为了提高物理气相沉积设备的性能与效率,本文对物理气相沉积设备仿真软件的系统架构、历史数据分析方法、数值模拟、动画仿真方法及系统安全性技术等进行了较为深入系统的研究。根据某物理气相沉积设备的操作流程,确定了物理气相沉积设备仿真软件的总体框架,基于Visual C#与.NET框架,采用C/S架构分别对客户端及服务器端软件进行了开发,利用MySQL软件对服务器端物理气相沉积设备实际运行中产生的历史数据进行管理,设计了软件的运行流程,确定了软件具体功能模块(数据分析、参数优化、动画仿真等),对模块功能进行了详细设计。构建了基于BP神经网络与RBF神经网络的预测模型,采用智能算法对这两种网络进行优化,保证了两种神经网络的学习效率与精度。通过神经网络算法实现了对物理气相沉积历史数据的学习以及对物理气相沉积结果的预测,实现了数据分析与参数优化的功能。运用Chart图表控件、SVG动画技术、Pro/E动画仿真技术对物理气相沉积过程进行数值模拟、二维以及三维动画仿真;对物理气相沉积设备仿真软件系统的安全性进行了设计,采用账户密码、权限管理以及数据加密的方式对技术信息以及历史数据进行了保护,确保了系统关键数据的安全性。对物理气相沉积设备仿真系统进行测试,分别对服务器的连接,神经网络算法精度、系统功能进行了测试,通过众多测试用例,确保了物理气相沉积设备仿真软件的系统可靠性、功能完备性以及结果准确性。物理气相沉积设备仿真软件的开发对提高设备物理气相沉积效率,增加沉积成功率,减少物理气相沉积过程中人力物力的浪费都有着重要的意义。本文研发的物理气相沉积设备仿真软件对物理气相沉积结果以及其相关的性能指标预测和沉积工艺参数优化有着较大的帮助,具有一定的理论意义和较为重要的工程实用价值。