摘要
本发明涉及基于生成对抗网络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结构参数组合和目标性能配对的样本数据集;采用生成对抗网络,将样本数据集输入所述的生成对抗网络进行训练,得到逆向结构生成模型,采用逆向结构生成模型进行预测;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。
技术关键词
敏感结构设计
生成对抗网络
惯性传感器
有限元仿真软件
参数
插值算法
样本
构型
Sigmoid函数
多维特征向量
三维建模软件
载荷
动态
定义
物理
仿真数据