一种基于人工智能设计和分布式制造的加速度计制造技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能设计和分布式制造的加速度计，先使用仿真的方法生成器件的几何参数与响应结果之间一一对应的大数据集，再分别喂入双向人工智能网络进行训练，然后根据上述逆向检索得到的几何参数构建成三维模型，使用由云计算平台控制管理的可以同时提供多种材料的三维打印机进行制造，同时使用绝缘材料制作器件的机械结构，用导电材料制造器件的电极及引线互连，用可选择性去除的牺牲材料制造三维结构的临时支撑结构，一体化制造完成后选择性地去除支撑结构得到完整的器件，降低了设计和制造的难度和周期，实现了个性化和智能化制造。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能设计和分布式制造的加速度计
本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种加速度计的人工智能设计方法和分布式制造方法。
技术介绍
电子传感器如加速度计、压力传感器、陀螺仪等在工业生产和人们的日常生活中有广泛的应用。这些传感器的设计通常是由具有专业知识的技术人员完成，通常进行孤立的建模和仿真，一旦修改几何尺寸必须重新建模，通常需要数周时间，且对于难以写出解析式的逆向设计问题，即根据器件的响应结果确定几何参数往往难以有效解决。这些传感器的制造方法通常是基于硅基微电子工艺如淀积、光刻、刻蚀和金属化等制造的，通常需要数月时间。整个设计和制造工艺过程都是在集中化场所完成的，生产周期长、产品型号少、运输成本高......难以满足用户对个性化定制日益增长的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供了一种基于人工智能设计方法和分布式制造方法，并应用在典型器件加速度计的设计和制造领域。包括人工智能设计部分和分布式制造部分。所述人工智能设计部分是先使用仿真的方法生成器件的几何参数与响应结果之间一一对应的大数据集，再分别喂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能设计和分布式制造的加速度计，其特征在于，包括人工智能设计部分和分布式制造部分，/n上述人工智能设计部分是先使用仿真的方法生成器件的几何参数与响应结果之间一一对应的大数据集，再分别喂入双向人工智能网络进行训练，一旦训练完成，正向网络可以用来根据器件的几何参数快速地预测响应结果，逆向网络可以用来根据结果需求快速地检索器件的几何参数，/n上述的分布式制造部分是先根据上述逆向检索得到的几何参数构建成三维模型，然后使用由云计算平台控制管理的，可以同时提供多种材料打印的三维打印机进行一体化的制造，打印材料至少同时包括绝缘材料，导电材料，可选择性去除的支撑材料，一体化打印时同时使用绝缘材...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能设计和分布式制造的加速度计，其特征在于，包括人工智能设计部分和分布式制造部分，
上述人工智能设计部分是先使用仿真的方法生成器件的几何参数与响应结果之间一一对应的大数据集，再分别喂入双向人工智能网络进行训练，一旦训练完成，正向网络可以用来根据器件的几何参数快速地预测响应结果，逆向网络可以用来根据结果需求快速地检索器件的几何参数，
上述的分布式制造部分是先根据上述逆向检索得到的几何参数构建成三维模型，然后使用由云计算平台控制管理的，可以同时提供多种材料打印的三维打印机进行一体化的制造，打印材料至少同时包括绝缘材料，导电材料，可选择性去除的支撑材料，一体化打印时同时使用绝缘材料制造器件的机械结构，用导电材料制造器件的电极及引线互连，用可选择性去除的牺牲材料制造三维结构的临时支撑结构，一体化制造完成后选择性地去除支撑结构得到完整的器件，
上述的加速度计是先根据上述人工智能设计方法进行双向网络的训练并按需检索得到几何参数，然后构建三维模型并根据上述分布式制造方法一体化制造，最后选择性地去除支撑结构得到完整的器件。


2.根据权利要求1所述的人工智能设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据仿真步骤：使用云平台管理的具有强大运算能力的计算机对电子器件模型进行电学仿真或有限元仿真得到器件的几何参数与响应结果之间一一对应的大数据集；
双向网络训练步骤：所述的双向人工神经网络包括由器件的几何参数预测响...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冠东，贾志立，
申请(专利权)人：中国计量科学研究院，赫瑞瓦特大学，
类型：发明
国别省市：北京;11