提高打印精度是3D打印的发展方向之一,模型打印精度可以从两个方面来提高:减小3D打印机机械结构误差、优化模型的分层处理。本文主要对3D打印适应性分层算法进行研究,主要包括基于最小外部支撑体积的分层方向确定、基于概率模型的3D打印适应性分层方法,通过优化模型的分层处理来提高模型的打印精度、降低模型的打印时间。第一章介绍了论文的研究背景与意义,综述了当前国内外在3D打印支撑结构和适应性分层方法的研究现状,介绍了本文的研究内容与结构框架。第二章研究了3D打印模型的分层方向。介绍了3D打印几何模型文件的预处理,以及推导出模型体积和外部支撑结构体积的计算公式。以外部支撑结构体积为评价标准,通过主成分分析的方法找出模型点集的主方向,计算不同倾斜角度外部支撑结构的体积,找出使支撑结构体积最小的方向,作为几何模型的分层方向。第三章考虑打印机不确定误差构建了概率模型。建立了增厚方向倾斜的倒圆锥模型,层切面倾斜的误差概率模型,以表征丝杠螺母运动副旋合误差、反向旋合背隙、伺服系统热效应等不确定因素。提取关联的面片集合与该面片集合在有界层切面的正投影的拓扑同胚关系,通过每层截面的截交线复合环,获得3D打印流形模型的有向多连通域。第四章提出了3D打印适应性层厚优化方法。在考虑打印机的打印平面倾斜因素下,对残余高度的计算进行改进,通过相邻连通域面积的变化率来反映出模型表面的变化趋势,通过模型整体体积误差对分层结果进行评价。根据模型的精度要求设定模型的精度阈值,测试得到打印平面倾斜模型的参数,从最底层确定分层的厚度,使其满足模型的阈值要求,不断迭代各层厚度,减小模型的打印误差。第五章给出了几何模型的打印优化实例,以人体枢椎模型和叶轮模型为例,验证了本文分层方法的适用性,有助于提高3D打印模型的自稳定性和表面精度。第六章总结本文的主要工作和研究成果,对本文的不足之处及后续工作进行展望。