摘要：通过优化工艺参数,提高注塑件的成型质量。以航标灯外壳为例,建立CAD模型并利用有限元分析软件Moldflow进行注塑成型数值仿真,运用正交试验设计方法与注塑工艺数值模拟相结合,通过对正交试验仿真结果进行分析,综合评估了注塑过程中的熔体温度、模具温度、保压压力和保压时间对注塑成型关键质量特性翘曲的影响规律。并以仿真试验数据训练BP神经网络(BPNN)模型表征工艺参数与翘曲关系,利用遗传算法(GA)以翘曲最小为约束条件优化注塑工艺参数。结果表明,各因素对航标灯外壳翘曲影响的顺序为熔体温度>保压时间>保压压力>模具温度,其中熔体温度与保压时间为显著因素。通过BPNN-GA方法优化后获得的工艺条件为:熔体温度为215.01℃,保压时间为5.31 s,保压压力为50.37 MPa、模具温度为78.75℃。在此工艺条件下,航标灯外壳最大翘曲Moldflow仿真值为1.736 mm,BPNN-GA预测值为1.748 mm,二者吻合度高,说明所建立的神经网络模型能较好地表征工艺参数与翘曲之间关系。