基于神经网络代理模型的MPCVD腔体结构仿真优化方法

本发明涉及基于神经网络代理模型的MPCVD腔体结构仿真优化方法，包括以下步骤，S1，获取MPCVD设备反应腔的半径R1，高度H1和微波传输通道尺寸D1，建立MPCVD设备反应腔的仿真模型；S2，使用Füner模型计算等离子体在MPCVD设备反应腔的位置，根据Füner模型的预测结果进行网格区域划分，并建立所述等离子体的化学反应体系；S3，构建基于所述等离子体在MPCVD设备反应腔中的物理参数的神经网络训练集，并进行深度神经网络的训练；S4，基于深度神经网络训练得出的等离子体形态的预测结果，通过多目标粒子群优化算法来优化MPCVD设备反应腔的尺寸。建立MPCVD设备反应腔的多物理场仿真模型并训练神经网络，使优化MPCVD设备反应腔能够使等离子体在维持原高密度分布水平下均匀地分布。