结构拓扑优化作为设计高强度、高比刚度、高性能结构的有效技术,被广泛应用于工业结构设计领域,是高端工业制造与工程设计创新发展的支柱,更是国防工业装备更新换代的关键支撑技术。结构拓扑优化领域在学术界也吸引了大批学者持续开展研究,并涌现出了众多优秀的拓扑优化算法。然而目前大多数拓扑优化方法获得的优化结果往往过多地依赖于结构的初始设计。为了避免不利初始设计对优化结果的影响,通常的办法是选择构型更为复杂或更接近目标设计的初始解进行优化。但对于实际工程问题,通常难以猜测一个合适的初始设计,而且复杂的初始设计可能会导致设计变量的增加。为了解决这一问题,以“冒泡法”为代表的传统隐式拓扑优化方法,通过在设计域内不断引入孔洞（削减材料）形成较为复杂的结构拓扑,避免了不利初始设计对优化结果的影响。然而这种方法只允许在优化过程中消减材料,优化后期过多的孔洞边界演化计算会降低优化效率。另一方面,由于隐式几何描述框架的限制,考虑制造性的约束（如特征尺寸等）难以直接施加。移动可变形组件（MMC）方法具有显式几何描述的优化结果、易于施加制造性约束、设计变量数目少等优点,但由于其组件数目由初始设计决定,当初始设计中组件的数量不足或分布不利时,难以获得良好的优化结果。因此,以结构最小柔顺性优化问题为例,本文建立了一种显式几何描述框架下的具有组件生长机制的MMC结构拓扑优化方法,该方法可以允许初始设计域中无组件布置,通过基于拓扑导数的引入机制将新组件不断引入设计域中,进而形成优化的结构拓扑,有效降低了MMC方法优化结果对初始组件分布的依赖性。具体研究内容如下:提出了一种二维情况下的可以理性增加组件的、具有生长机制的MMC方法。该方法以显式几何描述的组件作为设计基元,在固定背景网格下,通过推导无限大软质基体中嵌入硬质组件的拓扑导数作为新组件的引入机制依据,并在包含竞争机制的生长准则控制下决定当前迭代步进行原有组件的形状优化或新组件引入,从而实现在优化过程中理性引入新的组件形成结构拓扑。此外,本文发展了组件的分区生长和尺寸因子调节技术,解决了优化过程中引入组件可能引起的目标函数值不稳定问题。通过多个数值算例证明了所提方法的有效性和准确性。应用具有生长机制的MMC方法对三维拓扑优化问题进行了研究。三维拓扑优化通常面临有限元计算量巨大、设计变量数目较多、优化效率低的计算瓶颈,为此引入了路径识别算法以及单元自由度删除技术,从而可以删除传力路径之外的孤岛组件和冗余自由度,减少了设计变量和有限元节点自由度数量,提高了计算效率。此外,通过引入K-S函数计算结构的拓扑描述函数,推导了解析灵敏度,改善了具有生长机制的三维MMC方法优化过程的迭代稳定性。相比传统的三维MMC方法,该方法在小体分比约束和较粗网格等条件限制下依然能获得较好的优化结果,大大降低了优化结果对初始组件分布的依赖性。在此基础上,利用所提出的方法对板结构拓扑优化问题进行了研究。采用薄板单元和等效刚度模型进行有限元分析计算,减少了板结构拓扑优化有限元分析的计算量并且提高了计算精度。在板的拓扑优化问题中,由于结构受垂直于设计域面的横向载荷,传统MMC方法的优化结果受初始组件分布角度影响较大,而本文提出的具有生长机制的MMC方法无需布置特定初始组件分布即可获得较为理想的优化结果,降低了优化结果对初始组件分布的依赖性。同时,应用所提出的方法对自然界植物叶脉分布形式进行了探究,从优化的角度揭示了叶片脉序独特的黄金分割比例分布现象背后的力学机理。