与传统人工骨切削手术相比，机器人辅助骨切削手术具有定位精度高，稳定性好，误差小等特点，在骨科手术中受到了越来越多的关注和研究。然而，大多数研究者都集中在机器人结构、手术导航等方面的研究，对骨切削过程的研究比较少。切削表面的质量直接影响骨的再生与人工假体的固定，对手术能否成功起着至关重要的作用。因此，为了得到良好的切削表面质量，在骨切削过程中，切削力的波动应尽可能的小，切削温度应尽可能低。本文从有限元仿真和实验研究两个方面对人体骨骼铣削过程中切削力和切削温度进行了研究，分析了切削力和切削温度的变化规律，建立了切削力预测模型，并设计了实验，验证了所建模型可以有效地用于切削力的预测和控制，为铣削参数优化和铣削过程的动态控制提供了理论依据。在对铣削机理进行分析的基础上，建立了铣削过程的简化模型，选用Johnson-Cook材料模型，利用拉格朗日—欧拉算法，应用切屑的物理分离准则模拟了骨的平面正交切削过程，直观地表达了切削过程中应力和温度的分布情况，并分析了切削速度和切削厚度对切削力和切削温度的影响规律。设计并搭建骨铣削实验平台，并以新鲜猪股骨为对象，采用单一变量法进行实验，检测了不同转速、进给速度和径向切削深度等切削参数条件下的切削力和切削温度。对比实验与仿真结果，验证了有限元模型的正确性。利用最小二乘回归算法建立了骨切削力预测模型，并对其进行了统计检验和误差分析，预测误差在可接受的范围内。此外，为验证模型可以安全有效地用于切削力的预测和控制，设计了骨骼铣削控制实验。实验结果表明，实时调整铣刀转速可以维持切削力的恒定，所建模型是准确的。