进入21世纪高速铁路迅速成为世界各国最重要的交通运输工具。为了满足世界人口日益增加和经济快速发展的需要,世界铁路的技术发展趋势呈现高速化和重载化。目前我国正在加快铁路高速化进程,虽然运行速度多次提高,但绝对速度仍然不能达到发达国家水平。钢轨的尺寸精度、性能和强度是制约铁路运行速度的重要因素。有限元分析技术是随着计算机技术及数值计算方法的飞速发展而出现的一种数值模拟技术,是分析金属塑性加工过程的强有力工具,它能够预测某种工艺所能得到的最终结果。采用有限元方法对轧制过程进行模拟,可以深入研究轧制过程中轧件的变形规律,弥补轧制实验的不足,进一步完善高精度重轨的研究方法。遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)是近几年发展起来的一种模拟自然界生物进化过程与机制的自组织、自适应的人工智能技术,其理论基础为达尔文的自然选择和孟德尔的遗传变异理论。遗传算法求解优化问题的基本思想是:把优化的目标函数解释为生物种群对环境的适应性,把优化变量对应为生物种群的个体,由当前种群出发,利用合适的复制、杂交、变异与选择操作生成新一代种群,重复这个过程,直到求得合乎要求的种群停止。本文利用Matlab提供的遗传算法工具箱,结合惩罚函数法对60 kg/m重轨万能轧制规程进行优化设计,利用大型非线性有限元软件——MARC,结合三维造型软件Pro/E,建立了钢轨万能轧制的有限元模拟计算模型,对60 kg/m重轨万能连轧过程进行热力耦合有限元模拟。