拓扑优化具有降低结构中的材料用量，从而更充分地发挥材料性能的优点，在近年来一直备受关注。使用大规模网格进行拓扑优化有助于突破网格单元尺寸对优化结果结构形式的限制，从而得到性能更好的优化结果。但是，面向大规模网格的结构拓扑优化需要庞大的计算量。而将拓扑优化算法与CPU并行计算技术相结合，则可以提高拓扑优化的计算效率、加大其计算规模。另一方面，虽然基于水平集的拓扑优化方法相比基于单元密度的拓扑优化方法具有能够在每个迭代步中得到清晰的结构边界的优势。但是，传统的水平集拓扑优化方法存在计算效率低、难以形成新的孔洞等问题。而参数化水平集拓扑优化方法则可以很好地缓解以上的问题。 虽然现阶段已有学者提出了面向结构化网格的并行参数化水平集拓扑优化方法，但是使用结构化网格不利于解决设计域或边界条件较为复杂的实际工程问题。同时，在考虑体力和压力的三维参数化水平集拓扑优化方法方面的研究仍比较稀缺。而在实际工程应用中，体力与压力都是结构设计中较为关键的荷载。为解决以上问题，本文研究并实现了可以考虑设计相关荷载（体力与压力）的基于CPU并行计算的非结构化网格参数化水平集拓扑优化方法。本文的内容包括： （1）介绍了水平集拓扑优化方法以及参数化水平集拓扑优化方法的发展概况。同时，介绍了并行拓扑优化方法与考虑设计相关荷载的拓扑优化方法的发展概况。从而得出本文的研究具有较大工程应用价值与创新性的结论。 （2）介绍了使用形函数作为基函数的参数化水平集拓扑优化方法。相比于使用径向基函数的方法，使用形函数作为基函数更有利于对非结构化网格中的水平集函数计算进行并行处理。同时，介绍了面向最小柔顺度问题的考虑了设计相关荷载的水平集拓扑优化方法的灵敏度推导过程。使用该灵敏度能更科学地在基于水平集的拓扑优化中考虑设计相关荷载的影响，得到较为有效的优化结果。 （3）研究并提出了基于CPU并行计算的面向非结构化网格的参数化水平集拓扑优化方法。该方法是基于使用形函数的参数化水平集拓扑优化方法、PETSc并行计算库、C++编程等实现的。使用该方法可以在消耗较少计算时间的情况下，对具有不规则设计域和复杂边界条件的三维大规模结构进行拓扑优化设计。同时，提出了适合用于并行编程的，可以使拓扑优化结果更易于工业生产的多重平均过滤方法。 （4）研究并提出了考虑设计相关荷载（体力与压力）的并行参数化水平集拓扑优化方法。使用该方法可以在大规模三维不规则拓扑优化中更好地考虑施加在实际工程结构上的各种类型的荷载。 （5）对以上方法进行了算例分析，验证了本文所提出的方法具有较好的加速效果、稳定的收敛性，能够有效缓解单元尺寸对优化结果结构形式的限制，得到新颖的结构形式。得出该方法可以对边界条件与结构形式较为复杂、网格规模较大、需要考虑各种类型的荷载的结构进行优化，具有较高的工程应用价值的结论。
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