在骨科手术中,均离不开对骨骼本身的切削加工。相对于传统骨科手术,机器人骨科手术具有微创化、精准化、个体化等优点。但临床过程中,切削参数无规可循、切削力过大、骨积屑、表面形貌不完整等现象导致的骨整合和骨改建不良等问题使得手术成功率和术后恢复效果大大降低。因此,本论文以机器人骨铣削实验和三维有限元仿真为基础,将粒子群优化神经网络的算法应用于机器人骨铣削力建模,并建立术前规划预测系统,然后对机器人骨铣削过程中骨材料的切屑形成、表面质量和各向异性等机理进行研究。具体内容如下:（1）研究现状及重难点分析。总结骨切削国内外研究现状,对骨切削过程有限元仿真、切削力建模、骨切削机理等问题的研究进行了总结。在实际临床中,切削参数无规可循、切削力过大、骨积屑、表面形貌不完整等现象所导致的骨整合、骨改建不良等是制约骨科机器人发展的主要问题。（2）机器人骨科手术及骨材料特性研究。对骨科机器人系统和手术过程进行了详细的介绍,对手术截骨过程中切削形式、截骨量、截骨形状以及截骨时间进行了详尽的分析。并对骨材料的生物特性、几何特性和机械性能进行了详细的分析。（3）骨铣削过程三维有限元仿真及实验验证。利用DEFORM-3D有限元仿真软件对骨铣削过程进行仿真,对铣削磨头和骨工件进行了三维建模,对骨材料的本构模型、刀具与工件的网格划分、切屑与骨工件的分离准则以及摩擦接触模型进行了详细的分析。仿真得到骨铣削过程中的切削力并佐以机床实验对比验证。（4）机器人骨铣削实验研究。采用机器人骨科手术中常用铣削磨头,通过单因素变量法研究机器人骨铣削过程中切削参数对各向切削力的影响,为后续机器人骨铣削过程中切削力建模提供数据基础。（5）机器人骨铣削力建模及预测系统研究。利用粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立粒子群优化神经网络的算法,并将该算法应用于机器人骨铣削力建模,基于该算法,利用Matlab GUI建立术前规划预测系统。（6）机器人骨铣削机理研究。基于大量的实验统计分析,对机器人骨铣削过程中切屑形态进行了分类研究。利用单因素变量法,分析切削参数对机器人骨铣削过程中切屑形态和表面质量的影响,并分析切屑形态和表面质量的联系。分析骨材料各向异性对机器人骨铣削过程中切削力、切屑形态和表面质量的影响。