材料去除率

摘要： 为探究磨料对氮化硅陶瓷球精研加工的影响,从而提高氮化硅陶瓷球的表面质量和材料去除率,以基液种类、磨料种类和研磨盘转速为主要影响因素设计正交试验,并分析各因素对表面粗糙度Ra的影响程度。以表面粗糙度Ra和材料去除率为评价指标,通过单因素试验优化研磨参数。根据正交试验结果,得到精研加工过程中各影响因素对于表面粗糙度Ra的影响程度,从大到小排列依次为:磨料种类>基液种类>研磨盘转速。综合考虑陶瓷球精研加工的要求,确定最佳的研磨参数组合为:煤油基液、碳化硅磨料以及150 r/min的研磨盘转速。在金刚石、碳化硅、氮化硼、氧化铬和氧化铁这5种磨料中,氧化铁磨料修复粗研过后的氮化硅陶瓷球表面缺陷的效果最好。

摘要： 目的为了提高氧化锆陶瓷手机背板的化学机械抛光(CMP)性能,合成新型非球形二氧化硅磨粒,并分析非球形二氧化硅磨粒在CMP过程中的作用机理。方法利用Zr^(4+)阳离子对球形二氧化硅纳米颗粒间作用力进行调控,制备Zr^(4+)与SiO_(2)的质量比分别为0、0.025、0.050、0.075、0.100的抛光磨粒;利用纳米粒度电位仪和电子扫描显微镜(SEM)分析抛光液胶体稳定性和磨粒形貌;采用表面粗糙度(Sa)和材料去除率(MRR)来分析磨粒的化学机械抛光性能;利用改装后的摩擦因数仪和X射线光电子能谱仪(XPS)揭示非球形二氧化硅对氧化锆陶瓷的作用机理。结果在锆元素相对含量(以质量分数计)为0.075%时,得到了分散性良好的非球形二氧化硅磨粒抛光液,相较于球形二氧化硅磨粒抛光液,MRR提升了40.5%,并得到了Sa为1.74 nm的光滑表面;XPS分析结果表明,在抛光过程中二氧化硅磨粒可与氧化锆发生固相化学反应,生成更易去除的ZrSiO_(4)。摩擦因数测量结果表明,非球形二氧化硅磨粒与陶瓷片的摩擦因数从球形磨粒时的0.276提高到0.341。结论非球形的二氧化硅磨粒在抛光过程中具有更高的摩擦因数和化学机械协同作用,能高效地去除表面粗糙峰,并获得粗糙度为纳米级的平整表面,实现对氧化锆陶瓷手机背板的高效、高精度抛光。

摘要： 为解决氧化锆陶瓷难加工、加工效率低、表面质量差的问题,采用液体磁性磨具光整加工技术对氧化锆陶瓷进行加工。通过配置不同磨料的液体磁性磨具对氧化锆零件进行光整加工,研究磨料种类对加工效果的影响。通过设计单因素试验,研究加工时间、工件转速、磁感应强度和轴向运动速度等主要工艺参数对氧化锆陶瓷表面粗糙度Ra和材料去除率MRR的影响规律。结果表明:在加工过程中使用高硬度的金刚石磨料可以获得比其他磨料更高的材料去除率,加工后能获得更好的表面质量。表面粗糙度Ra随时间的增加而降低,加工60 min以后Ra不再继续下降。Ra随工件转速、轴向运动速度的增大而减小,随磁感应强度的增大Ra先减小后增大;MRR随工件转速、磁感应强度的增大先增大后减小,随轴向运动速度的增大而增大。采用液体磁性磨具光整加工技术可以在提高氧化锆陶瓷材料去除率的同时有效降低其表面粗糙度。

