随着塑料制品应用变得越来越多样化,塑料制品向着功能化、智能化、精细化的方向发展。注塑成型是一个伴随物理和化学转变过程的一门学科,而注塑成型计算机模拟仿真和工艺参数优化不仅提高了塑料制品的质量和良品率,而且降低了成本和增加了利润,在实际的生产中有着重要的指导意义。为了优化注塑成型工艺参数,本文首先结合计算机CAE技术,利用PRO-E建立制品的立体模型,再导入到MoldFlow,把实际生产的机械型号及相应配套的环境进行模拟和仿真,最后导入相应的原材料和设定相应的工艺参数,进行相应模拟实验。再采用信噪比分析法和正交实验法,利用均值分析、极差分析、方差分析等数学统计方法对试验数据进行综合分析。结合人工神经网络和MATLAB平台,建立人工神经网络模型,实现对注塑工艺的预测功能。最后使用细化分析法,对模拟的数据结果进行数学统计和分析,分别获取翘曲变形和体积收缩的最优工艺参数。本文主要的研究过程和成果有以下几点：1、本文简要地概述注塑成型工艺的原理和其发展情况,介绍了塑料制品在注塑成型过程中常见的质量缺陷,确定了以填充时间、模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间为研究的因素,以制品的翘曲变形量和体积收缩率为指标的注塑成型工艺参数优化的研究。2、本文结合了注塑过程中粘度的数学模型,研究了注塑工艺中的填充、保压、冷却三大过程的数学理论分析,为分析注塑成型提供了数学理论基础,与此同时分别分析了填充、保压和冷却过程对制品质量的影响。3、本文利用计算机CAE技术和软件MoldFlow,根据制品的结构,在MoldFlow建立了相应的浇注系统和冷却系统,得到了注塑过程的计算机模拟系统,为研究注塑工艺参数的模拟和仿真提供了计算机模型。4、本文结合了Taguchi正交试验和信噪比数据处理方法,利用均值分析法,得到翘曲变形和体积收缩优化的工艺参数的优化；利用极差分析法,分析了翘曲变形和体积收缩随各实验因素的变化趋势,以及得到各实验因素的影响程度的排序；利用方差分析法,得到各实验因素的影响百分比,确定了翘曲变形和体积收缩的显著因素和不显著因素。5、本文设计一个基于MATLAB平台的BP神经网络系统,利用人工神经网络的高非线性映射能力的特点,建立人工神经网络的模拟系统,并验证了系统具有对注塑成型制品的翘曲变形量和体积收缩率的预测,实现了对制品的质量控制。6、本文使用细化分析方法,结合正交实验法和均值法,得到了翘曲变形和体积收缩的最优解,实现注塑成型的工艺参数优化。