氧化铝陶瓷具有绝缘性、机械强度大、热传导率好等特点,被广泛应用于各行业。使用传统机械加工氧化铝陶瓷易产生诸多不利因素,如易损坏刀具、加工精度不高、使工件产生很大变形应力等。作为一种清洁无污染且加工效率高的技术,磨料水射流自然非常适用于加工硬脆性材料。本文以铣削氧化铝陶瓷板为基础,首先理论分析了水射流结构特征和磨料水射流工作原理,探究了磨料水射流对工件的冲击力模型和铣削加工的材料去除机理。选取射流压力、喷嘴移动速度、靶距、横向进给量和磨料流量五个工艺参数进行单因素实验,分析了它们对铣削加工性能的影响。通过正交实验和极差分析,得到了5个参数对材料去除率和铣削深度的影响主次顺系和最优组合。探究工艺参数对铣削表面质量的影响时,在初次铣削基础上,以低射流压力和细磨料来进行的二次铣削加工,降低了铣削表面粗糙度,探究了包括磨料粒度在内的五个工艺参数对喷嘴移动方向和横向进给方向表面粗糙度的影响规律,运用Minitab软件得到了工艺参数影响表面粗糙度的主次顺序和最优组合范围。在磨料水射流去除脆性材料模型基础上,考虑进工件材料参数和射流参数后,建立了单次铣削深度模型,通过实验验证最大误差为11.6%。由表面粗糙度在喷嘴移动方向和横向进给方向形成原因不同,建立了在两个方向上的表面粗糙度模型。基于人工神经网络理论,通过100组样本数据和Matlab编程语言进行学习训练,建立了输出为喷嘴移动速度的BP神经网络模型,经9组实验验证得到期望铣削深度与实际铣削深度的最大误差仅为6.1%,说明人工神经网络用于进行磨料水射流多参数非线性系统的预测是可行的。