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。     

铝锂合金曲面件超低温成形工艺

针对铝锂合金室温成形性差和热成形性能弱化的难题,利用发现的超低温下伸长率与硬化指数同时提高的双增效应,提出铝锂合金曲面件超低温成形新工艺。通过2195铝锂合金板材在不同温度和热处理状态下的超低温变形行为研究,确定发生双增效应的临界温度为低于-140℃,伸长率可提高至40%以上、硬化指数达到0.44;利用建立的超低温成形工艺实验装置,首次试制出直径200 mm的2195铝锂合金球底曲面件,深径比达到0.55、成形极限提高104%;阐明超低温成形试件壁厚分布规律与回弹规律,最大减薄率为10.3%。