近些年来随着人们对于3D打印技术关注兴趣的提高,使得一大批形状种类被物理实现。通常,3D模型在送往制造前需要满足结构稳健、几何细节可实现、自支撑等条件。大多数模型从可制造流水线中产出,它们大都具有低表面积体积比,以留有充分可编辑空间被优化为更好的外表(Appearance),以及更多的功能特性(Functionality)和更优质的物理性质(Physical features)。通常具有大表面积体积比率模型看起来极其复杂,特别对像头发,树或者生物结构等模型,几何细节繁多不一,应力分布十分不均,对3D制造是很大挑战,即便能够打印,其实物往往十分脆弱易碎。已有非常多该类复杂模型处理的相关工作。他们大都应用简化和抽象的手段降低复杂度,但是这些工作并非针对物理场景,较少照顾可打印性和稳定性。尽管已有工作研究头发这样复杂的模型打印,但结构带有风格化,原始模型还原性较差,无法精确制造。本文以树作为典型大表面积体积比模型为例,在保证与原模型相似前提下,从可制造性和稳健性两个方面探讨了复杂模型制造的处理方法。在几何方面实现可打印性(Printability),本文将叶子与树枝分开探讨。针对原始模型树叶密度和形状不合理情况,为保证树的整体视觉效果不改变而调整树叶的数量和形状以及大小,以求平衡。针对树枝精度不符合要求的采取加粗策略。在物理方面实现稳健性,本文采用有限元分析的方法评估树的稳健性,对检测出的断裂枝干采用加粗和微调两种手段实现了树应力分布的优化。为了保证本文算法有效性,我们将优化后模型打印出并作物理测试,实验显示,算法优化结果基本符合与预期的需求。另外本文还对算法的适用范围作了推广,给出了两种复杂模型打印的尝试,以期算法更广泛应用。