近年来,PDMS材料因其生物可降解性、弹性模量低、抗形变能力较好等优势被广泛应用于FBG的封装,封装后的光纤与基体界面相对滑移问题便不可忽视。本文以PDMS材料封装的FBG柔性传感器为研究对象,基于ANSYS建立仿真模型并搭建实验平台,研究不同作用力下光纤与封装基体界面相对滑移特性及其在载荷识别方面的应用问题。首先,由理想情况下埋入式光纤光栅的应变传递理论,扩展到考虑光纤与基体界面相对滑移时影响纤芯轴向应变的因素,探讨可能对有无相对滑移时纤芯轴向应变计算的相对误差造成影响的各因素。其次,分别建立轴向拉力和正向压力作用下FBG柔性传感器仿真模型,计算相同作用力下光纤不同位置处相对误差的大小,并分析作用力的大小对相对误差的影响。研究结果表明:轴向拉力下,纤芯中心轴线上相对误差中间小两端大;正向压力下,纤芯中间位置相对误差变化较为平稳,两端起伏较大。且轴向和正向作用力在10N以内,相对滑移可以忽略。最后,研究了影响相对误差的柔性传感器结构参量,包括:纤芯弹性模量、涂覆层厚度及弹性模量、埋入长度、封装基体弹性模量、摩擦系数等,研究结果对FBG柔性传感器的设计有指导作用。此外,通过研究FBG传感器的布设及柔性传感器的制备,搭建裸FBG传感器和柔性FBG传感器的静载荷检测系统对样本数据进行采集,并结合BP神经网络和粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP),分别建立了相应的预测模型并进行对比分析。结果表明:裸FBG传感器和柔性FBG传感器均可应用在复合材料板结构静载检测,且检测效果良好。PSO-BP相较于BP神经网络提高了预测精度,其中裸FBG传感器样本预测率整体提高了1.19%,柔性FBG传感器距离样本预测率提高了1.19%。柔性FBG相较于裸FBG,采用BP模型静载样本率提高了1.19%,最大距离误差减小了0.12,最大静载误差减小了0.134N,采用PSO-BP模型最大静载误差减小了0.302N,后续可通过优化FBG结构及算法提高柔性FBG传感器静载预测精度。