β（γ）-吡啶甲酰（硫）脲类化合物的合成及生物活性测定

采用活性基团拼接法，将叔丁基引入到含有吡啶环的酰基(硫)脲结构中，设计合成了4个未见文献报道的N′-叔丁基-N-β(γ)一吡啶甲酰基脲及N′-叔丁胺基羰基-N-β(γ)-吡啶甲酰基硫脲类化合物，其结构经元素分析，IR和^1HNMR得到确证，初步的生物活性测试结果表明部分化合物具有较好的除草活性。     

以系统科学指导醇基燃料的开发

在能源开发和应用的研究中，以系统科学的结构质变原理为理论依据，对车用清洁燃料的兼容性进行分析，提出运用等离子体物理技术改变燃料的物质形态，在燃料的储存和输送不变的前提下，改变能量的转换方式，提高现有燃料热效率和开发清洁燃料的新途径，用以打开一条永不枯竭能源的绿色通道。     

1，1，1-三[4’-（2-氨基-6-甲基吡啶）甲酰基-2’-氧杂丁基]丙烷及其稀土苦味酸盐配合物的合成与表征

由于稀土配合物在催化剂^[1]、电化学[2]、荧光探针[3]以及生物活性[4～5]等方面具有潜在的应用，因此近十余年来对该类配合物的研究一直是配位化学研究领域的一个重要部分．三脚架配体对金属离子来说是一种很好的主体分子，但到目前为止，有关三脚架配体与稀土离子的配位形式及性质的研究却很少^[6]，为此，我们合成了三脚架配体1，1，1-三[4’-(2-氨基-6-甲基吡啶)甲酰基-2’-氧杂丁基]丙烷(L)及其稀土苦味酸盐的配合物，并对配体及配合物的谱学性质进行了表征．     

教学型高校提高科研能力的SD模型与实证分析

以某教学型高校为研究案例，建立了教学型高校教学科研工作的流率基本入树SD模型，对该模型进行了系统反馈基模分析和不同管理策略的仿真分析。结果表明，对教学型高校科研目标的实现，引进研究生学历教师是一项重要措施，但还必须重视其他学历教师科研能力的提高、加大对科研的资金投入、完善激励机制等，只有全方位行动，才能有效提高学校的科研能力，实现持续发展。     

基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

多级雾化超重力旋转床能耗的建模及实验

通过理论分析建立了多级雾化超重力旋转床能耗的数学模型，利用传热强化与过程节能教育部重点实验室开发的多级雾化超重力旋转床设备，采用电度表测量功耗的方法验证了该模型，从实验数据中归纳出了总能耗的计算式。实验结果表明：多级雾化超重力旋转床的能耗受气流量的影响很小，而受液流量、旋转床转速、转子转动方式及转子结构的影响较大；减少转子转动摩擦阻力并选用优良的转动方式可以显著降低总能耗。实验结果证明了多级雾化超重力旋转床能以较少能耗来获取过程传递的极大强化。     

泡沫铝基高分子复合材料制备及其性能

为了提高泡沫铝基高分子复合材料的机械性能，通过向泡沫铝孔洞中浸渗入高分子材料的方法制备了四种泡沫铝基复合材料，并对其压缩、抗冲击和阻尼等性能进行了实验研究。实验结果与所预测的结果相一致，即制备的泡沫铝基高分子复合材料的如上三性能均较其复合相得以提高．研究结果既寻求到一种制备功能结构一体化材料的新途径，又有助于促进泡沫铝应用范围的扩展。     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

不同载体和前驱体对钴基催化剂浆相费托合成性能的影响

以SiO2和γ Al2O3为载体,以硝酸钴、醋酸钴和氯化钴为前驱体,利用浸渍法制备出钴基细粒子催化剂。用X射线衍射、程序升温还原、比表面测试等技术考察了钴基催化剂的结构和还原性能,分析了不同载体和前驱体对浆相费托反应性能的影响。结果表明,SiO2载体上钴物种的分散度和还原度均高于γ Al2O3载体,因而Co/γ Al2O3催化剂的活性最差,CO转化率远低于Co/SiO2催化剂。不同钴前驱体所制备的Co/SiO2催化剂钴物种的分散度和还原度有很大的差别,其相应的Co/SiO2催化剂的浆相费托活性顺序由大到小依次为:Co(NO3)2,Co(NO3)2+Co(CH3CO2)2,Co(CH3CO2)2,CoCl2。