Para el problema de la dificultad en la predicción de la tasa de remoción de material de las obleas de cuarzo durante el pulido con abrasivos consolidados, se propuso un modelo de tasa de remoción de material basado en la mecánica de contacto y una red neuronal de regresión generalizada (GRNN). Primero, basándose en el mecanismo de remoción de materiales frágiles/plásticos y la forma simplificada del contacto microscópico entre el grano abrasivo y la oblea, se estableció un modelo de tasa de remoción de material en condiciones ideales utilizando cálculo y principios de equilibrio de fuerzas. Luego, mediante el método de microelementos, se realizaron experimentos ortogonales con tres factores y cuatro niveles, y mediante el análisis GRNN se estudió la relación entre el flujo del fluido de pulido, la concentración del fluido de pulido, la velocidad de rotación del disco de pulido y el coeficiente de corrección de la tasa de remoción, perfeccionando así el modelo. Finalmente, para validar el modelo, se fijó la velocidad del disco de pulido en 20 r/min, la concentración del fluido en 5 wt.%, y el flujo del fluido en 36 ml/min; se simularon y midieron los valores predichos y reales bajo diferentes presiones de pulido y velocidades relativas. Los resultados mostraron que el aumento de la presión y la velocidad relativas aceleran la remoción de material, y que la tendencia de los valores predichos coincide con la real, con un error del modelo del 8,57%. El modelo satisface básicamente las necesidades de predicción de la tasa de remoción de material de las obleas de cuarzo en el proceso de pulido con abrasivos consolidados.

pulido con abrasivos consolidados;oblea de cuarzo;tasa de remoción de material;red neuronal de regresión generalizada