水辅助注塑成型(水辅成型)作为生产较大较长中空制件的新技术,相对气体辅助等其它注塑成型,在缩短成型周期、减少制品壁厚、提高制品表面质量等方面具有明显的优势。但该技术发展时间短,其成型机理、工艺、模具和设备等各方面都有待于深入研究。针对水辅成型中遇到的实际问题,本文开展了以下主要研究工作:在充分考虑水的快速冷却和水流动的湍流特性的基础上,建立了水辅成型过程的数学模型。为使控制方程的离散化及解法保持一致,建立了控制方程统一的微分形式。比较分析了几种常见的流场数值计算方法,采用PISO算法对离散方程组进行求解。根据所建立的水辅成型数学模型,利用计算流体力学方法对水的穿透行为进行了数值模拟。针对水和熔体为自由表面流,同时水的注射为高雷诺数湍流的特性,采用流体体积法追踪水和熔体的自由界面,并对比了???和???湍流模型对水穿透的影响;通过数值模拟,分析了注射过程中的温度、速度和压力分布,揭示了水的穿透机理。在水辅制品质量控制中,壁厚分布是一个重要的评价目标。针对制品典型结构分析了长直段、膨胀过渡处、收缩过渡处、圆角过渡处和弯曲段的残留壁厚分布,以及成型工艺参数对中空率的影响。在此基础上,提出了改进基本水道结构形式的措施,为水辅成型制品设计提供了依据。构建了水辅成型实验装备,对某汽车冷却水管进行了以塑代钢水辅成型工艺探索;建立了一种基于径向基函数的逆向神经网络模型,输入设计期望的制品质量,包括中空率和壁厚偏差等,可以预测可行的短射量、熔体温度、水压、延迟时间和模具温度等工艺参数,避免了工艺决策的盲目性。提出了基于实验设计、代理模型和智能优化算法的组合优化策略。通过比较不同的实验设计方法的优缺点,选择优化的拉丁超立方作为采样方法。为了提高计算效率与精度,提出了水辅成型的径向基函数代理模型,采用粒子群优化算法搜索最优解,实现了中空率尽量大和壁厚偏差尽量小的优化目标。在传统的确定性优化解的基础上,提出了水辅成型的6 Sigma稳健优化质量设计方法。选用蒙特卡洛模拟,对确定性优化设计点进行了6 Sigma分析。分析结果表明确定性优化设计点处于约束的边界上,Sigma水平很低,难以满足稳健优化设计要求。因此,采用蒙特卡洛模拟和粒子群优化算法进行了6 Sigma设计。6Sigma设计点远离约束边界,可靠性和稳健性都比较高。