En este estudio, se investiga el diseño de un sistema de control de tiempo fijo basado en una red neuronal adaptativa para un novedoso vehículo híbrido aéreo-submarino (HAUV) coaxial trans-dominio. Se propone un esquema de control de modo deslizante terminal adaptativo de tiempo fijo (AFTSMC) basado en una estrategia de aproximación de red neuronal de función de base radial (RBFNN) para resolver los problemas de no linealidad dinámica, perturbación de parámetros del modelo y múltiples perturbaciones externas del movimiento transmediático del HAUV coaxial. Primero se establece un modelo completo de seis grados de libertad para un modelo continuo de agua-aire trans-dominio basado en la función de transición tangente hiperbólica y, posteriormente, basado en un marco básico de FTSMC, se diseña un controlador de tiempo fijo y de rápida convergencia para rastrear la posición objetivo y las señales de actitud. Para reducir la dependencia del esquema de control en parámetros de modelo precisos, se integra un aproximador RBFNN en el controlador de modo deslizante para la identificación del modelo en línea de las incertidumbres agregadas del HAUV coaxial, como dinámicas no modeladas no lineales y perturbaciones externas. Al mismo tiempo, se utiliza una técnica adaptativa para aproximar el límite superior de la ganancia del término de conmutación robusta en el controlador, lo que compensa aún más el error de estimación de la RBFNN y atenúa efectivamente el efecto de oscilación. Basado en la teoría de estabilidad de Lyapunov, se demuestra que el error de seguimiento puede converger en un tiempo fijo. La efectividad y superioridad de la estrategia de control propuesta se verifica mediante varios conjuntos de resultados de simulación obtenidos en condiciones de trabajo típicas.