三维模型检索技术在当前是一个研究热点。但由于该技术目前还不成熟,因此关于三维模型的检索还处于实验研究阶段。当前的三维模型检索技术,通常是对模型进行网格化,将其分成由一系列多边形网格拼接成的组合体,然后再抽取这些网格的法向量、顶点坐标、纹理和颜色等属性作为特征实施检索的。而本文是用机械零件的惯性参数——质量、体积、转动惯量和惯性积作为零件模型的特征向量,来完成机械零件模型的检索。　　论文介绍了本课题的研究背景和研究意义,并简要概述了国内外在三维模型检索技术方面的研究现状。本论文以pro/E造型软件制作的一系列零件模型作为分析基础,提取出它们的惯性参数。然后通过分析这些数据,找出了机械零件模型的相似性与其惯性参数的关系,并通过编制索引特征符来完成对零件模型的参数向量表达,并建立了惯性参数的四叉树索引存储结构。　　论文以12个零件模型两两之间的Manhattan绝对值距离和欧几里得距离分析相似性距离与零件模型间相似性的关系;在分析当坐标轴不通过零件惯性主轴的问题时,得出了可以通过求解惯性参数矩阵特征值和特征向量解决零件模型相似性匹配的方法。　　最后,论文还以Microsoft Visual Studio2010作为开发环境,使用C＃编程语言开发出一个检索实验平台,演示了通过惯性参数检索零件模型的方法以及使用欧几里得距离查找在形状尺寸上相近的零件模型的具体过程。　　在总结了全文所做的工作后,本论文并给出了本课题的研究愿景。