随着社会的进一步发展,经济的快速增长以及我国现代科学与工程技术的日益发展壮大,单一的木材或者贵金属及其他合金材料因为其性能的不足,已经很难完全满足我国现代工业建设与发展的实际需要,在这种的情况下对各种具有不同用途与性能的复合材料的市场需求就日益的增加,因此对于复合材料的开发及其研制、生产与其应用就显得越来越重要。复合材料本身具有的很多优点使其在工业领域得到了广泛的应用。但复合材料的制备对工艺要求较高,且在制备过程中可能因为各种因素使得复合材料结构存在缺陷。因此,为了确保生产的复合材料符合实际应用要求,对复合材料缺陷的检测技术的研究就具有非常重要的意义。以此为出发点,本文提出了一种基于机械阻抗方法的多层复合材料的脱粘缺陷检测技术。本方法主要通过将材料本身振动特性的力学阻抗转换为换能器的负载阻抗,通过对换能器特性的测量来判断材料力学阻抗的变化,进而完成检测。本文首先对弹性波在固体介质中的传播过程进行仿真,仿真主要针对单一钢板模型,利用有限元分析方法,对振动接收点的位移响应特性进行仿真。基于位移响应特性计算得到各点位的机械阻抗值,从而分析整个单层结构的机械阻抗特性。将得到的单层结构模型的机械阻抗值作为一个基准,与后文的实验结果进行对比分析,得出缺陷的存在对被测试件受激振动后产生的机械阻抗值产生影响的结论。在仿真的基础上,本文搭建完成多层复合结构脱粘缺陷检测实验平台,构造不同类型的多层复合结构模型试件进行后续的实验,对不同的试件进行多次重复的检测,将被测试件检测得到的信号分别提取输出波峰值,并取重复试验得到的位移响应信号峰峰值的平均值。基于这些位移平均值,计算得到不同模型检测状态下的试件机械阻抗值。通过对比不同被测试件机械阻抗值分布规律,得出由于被测试件材质的改变以及脱粘缺陷的存在,造成被测试件的机械阻抗分布规律存在明显差异的结论,通过对比分析机械阻抗分布规律的差异性完成脱粘缺陷有无的检测。但由于被测件材料的复杂性,以及测试得到的位移响应信号的高度相似性和模糊性,很难建立一个区分脱粘类型的标准分辨模式,因此作者在本文最后引入BP神经网络,对实验所得的机械阻抗数据进行分类。基于以上仿真及实验数据,本文最终实现对多层复合结构的脱粘缺陷有无的检测以及对脱粘缺陷类型的识别。