三维编织复合材料具有优越性能，广泛应用于航天、航空、交通、汽车等领域。研究三维编织复合材料内部特征状况、材料力学性能及微观变形，对于该材料的应用设计和编织工艺改进具有重要的理论和现实意义。声发射技术是一种新型的、动态的无损检测技术，主要用于研究复合材料破坏机制、动态监视材料在变形过程和失效过程中的损伤积累程度。　　 本文利用声发射技术原理，检测三维编织复合材料在拉伸、压缩和弯曲试验方法下的声发射信号，利用小波变换理论对声发射信号进行降噪处理，将过滤后的波形或波形特征参数作为样本输入到人工神经网络，经过神经网络的训练，达到自动识别三维编织复合材料承载和损伤模型之间对应关系的目的。　　 本文总体分为四部分：第一部分绪论，介绍了三维编织复合材料和声发射技术相关概念、国内外发展现状及其应用，并阐述了本文的研究目标和所要解决的问题；第二部分重点讲述了声发射技术原理，声发射源，声发射信号特征、产生与传播及声发射信号分析方法；第三部分介绍了两种声发射信号分析方法：小波分析和人工神经网络，介绍了二者相关概念、理论基础和在本文中所需算法的推理过程；最后介绍了声发射系统设计、试件的承载试验(利用小波理论分析拉压弯方式下的信号)、试件样本信号的人工网络学习和对承载与损伤模式的自动识别，通过试验得出结论：小波分析具有很好的去噪功能；三维编织复合材料的承载性能与其编织角、受力的方式和材料损伤的模式有关。