随着经济、社会和科技的发展,种类繁多的电子电器产品在给人们带来多彩生活的同时,也潜在着巨大的安全隐患。对缺陷产品进行召回是避免危害的最有效做法,而如何判定缺陷是召回实施的前提。但由于电子电器产品种类繁多,且相互间差异较大,本文仅对选取的9项172类典型电子电器产品,进行缺陷评估理论、方法与模型构建的深入研究。具体如下:通过对国内外电子电器产品召回数据进行分析,依据已发生的伤害数据、实验室检测数据、法规标准中规定的限量指标和可预见的消费行为,对电子电器产品危害因素进行分类,并构建伤害事故模型;对9项172类电子电器产品的关键零部件进行梳理,采用案例推理及工程试验分析的方法对电子电器产品产生缺陷的具体原因及伤害模式进行分析,形成缺陷伤害模式数据库;当缺陷事故发生时,通过案例库的重用修改再学习,可快速精准提取电子电器产品缺陷伤害模式,并根据实施召回情况不断更新。提出了风险传递的基本过程,并对风险传递路径分类及研究方法进行论述;将事故树分析(FTA)、事件树分析(ETA)与领结图分析(Bow-tie)相结合,从电子电器产品自身质量安全因素、人的因素、环境因素构建了事前预防、事中控制和事故后果分析的风险传递路径模型。并基于安全性试验、失效分析及ANSYS场景模拟对手机电池风险传递路径进行分析。提出电子电器产品缺陷影响因子的概念,结合电子电器产品伤害模式分析及典型电子电器产品伤害事故案例的原因分析,并基于事故致因理论,从人因、物因和环境因素三个方面入手,建立了以可能性、严重性、脆弱性、恶劣性为一级指标的电子电器产品缺陷影响因子指标体系。建立了 4-5-3拓扑结构的电子电器产品缺陷评估BP神经网络模型。同时,基于模糊综合评判进行了输入与输出参数数值化的处理以及学习参数的确定。利用Matlab软件完成对电子电器产品缺陷评估BP神经网络模型216个学习样本的训练和检验,达到期望误差水平0.01以下,并进行了案例应用。研究成果对典型电子电器产品缺陷的判定具有重要的借鉴和参考价值,为保证广大消费者财产和人身安全有着重大的意义。