本发明公开了一种基于神经网络的非线性响应力学超材料结构逆向设计方法，涉及超材料结构和机器学习技术领域，解决了力学超材料设计中耗时长计算成本高的技术问题，其技术方案要点是改变力学超材料中最小周期单元的形状参数，调节超材料结构因外力而发生的单元内部旋转量，并得出超材料的非线性力学响应；引入神经网络模型来经济高效地描述力学超材料的几何参数与其应力应变响应间的关系；将神经网络与进化策略结合，对力学超材料的结构进行有效识别并得到目标非线性力学响应，从而构建力学超材料结构的逆向设计模型，设计出更有效的能量吸收系统，软体机器人，可穿戴结构等。