目前，染整企业面临两大技术难题：(1)由于无法实现对定型后织物质量指标的预测估计，导致能耗高、一次合格率低等严重生产问题；(2)由于无法根据客户质量需求定量设计最佳热定型工艺参数，导致企业生产效率低、返厂率高等问题。针对上述难题，本文以棉/氨织物为研究对象，进行了如下研究：1.深入分析了热定型生产过程和机理，指出热定型的主要质量指标是成品克重和门幅；而影响质量指标的主要工艺参数包括上机门幅、温度、车速、上超喂率和下超喂率等，并根据实际生产要求，规定了各工艺参数的允许范围。2.本文应用多种建模方法，得出质量指标与工艺参数间的预测模型，测试结果证明了预测模型的有效性和较强的泛化能力，实现了对织物定型效果的预先估计，提高了生产效率，对后续研究有一定的指导意义。3.以质量指标的预测模型为基础，通过优化算法对工艺参数进行定量设计，文中提出了两种工艺参数优化设计方案，分别基于量子遗传算法和多目标优化算法。试验结果表明：这两种优化设计方法均实现了工艺参数的定量设计。4.针对工艺参数定量设计问题，本文还首次提出了新的方法，即热定型工艺参数求解的逆系统设计方法，该方法通过求解方程组，直接得出满足客户要求的工艺参数设计，不仅解决了工艺参数定量设计问题，还建立各工艺参数间的数学关系，解决了工艺参数间关系模糊的问题。5.在质量指标预测模型和工艺参数优化设计的基础上，根据热定型生产的需要，以Visual Studio.NET2005为平台，开发了热定型生产工艺设计系统，实现了热定型工艺设计的智能化和可视化。