单晶硅是一种半导体材料,被广泛应用于微电子领域,传统加工手段主要以光刻技术、化学刻蚀为主,仅能加工2维或2.5维结构,相比之下,微铣削能够制造3D自由曲面。由于单晶硅特殊的物理属性,加工易产生裂纹,材料以崩碎去除为主,使得单晶硅表面质量较差,且不易预测,所以研究单晶硅表面质量的优化方法至关重要。本文以单晶硅为研究对象,首先介绍了单晶硅结构,分析了其微铣削加工过程,建立了微铣刀切削轨迹方程,分析了裂纹形成及其扩展规律,并对脆性材料的表面粗糙度形成进行了理论分析,确定了表面完整性的评价方式。然后,搭建了微铣削实验系统,进行了单晶硅微铣削实验,通过正交实验研究得到微铣削工艺参数对Ra的影响程度依次是fz>n>ap。接着,通过单因素实验研究其影响规律,实验得出:Ra随着fz、ap的增加而增加,随着n的增加先上升后下降;随着fz、ap的增加,微槽槽宽K、凹坑数量N和边缘变化量B均随之上升,随着n的提高,微槽槽宽K和边缘变化量B随之上升,凹坑数量N先增加后减少。在fz=0.05μm/z～0.8μm/z,n=5000 r/min～30000 r/min,ap=5μm～20μm的实验范围内,获得的最优工艺参数为fz=0.05μm,n=5000 r/min,ap=5μm。其次,通过改变微铣削工艺参数,采集声发射信号,在时域内得出:随着fz、ap、n增加,声发射RMS和Energy值均随之增大,微槽破损会导致RMS、Energy值突增。在频域内得出:20～50 k Hz（频段1）和80～180 k Hz（频段2）两个频段内的功率谱幅值较高,频段2的功率谱幅值高于频段1的幅值;随着fz增加,两频段幅值均变大;随着n增加,两频段幅值基本保持不变;随着ap增加,频段1的功率谱幅值逐渐增加,频段2幅值基本保持不变,微槽破损会导致幅值增大。建立了声发射信号与Ra之间的对应关系,Ra随着RMS值的增大而增大,Ra随着频段1幅值的增大而增大,其变化趋势总体一致。特别地,通过大量实验数据,分别采用多元线性回归和BP神经网络构建了单晶硅微铣削表面粗糙度预测模型,通过计算相关系数R~2、F检验、置信区间和计算MSE、训练样本R值,证明了两种预测模型具有高度的可靠性和准确度。最后,对比分析出BP神经网络法具有更优性,并对实验所得的最优工艺参数进行了验证。此模型可对单晶硅微铣削的表面粗糙度起到预测作用,能够指导加工参数的选择。