摘要： 采用响应曲面法中的Box-Behnken(三因素三水平)实验设计方法,根据实验结果分别建立电压、温度和电解质浓度3个工艺参数下的表面粗糙度和材料去除率响应曲面分析模型;通过研究表面粗糙度Ra和材料去除率MRR在各工艺参数相互影响下的响应曲面和等高线图,得到工艺参数对响应因子即表面粗糙度Ra和材料去除率MRR的影响规律,以及相应目标下的最优工艺参数组合;对最优工艺参数组合进行实验验证并检验模型的准确性。单目标参数优化结果显示,当电压为262 V、温度为80°C及电解质浓度为3.5 wt%时,表面粗糙度Ra达到最小值0.055μm;当电压为239 V、温度为71°C及电解质浓度为4.0 wt%时,材料去除率MRR达到最大值4.766μm/min。双目标参数优化结果显示,当电压为238 V、温度为72°C及电解质浓度为3.8 wt%时,表面粗糙度Ra和材料去除率MRR分别为0.071μm和4.413μm/min。实验验证结果显示,单目标优化时样品的表面粗糙度Ra=0.057μm、材料去除率MRR=4.980μm/min;多目标优化时样品的表面粗糙度Ra=0.078μm,材料去除率MRR=4.292μm/min,且相对误差均在合理范围内。同时不锈钢电解质等离子体抛光工艺参数响应曲面模型准确性较高,具有良好的预测能力,在最佳工艺参数组合下加工的工件表面平整光滑,机械加工的痕迹基本被去除。

摘要： 玻璃纤维增强复合材料(Glass fiber-reinforced polymer,GFRP)是一种广泛应用的高性能复合材料,因此也对不同加工工艺提出了更高的要求。为研究其加工性能,以主轴转速(9000~15000 r/min)、进给速度(1500~4500 mm/min)以及切削深度(0.1~0.5 mm)为切削参数进行试验,以铣削过程中的切削力以及最终加工质量作为衡量指标,使用线性拟合建立切削力数学模型,以遗传算法优化的BP神经网络对加工表面粗糙度进行预测,最后对高效铣削加工工艺进行多目标优化。切削力均随着进给速度、主轴转速以及切削深度而增加,切削参数对表面粗糙度为复杂的非线性相关,表面粗糙度同切削深度呈现出明显的正相关;对切削力进行的线性回归拟合表现出较好的拟合准度以及预测精度,使用遗传算法优化后的神经网络可以很好地提高对于表面粗糙度的预测精度,平均预测误差为8.27%。以较小的切削力,较好的表面质量以及较大的材料去除率对GFRP的加工进行多目标优化,得到高效加工参数为进给速度4500 mm/s,主轴转速11181 r/min,切削深度为0.5 mm,以期为GFRP的高效切削提供参考和指导。

摘要： 针对碳化硅晶体抛光效率低的问题,研究碳化硅晶体的电化学机械抛光工艺,对比NaOH、NaNO_(3)、H_(3)PO_(4)3种电解液电化学氧化碳化硅晶体的效果。选用0.6 mol/L的NaNO_(3)作为电化学机械抛光过程的电解液,使用金刚石–氧化铝混合磨粒,通过正交试验研究载荷、转速、电压、磨粒粒径对电化学机械抛光碳化硅晶体的表面质量和材料去除率的影响。采用优选的试验参数进行抛光试验,结果表明:在粗抛阶段可实现20.259μm/h的高效材料去除,在精密抛光阶段可获得碳化硅表面粗糙度Sa为0.408 nm的光滑表面。

摘要： 为提高光电晶片的磁流变抛光效率并实现其超光滑平坦化加工,提出其磁流变变间隙动压平坦化加工方法,研究不同变间隙条件下蓝宝石晶片的材料去除率和表面粗糙度随加工时间的变化,并分析磁流变变间隙动压平坦化加工机理。结果表明:通过蓝宝石晶片对磁流变抛光液施加轴向低频挤压振动,其抛光压力动态变化且磁流变液产生挤压强化效应,使抛光效率与抛光效果显著提升。在工件下压速度为1.0 mm/s,拉升速度为3.5 mm/s,挤压振动幅值为1 mm条件下磁流变变间隙动压平坦化抛光120 min后,蓝宝石晶片的表面粗糙度Ra由6.22 nm下降为0.31 nm,材料去除率为5.52 nm/min,相较于恒定间隙磁流变抛光,其表面粗糙度降低66%,材料去除率提高55%。改变变间隙运动速度可以调控磁流变液的流场特性,且合适的工件下压速度和工件拉升速度有利于提高工件的抛光效率和表面质量。

