四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

新型SiBCN杂化树脂的固化及裂解机理

以硅乙烯基1,7-碳硼烷为B源与含乙烯基硅氮烷反应生成了一种新型的SiBCN杂化树脂。采用FT-IR、DSC、TGA和Py GC-MS对树脂的结构、固化行为、热稳定性、热裂解反应和过程进行了研究,并用Kissinger方程和FWO法计算出了固化反应和热裂解的表观活化能,分析了树脂的裂解过程及机理。结果表明:这种杂化树脂在固化过程中存在一个放热峰,固化表观活化能为113.55 k J/mol,具有较好的热稳定性,N_2气氛下,T_d~5为459℃,900℃下的残碳率为73.1%。随着裂解反应程度的增加,树脂裂解的表观活化能增加,动力学热稳定性增强。当裂解温度为300℃时,树脂主要发生转氨基反应,裂解产生NH_3;500℃时,有机基团脱除,树脂裂解产生NH_3、CH_4和CH_2=CH_2等烯烃;650℃时,裂解气体种类进一步增加,生成一系列烷烃和烯烃。