本文基于新产品开发的方法进行研究,以奥太电焊机为例,通过KANSEI(感性工程学)理论的指导对用户的感性意象量化提取,利用BP(Back Propagation)神经网络在处理非映射(非线性)能力方面的优势,建立感性意象与产品设计元素对应的关系模型,探索一种用户模糊感性意象的合理量化的方法,并建立一种智能测算模型;以MATLAB神经网络工具箱为平台,进行新产品开发的研究并构建BP神经网络,用于电焊机新产品的开发。在新产品开发阶段以预测新产品的市场方面的结果,便于开发出更加人性化、符合用户需求的产品。研究根据BP神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递信号的非线性方式,通过输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系,因此可以用来作为黑箱模型。分析总结了BP神经网络的模型、优势及其可以应用在新产品开发中的原因。而在整个新产品开发的过程中,同样有个模糊的黑箱过程,所以可以将BP神经网络应用到新产品开发的过程中。目前,BP神经网络已经在多种产品形态设计过程中得到应用,但在电焊机研究与应用领域尚属于空白,由于电焊机是专业化的材料焊接工具,用户明确且对长期使用的焊机有深入的了解。对产品的形态、色彩、材质是明确的,同时用户信息具有代表性。而且类似产品有很多种,产品销售中的信息和数据齐全,所以便可以采用MATLAB神经网络工具箱开发平台,构建BP神经网络模型,将已知的产品作为样本,通过计算机自主学习,构建输入参数与产品设计结果之间的神经网络模型,并且形成智能判断。最后,将训练好的BP神经网络用于新产品开发要素的预测,与实际的数据进行对比,误差在一定范围之内,便可以满足实际产品开发和生产的需求,用于指导奥太电焊机的新产品开发。在产品设计阶段进行优化,以节约设计成本、减短设计开发周期。为新产品的开发提供一种新的设计方法和思路。