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随着牙科修复体在口腔硬组织修复领域的普遍应用,其在口内行使咬合咀嚼功能时与对牙合天然牙或修复体间的摩擦磨损问题日益突出。本文在低速往复滑动式摩擦磨损实验机上,采用不同牙科材料试件与新鲜拔除的无龋天然牙构成摩擦副,开展了体外实验研究。旨在揭示口腔动力因素和环境因素对牙科材料与天然牙的摩擦磨损特性的影响规律,同时就牙科材料磨损量预测模型和天然牙磨损量测量方法问题进行了研究。开展了探索口腔动力因素和环境因素对牙科材料与天然牙摩擦磨损特性影响的实验研究。实验结果表明：关于口腔动力因素,牙科材料的磨损量随着法向载荷、频率、循环次数的增加而增大；TC4钛合金表面呈现深浅不一的犁沟,而氧化锆仅为轻微擦伤,并且与氧化锆对摩的天然牙表面仅生成部分微小裂纹,氧化锆性能优于钛合金。关于口腔环境因素,经酸蚀处理的牙科材料与天然牙摩擦系数比未经酸蚀的小；pH值越小,酸蚀时间越长,磨损越严重。构建了一种基于集成学习的牙科材料磨损量预测模型。采用实验中部分实验结果为训练样本,其余为测试样本,分别运用RBF和MLP神经网络模型、LMS以及KStar模型进行磨损量预测。根据各模型的平均绝对误差确定对应权重,提出了一种可预测口腔修复体材料磨损量的集成学习模型。通过对比测试结果发现该模型的预测误差可控制在3%-5%范围内,相比单一学习模型其预测误差率大幅度降低,体现了良好的稳定性和较高的精度。提出了一种基于逆向工程技术的天然牙磨损量测量方法。通过三维数据采集、点云处理和模型重构等技术获得天然牙磨损前后的三维数字化模型。采用ICP对齐算法将磨损前后的模型进行拟合对齐,得到了磨损区域的空间几何形状；运用逆向工程软件Geomagic Studio对磨损区域进行分析对比,获得最大磨损高度、平均磨损高度、磨损体积和磨损形状等磨损特征量,相比传统测量方法精度更高。不仅实现了天然牙微量磨损的精确测量,而且实现了磨损量测量的数字化、定量化和可视化。