关系等,并根据类的静、动态关系初步设计出本文的有限元程序系统框架模型。针对有限元程序系统的求解效率,本文研究了大型、稀疏、对称、正定有限元总刚矩阵的数据存贮结构及快速分解算法。针对杆系有限元模型,提出了基于自由度的有限元结构拓扑关系图(DOFG)。利用DOFG拓扑关系分析,并针对结构有限元总刚矩阵一维变带宽存贮的特点,对传统的RCM算法进行了改进,使其可直接用于一维变带宽存贮总刚矩阵的重排序。对基于一维列压缩稀疏存贮(CSC)的总刚矩阵,本文重点讨论了填充元优化算法中的近似最小度(AMD)算法,并利用稀疏LDLT分解对有限元方程组进行求解。本文编制了三维杆系结构有限元静力、线性分析程序,并将改进的RCM算法及AMD算法应用于程序的求解器中。大量算例表明:本文编写的结构有限元程序系统具有较好的可维护性、易扩充性;同时,也表明本文采用的快速直接分解算法的实用性与高效性。