随着社会的不断进步和市场经济的飞速发展,越来越多的企业开始针对不同用户进行产品的定制、设计和制造,这就需要融入智能设计技术。在产品的智能设计过程中,需要减少用户疲劳以及对产品性能预测的准确性等问题。本文主要研究了集成产品模型,并对智能设计中的产品配置设计方案评价和产品性能预测技术进行了研究,最后构建了机电产品配置设计方案评价系统。具体内容包括:首先,对集成产品模型的内涵进行了阐述,并对液压千斤顶的结构特点和工作原理进行了分析,提出了液压千斤顶集成产品配置模型及其产品性能预测模型,分析了其中涉及的关键技术。其次,通过对传统交互式遗传算法的研究分析,针对其中存在的问题(容易造成用户疲劳等)进行了算法改进,并将其运用到液压千斤顶的集成产品配置模型中,从而有效降低了配置设计方案评价过程中的用户疲劳问题。第三,对传统的BP神经网络的结构及其学习规则进行了研究分析,根据其中存在的一些缺陷(例如学习效率低,收敛速度慢,预测结果不精确等)进行了改进,并将其运用到液压千斤顶集成产品性能预测模型中,可以有效减少预测结果所产生的误差等问题。最后,在关键技术研究的基础上建立了液压千斤顶配置设计方案系统,实现了设计方案的选择,用户评价和产品性能预测等。