1、本課題以國家工業(yè)節(jié)能減排的總體目標為出發(fā)點，結合注塑行業(yè)對節(jié)能技術的實際需求，以節(jié)約生產資源、保證產品質量為最終目標，在不增加企業(yè)節(jié)能改造費用的前提下，研究基于工藝參數優(yōu)化的注塑過程節(jié)能技術，分別針對單產品、多產品生產任務下如何實現節(jié)能參數設定等問題進行了研究。具體成果如下：
　?。?）針對單產任務下的節(jié)能減排目標，提出了一種基于質量和能耗雙目標優(yōu)化的最優(yōu)參數設定方法。首先，采用Taguchi試驗設計和方差分析研究過程參數與制品質

2、量、單產能耗之間的具體關系；其次，利用人工神經網絡技術（ANN）建立制品質量和能耗的非線性預測模型；然后，以制品質量為主優(yōu)化目標，單產能耗為次優(yōu)化目標，建立基于遺傳算法（GA）的分層多目標優(yōu)化機制，在保證制品質量的前提下得到了最優(yōu)能耗的參數設定值；最后建立了優(yōu)化過程的更新機制，隨著生產過程數據的積累逐漸更新優(yōu)化結果。
　?。?）針對多產品生產任務的全局能耗優(yōu)化問題，提出了一種基于遺傳算法（GA）和旅行商算法（TSP）的最優(yōu)參數設定

3、與生產排程方法。首先，提出多產品生產過程全局能耗的定義，全局能耗由切換能耗，過渡能耗和穩(wěn)定能耗構成；其次，研究了切換過渡模態(tài)下過程參數設定值的變化與過渡能耗的關系，建立了過渡能耗模型；然后，以平穩(wěn)模態(tài)作為節(jié)點，過渡模態(tài)作為支路，建立了多產品過程生產能耗的有向圖模型；最后，采用GA和TSP算法搜索最優(yōu)產品切換路徑的同時確定各個產品的最優(yōu)參數設定，使得生產總能耗達到最小。
　　（3）在香港科大霍英東研究院高分子加工成型實驗室中進行了大