3D打印作为一项快速成型技术,其分层叠加的加工方式使其不必经过传统等材与减材加工的开模、铸造、切削等工序,大大降低了产品的研发成本和周期,同时也突破了复杂结构对加工过程的限制,被广泛应用于各个领域。3D打印中,模型需经过一系列数据处理过程转化为机器可识别代码进行实体打印,因此,数据处理过程对打印精度效率有着至关重要的影响。基于此,本文针对3D打印数据处理过程展开研究,重点关注分层算法和成型方向的优化方法。首先,本文介绍了STL文件格式,针对STL文件顶点数据冗余、缺乏拓扑关系描述等缺点设计了拓扑结构建立方法,实现了对STL文件数据的读取和拓扑建构的建立,并通过Open GL图形库完成了STL模型的可视化。其次,对现有几种自适应分层算法进行了分析,针对目前算法只能防止常规特征点、特征线、特征面不发生偏移和丢失等问题,提出了基于体积误差率的保留模型非常规特征的自适应分层方法。首先根据常规定义识别模型特征点、特征线和特征面,在每一个特征高度处设置分层平面,之后在每两个相邻特征所在分层平面高度间采用体积误差率控制层厚进行二次分层。该方法不仅能够有效防止常规特征不发生偏移和丢失,同时保证不满足常规定义的非常规细节特征不丢失,使得打印误差控制在给定范围内。然后,本文分析了3D打印过程中成型方向对成型精度和成型效率的影响,将成型精度量化为模型体积误差、成型效率量化为相对打印时间,并结合改进的自适应分层算法建立了相应数学模型,分别采用线性加权方法和多目标粒子群优化算法（MOPSO）对成型方向进行了优化求解,找到了自适应分层算法下模型的最佳成型方向。最后,结合本文提出的自适应分层算法和成型方向优化方法,开发了一款3D打印数据处理软件,实现了STL模型的可视化、等厚与自适应分层、填充和结果显示功能,并通过实例模型展示了软件功能。