基于棒材分离系统研制和开发的需要，本文利用仿真平台对分钢控制策略进行了研究。 首先，介绍了棒材分离系统，包括系统的组成、目标任务以及棒材和分钢装置的物理特征。在此基础上阐明了建立棒材分离系统仿真平台的必要性，并给出了该仿真平台的软件结构。 接着，对仿真对象进行了建模。将棒材近似的抽象成大小相等的圆，建立了仿真对象的几何模型，使问题得以简化。对于仿真对象的运动模型，根据不同的运动情形将棒材分成惰性物体和活动物体两类。对于惰性物体，用位置调整模型来描述其运动；对于活动物体，将问题归结到碰撞问题，提出用多重响应预测的方法进行碰撞检测，并给出了碰撞响应的算法。本文还针对与棒材运动相关的重力作用和机械能损耗给出了仿真模型。在建立了模型的基础上，本文设计并展示了棒材运动仿真模块的整体流程以及程序运行结果，并对仿真结果进行了分析。 利用仿真平台，采用机器学习的方法来获得自动分钢决策。结合对机器学习中的样本收集和规则提取的研究，阐述了仿真系统在进行状态属性择取，以及完备规则库的过程中所体现出来的优势。在此基础上，本文介绍了棒材分离系统仿真平台中的界面设计和机器学习模块的实现，并对提取出的分钢决策进行了测试和分析。 最后，对所做的研究工作进行了总结，并就一些不足之处列举了需要开展的后续工作。