1.一种塑料合金制品注塑质量优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：Step1，将翘曲变形量和体积收缩率作为优化目标，选择注塑工艺参数及其取值范围作为优化设计变量，根据各工艺参数取值范围进行试验设计，并进行注塑模拟仿真，获得仿真试验结果；

Step2，基于仿真试验结果对KELM进行改进：ELM包含三层：N个输入层、L个隐含层、M个输出层，对于N个不同的样例(xβ＝H

H

式中：H为隐含层输出矩阵；H引入核函数来度量样本之间的相似度，根据Mercer条件定义KELM的核矩阵，表示如下：式中：K(x

k(x

式中：σ为核函数参数；

KELM模型输出函数的表达式为：式中：H为隐含层输出矩阵；I为单位矩阵；C为正则化系数；T表示期望输出；

利用WCA不断迭代来搜索最优的KELM核函数参数σ和KELM正则化系数C，构建WCA-KELM预测模型；

Step3，在WCA-KELM预测模型上利用MOSOA迭代寻优，获得Pareto最优前沿；

Step4，使用灰色关联评价从Pareto最优前沿中获得最优解。

2.根据权利要求1所述的塑料合金制品注塑质量优化方法，其特征在于，Step3中，MOSOA迭代寻优的选择以适应度为原则，保留适应度高的个体，淘汰适应度低的个体。

3.根据权利要求1所述的塑料合金制品注塑质量优化方法，其特征在于，Step4中，灰色关联评价具体过程如下：①判断原始数据类型，假设有n个评价的对象、m个评价指标，X②对正向化后的矩阵进行预处理，公式如下：式中：k为序列长度；i为矩阵行数；

③将预处理后的矩阵的每行取出最大值构成虚构的母序列：参考数列记为：X'

比较数列记为：X'

④计算两极最小差a与两极最大差b，公式如下：式中：a为两极最小差；b为两极最大差；

⑤计算子序列中各个指标与母序列的关联系数，公式如下：式中：ρ为分辨系数，在(0，1)之间取值；

⑥计算各个指标与母序列的灰色关联度，公式如下：式中：n为评价的对象个数；

⑦计算各个指标的权重，公式如下：w

式中：w

⑧计算第k个评价对象的得分，公式如下：式中：S

4.根据权利要求3所述的塑料合金制品注塑质量优化方法，其特征在于，步骤⑤中ρ的取值为0.5。

5.根据权利要求1所述的塑料合金制品注塑质量优化方法，其特征在于，Step1中，试验设计采用正交试验。