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薄板复合材料界面粘接缺陷的存在使航空航天设备的稳定性和安全性受到了很大的威胁,因此及时发现缺陷并对缺陷的危害性进行准确的识别和判断,成为目前亟需解决的一个问题。本文针对薄板复合材料粘接缺陷识别问题,建立了模糊神经网络模式识别系统,对薄板复合材料粘接缺陷超声检测的回波信号进行缺陷识别。首先通过对回波信号的信息特征进行综合分析,构建能够定量描述粘接缺陷的多维特征向量,以实现对粘接缺陷的准确识别、量化识别。然后结合模糊系统容易被人理解的“如果-则”表达方式和神经网络较强的自适应学习能力,将模糊