冷轧薄板是钢铁工业的主要产品之一，随着人们对板带的要求越来越高，板形精度逐渐成为板带质量指标的重要一项，而板形精度又主要包括了板带的残余应力分布情况、板凸度和边部减薄量三方面。近年来，随着人们对轧机不断的改进和优化，HC轧机逐渐成为板带轧制的主要设备，本文以天津新宇1450HC轧机为研究对象，利用有限元方法研究其各项参数，其中包括中间辊窜辊量、中间辊弯辊力、工作辊弯辊力、板带前后张力、变形抗力、摩擦系数、压下率、板宽板厚等对板形的影响，并综合分析得出在不同轧制情况下如何将HC轧机调控到最佳位置轧制出具有最优板形的板带。本文主要利用大型非线性有限元软件MSC.MARC建立了1450HC轧机三维有限元模型，并不断更改各种参数建立有限元模型在服务器上进行大量计算仿真，得出了一系列的板形结果，针对模拟结果进行分析研究不同的轧制参数单独情况下如何影响板形的，然后再将不同轧制参数综合起来研究如何综合控制板形。这样使得对HC轧机控制板形有了更完整的研究。以MARC有限元计算出来的板形数据库为训练样本，运用MATLAB工具箱建立BP神经网络，以影响轧后板形的轧制参数作为输入，以板形结果作为输出，分别设计出板凸度神经网络预测模型和板形神经网络预测模型，使得轧制参数对板形综合影响的研究得以实现，最后在板凸度神经网络预测模型的基础上将输出板凸度设为输入，工作辊弯辊力设为输出可以得出轧制调控参数的神经网络，根据该网络就能得出轧机在不同情况下轧制不同带材时，轧机轧制出最佳板形的最佳调控位置。最后，再以Visualbasic为平台进行MATLAB与VB的混合编程实现了MATLAB与VB的连接，使得在VB界面中可以控制BP神经网络的训练和检验。