Wang等人及Allaire等人研究了通过几何计算方法优化3D模型的拓扑结构，使其满足外形上的需求同时也有较好的结构功能，并且减少了模型的体积。但是这些成果尚未运用到3D打印中，仍需结合实际需求来考虑，其中也存在较多尚待解决的问题。

但是这些成果尚未运用到3D打印中，仍需结合实际需求来考虑，其中也存在较多尚待解决的问题。Stava等通过分析三维模型自身的重量以及模型被拿起时可能的受力点来检测出薄弱区域，并利用内部镂空、局部增厚、添加外支柱等方式，使得新模型与原模型尽可能相似的前提下，增强模型的强度，可间接起到节省材料的作用。但由于目标是提升模型的可打印性，并不总是能够减少模型的打印耗材。Lu等提出了一种减少给定三维模型所需耗材的优化方法，通过该方法可以使得优化后的3D打印模型承受一定的冲击与外力。作者基于蜂窝结构的概念引入一种镂空的最优化算法，因为蜂窝结构是已知的能提供较好的抗拉强度同时耗费最少材料的结构。算法采用Voronoi图来分割定义在模型内部不规整的蜂窝状结构，并对其进行优化，在物体能够满足力学性能的前提下最小化体积，优化结果既可以保证一定的强度要求，同时能有效减少物体内部材料消耗。该算法探索了新颖的自稳定结构并将其成功引入到3D打印领域。但是由于通过该算法生成的众多内部孔状结构均为封闭区域，使得其在实际3D打印过程中受到许多工艺上的限制，如选择性激光烧结(SLS)后孔状结构中的粉末无法排出，以及熔融沉积式成型后模型还需用溶剂浸泡以去除孔内支撑物等。此外，该算法远小于交互速率的执行效率也是其瓶颈。

Wang等受建筑工程中的桁架结构启发，提出一种基于“蒙皮-桁架”的轻质结构来解决材料优化问题。采用桁架结构能够有效降低打印材料成本，同时使打印物体满足所要求的物理强度、受力稳定性、自平衡性以及可打印性。这些桁架由一些支杆通过相应的节点相连而成，在空间中形成一个图结构。这种结构的优点主要有：

(1)良好的力学性能，当节点处受外力作用时，该点的受力能通过与其相邻的支杆快速传播分散开。

(2)较轻的质量，该结构由稀疏的支杆构成，因而总体质量较轻，有效的减轻了模型自身的重量及打印损耗的材料。基于上述原因，作者将给定的一个三维模型转换成一个外部为较薄的蒙皮，内部为桁架的结构，使得转换后的物体体积(即所需打印耗材)最小，并且使物体能够满足所需的力学强度、稳定性、可打印性与自平衡性等要求。通过优化建模，提出一种迭代优化的方法来对生成的蒙皮-桁架结构进行体积优化与拓扑优化。该算法可以智能的优化桁架支杆的半径，同时删除多余的支杆及节点，使得物体体积最小。由于桁架结构提供了足够的灵活性与可变性，使得其能够满足3D打印各种各样的约束条件以及适用于不同的3D打印工艺。但是该方案应用复杂的数学规划方法实现待求解问题的最优化，在向最优方向的移动限制了其跳出局部最优的能力，以及算法的计算成本较高，如求解函数的一阶、二阶导数或是某些矩阵的逆，都需要大量的浮点数运算。最重要的是，该算法的执行时间长，无法满足实时交互设计要求。

徐文鹏等根据传统渐进结构优化算法，通过VonMises应力计算，提出一种拓扑优化算法用于最小化3D打印物体体积。该算法通过力学计算得出模型的最大VonMises应力与材料许可应力之比来指导模型体积最小化优化，直到最大VonMises应力到达许可应力值为止。