在热轧带钢生产过程中，温度是一个十分重要的因素。轧件温度的均匀性控制对于产品的力学性能、尺寸精度、轧制过程的稳定性具有重要意义。温度作为金属塑性变形过程中重要的影响因素之一，不仅影响金属的变形抗力，而且影响金属的微观组织变化。带钢终轧温度极大的影响到带钢的最终组织结构，这些影响因素将直接影响到带钢的强度性能、晶粒尺寸以及碳含量在带钢内部的分布。含有均匀尺寸的晶粒，具有同向性和良好的碳分布的带钢微观组织结构是确保带钢良好冲压性能的必要条件。因此，温度是带钢最终产品性能的主要影响因素，具有重要的研究意义。基于此，本文采用有限差分法建立了热连轧精轧机组带钢的温降模型。带钢在热轧过程中，存在多种复杂的换热过程，很难用精确的物理模型来描述，因此温度模型的优化对提高温度预测精度起着重要的作用，本文采用遗传算法对温度模型进行优化。本文主要内容和研究成果如下：　　 (1)采用二维交替隐式差分方法建立了轧制过程中带钢温度场的仿真模型，计算中考虑了轧制时带钢与工作辊之间的热传递、带钢对周围环境的热辐射、带钢与周围流体介质的对流换热、带钢变形生热以及带钢与工作辊之间的摩擦生热。　　 (2)由于模型中换热系数是由经验公式计算得到的，经验公式并不一定与现场生产情况非常吻合，该温度模型并不能精确计算温度，需要根据现场实测数据对模型中有些参数进行修正，才能取得更好的预测精度。为了提高该温度模型的计算精度，本文通过现场实测数据，应用遗传算法对所建立的温度模型进行优化。　　 (3)本文建立的模型，用C语言编写出仿真程序，计算速度快。软件可预报带钢在轧制过程中的温度变化情况，经验证，优化后的温度模型有很高的计算精度，适用于对热连轧精轧区带钢终轧温度的在线预报，具有很高的实际应用价值。　　 (4)研究了轧制速度变化和机架间水冷流量变化对带钢温度的影响，为带钢终轧温度控制策略提供合理化建议。