在实际工程中，金属的塑性变形或不均匀变形通常在冲压后发生，这会导致材料参数的变化。鉴于上述问题，为了估算出准确的材料参数，本文开发了一种基于超声回波测量和神经网络的材料参数估算方法。着重研究了超声探头的工作机理，回波信号与金属材料参数之间的关系。首先，建立了双晶探针与金属材料的有限元模型，以正确反映两者之间的关系。然后，通过实验收集并处理实际的回波信号，并与有限元模型进行比较，验证了模型的正确性。然后，区间迭代优化算法用于优化模型并创建参数回波信号的数据集。最后，回声信号馈入神经网络以准确识别金属材料的参数。通过对收集的金属回波的数值和实验结果进行分析，验证了该方法的有效性和准确性。