注射成型是批量生产塑料制品的首选方法,在生产中得到广泛的应用,是塑料加工中重要的成型方法之一。塑料制品加工行业是国民经济各行业中近几年发展速度较快的行业之一,但注射机的能耗问题已经日益凸现。注射能耗问题的解决,关系着塑料制品加工行业的发展,关系着整个行业的前景。本课题主要研究了注射机实验系统中,注射工艺参数与注射过程能耗的关系。协助建立注射机实验系统,包括注射成型机、传感检测系统及数据采集系统,为课题研究奠定基础。提出以单产注射能耗作为能耗评价标准,并设计了正交试验来研究注射参数对单产注射能耗影响。通过分析得到各注射工艺参数对单产注射能耗的影响程度排序,并得到能使能耗相对降低的工艺参数组合。对于对注射能耗影响最大的3个参数——喷嘴温度、注射速度、保压压力分别进行单因素变动试验,分析各参数与注射功耗以及制品质量的关系,从而探讨各参数对单产注射能耗的影响。应用神经网络对注塑工艺参数及其相对应的单产注射能耗样本进行训练,得到描述工艺参数到单产注射能耗映射关系的ANN模型,并通过实际的注射实验数据验证了此模型的准确性。通过ANN模型建立起了工艺参数与单产注射能耗的内在联系。使用神经网络模型结合小步长搜索法进行工艺参数优化,通过安排二次正交试验并利用神经网络模型的预测功能以及二次正交试验结果的级差分析,对通过传统的单次正交试验所得到的最优化注射成型工艺参数组合进行了进一步的优化,使能耗进一步降低。本课题的研究取得了一些对生产实际具有一定指导意义的理论依据和具有参考价值的结论及实验数据,并为后续的研究工作打下了良好的基础。