随着人们生活习惯的变化,PET材料在塑料瓶包装领域的应用范围和需求在日益增长,各式各样的PET瓶随着消费者的喜好变化应运而生,加工方法亦是不胜枚举,“注射拉伸吹塑”是迄今为止发展较为迅速的塑料瓶加工方法之一,由于材料在拉伸过程中会经历错综复杂的形态变化,期间存在着诸多难以控制的流变参数,导致加工过程中可能出现壁厚分布不均、成型时间长等一系列问题,因此本文以PET瓶吹塑成型过程为中心开展相关的研究工作,主要研究内容如下:首先,针对近年来国内外学者在成型设备、吹瓶工艺和数值模拟方面所取得的研究成果进行总结、回顾,通过具体分析指出尚存在的一些问题,基于数值模拟仿真的方法对工艺参数进行调整,从而完成吹塑成型方案的设计,以期实现提升成型瓶性能、缩短加工周期、减少企业成本的研究目标。其次,以POLYFLOW为研究平台,将实际工艺参数进行记录、整理,重点关注拉伸杆移动速度快慢、延迟时间长短以及吹塑压力高低对PET瓶材料分布造成的影响,通过数值模拟软件观察瓶坯在拉伸吹塑成型过程中的形变特征,并对成型瓶厚度分布趋势进行阐释,随后通过PET瓶壁厚测量对比实验,证实该数值模拟方法的切实可行之处。再次,基于Taguchi试验设计思想,将PET瓶吹塑成型过程中与成型质量相关的几个工艺条件综合考虑,分析瓶坯网格划分对壁厚均匀情况以及成型时间造成的影响,经由信噪比均值分析和方差分析,得到不同因素对试验目标的影响权重,对现有方案设计作出调整,从而实现优化工艺的最终目标,通过将优化处理前后PET瓶几何特性和机械特性进行对比,证实该数值模拟方法可以有效地改善PET瓶壁厚分布情况和垂直载压能力。最后,对成型时间的准确把握有助于更好地控制吹瓶机的运转速率,从而实现吹瓶机的高速运转,为此本文通过三种方式对成型时间展开预测。在MATLAB中不断地进行数据拟合得到多元回归预测模型,利用消除异常点的方式对回归系数进行调整,得到误差相对较小的预测模型,使用Python语言完成BP神经网络预测模型的设计、搭建,通过不断修改迭代次数来完善神经网络,以获得学习能力较强的预测模型,利用与前两方法相比较为经典的支持向量回归机进行PET瓶成型时间的预测,通过比较三种方式所得预测结果以及预测值同真实值之间的均方误差大小来评价预测模型的好坏,最终完成对成型时间预测的探索。