随着我国航天事业的飞速发展,对航空航天等重大工程领域的某些大型复杂工件的加工制造要求也愈发严格,此类工件具有空间尺寸大、壳体结构薄的特征。大型薄壁球冠工件作为运载火箭末级推进剂贮箱中的大型关键部件,需要在工件表面喷涂隔热层并进行仿形加工。但大型薄壁球冠工件在加工及运输过程中易发生变形,不能依照原始理论设计进行隔热层的加工。因此,需要将此类工件视为自由曲面,借助逆向工程关键技术,先对工件进行反求成型,再依照成型数据进行仿形加工。本文针对航空航天中大型薄壁球冠类工件隔热层仿形加工精度难以保证等关键问题,开展基于逆向工程的复杂自由曲面测量轨迹规划算法、点云数据处理算法以及点云数据三维重建与加工轨迹生成方法等方面研究,研究内容具有重要的理论意义与工程应用价值。为实现大型薄壁球冠工件隔热层的仿形加工,分析工件测量与加工的技术要求与难点问题,确定反求成型与仿形加工工艺流程,设计面向大型薄壁球冠工件的测量-加工一体化方案。在测量-加工一体化方案中根据被测工件的廓形特征与测量要求,提出两种不同的非接触式测量方案并对两种方案中的测量方法与数据特点进行分析,根据不同方案的优缺点确定非接触逐点扫描测量方案。为提高非接触逐点扫描测量的整体测量效率,提出一种基于截面线法的针对模型未知自由曲面的自适应扫描测量轨迹规划方法与测点优化算法。利用外插曲线局部曲率的有界性,建立行距预测的数学模型,使系统能够根据有限条已测轨迹自动生成下一条轨迹的测量行距。研究基于曲线复杂程度的自适应采样算法,根据B样条小波函数与累积弧长函数,建立曲线复杂度关系数学模型,实现复杂曲面采样点的约减运算。对提出的曲面自适应采样算法进行仿真实现,并以大型薄壁球冠工件为研究对象进行型面数据采集实验,验证所提方法的可行性。针对现有算法在复杂自由曲面工件点云数据中细微特征识别精度低的问题进行分析,提出一种基于点云邻域L1中心优化的细微特征提取算法。通过构建点云邻域内的L1中值点,利用其对野点的抵御特征,建立点邻域的协方差矩阵;然后定义点k+1邻域与k邻域曲率变化参数的商作为点数据的特征描述子,放大特征点的特征差异;构建基于泊松分布的自适应局部阈值检测算子,利用选定的种子点进行区域生长标记特征点。通过仿真实验对算法的特征识别性能以及邻域的敏感性进行分析。最后以大型薄壁球冠工件点云数据作为输入,验证算法对于自由曲面中细微特征的高精度识别性能。针对复杂自由曲面工件扫描点云数据中的特征平滑需求,分析传统点云消噪滤波方法在点云特征平滑应用中的劣势与不足,提出一种基于卷积神经网络的点云数据特征平滑算法。算法基于特征点识别进行样本构造,将特征点周围的非特征数据构造输入样本;建立一种多通道卷积神经网络结构,能够在特征点周围利用邻域非特征点的数据信息拟合出高度贴合原始模型的局部曲面,进而实现特征点的平滑运算。最后以大型薄壁球冠工件点云数据的焊缝特征作为实验对象进行特征平滑实验,并对法向滤波算法进行仿真实现作为算法对照组,验证所提方法的特征平滑性能。研究适用于复杂自由曲面工件点云数据的三角网格重建方法与刀位点轨迹规划算法。通过分析现有顶点偏置运算中的缺陷,针对三角网格模型基于顶点法矢偏置过程中产生的偏置误差,提出一种基于相邻网格顶点法向量修正算法,建立相邻顶点偏置误差加权的距离补偿数学模型,实验证明所提方法有效地改善了三角网格模型的偏置效果。然后,针对复杂自由曲面工件的三角网格曲面模型,编写基于截平面相交的刀位点生成算法,分析截平面与不同三角面片的位置关系,实现刀位点轨迹的坐标计算。最后将所研究的测量方法、点云数据处理算法以及刀位点轨迹生成算法成功应用于大型共底构件数字化测量与仿形加工中,验证了本论文方法的正确性,为实际工程应用奠定了理论基础。