不锈钢具有独特的耐蚀性能,良好的加工性能以及精美的表面外观,已经被应用于化工、石油、航天、能源、纺织、轻工行业等领域。冷轧是不锈钢板带材生产中的重要工序。带钢经过一定程度的冷轧变形获得了厚度很薄、尺寸精确、表面光洁和性能均一的冷硬状态的带钢,再经过以后热处理和精整就能使带钢具有良好的力学性能、加工性能和优良的物理性能。有限元法是随着计算机技术和数值计算方法的发展而出现的一种数值模拟方法。随着计算机技术的不断发展,计算软件Marc能够实现求解多重非线性问题和大型接触问题,是分析金属塑性加工过程的有力工具。不锈钢板带材冷轧过程的模型较为复杂,存在着材料的非线性,并且需要划分的单元数目较多;轧制过程中金属塑性变形非常复杂,轧制变形区内应力-应变的变化也非常复杂。采用有限元方法对不锈钢板带材冷轧过程进行模拟,大大降低了轧制过程的研究难度,可以弥补实验方法的不足。遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,是一种高效、并行、全局搜索和优化的方法。它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并自适应地控制搜索过程以求得最优方案。本文讨论了不锈钢板带材的冷轧生产工艺,利用matlab遗传算法工具箱,结合惩罚函数法对不锈钢板带材冷轧生产轧制规程进行优化,并用有限元软件Marc对不锈钢板带材冷轧生产过程进行有限元模拟。首先在考虑轧件弹性变形的轧制压力计算模型的基础上,建立了以轧制能耗最小和防止打滑为目标的多目标函数,以轧件咬入条件、最大轧制力、最大轧制力矩、速度条件等为约束条件的冷轧轧制规程优化计算模型,对冷轧轧制生产工艺进行优化。其次建立了包括工作辊、轧件在内的三维弹塑性有限元模型,采取适当的加载和边界条件、约束条件,对不锈钢板带材冷轧生产过程进行有限元模拟。对比分析了不同摩擦系数、前后张力及压下率情况下轧制力沿接触弧长分布情况,以及各因素对轧制力的影响。