本课题以国家工业节能减排的总体目标为出发点，结合注塑行业对节能技术的实际需求，以节约生产资源、保证产品质量为最终目标，在不增加企业节能改造费用的前提下，研究基于工艺参数优化的注塑过程节能技术，分别针对单产品、多产品生产任务下如何实现节能参数设定等问题进行了研究。具体成果如下：（1）针对单产任务下的节能减排目标，提出了一种基于质量和能耗双目标优化的最优参数设定方法。首先，采用Taguchi试验设计和方差分析研究过程参数与制品质量、单产能耗之间的具体关系；其次，利用人工神经网络技术（ANN）建立制品质量和能耗的非线性预测模型；然后，以制品质量为主优化目标，单产能耗为次优化目标，建立基于遗传算法（GA）的分层多目标优化机制，在保证制品质量的前提下得到了最优能耗的参数设定值；最后建立了优化过程的更新机制，随着生产过程数据的积累逐渐更新优化结果。（2）针对多产品生产任务的全局能耗优化问题，提出了一种基于遗传算法（GA）和旅行商算法（TSP）的最优参数设定与生产排程方法。首先，提出多产品生产过程全局能耗的定义，全局能耗由切换能耗，过渡能耗和稳定能耗构成；其次，研究了切换过渡模态下过程参数设定值的变化与过渡能耗的关系，建立了过渡能耗模型；然后，以平稳模态作为节点，过渡模态作为支路，建立了多产品过程生产能耗的有向图模型；最后，采用GA和TSP算法搜索最优产品切换路径的同时确定各个产品的最优参数设定，使得生产总能耗达到最小。（3）在香港科大霍英东研究院高分子加工成型实验室中进行了大量的实验研究，充分验证了上述两种节能技术的可行性和有效性，可为实际的注塑企业提供一种成本低、效果好的节能方案。