塑料制品在汽车零部件领域的应用十分广泛，使用塑料制品可以轻化汽车的重量，提高汽车的安全性能，降低汽车的制造成本。这也对塑料制件的质量提出了非常高的要求。近年来，汽车塑料零件由于体积收缩率过大导致的质量问题日益突出，亟需对此类问题进行相关研究。而塑料零件的设计、选材、制造过程，每一个环节都和最后产品的质量有着密切的关系，本文正是从这些方面去探讨影响体积收缩率的根本原因。本文研究的对象是带金属嵌体的塑料花键，它是汽车助力转向机构中的一个注塑零件。因为该零件关乎到整个转向系统的安全，所以需要严格控制其成型后的体积收缩率。本文通过交换实验、Moldflow软件仿真、田口正交试验以及BP神经网络去研究影响体积收缩率的因素以及降低体积收缩率的方法。具体研究内容如下：首先，本文通过交换试验和数据分析引入了一个实际工程问题。汽车助力转向机构出现了上空心轴和上助力轴之间摩擦力过小的问题，本文通过交换实验帮助其找出了引起滑动摩擦力过小的关键零件和关键尺寸，关键零件就是上助力轴的塑料花键，关键尺寸就是塑料外花键的实际齿槽宽。此塑料花键是通过包胶注塑工艺制得。经过数据分析，该塑料花键的实际齿槽宽比滑动摩擦力合格的塑料花键要大。本文通过研究间隙产生的原理，初步判定是体积收缩率过大导致了塑料花键齿槽宽度过大，引起了内外花键的滑动摩擦力过小。其次，本文通过Moldflow软件仿真此塑料花键包胶注塑过程中的充填保压阶段，去验证塑料花键的体积收缩率是否过大。在仿真过程中，本文准确地在Moldflow中将金属嵌体和塑料花键镶嵌在一起，单独设置了嵌体的温度和材质，并创建了热流道系统，提高了仿真的精度。仿真结果验证了塑料花键的体积收缩率确实过大。接着，本文探索在Moldflow中通过两种方案优化浇注系统，以达到降低体积收缩率的目的。一种是创建传统的冷流道系统，另外一种是改变浇口的注塑位置。然后，在不修改产品设计的前提下，本文接着对金属嵌体的温度、熔体温度、模具温度、保压压力、保压时间这些工艺参数进行优化以达到降低体积收缩率的目的。每个工艺参数根据常用参数范围选取了四个水平，按照田口正交表安排注塑试验。通过对试验结果进行信噪比极差分析和信噪比均值分析，找出了五个工艺参数对体积收缩率影响由大到小的顺序，并得出了各个因素的最佳水平，试验证明最佳工艺参数组合能将体积收缩率降到理想的水平。最后，本文还根据田口正交试验的试验结果用Matlab程序设计了一个BP神经网络模型，去描述各个工艺参数和体积收缩率之间的函数关系。并且使用该神经网络去预测不同的工艺参数组合的体积收缩率值，通过做试验对比，发现该BP神经网络具有较高的精度。并通过神经网络的预测值分析每个工艺参数对于体积收缩率的影响趋势。这个BP神经网络对于汽车转向行业内控制上助力轴和上空心轴的滑动摩擦力具有指导意义。