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RHCM成型技术(Rapid Heat Cycling Molding,快速热循环成型),又称高光注塑成型,它是在普通注射成型基础上发展起来的一种特殊制品成型新技术。具有精密、高效、节能环保等技术优势,这一技术大大改善了制品的表面质量和表面强度,可消除产品表面熔接痕、银丝和流纹、浮纤等缺陷,改善产品表面光泽度。本文针对该技术在实际生产应用中的问题,其成型与普通注塑成型相比对工艺条件要求更高,对工艺参数的变化更加敏感,产品往往易产生翘曲变形、表面凹痕等缺陷,影响产品质量。为充分发挥RHCM成型技术优势,控制高光产品缺陷的产生,保证制品成型质量,本课题对RHCM成型工艺制定和优化做一些研究。本文的主要研究工作包括：(1)针对RHCM成型工艺特点,研究了其关键技术及工艺控制,并对高光成型制品典型缺陷进行分析,建立高光制品质量控制综合评价数学模型,从成型工艺角度确定影响RHCM成型制品质量的主要工艺因素。利用正交试验与CAE相结合方法,得出工艺参数对高光制品考察指标的影响,实现了制品的综合评价指标优化。对数值模拟结果利用极差分析和信噪比进行处理,确定因素影响趋势及最优工艺参数组合,实现对高光制品质量缺陷的有效控制。(2)建立了基于神经网络模型的工艺参数与考察指标之间的非线性映射关系。应用所建人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型对试验样本进行训练,并通过检验样本验证ANN模型的准确性,保证参数优化和考察指标预测的精度。(3)寻优策略上,在正交试验最优组合参数附近小范围寻优,利用ANN模型的非线性映射关系,快速、准确地计算出体积收缩率、缩痕指数、最大翘曲量三个考察指标值。模拟验证了所建立的ANN预测优化模型的准确性,能够有效地保证塑件成型质量。以某笔记本电脑液晶显示器外壳实例验证表明,本研究方法避免了高光制品单一指标分析的片面性,在预测高光制品质量控制方面是切实可行的,为进一步提高高光制品质量提供了新的思路,以便于对注塑成型制品综合质量问题深入探讨研究。并对实际生产中的注塑成型工艺优化具有很好的理论指导意义。