目前,传统的注塑件的成型质量的主要依赖注塑工程师的经验,并且在反复修模当中增加生产制造的成本,延长了生产的周期,降低了企业的生产效率。本文针薄壁成型翘曲变形过大的问题,从成型工艺参数出发,在Mold Flow软件中进行仿真,结合实际生产工艺条件对注射成型工艺进行验证,并对优化结果进行合理解释。薄壁件注塑成型难度较大,普遍存在体积收缩、翘曲、熔接线等成型缺陷。当熔体填充型腔时,冷却过程迅束,与模具的热交换也迅速发生。导致注塑充填更加困难,容易产生各种质量缺陷。其中,翘曲问题与收缩不均匀问题在薄壁件注塑成型的过程中尤为突出,受到了科研机构和生产企业的重视。本文以汽车内部线束保护器为研究对象,首先建立保护架的有限元分析模型,在Mold Flow中进行网格前处理,将模型网格的匹配率提高到92.4%以达到的分析翘曲量的要求。通过分析V/P转换是时的压力、熔接痕、体积收缩率、填充时间、流动前沿温度等重要注塑工艺指标,确立初步的流道系统与冷却系统。优化分为三个阶段进行。第一阶段采用相同的设计变量范围,正交试验与响应面法分别生成25与81组实验数据,Mold Flow进行模流分析并得到初步翘曲量与体积收缩率值,响应面法用于查找初始最佳参数设置下体积收缩率和翘曲。第二阶段为过渡阶段,根据正交试验生成的数据,在Mat Lab上软件上设计双隐层BP神经网络,计算出预测值与实际值的差值;第二阶段,上一阶段得到的BPNN预测功能还不够完善,结合遗传全局优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化。在第三阶段,为了提高模型的预测精度,使用支持向量机（SVM）对GA-BP的预测误差进行优化。最终找到最佳的工艺参数组合,满足生产实践的要求。本文将设计、分析、工艺、生产和试验相结合,以降低汽车线束保护架翘曲变形和体积收缩率为目标。在经过现场试模之后,发现样品注塑件的横向翘曲值明显减小,证实了算法模型的合理性与准确性,对薄壁注塑件的生产加工有一定的指导意义。