随着林业机械化的趋势越发明显,在山地和丘陵中作业的林业车辆防倾翻成为重要的研究内容。六维加速度传感器不仅能够为TTR防倾翻算法获取车辆底盘位姿,还广泛应用于机器人灵巧手等领域,并联式六维加速度传感器因为结构参数众多,难以获得理想优化值而影响传感器性能,尤其是小量程并联式六维加速度传感器,因理论模型实体化过程中的结构误差和加工过程中的加工、装配误差对传感器在实际测量过程中的性能影响不能忽视,基于此运用遗传算法将单一参数值优化为域值,以满足传感器实体化、实物化时参数值变化对实测过程中的性能要求,最大限度的减小结构误差和加工及装配误差等对传感器性能的影响。首先建立了六维加速度传感器的数学模型,基于此模型应用螺旋理论推导了加速度雅可比矩阵,并分析了传感器的测量原理。之后研究了传感器的静动态特性,建立了传感器的性能评价体系,尤其是对加速度各向同性和灵敏度特性进行重点研究。通过计算雅可比矩阵奇异值完成了加速度各向同性指标、灵敏度各向同性指标等目标函数的求解。依据各向同性指标同时最优的条件得到传感器无量纲尺寸参数之间的关系,并由此选定了参数优化的初始范围。运用遗传算法完成对传感器实体化过程中的参数优化。初始化和选择算法参数及算子,建立了算法适应度函数与传感器各向同性指标之间的关系,多次运行得到传感器性能指标最优参数范围。根据优化结果选择优化参数范围内的参数值,设计了基于各向同性仿真实验的传感器实体,对传感器有限元模型施加线/角加速度载荷进行了各向同性验证实验,实验结果说明了结构设计的合理性,证明了算法优化的有效性。为提高测量电路的信噪比,重新设计了传感器弹性连接杆的结构,有限元仿真结果表明该传感器结构能够大幅度提高测量电路的信噪比。最后对传感器的动态特性进行了研究,得到了传感器的固有频率和振型,进而确定了传感器的工作频带。通过上述内容的研究,建立传感器参数优化数学模型,得到优化的参数范围,选取此范围内的参数值设计了一种各向同性良好的加速度传感器,大幅度提高了传感器的测量精度。