结构拓扑优化作为工程结构设计的核心技术，旨在在给定约束条件下实现结构材料分布的最优配置，提升结构性 能与经济性。传统拓扑优化方法存在迭代次数多、计算成本高、对初始条件敏感等问题，难以满足复杂工程结构高效设计需 求。机器学习技术凭借强大的数据挖掘、特征提取与快速预测能力，为解决拓扑优化核心难题提供了新路径。本文系统梳理 机器学习驱动的结构拓扑优化方法的研究现状，深入分析基于监督学习、无监督学习、强化学习的拓扑优化模型构建原理与 技术流程，探讨该方法在航空航天、土木工程、汽车工程等领域的应用实践，最后总结当前研究存在的不足并展望未来发展 方向。研究表明，机器学习可有效降低拓扑优化计算成本、提升优化效率与鲁棒性，为复杂结构创新设计提供技术支撑。