中厚板平面形状控制是提高产品成材率和企业经济效益非常有效的手段,是一项具有实际指导意义的技术。本文通过ABAQUS有限元软件研究中厚板轧制过程中金属流动规律,基于BP神经网络对仿真结果进行训练,得到精确的中厚板平面形状预测模型,利用移动最小二乘法改善预测后头尾曲线,提高预测模型精度,在此基础上,对平面形状控制参数进行优化研究,减小切损量,提高成材率,为生产过程中钢板平面形状控制提供支撑。本文的主要研究内容如下:（1）利用ABAQUS有限元软件建立中厚板三维轧制模型,基于Python语言对ABAQUS有限元软件进行二次开发,对于平面形状控制参数设置为变量,简化建模过程,实现对中厚板三维轧制过程的快速模拟开发。（2）对不同模式下的中厚板单道次、多道次轧制过程进行模拟,研究不同展宽比、延伸比以及控制参数对钢板头尾金属流动的影响,通过对三维变形网格坐标的提取,分析平面形状控制参数对成品形状的影响规律。（3）通过对仿真数据的分析,采用6次曲线形式对中厚板头尾金属流动进行拟合,得到中厚板轧制过程的金属流动曲线。以有限元模拟的数据结果作为BP神经网络的训练和测试样本,利用BP神经网络建立平面形状预测模型,确定神经网络的结构、学习算法、隐含层数、隐藏层节点数、输入输出参数,通过对样本数据的训练,得到高精度平面形状智能预测模型。（4）结合实际生产现场工艺规程,利用所开发的平面形状模型预测终轧产品形状,并针对平面形状的计算结果和实际反馈,通过移动最小二乘法改善头尾形状曲线,获得准确地预测模型。本文研究的中厚板平面形状控制模型可以提高中厚板轧制过程头尾形状的控制精度,减小切损率,提高产品的成材率和企业的经济效益。