摘要： GH4169高温合金深孔零件广泛应用于航空、航天领域,利用传统钻削方法加工GH4169高温合金深孔存在刀具磨损严重、切削热大、切削效率低等问题。混合等离子体加工属于特种加工方式的一种,具有零切削力、加工效率高的特点,把混合等离子体加工运用于GH4169高温合金的深孔加工中,可以解决GH4169高温合金的深孔难加工问题。利用混合等离子体对GH4169高温合金进行深孔加工时,峰值电流、主轴转速和电极进给速度是重要影响因素,表面质量和材料去除率是衡量加工效果的性能指标。利用控制单因素和正交试验的方法进行验证,将得到的试验数据运用极值法和灰色关联度进行分析,得到最佳试验参数组合:峰值电流25A、主轴转速75rad/min、电极进给速度0.45mm/min,测得的材料去除率为158.65mm3/min,表面粗糙度为1.9μm,其加工效率相比于GH4169的钻削深孔加工具有较大的提高。

摘要： 目的在湿性物理抛光作业中,根据不同工件的表面抛光质量和效率要求,实现抛光工艺参数的自适应匹配,达到理想的抛光效果。方法基于工件表面材料去除原理,建立工艺参数与材料去除率(MRR)和表面粗糙度的数学关系模型,明确影响抛光效果的工艺参数。针对工艺参数与抛光质量和效率之间的复杂且交互影响的关系,以及理论计算的抛光效果与实际结果存在差异的问题,提出SPSO-BP预测模型,分别以20组不同的抛光工艺参数与对应抛光结果为训练样本,训练SPSO-BP模型,并与传统PSO-BP模型进行对比。基于训练好的预测模型,根据不同的基础条件与抛光质量和抛光效率的要求,通过模型自适应匹配抛光工艺参数。针对SUS304板材,设定表面粗糙度目标R_(a1)-R_(a5)和材料去除率目标R_(m1)-R_(m5),分别通过SPSO-BP和PSO-BP模型预测获得的工艺参数进行抛光试验,将获得的真实粗糙度Ra_(z1)-Ra_(z5)和材料去除率R_(mz1)-R_(mz5)与目标值进行对比验证。结果SPSO-BP预测模型比PSO-BP预测模型具有更高的收敛精度,SPSO-BP和PSO-BP预测模型的收敛精度分别为1.26×10^(-6)、0.180,并且SPSO-BP模型对样本具有较好的跟踪能力和泛化能力。以SPSO-BP模型预测的工艺参数进行抛光,获得的真实粗糙度Ra_(z)和真实材料去除率R_(mz),相较于PSO-BP预测模型与目标值更接近。通过SPSO-BP和PSO-BP预测模型获得的真实粗糙度值Ra_(z)与目标值Ra的最大误差比分别为8.00%和20.00%,平均误差比分别为5.77%和14.07%,最小误差比分别为2.50%和10.00%;真实材料去除率R_(mz)与目标值R_(m)的最大误差比分别为3.00%和8.57%,平均误差比分别为2.14%和7.46%,最小误差比分别为1.11%和4.38%。结论根据不同的基础条件及抛光质量和抛光效率要求,可以通过SPSO-BP预测模型自适应匹配抛光工艺参数,与传统PSO-BP预测模型相比具有更高的收敛精度,可以获得与抛光目标更接近的真实抛光效果。

摘要： 为了实现熔石英元件的高效低缺陷加工,研究了基于磁辅助抛光技术的元件材料去除特性和表面质量形成机制。采用不同抛光间隙和不同铁粉体积比的磁性抛光液对研磨后的熔石英元件进行磁辅助抛光,并对元件材料去除率、抛光斑轮廓、表面粗糙度和透过率进行评价,结合空间磁感应强度仿真和抛光压力分析,确定加工参数对元件加工效率和表面质量的影响规律。结果表明:材料深度去除率随空间磁感应强度的增强呈幂函数上升且随抛光液中铁粉体积比增加而显著提升,低空间磁场强度和低铁粉体积比的抛光液有利于促进以化学去除为主的磁辅助弹性抛光从而获得光洁表面。小抛光间隙(0.5 mm)及高铁粉体积比(14.18%)的抛光液可实现最大材料深度去除率0.4392μm/min和体积去除率1.49×10^(-4) mm^(3)/min,大抛光间隙(1.5 mm)及低铁粉体积比(9.93%)的抛光液能够获得粗糙度R_(a)低至8.1 nm的光滑表面。

摘要： 利用FLUENT非稳态动网格湍流和离散相模型并结合mixture的空化模块,CFD仿真分析超声振动以及不同频率、膜厚对流场绝对压力、速度分布、气含率的影响规律.结果表明:超声振动空化作用使试件表面产生极强的周期性正压冲击作用,中间区域为主要空化区域,边缘产生流体和磨粒的“冲刷”作用,有助于提高材料去除率;选取合适的频率、振幅和膜厚有助于提升流场抛光工艺参数.

