随着国民经济的不断发展，钢铁行业作为基础产业取得了巨大的进步。在下游行业需求和技术进步要求的双重影响下，高强度、高质量的薄板材将成为未来用钢需求的重要发展方向。采用薄板坯连铸连轧工艺获得薄板材具有节省能源、节约材料、保护环境等优势。多年的研究实践表明，薄板坯连铸连轧工艺在产品的品种和质量等方面还存在着很大的不足，严重制约着产业发展。而薄板坯连铸连轧的关键在于连铸，连铸连轧技术进步的重点就是发展薄板坯连铸技术。因此，进行薄板坯连铸关键技术的研究，对于提高薄板材质量、保持钢铁业发展活力是十分必要的。　　本文以优化薄板坯连铸技术，改善连铸薄板坯质量为目标，分析了CSP薄板坯连铸的漏斗型结晶器内钢液流动状况以及控制的特殊性，提出了一种采用上下两个磁场的半环形磁体结构的新型电磁制动装置，用来实现对钢液下流速度以及液面波动的有效控制。该装置具有形式简单、结构体积小、节能降耗等特点。为了进一步获得该新型的电磁制动装置对CSP漏斗型结晶器内钢液流动的影响规律，建立了薄板坯连铸过程中结晶器内的流场、温度场以及夹杂物运动过程的数学模型，研究了该电磁制动装置对薄板坯连铸过程中结晶器内钢液的流动、铸坯的凝固过程以及夹杂物运动过程的影响规律。利用数值模拟的方法验证了采用此新型的电磁制动装置可以较好地改善结晶器内钢液的流动状况，有效地抑制水口出流金属液对结晶器窄面的冲击，同时有利于稳定弯月面处液面的波动，减少夹杂物的卷入。针对薄板坯连铸过程中二冷水制度的不合理会导致铸坯内出现内部裂纹、中心偏析等缺陷，重点研究了连铸坯二冷区的凝固传热过程，建立了薄板坯连铸3D凝固传热数学模型，获得了连铸工艺参数如过热度、拉速、冷却水量等对连铸薄板坯的温度和凝固的影响规律，为优化和验证二冷段温度预测的神经网络模型的建立提供大量的数据。建立了基于BP神经网络的二冷段温度预测模型，完成了人工神经网络的训练和优化，构建了基于神经网络遗传算法的二冷配水优化模型。在模型的实现过程中将BP神经网络的预测结果作为个体适应度值应用到遗传算法的全局寻优操作内，结合实际的薄板坯连铸过程，进行了基于神经网络遗传算法的连铸二冷配水优化模型方法的现场测试检验，效果良好。　　在今后薄板坯连铸技术的研究中，随着试验条件和实验装置的不断改善和完备，电磁制动装置作用效果会得到进一步的验证，结构会更加优化。随着计算机技术的不断发展提高，将结晶器和二冷区内的流动传热过程一起考虑进行数学模型的创建，将会提供更加准确的温度场数据。对于优化连铸薄板坯的质量，推动薄板坯连铸技术的改进和发展具有更为重要的现实指导意义。