随着塑料工业的发展,塑件在精密仪器和电子仪表等行业中的应用愈来愈广泛,并且不断地替代许多传统的金属零部件。同时,对于它们的精度要求也越来越高,精密注射成型成为塑料成型加工发展的必然趋势。但是注射成型过程中工艺条件对成型质量的影响情况存在诸多非线性时变和不确定因素,使得该过程的工艺优化一直以来是该领域的一大难点问题。而收缩变形和翘曲变形分别影响着塑件的尺寸精度和形位精度,因此对塑件的收缩和翘曲进行分析并对其注塑工艺参数进行优化,是提高塑件精度的一个非常有效的措施。本文以某厂生产的精密电子接插件为例,通过分析冷却系统对塑件质量的影响,利用MPI/Cool-Flow-Warp模块模拟模具冷却水管的直径d、冷却管圆心到模具型腔表面的距离a、冷却水管圆心之间的距离b取不同值以及冷却水管采用不同布局时,制品表面温度,冷却管温度分布以及翘曲变形的变化情况,由此比较得出较优的冷却系统,获得良好的冷却效果。在此基础上,利用Taguchi实验结合CAE模拟技术,研究模具温度、熔体温度、注射时间、保压压力和保压时间对制品质量的影响规律。先利用均值分析分别找到收缩变形和翘曲变形的优化工艺参数组合,估算出最佳工艺参数组合下的信噪比,用CAE模拟验证实验结果的正确性。再运用变量分析确定各工艺参数对质量指标的影响度,并利用加权综合评分法,优选出兼顾收缩和翘曲的工艺参数组合。最后以数值仿真得到的数据为样本数据,通过合理地设计网络结构和选用学习算法等,建立了用于预测制品质量的BP神经网络,得到工艺参数对制品的收缩变形和翘曲变形的非线性映射关系。将网络预测结果与模拟结果进行比较和误差分析,表明经训练的神经网络模型可以实现对制品质量的正确预测。改变工艺参数,利用训练好的BP网络给定输入,根据对应的输出结果,研究工艺参数变化对产品性能的影响。从而进一步了解工艺参数对翘曲变形和收缩变形的影响,为制品质量预测、工艺优化和制品质量控制提供了指导依据。