弹性系数快速准确的表征不仅对传统的材料力学性能表征有意义,而且对推动材料与器件的发展有着重要的意义,对于探究材料中若干现象本质具有重要的学术价值。相比其它材料表征方法,超声共振谱法（Resonant Ultrasound Spectroscopy,RUS）具有测量精度高、适用面广、不受材料形状大小限制等优点,可以仅用单一试样快速测得全套弹性系数,在材料无损表征中得到了广泛的应用。近年来,基于RUS的弹性系数表征对快速性的需求越来越高。为了进一步加快表征弹性系数的时间,本文针对影响RUS弹性系数快速表征中的关键问题提出了相应优化方法,实现了基于RUS法的材料弹性系数的快速表征。针对RUS法正向求解中通常采用基于有限元法的频率扫描计算出共振谱线,然后从共振谱线中获得材料的本征频率、幅度等信息,计算时间较长,计算很慢的问题。本文提出利用有限元方法直接计算本征频率后与测量的共振峰相匹配,相对于频率扫描计算共振谱线方法极大的缩短了计算时间。针对RUS法后向推导中多次测量共振谱数据需人工匹配,费时费力的问题,本文提出一种贝叶斯模型结合可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJ-MCMC）算法。首先对单次测量的共振谱信号进行参数建模,再根据贝叶斯模型理论推算得到估计参数的后验概率模型,将推算得到的后验概率模型作为求解的目标函数,结合RJ-MCMC算法对估计参数的后验概率模型进行估计采样,获得单次测量的共振峰参数（个数、频率、幅度）。最后利用赤池信息准则对所有的单次测量模型估计数据进行加权平均,实现了对多次测量的RUS数据的数据融合与模态自动提取。针对RUS法后向推导中预测频率和测量频率之间需要人工进行频率匹配问题,本文提出一种概率匹配原则。给出了预测频率与测量频率之间匹配概率的定义式。匹配概率越大,预测频率和测量频率之间的匹配可靠性越高。另外,提出了一种将粒子群和模拟退火算法相结合的高性能优化算法,结合概率匹配方法用于实现各向异性材料常数逆运算的自动化求解。最后借助于实验室已有的通用超声测量仪器RAM-5000/SNAP,搭配相应的压电换能器,实现试样激励和共振谱数据采集。利用商用有限元软件COMSOL和Matlab接口程序,完成试样本征频率的正向计算和模态自动分析,可扩展到不规则、任意形状样本材料常数的测量。以各向异性压电材料硅酸镓镧（La3Ga5Si O14,简写为LGS）以及新型压电材料硅酸铝镓铌钙（CNA0.5G0.5S,简写为CNAGS）为例,测量了两块试样的弹性系数,测量结果快速准确从而验证了本文针对影响RUS快速性表针的关键问题提出的各种优化方法。