传统的注塑成型工艺设计和调整主要依靠设计者的经验和直觉,缺乏理论依据和科学计算,而且工艺参数之间存在交互影响,依靠经验很难得到最佳的工艺条件；另外,注塑工艺控制最大的难点在于对注塑工艺参数与质量指标之间的关系缺乏了解,造成工艺参数调整的盲目性,加大了制品质量控制难度。而注塑冷却阶段占了整个成型周期80%,而且,型腔温度分布直接影响着塑件的质量,因此有必要研究冷却工艺参数与冷却质量之间的关系,以及利用现代优化算法进行冷却工艺参数优化设计,从而提高塑件质量。论文选用的材料分别是无定型材料ABS和半结晶型材料PP,首先应用部分因子实验设计方法分别针对成型周期和型腔温度分布均匀性两个冷却质量指标,研究了冷却工艺参数之间的交互影响。研究发现,在注塑成型过程中,冷却工艺参数对冷却质量确实存在着交互影响,有的交互作用甚至大于单个因子；另外,筛选出了重要工艺参数因子和交互作用因子,为后续的正交实验设计的因子选取提供科学依据。基于部分因子实验设计结果,应用正交实验设计方法分别研究了冷却工艺参数因子及其交互作用因子对成型周期和型腔温度均匀性指标的影响规律。研究结果表明交互作用因子和结晶材料特殊的热属性对冷却质量指标随单因子变化曲线产生影响。由于成型周期和型腔温度分布均匀性指标在实际生产中依情况重要程度不同,也不可能同时达到最优。因此,有必要建立一种使两个指标尽可能好的综合评价方法,基于部分因子实验结果选择合适的实验因子,应用正交实验设计方法得到冷却综合指标最优的工艺参数组合,利用BP神经网络技术建立起冷却工艺参数与综合指标之间的关系模型,达到在线预测的目的,为注塑工艺参数的设计和调整提供了方便。