随着轻量化概念的提出,结构的拓扑化技术日益受到国内外研究人员的重视,该技术可以在结构基本构型未知的情况下实现结构的合理设计,增大材料的利用率,所以连续体的拓扑优化得到了极大的发展,并作为重要的结构轻量化设计手段之一。然而由于结构拓扑在理论和方法应用上仍处于起步阶段,所以该领域的研究方面仍然存在着不少技术上的难题。本文就拓扑优化技术在三维连续体结构优化求解中所存在的问题开展研究。本文深入研究探讨了结构拓扑优化技术的发展历程及理论基础,并详细介绍了均匀化方法、变密度法、渐进结构优化方法(ESO)及其改进方法、遗传算法(GA)等常用的连续体结构拓扑优化方法,分析了这些方法在实际应用中的优缺点。结合渐进结构优化法、双向渐进结构优化法以及遗传算法,提出了一种新型的用于解决三维连续体结构拓扑优化问题的算法:双向进化遗传算法(BGESO),并用ANSYS15.0中的APDL参数化编程语言实现了BGESO算法的编程,同时将算法程序模块化,增加其适用性。使用该算法对Michell型桁架进行优化,并将其优化结果与ESO算法相对比,验证了BGESO算法具有良好的全局优化性和较高的计算效率。结合企业现生产压缩机支架的轻量化设计要求,用BGESO算法对压缩机支架进行拓扑优化求解,并对优化结果实施可制造化的处理,得到新的压缩机支架结构。对新支架结构进行有限元分析验证,新支架在满足结构实际使用要求的前提下,减少了11.4%的重量,提高了支架材料的利用率。