为了实现汽车结构的轻量化,使用质轻、比强度高的纤维复合材料制备的注塑结构件代替传统金属结构件是主要研究方向之一。然而,现有基于传统结构仿真的方法忽略了注塑过程中复合材料微观结构的变化,无法准确反映纤维注塑件的力学性能。因此,本文从某企业一款汽车保险杠中支座塑件易出现断裂缺陷入手,验证了基于耦合软件Helius PFA及Moldflow、Abaqus建立的联合仿真技术的准确性和可行性,采用联合仿真技术探究了浇口设计以及纤维参数对塑件力学性能的影响。同时对模具冷却系统进行了优化,最终完成对塑件易断裂区域残余应力及整体翘曲变形量的多目标优化,提高了塑件合格率。首先阐述了含纤维注塑件的联合仿真分析的基本原理,以长玻纤汽车保险杠中支座塑件为研究对象,针对塑件某一装配孔存在的力学缺陷,分别进行了传统结构仿真和基于耦合软件Helius PFA及Moldflow、Abaqus的联合仿真,通过比较模拟结果与实际情况验证了联合仿真在分析含纤维注塑结构件实际力学性能的准确性及可行性。其次,基于联合仿真模型研究了浇口设计及纤维参数对汽车保险杠中支座塑件易断裂区域力学性能的影响。通过改变浇口数量、纤维含量及长径比,观察易断裂区域的微观纤维分布形态,探究了注塑成型时浇口数量以及纤维取向分布对塑件易断裂区域力学性能的影响,以所受等效应力、总变形量为评价指标确定了合适的进浇方案及纤维参数。再次,针对塑件翘曲变形量过大问题,利用Moldflow软件对模具冷却系统进行了优化。以翘曲变形量、塑件温度及成型周期为评价指标,设计对比了传统直通隔板式水道及随形冷却水道。结果表明,随形冷却方案结果中塑件温度虽有所上升,但是翘曲变形量及成型周期相比传统水道有较大的改善。同时探究了冷却介质温度以及流速对冷却效果的影响,确定了较佳的冷却介质参数。最后,以翘曲变形量和残余应力为目标值,设计了六因素五水平的正交实验并探究了各因素对目标值的显著程度,发现保压参数对目标值影响最显著;基于正交实验数据,建立并训练了RBF神经网络,经过误差分析及最优拉丁超立方实验设计,验证了所建立的RBF神经网络模型可以准确预测实际值,同时采用NSGA-II对两大目标值进行多目标优化,得到了最小化目标值的参数集,具体为:模具温度36.8℃、熔体温度249.6℃、注射时间5.8s、保压压力42.5Mpa、保压时间29s、冷却时间32.9s,对应模型预测值即翘曲变形量和残余应力分别为1.92mm、28.36Mpa,与模拟结果的1.937mm,27.97Ma相差不大,对比实际缺陷值则分别减少了约48.3%、29%。联合仿真结果以及多目标优化结果都表明了塑件易断裂区域的抗形变能力及整体尺寸精度有了明显改善。