[pt] A otimização topológica tem se desenvolvido bastante e possui potencial para revolucionar diversas áreas da engenharia. Este método pode ser implementado a partir de diferentes abordagens, tendo como base o Método dos Elementos Finitos. Ao se utilizar uma abordagem baseada no elemento, potencialmente, cada elemento finito pode se tornar um vazio ou um sólido, e a cada elemento do domínio é atribuído uma variável de projeto, constante, denominada densidade. Do ponto de vista Euleriano, a topologia obtida é um subconjunto dos elementos iniciais. No entanto, tal abordagem está sujeita a instabilidades numéricas, tais como conexões de um nó e rápidas oscilações de materiais do tipo sólido-vazio (conhecidas como instabilidade de tabuleiro). Projetos indesejáveis podem ser obtidos quando elementos de baixa ordem são utilizados e métodos de regularização e/ou restrição não são aplicados. Malhas poliédricas não estruturadas naturalmente resolvem esses problemas e oferecem maior flexibilidade na discretização de domínios não Cartesianos. Neste trabalho investigamos a otimização topológica em malhas poliédricas por meio de um acoplamento entre malhas. Primeiramente, as malhas poliédricas são geradas com base no conceito de diagramas centroidais de Voronoi e posteriormente otimizadas para uso em análises de elementos finitos. Demonstramos que o número de condicionamento do sistema de equações associado pode ser melhorado ao se minimizar uma função de energia relacionada com a geometria dos elementos. Dada a qualidade da malha e o tamanho do problema, diferentes tipos de resolvedores de sistemas de equações lineares apresentam diferentes desempenhos e, portanto, ambos os resolvedores diretos e iterativos são abordados. Em seguida, os poliedros são decompostos em tetraedros por um algoritmo específico de acoplamento entre as malhas. A discretização em poliedros é responsável pelas variáveis de projeto enquanto a malha tetraédrica, obtida pela subdiscretização da poliédrica, é utilizada nas análises via método dos elementos finitos. A estrutura modular, que separa as rotinas e as variáveis usadas nas análises de deslocamentos das usadas no processo de otimização, tem se mostrado promissora tanto na melhoria da eficiência computacional como na qualidade das soluções que foram obtidas neste trabalho. Os campos de deslocamentos e as variáveis de projeto são relacionados por meio de um mapeamento. A arquitetura computacional proposta oferece uma abordagem genérica para a solução de problemas tridimensionais de otimização topológica usando poliedros, com potencial para ser explorada em outras aplicações que vão além do escopo deste trabalho. Finalmente, são apresentados diversos exemplos que demonstram os recursos e o potencial da abordagem proposta. / [en] Topology optimization has had an impact in various fields and has the potential to revolutionize several areas of engineering. This method can be implemented based on the finite element method, and there are several approaches of choice. When using an element-based approach, every finite element is a potential void or actual material, whereas every element in the domain is assigned to a constant design variable, namely, density. In an Eulerian setting, the obtained topology consists of a subset of initial elements. This approach, however, is subject to numerical instabilities such as one-node connections and rapid oscillations of solid and void material (the so-called checkerboard pattern). Undesirable designs might be obtained when standard low-order elements are used and no further regularization and/or restrictions methods are employed. Unstructured polyhedral meshes naturally address these issues and offer fl exibility in discretizing non-Cartesians domains. In this work we investigate topology optimization on polyhedra meshes through a mesh staggering approach. First, polyhedra meshes are generated based on the concept of centroidal Voronoi diagrams and further optimized for finite element computations. We show that the condition number of the associated system of equations can be improved by minimizing an energy function related to the element s geometry. Given the mesh quality and problem size, different types of solvers provide different performances and thus both direct and iterative solvers are addressed. Second, polyhedrons are decomposed into tetrahedrons by a tailored embedding algorithm. The polyhedra discretization carries the design variable and a tetrahedra subdiscretization is nested within the polyhedra for finite element analysis. The modular framework decouples analysis and optimization routines and variables, which is promising for software enhancement and for achieving high fidelity solutions. Fields such as displacement and design variables are linked through a mapping. The proposed mapping-based framework provides a general approach to solve three-dimensional topology optimization problems using polyhedrons, which has the potential to be explored in applications beyond the scope of the present work. Finally, the capabilities of the framework are evaluated through several examples, which demonstrate the features and potential of the proposed approach.