超细粉体在国民经济的各个重要领域发挥着举足轻重的作用,然而随着超细粉体技术的发展,已有的粉体评价方法已不再适应其发展。本文以分形理论为基础,研究了超细粉体的分形评价方法,弥补了原有评价体系的不足。首先,本文以试验数据为基础,从高能球磨法制备超细石英粉体的原理和影响因素入手,结合分形理论分析了粉体的粉碎机理,得出粉体的粉碎过程具有分形特征,为超细粉体的分形研究提供了条件和依据。其次,本文从分形维数的基本概念出发,建立了粉体粒度分布的分形模型,通过对大量样本的粒度分布分维数计算结果的分析,提出并证明了粒度分布分维数能够表征粉体的均匀特性、分散性能和粒度大小,并给出了粒度分布分维对粉体粒度特征的表征原则。再次,本文以BP神经网络为理论基础,建立了球磨法制备超细石英粉体的关键工艺参数(转速,时间,装样率,料球比)与粉体粒度分布维数之间的BP网络工艺参数模型,通过运用样本输入加噪声,贝叶斯归一法和神经网络集成这三种方法改善了网络的泛化能力,显著提高了网络在实际生产中的应用性能,实现了石英粉体制备的粒度分布特征预测。最后,本文以粉体形貌特征为基础,对边界分维的计盒算法与周长—面积法进行改进,提出一套适用于计算机自动化处理的计算粉体颗粒边界分维的方法,通过对计算结果的分析,证明了边界分维能够表征颗粒形状的不规则度;同时,本文研究了表面分维的算法,利用表面分维概念阐明了能耗三理论模型中指数的物理意义,将这三个理论模型统一起来,结果表明表面分维不仅能表征颗粒的表面复杂度,也反映了粉碎过程的能耗特征。