随形冷却水路一般用在常用曲面产品或者常规水路不好冷却的局部地方，所以对冷却效果的考察，除了要考虑水路的截面几何形状和排布类型，还得考虑水路的截面大小、水路之间的间距、水路到型腔的距离等因素。所以，为了让产品温度分布均匀，尽量缩短冷却时间，根本问题是研究随形冷却水路的设计配置。就是说，不同的随形冷却水路配置会让型腔表面温度不一样，一个好的d（可能是某个参数，比如水路直径之类）、l（可能是另一个参数，比如水路长度之类）、s（可能是还有一个参数，比如水路间距之类）组合能让冷却时间最短，产品冷却均匀度也最低。这一章为了达到这些优化目的，进行随形冷却水路的多目标优化，优化结果给模具设计者做随形冷却水路设计参考。

试验优化是一种在优化思想指导下的最优设计方法。它从不同的好的方面出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，进行全面优化分析，实现优化目标。试验优化设计已经是现代化技术的一个重要方面，因子设计、正交设计、均匀设计还有响应面设计是试验优化设计里最常用的几种方法。在这个课题研究里，要考虑随形冷却水路的各种设计参数（像水路排布、水路直径、水路间距等）对制品冷却效果（冷却时间、模具温度分布）的影响，还想知道哪些因素影响明显，同时得到影响明显的设计变量和冷却效果之间的定量关系以及最优解，让冷却效果达到最好。结合研究需要，经过仔细考虑和分析，本文先选正交试验找出影响指标的主要因素，然后进行响应曲面试验得到因素和指标的数学模型，也就是设计变量和冷却效果之间的定量关系，最后用多目标优化遗传算法对随形冷却水路设计进行多目标优化，求出Pareto最优前沿解集，实现随形冷却水路的最优设计。试验用模拟仿真的方式进行，还结合Excel、SPSS、Minitab和MATLAB等统计分析软件对试验数据进行科学的统计分析。

在生产实际中，经常要研究生产条件变化对产品质量和产量有没有明显影响，还想知道明显因素在什么时候对生产起最好的作用。比如，在化工生产里，要考虑原料成分、原料剂量、反应温度、反应时间等因素对产品收率的影响，还想知道哪些因素影响明显；在农业生产中，要考察种子、土质、肥料、雨水、耕作技术等的不同对收获量的影响，这些都是正交试验设计要解决的问题。正交试验也叫田口实验，是日本科研人员田口玄一创造的研究多因素、多水平组合的试验方法，它用一种规范的表格——正交表来设计试验，从全面试验里挑出部分有代表性的点（试验条件）进行试验，找出好的生产条件，也就是最优或比较好的试验方案。因为正交表的正交性，试验选的点有“均匀分散，整齐可比”的特点。由于正交试验只需要少量的点做试验就能得到科学结果，大大减少了工作量，提高了工作效率，所以正交试验效率很高，应用也很广泛。正交试验的实验结果分析可以用两种方法，极差分析法和方差分析法。

极差分析也叫直观分析法，通过计算因素的极差R来确定因素的主次顺序。因为R反映了相应因素作用的大小，所以在给定的因素取值范围内，极差大的因素，它不同水平给指标造成的差别比较大，通常是主要因素。极差小的因素，它不同水平给指标造成的差别比较小，通常是次要因素。所以极差越大，因素就越重要。