随着近代工业的飞速发展,注塑成型制品显现出独天得厚的优势,其在国防、医疗、航空航天等各个行业的应用也日益广泛。目前国内军用高精度空心杯电机电枢大量依赖进口,注塑封装水平较低,精度不高,已经成为制约我国高端武器装备持续发展和性能指标提升的重要瓶颈因素。在此背景下,对军用高精度空心杯电机电枢注塑封装工艺的研究迫在眉睫。本文通过对国内外相关研究成果的整理分析,综合了注塑数值模拟、正交试验、神经网络以及计算机仿真等研究方法,根据空心杯电机电枢实际情况使用Moldex3D进行有限元分析划分网格,构建了CAE模型;基于27组正交试验的结果数据展开研究,分析了注塑工艺参数对质量指标的影响趋势,初步优化了参数组合;紧接着提出了一种BP神经网络结合遗传算法的优化模型,同时对模型的可行性进行了仿真实验并作出分析验证。本研究是国防基础科研重点项目《军用高精度XXXX智能加工单元技术》（JCKY2018204B025）研究的重要组成部分,本文的主要成果体现在以下三个方面:1.本文依据塑料注塑成型的有限元基础理论与注塑成型基本原理,基于Moldex3D软件建立了空心杯电机电枢注塑件的CAE模型并对其进行了模拟仿真分析,对数值仿真结果进行分析并提出相应优化方案,改进了传统的“试错式”、“实验性”产品开发模式,找到了一种针对空心杯电机电枢注塑件产品开发的新模式,从技术上进行了一定程度的革新。2.本文运用田口正交法,设计了七因素三水平的27组试验,通过正交试验和CAE数值仿真技术结合,分别研究了各工艺参数对翘曲变形量和Von Mises应力两个指标的影响情况。分析试验结果数据的信噪比均值并计算出极差,可以获得每个参数因子对成型质量的影响程度排秩,基于加权综合评分,对质量指标划分了权重,根据实验结果分析得出了最佳参数组合。相较于默认设置条件,翘曲量减小了26.72%,Von Mises应力减小了15.82%,初步优化了工艺参数组合。3.本文在之前初步优化的基础上,建立了七种注塑工艺参数和两个质量指标之间的神经网络预测模型,针对重要因子水平细化训练,并将遗传算法融入以改善神经网络的收敛性能。利用Moldex3D进行仿真对比分析,实验结果表明预测误差在2%以内,精度较高,算法寻优值和Moldex3D模拟值较为接近,相较于正交试验基于信噪比的参数优化提升较大。