随着高分子材料与模具技术的不断发展,大型薄壁塑料件在电视机、冰箱、吸尘器、汽车等产品中的比重日益增加,人们对塑料件的质量要求也越来越高。与普通的塑料件相比，大型薄壁塑料件由于长度和宽度尺寸过大，而厚度尺寸相对较小，造成高温熔体在流动过程中已经凝固，导致工件填充不完全和冷却不均匀，很容易产生翘曲、缩痕、气泡等缺陷。在实际生产中，为了得到高质量的薄壁塑料件，工程师往往依靠自己的经验而不是科学的数据分析来设计冷却水道和设置工艺参数，产品的质量需要试制以后才知道，使得产品的试制成本增加。应用 CAE方法，在产品设计之初，通过数值分析来确定模具的冷却水道和产品的成型工艺参数，这将显著减少产品的研发成本。　　本文以吸尘器轴承座为例，为了获得轴承座的最小翘曲变形，应用 Moldflow模拟轴承座的注塑过程，采用数值优化获得使翘曲值最小的冷却水道和注塑工艺参数。本文主要包含以下内容：　　首先，为了提高轴承座分析中的网格质量，利用 Hypermesh软件划分有限元网格，并按照网格质量的一般准则进行检验。　　紧接着，运用控制变量法对轴承座冷却系统进行优化设计，在冷却水道至塑料件的垂直距离、水道的直径、水的温度等不变的情况下，只改变冷却水道的空间结构，运用 Moldflow对冷却水道进行模拟分析。　　随后，在冷却分析的基础上，采用正交试验法探究不同加工条件下的翘曲值。通过对试验数据进行极差分析获得正交空间内最佳的注塑工艺参数。　　最后，为了找出整个工艺条件空间内的最优解，利用翘曲测试数据建立起用于预测轴承座翘曲值的多元回归方程，然后对回归方程进行显著性检验。最后根据回归方程求得工艺空间内的最优参数组合，从而得到最小的翘曲量。