材料微观结构表征与重建（Microstructure Characterization and Reconstruction,MCR）可用于建立加工-结构-属性（Processing-Structure-Property,PSP）关系,是计算材料学与材料设计的研究重点。多相非均质材料广泛应用于航空、电气、地质、医学等领域中,利用MCR方法能够获得该材料的大量统计等效模型,为构建材料的PSP关系提供有效途径。航空发动机铝硅-聚苯酯（AlSi-PHB）封严涂层是一种典型的多相非均质材料,涂层中基体AlSi的体积分数为51.5%～52.5%,PHB和孔隙的总体积分数为47.5%～48.5%,孔隙率为1%～7%,PHB和孔隙随机分布在AlSi基体上。涂层组成相尺寸变化范围大、各相形貌不规则且边界粗糙、分布具有随机性,同时包含独特的蜂窝网状结构,其微观结构表征与重建具有一定难度。本文针对AlSi-PHB封严涂层开展随机场、纹理合成、物理描述符三种表征与重建方法的研究,改进随机场方法重建图像自相关参数误差较大的不足,解决纹理合成方法无法准确控制重建图像成分的问题,并通过结合物理描述符方法与纹理合成方法提出了一种MCR新方法,最后利用两点相关函数与两点聚类相关函数对上述不同方法得到的重建模型进行表征与评价。主要研究结果如下:（1）针对随机场方法使用阈值分割将连续型随机介质转换为离散型随机介质,导致重建图像的自相关参数与实际参数存在误差的问题,通过对自相关参数a与b进行迭代优化,重建出参数准确、微观结构一致性高的多相非均质模型。分别利用改进前后随机场方法,在相同自相关参数a与b的条件下进行表征与重建,与原始图像相比结果表明,改进前方法重建图像的a与b相对误差分别为39.0%、40.1%,改进后相对误差分别降低至8.6%、0.0%,证明了改进后随机场方法重建多相非均质模型的有效性。（2）针对纹理合成方法无法控制重建图像各相成分的问题,利用轮廓识别算法搜索各相边缘并调控像素来实现成分控制与迭代优化,提出了一种成分可控的纹理合成方法。研究表明,与原始图像相比,优化前方法重建图像中AlSi相成分误差为3.2%,PHB相为8.2%,孔隙为5.0%,优化后各相误差均减小至0.01%以内,表明本文提出的纹理合成方法可实现多相非均质材料成分的准确重建。（3）针对物理描述符方法难以重建高含量、具有不规则形貌的微观结构的局限性,将其与优化后的纹理合成方法相结合,提出了适用于多相非均质AlSi-PHB封严涂层的MCR新方法。利用物理描述符方法重建材料中含量较低、几何结构较为规则的孔隙,利用优化后纹理合成方法重建含量较高、形貌复杂的PHB相,组合后得到最终重建图像。该方法兼具了物理描述符和纹理合成两种MCR方法的优势,可在物理意义参数化的基础上重建多相非均质材料。（4）利用两点相关函数与两点聚类相关函数对MCR结果进行评价。首先评价每种方法重建结果的一致性,对于孔隙相的重建,物理描述符结合纹理合成方法与随机场方法较优,对于PHB相,随机场方法较优但难以重建其聚集特性。其次,对重建结果中不同相的尺寸、分布均匀性及周期性进行参数化评价。研究表明,纹理合成方法可准确描述PHB相的聚集分布,组合的新方法对于孔隙相的描述整体优于随机场方法。随机场方法对于重建对象的成分控制较为简单,适用于研究涂层各相含量与整体性能的关系。纹理合成方法针对PHB相的复杂网状结构建模较优,适用于研究PHB相对涂层性质性能的影响。物理描述符结合纹理合成方法更适用于构建孔隙尺寸、数量等结构特征与涂层性能的关系。