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分析了变厚度曲面复合工件的超声检测和波形自动跟踪原理，利用改进型的BP神经网络来获取曲面采样点位置信息与灵敏度之间的映射关系，生成各采样点的灵敏度模板，实现了灵敏度的补偿与实时控制和超声波底波信号的自动跟踪。仿真结果和实验证明，该方法有效解决了复合材料A波信号的“多峰”现象给检测带来的困难，实现对变厚度曲面复合工件的波形自动跟踪，对提高类似大衰减率的材料的瞳面复杂工件的超声检测效率与精度具有普遍意义。