摘要： 为了提高高精度平面零件的加工效率,提出了一种全局修形加工的新方法和装置.该方法基于传统抛光方法,通过调节专用修形抛光盘上多个同心圆环的升降来控制其不同径向位置环形区域的材料去除量,以此获得不同的材料去除率分布特性.根据光学元件的原始表面轮廓形貌偏差,设计并优化各种材料去除特性对应工艺条件的加工时间,实现工件表面的确定性的修形加工.实验选择了Φ100mm的K9玻璃晶圆进行加工,通过三种材料去除分布特性的组合,在总平均去除余量小于5μm的情况下,面形精度由PV3.2μm提升到PV300nm.该方法可有效提升平面光学元件的加工效率.

摘要： 蓝宝石是一种典型的难加工材料,使得实现其高效、低损伤加工成为了一个难题.本文采用旋转超声研磨装置,开展了蓝宝石超声研磨实验,从工件材料去除率、表面粗糙度和表面形貌等角度对超声研磨和普通研磨时的研磨特性进行对比研究,揭示蓝宝石超声研磨和普通研磨时的特性,以便提高蓝宝石研磨加工效率,降低加工成本,改善蓝宝石研磨的表面质量,更好地推动蓝宝石的广泛应用.

摘要： 柔性显示器已经成为下一代显示技术的研究热点,不锈钢材料将是柔性大尺寸显示器衬底的主要之一.为了提高对304不锈钢化学机械抛光的速率和质量,本文研究了不同氧化剂在不同PH值和氧化剂含量对材料去除率和表面粗糙度的影响.结果表明;氧化剂三氧化二铁、双氧水、三氯化铁都是在pH=2时达到最佳的抛光效果,氧化剂高锰酸钾在pH=10时达到最佳的抛光效果,在最佳的pH值下进行抛光,在双氧水的含量为5ml时,达到最好的表面粗糙度为4nm,在三氯化铁质量为2.0g时的抛光液,达到最高的材料去除率为209nm/min.

摘要： 金属材料薄至0.1mm以下时,其优异的可挠特性即可表现出来,不锈钢或将成为柔性显示器的主要基板材料.抛光液在工作区能够与工件发生化学反应从而影响工件表面质量和材料去除率(MRR).实验采用乙二胺(EDA)、氢氧化钠、草酸、盐酸分别配制不同的酸碱性抛光液,研究抛光液酸碱性对游离磨料抛光304不锈钢材料去除率、表面形貌和表面粗糙度的影响.实验结果表明:酸性抛光液抛光的材料去除率高于碱性抛光液;草酸抛光液可同时获得优表面质量和高加工效率,抛光后的304不锈钢表面粗糙度Ra值为6.22nm,材料去除率为445nm/min.

摘要： 磨料流加工,又称挤压研磨,为上个世纪产生的光整加工新方法,用于工件的研磨抛光、去毛刺和倒圆角等.磨料流加工能够在保证表面质量的前提下,更好的适应复杂曲面的零件.和传统的表面加工方法相比,磨料流加工工艺能够更好地适应不同种类的零件,达到较好的表面质量.磨料作为磨料流加工的主要工具之一,对加工效果有很重要的影响.研究发现,介质的黏度和挤压力主要决定着表面的粗糙度和材料去除率,而且磨粒粒径对表面粗糙度和材料去除率的影响很大,一般而言,在相同的磨粒质量分数情况下,磨粒粒径越大材料去除率越大,而工件表面的粗糙度越大.

摘要： 随着科学技术的不断发展,尖端产品及设备对元件的表面要求越来越苛刻,而传统的加工方法很难实现.因此超光滑表面的加工技术得到迅速发展.在多种超光滑表面加工技术中,射流抛光技术(Fluid Jet Polishing,简称FJP),由于能够获得原子级粗糙度和无损伤表面,已成为最具发展优势及潜力的新技术之一.但目前FJP仍存在很多问题,阻碍了该技术进一步的推广和应用.本文利用研制的射流抛光机,试验研究了射流抛光中各主要工艺参数对材料去除率的影响,并以此分析了射流抛光中的材料去除机理.

