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本文在CAE仿真的基础上，采用田口试验设计（Taguchi）和径向基神经网络（RBF）技术对引起翘曲的塑参数进行了优化。结果表明：Taguchi技术可以在较少的试验次数的情况下，确定各因素对翘曲的影响程度，获取各因素最佳的水平组合；运用RBF建立翘曲产生的神经网络模型，可以预测各因素在不同水平组合下的翘曲变形程度，达到离线预测的目的。