传感器作为链接智能软件技术和外界环境的信息媒介,对全面实现智能化和信息化有着至关重要的作用。其中,微悬臂梁传感器由于其精度高,体积小等优势,已经得到了广泛地应用。智能化和信息化的快速发展,对微悬臂梁传感器的精度和研发迭代速度有了空前的需求。计算机辅助工程技术(CAE)是已经被广泛采用的快速高效设计辅助技术。然而高灵敏度的微悬臂梁传感器由于其往往存在多个物理场之间的耦合,对其进行准确的有限元仿真是一个难题,为了保证仿真的准确度,微悬臂梁传感器的三维仿真往往也需要大量的求解时间和计算资源的开销。因此,提出了一种基于机器学习算法的微悬臂梁仿真误差修正方法,在缩短有限元仿真时间的同时,尽可能地保证了结果的准确度。以悬臂梁电流传感器为例,建立了从三维到二维模型的简化理论,提出了磁场-结构场-电场的全耦合仿真方法,并用实验结果进行了验证,然后对二维和三维模型各进行了1767组系统化的有限元仿真,分析并追溯了降维过程中的仿真误差,结果表明误差大部分源于固体力学部分,二维仿真能缩短85.7%的仿真时间,内存开销能减少65.9%,引入的误差最大会达到92%。建立了基于BP神经网络的误差修正方法,并用1600组仿真数据对模型进行了训练,用剩余的167组数据进行模型测试,测试结果表明神经网络的系统误差最大为2.7e-3;用本方法对二维仿真数据进行修正后,误差由修正前的0.69mm下降到了1.23e-2mm;探讨了直接建立设计参数和三维仿真结果的方法的可能性,并进行了实验,结果表明,在只有1600组训练样本时,预测的准确率无法满足预设计的需求。设计了一种新型的基于悬臂梁的轮胎状态多参量传感器,对其功能进行了理论和实验上的验证,结果表明这种新型传感器能实现胎压、轮胎转速、轮胎线速度的独立检测;对多参量传感器进行了150组有限元仿真,利用本文的方法对多参量传感器进行了仿真误差修正,结果表明本方法同样适用。本文提出的误差修正方法具有高准确性、高效性和高可迁移性。本文的仿真工作和提出的方法对微悬臂梁传感器的快速高效设计具有一定的指导意义。