在功能陶瓷的應用領域中，功能陶瓷的加工質量直接決定功能陶瓷電子元器件的性能。功能陶瓷因其本身硬度高、加工難度大，導致功能陶瓷加工技術面臨著巨大的難題。超精密拋光作為功能陶瓷加工技術之一，因其能獲得較好的加工精度和表面光潔度而被廣泛應用。CMP拋光作為功能陶瓷超精密加工中應用范圍最廣的拋光技術之一，是指通過融合拋光液的化學作用和磨粒的機械作用從而獲得所需的高精度試件表面的一種加工方法。然而，功能陶瓷CMP 拋光受諸多因素的影響。諸如，拋光過程中工藝參數的設定主要依靠工作人員的經驗、拋光工藝單一等，由此嚴重制約了功能陶瓷加工精度的進一步提升。因此，針對功能陶瓷CMP 拋光，開展拋光工藝及工藝參數優化的研究，表面質量預測技術的研究、以及探索功能陶瓷 CMP 拋光工藝智能決策解決方案等成為解決上述問題的重要途徑。碳化硅陶瓷因具有高硬度、高導熱系數、高熱傳導等性能廣泛應用于陶瓷發動機零部件、火箭發動機噴嘴、熱電偶保護套、精密軸承等產品中，氧化鋁陶瓷因其具有耐高溫、電絕緣、耐磨損、抗腐蝕等性能廣泛應用于發動機零部件、電路襯底、電阻器基體等產品中。基于多工序多評價指標理論，以碳化硅陶瓷和氧化鋁陶瓷為例探尋拋光工藝流程及拋光工藝參數與拋光質量的關系，利用 BP神經網絡建立相應預測模型，并針對功能陶瓷 CMP 平面拋光提出基于多工序的智能工藝決策模型。最后，利用 Access、Power Builder 等工具，以 BP 神經網絡和實例推理為理論基礎，開發基于多工序多評價指標的智能工藝決策系統，以提升我國功能陶瓷 CMP平面拋光智能化水平。