针对大型锻件结构尺寸大，形状复杂，通常为粗大晶粒结构，生产制造过程中易产生白点、裂纹等危害性极大缺陷，以及大型锻件应用场景的极端重要性，本项目立足于发展大型锻件超声阵列无损评价方法，突破缺陷感知和识别关键技术，提出阵列全场、定量缺陷成像识别新方法。主要研究内容包括：1）研究了构件中缺陷超声散射场提取方法，分析了大型锻件中典型缺陷与超声波相互作用机理；2）进行了不同检测参数下大型锻件典型缺陷超声阵列成像数值仿真及检测实验研究，分析了超声阵列检测参数对缺陷检测效果的影响；3）进行了基于超声阵列成像技术的缺陷识别及定量评价方法研究，并将其应用于实际大型锻件损伤检测与识别中。通过项目研究工作，取得以下研究结果：1）利用子阵列的思想，建立了缺陷超声散射系数计算模型。研究了超声散射系数分布与缺陷方向的关系，提出一种基于散射系数分布的裂纹缺陷方向识别方法。2）基于仿真及检测实验获得的全矩阵数据，提取缺陷部位的散射系数分布，研究相控阵探头位置及子阵列参数对散射系数分布的影响。在确定最佳检测位置的基础上，利用主成分分析法评价子阵列参数对裂纹识别效果的影响，并优化出最佳的检测参数，为实际大型锻件检测提供基础；3）基于子阵列的概念，在普通全聚焦成像基础上，提出了一种基于矢量全聚焦的超声阵列裂纹方向识别方法，并将其应用于试块中不同方向人工裂纹的检测；4）通过数值仿真和检测试验，研究了金属夹杂缺陷的材料类型对超声检测信号的时域、频率的影响，提出了可用于夹杂缺陷表征的超声特征参数；同时，基于超声阵列获得的全矩阵数据，将全聚焦成像技术应用于夹杂缺陷的检测，实现了夹杂缺陷的检测与定位；5）将基于矢量全聚焦和散射系数分布的缺陷识别方法应用于典型锻件中缺陷的检测及识别，结果表明，两种方法可以很好实现大型锻件中裂纹缺陷检测及方向识别，误差较小。课题研究工作为实际大型锻件裂纹及夹杂缺陷检测提供了可行的解决方案。