本项目致力于满足重载场合下对轻量化、大量程、高精度、高动态响应和高可靠性的六维力传感器的迫切需求。通过机理建模、理论分析、仿真分析和实验研究相结合的方式，构建了面向大量程、并联结构、高动态特性的压电式六维力传感器理论体系，以解决现有六维力传感器在测量精度、动态响应能力和大量程测量等方面存在的技术难题。传感器结构优化设计：基于遗传算法和有限元相结合的方法，完成了传感器结构的轻量化设计和优化，获得了较优的参数组合，并成功研制了传感器样机。
动态测试系统开发：基于虚拟仪器技术和MATLAB技术，开发了六维力传感器动态测试系统，实现了数据采集、显示、记录和处理功能，以及静态和动态标定实验平台搭建。
解耦算法研究：分别研究了基于BP神经网络、RBF神经网络、最小二乘支持向量机等非线性解耦算法，以提高传感器的测量精度和解耦效果。本项目研制的六维力传感器将带动济南市机器人和试验机产业的快速发展。传感器价格仅为国外同类产品的1/3，且具有自主知识产权，预计可完全占领国内市场，显著提高机器人产业的自主创新能力。同时，项目研发的多维力/力矩静动态标定装置和动态测试系统，将提升济南市试验机产业的技术水平，具有重要的经济效益和产业转型升级的意义。