随着塑料产业的迅速发展,对塑料产品的质量的要求愈来愈高,加上对环保意识也愈来愈强,这就要求发展一种质量又高对环境有贡献的技术,高光注射成型正是这样一种技术,它是在普通注射成型发展起来的一种新技术,它生产出来的产品表面光洁度可以达到镜面,不需要二次加工,从而可以减少因喷涂造成的环境污染,然而高光注塑产品的成型是一个非常复杂的加工过程,如果对工艺条件的控制不恰当,往往更容易产生缺陷,目前高光注射成型产品主要的缺陷是熔接痕和翘曲等。本文借助CAE软件并结合正交实验对高光注射成型产品的翘曲变形、体积收缩率和熔接痕等进行了模拟分析,并运用级差分析和方差分析对翘曲变形和体积收缩率进行分析,得到工艺参数对高光注射成型产品中翘曲变形和体积收缩率的影响趋势,然后综合分析比较了这种数据处理方法。并利用优化浇口位置和增加热流动道预测控制熔接痕。以某款车载蓝牙为例,本文分别利用BP神经网络和回归分析并借助matlab软件对其分别进行了建模,在利用回归分析进行多元二项式建模时为了更好进行数据拟合,在正交实验的基础上利用CAE分析追加了6种实验；然后分别对其模型进行了检测和预测,得到模型的合理性,从而得到这种模型对高光注射成型产品缺陷有很好的控制作用。最后综合比较了这两种预测方法,分析了他们各自的优缺点以及适用范围。而且通过实际生产与预测控制试验结果的比较,发现预测控制对实际生产有很好的理论指导意义。