摘要： 为了达到工件的高效、高质量加工,依据田口方法对影响剪切增稠抛光(STP)加工工艺的核心参数进行优化试验研究.结果表明:剪切增稠抛光工艺参数影响依次为抛光速度、磨料浓度、磨料粒度(磨粒粒径);在表面质量较高的前提下,剪切增稠抛光保持高效率加工的最优工艺参数可选择抛光速度300rpm、磨料浓度23wt％、磨料粒度4000#;Cr12Mo1V1模具钢圆柱工件经0.5h的剪切增稠抛光,表面粗糙度由Ra105.95nm快速降低至Ra5.1nm,材料去除率(MRR)最高达到13.69μm/h,从而实现了工件高效、高质量加工.

摘要： 本文研究了抛光压力、抛光液流量、抛光转速和抛光时间对材料去除速率和表面粗糙度的影响.实验结果表明:在抛光压力为2psi、抛光液流量为15ml/min、抛光时间为35min、抛光转速为60r/min的工艺条件下,304不锈钢去除速率达到224.56nm/min,表面粗糙度降至为6nm,既节约了成本又保证了最好的表面粗糙度和较高的材料去除速率.而这项研究结果,为研究超薄304不锈钢材料作为柔性衬底提供理论依据和技术指导.

摘要： 本文研究了抛光压力、抛光液流量、抛光转速和抛光时间对材料去除速率和表面粗糙度的影响.实验结果表明:在抛光压力为2psi、抛光液流量为15ml/min、抛光时间为35min、抛光转速为60r/min的工艺条件下,304不锈钢去除速率达到224.56nm/min,表面粗糙度降至为6nm,既节约了成本又保证了最好的表面粗糙度和较高的材料去除速率.而这项研究结果,为研究超薄304不锈钢材料作为柔性衬底提供理论依据和技术指导.

摘要： 本发明披露了一种适于利用玩具材料去除器去除覆盖在玩具车上的可去除材料层的玩具车工具箱。玩具车工具箱包括：玩具车，用可去除材料层覆盖；及玩具材料去除器，通过靠着玩具车摩擦玩具材料去除器，去除所述可去除材料层，直到露出玩具车的替换表面。可去除材料包括脱水水性涂料、污垢、及可去除涂料。玩具材料去除器包括化学抛光剂、布、水、酒精、蜡、手工缓冲装置、及机动化缓冲装置。露出的替换表面包括用于制造车本体、永久涂料层、和可抛光涂料层的材料。并且，玩具车工具箱包括用于在去除可去除材料后定做玩具车的可拆卸地连接的部分。

摘要： 本发明涉及一种以材料去除率为参考的数控加工进给率优化方法。尤其涉及在数控加工应用中，通过每行加工代码中刀具初始点和终点的坐标数据、每行进给率和虚拟材料去除仿真中工件和刀具扫描体每行布尔减运算得到材料去除量，计算去除率和确定进给率与去除率的关系，并对加工代码中每行进给率实现优化，提高数控加工效率。

摘要： 本发明公开一种平均材料去除率预测方法、装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括获取模型训练集；对所述模型训练集进行归一化处理；对归一化处理后的所述训练集中的每个样本进行特征提取；根据提取后的特征利用高斯过程回归进行建模；利用建模后的模型对测试样本进行预测，获得所述测试样本的平均材料去除率预测值。采用本发明提供的方案无需从过程变量中提取相应的统计量特征进行建模，可保证模型的预测精度。本发明利用高斯过程回归进行建模，还能给出预测结果的置信区间，可辅助用户决策。

摘要： 本发明涉及一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法，其步骤如下：(1)获取去除异常值后的抛光样本数据集；(2)对抛光样本数据集中样本进行分析，确定b个有效工艺变量；(3)提取每个有效工艺变量的均值、标准差、歪度和峭度，获得4*b个特征向量；(4)对4*b个特征向量与对应的MRR值相关性进行筛选，确定m个特征向量作为GMDH神经网络模型的输入特征向量；(5)对m个特征向量形成的数据集进行归一化处理得到训练特征集；(6)采用二元二次Volterra多项式回归模型，以训练特征集中的输入特征值为输入层，对应输出的MRR值为输出层，得到训练好的GMDH网络模型；(7)将待预测样本中作为输入的m个特征值输入训练好的GMDH网络模型中，则输出预测的MRR值。

