注塑制品具有结构复杂、外观质量要求高、尺寸精度要求高、容易产生质量缺陷等特点,需要应用大量的模具来保证注塑制品的顺利成型。当前注塑模具设计主要依赖于设计人员的设计经验,设计者经验水平的高低会导致所设计的模具质量参差不齐;另一方面,不同类型塑件的模具设计许多操作步骤是相同的,即存在大量的重复性设计,这必然会导致设计效率的低下。如何充分有效利用企业长年累积的设计案例和熟练设计人员的丰富经验,提升注射模具设计的智能化水平,从而缩短塑料制品的研发周期,是当前模具企业需要解决的问题之一。面对当前模具企业对注塑模智能设计的具体需求,论文在大量分析国内外模具CAD技术和智能设计技术研究文献的基础上,重点针对注塑模具设计环节中的型腔结构设计、模架结构设计、顶出结构设计、冷却系统设计等关键内容进行了深入的研究,采用包括基于规则推理、基于几何推理、特征识别技术与神经网络技术等在内的多种技术,提出了各部分的智能化设计方法。论文的主要研究内容和成果包括:（1）基于几何推理的注塑模具型腔结构设计针对目前采用曲面分模法进行注塑模具型腔结构设计中所存在的对设计者经验水平要求高,分模繁琐,容易失败等问题,提出了一种基于实体分模的自动化型腔结构设计方法,该方法通过特征识别与几何推理技术,可自动识别注塑制品的分模线,并能够自动判断推理,快速生成模具体积块,通过布尔运算,顺利完成型腔结构的生成,大大提高了设计效率,减少了分模操作的失败率。（2）基于深度学习与规则推理的注塑模具模架结构设计为充分利用优秀的设计经验和企业积累的成功设计案例,在前人研究成果的基础上,通过深入分析模具厂设计人员设计模架时的具体经验方法,对注塑模架的选型设计知识进行梳理和总结,结合深度学习和基于规则推理的各自特点,设计了注塑模架选型方案,采用基于深度学习和规则推理的混合推理模式来获取模架选型的关键参数,发挥二者优势,提高了模架设计系统的决策效率和准确性。（3）基于特征识别的注塑模具顶出结构设计当前注射模顶出结构设计过程中,顶针与司筒结构的设计,尤其是顶针的排位设计存在着效率低下,容易出错,劳动量大的弊端,针对这些问题,通过基于规则的特征识别技术,自动识别出模具型芯中存在的窄槽特征及螺丝柱特征,并自动计算出顶出点的具体位置,在此基础上快速生成顶出结构模型。（4）基于模型模板的注塑模具冷却系统设计针对目前注塑模具冷却回路设计过程中存在的设计繁琐,劳动量大,容易出错等问题,首先构建典型冷却系统结构模型,建立冷却系统模板库,通过基于扫描线的干涉检查技术来获取驱动冷却系统模型模板的重要参数,更新模板生成冷却回路结构模型。这在一定程度上避免了冷却系统结构设计的盲目性,加快了设计速度,提高了设计效率。（5）注塑模智能化设计系统开发与实现根据本文的研究成果,以西门子公司的NX软件作为开发平台,开发了注塑模具智能设计系统。这套系统包括分模设计子系统、模架设计子系统、顶出设计子系统和冷却设计子系统,以飞机内饰件的模具设计为范例,通过演示该系统的操作流程,验证了本论文所阐述的相关方法的正确性和可行性。