薄板冷轧过程中,轧制力和轧制力矩等力能参数的预测精度影响轧制产品的产量、质量、成本和效益。本文根据唐山某冷轧薄板科技有限公司的五机架冷连轧机组的数据,基于ANSYS-LSDYNA有限元软件对带钢冷轧过程进行了数值模拟,并构建BP神经网络模型,研究冷轧过程中力能参数模型,得到的模型对实际生产时力能参数的预测具有重要意义。本文的研究内容主要有:（1）详细阐述了冷轧过程的在线数学模型,包括变形抗力模型、摩擦系数模型、轧辊压扁半径模型、轧制力模型、轧制力矩模型、电机功率模型及电机机械损耗功率模型。并分析了轧制力与轧制力矩的关系。（2）利用弹性有限元显式动力分析算法对带钢冷轧过程进行模拟,建立三维的二辊仿真模型。详细阐述了有限元建模过程,包括沙漏的控制,质量缩放策略的制定,模拟计算时轧制工艺参数的选取,轧辊和轧件三维几何模型的建立,轧辊及轧件材料力学性能的选择,单元类型的选取,仿真模型网格的划分策略,接触类型和接触算法的定义,约束条件和力载荷的施加以及求解控制参数的设置等。（3）得到的有限元模型模拟结果和现场实际生产数据具有较好的吻合度。采用单一因素轮换法模拟了轧制工艺参数对轧件变形区的轧制压力分布的影响。分别研究了不同前张应力、后张应力、压下率、摩擦系数和变形抗力下轧制力及带钢和轧辊接触弧轧制压力的变化规律。给出了利用带钢和轧辊接触面轧制压力计算轧制力矩和力臂系数的公式。根据有限元的模拟结果,分别研究了不同前张应力、后张应力、压下率、摩擦系数和压扁半径下力臂系数的变化规律,在此基础上提出一个力臂系数的拟合公式。（4）构建BP神经网络模型,对现场数据进行了采集和处理随后训练,将训练好的数据与输入的样本数据进行对比,偏差可满足要求。对力臂系数公式进行了修正,将其应用到能量法求解薄板冷轧过程中的力能参数。能量法计算的轧制力与Tselikov、Hill、Stone模型及简易有限元算法进行对比,结果表明本文的模型与其他模型吻合较好。