随着虚拟现实技术的发展被国家所高度重视,虚拟手术系统逐渐被人们接受认可并应用于医学领域。目前市面上的虚拟手术系统由于生物力学的复杂程度高而鲜少配备有良好的力触觉反馈,力反馈的不准确甚至缺失使得虚拟手术系统缺乏真实临场感,导致其对医生教学训练效果欠佳。为解决此问题,本文主要研究了生物组织的按压及穿刺力学建模。本研究从按压及穿刺力学实验入手,首先利用Quanser-DENSO机械臂与ATI六维力/力矩传感器搭建了一个生物力学实验数据采集平台。为全面分析按压与穿刺力变化影响因素,基于基础力学分析及控制变量法设计并进行大量对比、类比实验,收集所需数据。接着将按压实验数据分加载、松弛、卸载三阶段逐一对比作图,分析各阶段力变化的关键影响因素,并用SPSS相关分析进行结论正确性检验。基于分析结论建立了针对按压力的新式分段函数拟合模型,并将神经网络算法引入生物力学建模,结合分段函数思想,提出一种分段神经网络生物力学建模算法。利用猪肾按压实验数据对两种建模算法进行建模准确性校验与泛化测试,对比评估两种算法的优劣。然后基于穿刺实验数据,分预穿刺、刺入、松弛、回拔四阶段对穿刺过程针受力变化进行详细力学分析,根据力学分析结论得出穿刺中各阶段力变化关键影响因素。通过相关分析的正确性校验后基于该结果结合分段神经网络建模算法,对0.6mm外径肌肉注射针穿刺猪肉实验数据及1.6mm外径针穿刺猪肾实验数据进行建模,并评估建立模型的准确度与泛化性。最后针对分段神经网络法训练数据处理过于繁杂耗时的情况,结合统计与数据分析思想,基于数据挖掘KNN算法提出了一种推广式KNN生物力学建模算法,并对本研究提出的三种生物力学建模算法进行对比分析,讨论各算法的优缺点及适用场景。