光固化快速原型(SLA)制造工艺是出现最早、应用最广泛的快速原型(RP)工艺方法,它的出现是制造业中的一次重大革命。利用SLA进行加工时,零件模型的数据预处理过程会极大地影响模型的制作质量和成本,甚至关系到模型制作的成败。本文对STL零件模型的错误检验与修复、分层制作方向的优化选择和自动添加支撑结构等进行研究,以提高模型制作效率和质量,保证加工顺利进行。主要工作包括以下方面:(1)深入研究了STL文件中的冗余顶点去除以及拓扑重构问题,并对零件中常见的孔洞等错误进行检验与修复,以便于进一步的数据处理。(2)为优化模型分层方向,分别以提高原型表面质量、缩短制作时间和减少支撑为目标,建立了3个单目标优化函数;根据线性加权和法,获得模型的多目标优化函数,并利用遗传算法(GA)进行求解。(3)在分层方向确定后,先提取出该方向上的待添加支撑区域;然后,根据此区域的边界数据,扫描填充加强支撑线;再求支撑的空间高度,分别对大支撑面和小支撑面添加相应的薄壁网格状支撑结构和薄壁十字状支撑结构,从而实现支撑自动生成。(4)运用VC++集成环境和OpenGL图形库,构建了光固化快速原型数据预处理软件系统原型。它能够完成STL模型的错误检测与修复、定向优化和支撑自动生成,具有良好的系统界面和可维护性。利用基于本文的研究工作所开发的SLA数据预处理软件,获得了方向优化后的模型和对应的支撑结构,并在SPS350B激光快速成型机上对模型进行加工实验,取得了较好效果,表明本文研究成果可有效指导光固化快速原型制造的工艺生成。