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本文在分析国内外固体推进剂用纳米燃烧催化剂的现状及其发展趋势的基础上,为了改善纳米燃烧催化剂的团聚、减小催化剂的表观比重从而提高其在推进剂中分散性,采用多孔材料作为纳米催化剂的载体研究了担载纳米CuO、PbO和CuO-PbO的纳米结构催化剂。 对制备过程中影响纳米颗粒形态的诸因素进行了研究。XRD分析结合TEM观察表明:尿素为沉淀剂均匀沉淀法制得的CuO为纺锤形,平均颗粒尺寸约为长度20nm、宽度5nm,PbO颗粒形状为类球形,大约10～20nm:NaOH为沉淀剂制得的CuO也是纺锤形,平均颗粒尺寸约为长度120nm、宽度20am,PbO颗粒团聚较严重;氨水为沉淀剂沉淀—热解产物中PbO颗粒为块状,尺寸5—30nm左右;离子交换法热解产物中PbO颗粒基本为球形,平均尺寸在50nm左右。结果表明本文所得纳米结构催化剂中的活性组份以纳米尺度均匀分散于载体的空隙和表面。ns-CuO的自然堆积密度大约下降到普通CuO的1/7,ns-PbO大约降到普通PbO的1/6。 对高氯酸铵（AP）的催化热分解结果显示,添加1%的ns—CuO使AP低温分解峰温提前了21.8℃,高温分解峰温提前了82.1℃,分解终止温度提前了89℃,表观分解热由1269J/g提高到1510J/g;对RDX催化热分解结果表明,在添加量均为1%时,ns-CuO、ns-PbO和ns-PbO-CuO分别使RDX分解放热峰温向低温方向移动了3.3℃、4.9℃和3.6℃,其中ns-PbO使RDX分解放热峰温降低的最多。 以本课题组前期所得ns-Fe2O3对RDX/AP/Al/HTPB推进剂催化燃烧的数据为基础,用BP神经网络建立网络结构,对催化剂不同含量与燃速之间的非线性关系进行了模拟,用训练好的网络对检测数据进行了预测。结果表明,所建立的网络对ns-Fe2Os催化剂的燃速催化性能有较好的预测能力。