功能陶瓷研磨抛光课题

在功能陶瓷的应用领域中，功能陶瓷的加工质量直接决定功能陶瓷电子元器件的性能。功能陶瓷因其本身硬度高、加工难度大，导致功能陶瓷加工技术面临着巨大的难题。超精密抛光作为功能陶瓷加工技术之一，因其能获得较好的加工精度和表面光洁度而被广泛应用。CMP抛光作为功能陶瓷超精密加工中应用范围最广的抛光技术之一，是指通过融合抛光液的化学作用和磨粒的机械作用从而获得所需的高精度试件表面的一种加工方法。然而，功能陶瓷CMP 抛光受诸多因素的影响。诸如，抛光过程中工艺参数的设定主要依靠工作人员的经验、抛光工艺单一等，由此严重制约了功能陶瓷加工精度的进一步提升。因此，针对功能陶瓷CMP 抛光，开展抛光工艺及工艺参数优化的研究，表面质量预测技术的研究、以及探索功能陶瓷 CMP 抛光工艺智能决策解决方案等成为解决上述问题的重要途径。碳化硅陶瓷因具有高硬度、高导热系数、高热传导等性能广泛应用于陶瓷发动机零部件、火箭发动机喷嘴、热电偶保护套、精密轴承等产品中，氧化铝陶瓷因其具有耐高温、电绝缘、耐磨损、抗腐蚀等性能广泛应用于发动机零部件、电路衬底、电阻器基体等产品中。基于多工序多评价指标理论，以碳化硅陶瓷和氧化铝陶瓷为例探寻抛光工艺流程及抛光工艺参数与抛光质量的关系，利用 BP神经网络建立相应预测模型，并针对功能陶瓷 CMP 平面抛光提出基于多工序的智能工艺决策模型。最后，利用 Access、Power Builder 等工具，以 BP 神经网络和实例推理为理论基础，开发基于多工序多评价指标的智能工艺决策系统，以提升我国功能陶瓷 CMP平面抛光智能化水平。