焊管在生产的过程中带钢两侧由于挤压，部分熔融金属会在焊缝处被挤出，对焊缝进行处理时会残留各种形状的毛刺。外毛刺的刮削状况人眼能够进行辨别，内毛刺位于焊管的内部很难对其进行辨别。内毛刺的存在影响对焊管缺陷的判定，容易导致误判、漏判等给安全生产埋下隐患的同时可能会给国家和社会造成重大的经济损失。现有的进口设备中采用超声检测的方法对内毛刺进行检测，而国内市场还未见有国产设备。基于此本文对焊管内毛刺的检测进行了数值仿真，并对仿真数据进行了一定的分析和研究，为今后内毛刺的检测提供了一定的理论依据。焊管内毛刺检测的数值仿真过程中，由于原有的边界吸收需要对波场进行分裂，内存占用较大程序不能正常运行，我们在此基础上进行了改进，减小了内存节约计算机资源，程序能够正常运行，并实现了很好的吸收效果。数值仿真中采用差分代替微分存在着数值频散的问题，采用高阶差分的方法改善了数值频散的问题，提高了计算精度。但采用高阶差分会极大地增加计算量，基于运算效率和精度的考虑，我们采用了时间二阶空间四阶的差分格式。论文根据生产中环形刀具在机械装置的控制下进行刮削，由于刀具高度的控制及崩刃常常造成的各种形状的内毛刺设计了几种典型的计算模型。采用检测壁厚的方法检测毛刺，焊缝表面的规则程度对毛刺的检测影响较大，因此论文中分析的各种形状内毛刺的信号特征对内毛刺的实际检测工作具有非常重要的意义。由于内毛刺形状复杂，分析其检测信号并完成检测结果较为困难，类似的理论较为少见。将上述超声检测的数值仿真技术应用到焊管内毛刺检测中，同时进行了实际检测实验，验证了上述方法的可行性与正确性同时也为实际检测工作提供了一定的理论依据。