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龙图腾网获悉中北大学申请的专利硅压阻式压力传感器的芯片设计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119509787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411513715.7，技术领域涉及：G01L9/06；该发明授权硅压阻式压力传感器的芯片设计方法及系统是由樊磊;师焕婷;张磊;谭秋林;亓雪设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本硅压阻式压力传感器的芯片设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种硅压阻式压力传感器的芯片设计方法及系统，包括构建硅压阻式压力传感器的设计参数集；根据预设仿真软件得到所述设计参数集对应的性能参数集；根据所述设计参数集和所述性能参数集构建数值设计库；根据所述数值设计库建立基于Bi‑GRU神经网络双向数值设计模型。该方法或系统能够通过目标性能参数来反向实现结构参数和压阻的主动设计以及通过设计参数来正向获得压力芯片的性能参数，无需多次仿真计算就可以给出结果，大大提高了设计效率。

本发明授权硅压阻式压力传感器的芯片设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种硅压阻式压力传感器的芯片设计方法，其特征在于，包括： 构建硅压阻式压力传感器的设计参数集，所述设计参数集包括：芯片结构形态、芯片尺寸、膜片尺寸、压阻掺杂浓度、重掺杂浓度、芯片工作温度和压力量程； 根据预设仿真软件得到所述设计参数集对应的性能参数集，所述性能参数集包括：芯片输出电压、灵敏度、线性度、固有频率、最大等效应力、热灵敏度漂移和热零点漂移； 对所述设计参数集和所述性能参数集进行参数标准化； 根据参数标准化后的设计参数集和性能参数集构建数值设计库； 搭建Anaconda集成开发环境；加载所述数值设计库的数据；对所述数值设计库的数据进行随机排序；对随机排序后的数据按照预设比例划分为训练集和测试集；导入pytorch学习框架；搭建基于Bi-GRU神经网络的正向数值设计模型；搭建基于Bi-GRU神经网络的反向数值设计模型；保存训练好的基于Bi-GRU神经网络的双向数值设计模型； 其中，根据预设仿真软件得到所述设计参数集对应的性能参数集，具体包括： 根据所述芯片尺寸和所述膜片尺寸构建压力传感器的基本模型；通过预设数值计算，预测在不同设计参数下模型的性能参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市尖草坪区学院路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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