摘要： 本发明涉及一种以材料去除率为参考的数控加工进给率优化方法。尤其涉及在数控加工应用中，通过每行加工代码中刀具初始点和终点的坐标数据、每行进给率和虚拟材料去除仿真中工件和刀具扫描体每行布尔减运算得到材料去除量，计算去除率和确定进给率与去除率的关系，并对加工代码中每行进给率实现优化，提高数控加工效率。

摘要： 本发明提供一种航空金属材料加工过程中材料去除率的预测方法，首先求解实际加工过程中金属材料的弹塑性变形量方程并确定参数变量，然后建立待检测金属材料加工过程中的材料去除率模型，根据建立的材料去除率模型预测实际加工过程中材料的去除率；本发明考虑了材料去除机理，将几何因素与力学因素结合在一起。在考虑实际加工过程中材料发生弹塑性变形的同时，将材料自身性能、显微硬度、切削力以及刀具参数加入到模型中，建立关于材料去除率的数学模型；使得航空金属在实际加工过程中的材料去除率可以准确的预测出来，为后续的改善加工工艺提供了极大的便利，同时也会大大提升加工效率，节约人力、物料及时间成本，具有理论指导和工程实践意义。

摘要： 本发明公开一种平均材料去除率预测方法、装置、电子设备和存储介质。其中，方法包括获取模型训练集；对所述模型训练集进行归一化处理；对归一化处理后的所述训练集中的每个样本进行特征提取；根据提取后的特征利用高斯过程回归进行建模；利用建模后的模型对测试样本进行预测，获得所述测试样本的平均材料去除率预测值。采用本发明提供的方案无需从过程变量中提取相应的统计量特征进行建模，可保证模型的预测精度。本发明利用高斯过程回归进行建模，还能给出预测结果的置信区间，可辅助用户决策。

摘要： 本发明属于机器学习、磨削加工及智能制造技术领域，公开了一种砂带磨削材料去除率预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在待用砂带磨削时，通过工业相机采集砂带图像；确定所述砂带图像的感兴趣区域；计算所述感兴趣区域的多维度特征参数；将所述多维度特征参数归一化，得到归一化特征参数；将所述归一化特征参数输入至材料去除率预测模型中，得到归一化材料去除率；将所述归一化去除率反归一化操作，得到实际材料去除率。通过上述方式，以磨削过程中砂带图片作为主要处理对象，保证了在精密磨削较低的砂带速度和较小的磨削力的条件下也可以进行材料去除率的预测。且砂带图片可以更为直接地反应砂带的磨损情况，保证了预测模型的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种考虑砂带磨损对磨抛材料去除率影响的接触力补偿方法，涉及材料磨抛加工领域，旨在解决现有技术中随着砂带的磨损出现欠磨的问题，采用的技术方案是，在根据材料去除模型进行规划磨抛法向接触力时，建立了考虑了砂带磨损的材料去除模型，并将其加入到工件材料去除模型中，对砂带磨损造成的工件材料去除率减小进行补偿，保证了恒定的材料去除率，提高了复杂曲面磨抛后的表面质量。

摘要： 本发明涉及金刚石抛光技术领域，公开了一种金刚石晶片抛光的材料去除率计算方法，包括：S1、在未抛光的金刚石晶片的表面加工划痕；S2、测量划痕的深度h0；S3、对金刚石晶片具有划痕的表面进行抛光，记录抛光所用的时间t；S4、测量金刚石晶片抛光后的划痕的深度h；S5、根据MRR＝(h0‑h)/t计算材料去除率MRR。由于金刚石的硬度极大，抛光加工MRR极低，难于快速准确的计算，本发明采用的材料去除率计算方法中，利用表面轮廓仪测量金刚石抛光前后表面划痕深度变化。其测量直观方便，且测量结果准性高、精度高，进而使抛光加工时微小材料去除率的计算准确性高，便于金刚石晶片抛光方法优劣的评价。本发明还提供一种实现上述方法的金刚石晶片抛光的材料去除率计算系统。