在过去几十年里,拓扑优化理论取得了广泛的发展和进步。与此同时,人类的生产制造能力也得到了日新月异的发展,生产制造出的产品远远超过了人类的设计想象力。随着生产制造能力的快速发展,对拓扑优化方法设计提出了更高精度和效率的设计要求,从学界和工业界的关注来看,三维拓扑优化设计方法一直都是热点,为了促进拓扑优化更好地服务于工程应用,需要提高拓扑优化对于大规模问题的计算效率。目前大连理工大学自主研发的国产CAE平台SiPESC下的拓扑优化模块计算模式依然是串行,对于大规模拓扑优化问题的解决具有局限性,耗时多,计算效率低下,严重阻碍了其发展。基于现有的串行拓扑优化模块,通过测试分析开发出并行拓扑优化模块,能够充分利用现阶段多核计算机CPU的计算能力,最终加快SiPESC平台拓扑优化模块的计算速度,节约时间,提高效率,在未来更有利于大规模拓扑优化问题的解决。本文基于SiPESC,利用OpenMP并行处理技术进行了多核并行拓扑优化模块的开发,OpenMP是一种基于共享内存并行体系的并行处理工具,采用fork-join的执行模式,包括编译制导、API函数和环境变量三种编程要素。为了找寻串行程序的性能瓶颈,首先通过Intel VTune对串行拓扑优化模块进行了算例测试,分析提出了拓扑优化总体设计思路,然后分别对主控模块下的获取设计变量子模块、响应灵敏度计算模块、OptModelState更新及归一化模块以及与静力、动力拓扑优化问题相关的拓扑更新模块和相应的响应灵敏度具体计算程序进行了并行化开发。采用的并行化处理方法包括基于数据的直接并行化方法、任务并行方法和嵌套并行方法。针对并行过程中的循环调度策略,采用的是动态调度方式,更好地实现了负载均衡。在并行过程中,为了实现串并行结果一致,需要格外注意数据竞争和线程同步问题,本文采用了原子操作等方法,解决了以上问题。算例测试表明:并行拓扑优化的结果与串行结果完全一致,并且可以达到良好的加速比,提速效果明显。