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本文对机电产品拆卸的信息建模、规划分析、评价方法等基础理论进行了深入、系统、全面的研究，探讨了基于神经网络的机电产品回收评估方法。主要研究内容如下： 1 对拆卸信息进行了分析及建模研究，建立了可拆卸方向范围、拆卸时间、拆卸能量的量化模型。构造了进行产品信息表达的网络图及零件可拆卸制约矩阵。 2 提出了零件间关联度的概念，作为零件间结合紧密程度的度量，利用层次分析法对零件间的关联度进行了定量分析。 3 依据关联度构造了零件间的关联矩阵。通过零件间的关联度矩阵，对构成产品的零件进行了子装配体的聚类，并通过空间几何约束矩阵的判别，及子装配体稳定性判别来判断结果的可行性。提出了拆卸路径的决策模型，实现了拆卸路径的自动生成。 4 探讨了基于人工神经网络的机电产品可回收性的评估模型和方法。通过把人工神经网络作为一个黑箱，从专家的判断样本集中提炼出专家的思想。实现用该网络代替专家进行评估判断。 5 设计了拆卸回收分析及评估系统，系统集成了多个模块的功能，包括产品的信息描述，网络模型的建立、拆卸分析、产品数据处理，拆卸回收评估等。