本文在科技部重大专项课题“长材连铸连轧生产线”的资助下，针对难以用实验来研究工艺参数对铸坯温度场影响的情况，对连铸连轧生产线中从结晶器到铸坯矫直区的凝固传热采用数值模拟方法进行对温度场的仿真研究。把连铸坯的三维不稳定凝固传热数学模型简化为二维凝固传热数学模型，采用差分法进行求解。为求解庞大的方程组，借助了MATLAB软件包强大的计算功能进行温度场的计算。在冶金冷却条件指导下，提出了启发式遗传算法数值模拟方法优化温度场，使冷却边界条件和拉速得到了优化，同时因为采用启发式搜索方式，加快了计算速度。可为钢厂连铸线的冷却系统控制模式的改进和提高拉速以增加产量提供理论依据。 利用神经网络(州N)很强的并行计算能力，分布式信息存储、自组织、自学习等优点，训练一个径向基神经网络去逼近已知的连铸温度场的数值模型。把此神经网络模型与PID控制相结合，实现二次冷却配水优化控制。这对实现连铸控制的智能化有很大的实际意义。 通过在VB中搭建用户界面，并打通与MATLAB的联系，实现可视化计算，便于工程技术人员用于分析连铸工艺参数对铸坯温度场的影响，有工程实用价值。