基于神经网络插值算法的惯性传感器敏感结构设计方法

本发明涉及基于神经网络插值算法的惯性传感器敏感结构设计方法，包括：定义惯性传感器敏感结构的几何参数和材料参数，生成关于惯性传感器敏感结构的三维几何构型；对三维几何构型进行有限元仿真，得到包含性能指标的仿真结果；对几何参数和材料参数进行若干次调整，生成大量仿真结果，形成仿真数据库，根据仿真数据库形成由输入参数组合和目标性能配对的样本数据集；采用前馈神经网络，将样本数据集输入所述的前馈神经网络进行训练，得到插值预测模型，采用插值预测模型进行预测；通过“仿真数据驱动+神经网络建模+闭环优化”的创新框架，为高性能、低成本、快速迭代的传感器开发提供系统性解决方案。