本发明公开了一种利用图卷积神经网络结构加速的结构优化设计方法。该方法能够解决传统Ground Structure算法在结构优化中计算复杂度高，时间开销大的问题，该方法包括模型的获取和使用两个部分，其中模型获取的主要流程为：1、输入样本数据集标准化处理；2、使用Ground Structure算法生成(10000组)优化拓扑结构图和标准化输入图随机分布作为训练集，验证集和测试集；3、构建图神经网络模型；4、训练图神经网络模型，保存模型和参数。最后使用网络模型进行计算，测试和评估，从而实现最终优化结构的快速计算，降低了计算成本，提高时间开销。