塑料注射成型是塑料成型的最主要的方式之一,主要用于成型各种形状、尺寸精度、满足各种要求的模制品。注射成型过程中,壁厚、流动长度、形状的不一致,塑料的流动模型和物理力学模型所呈现的多样性以及不确定性,使得发现一个通用的工艺参数设置方法异常困难。人类一直不遗余力的使用各种方法探索工艺参数设置的最优化方法,包括数值模拟、实验优化设计、专家系统、实例推理、神经网络、遗传算法等等。遗憾的是,目前大部分塑料工艺师仍然在试模、调模时采用“试差法”优化工艺参数。基于这种现状,结合实例推理、人工神经网络、模糊逻辑的优点,华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室与宁波海太机械制造有限公司合作开发了新一代智能注塑机,实现了对工艺人员试模思路的有效模拟,用于进行注射工艺参数的智能化设置与优化。本文作者参与了整个智能注塑机的开发过程,并在此基础上,提出了注塑缺陷消除的开放式模糊推理模型,较好地解决了以往模糊推理技术中的“维数灾”和单一模糊推理模型的限制,同时参考Matlab的连续论域模糊推理模型,建立了工业生产中更为常用的离散论域模糊推理模型。经过实践检验,系统取得了初步成效,大大减少了试验次数,实现了注塑工艺参数的智能化优化。本文还全面阐述了注塑模CAE的发展历程,指出了CAE的发展趋势,并简介了分析报告模块的生成与应用。