298K毛吸附溴化烷基三甲铵的性质及自由能

用液 /固吸附计量置换模型 ( SDM- A) ,研究了 2 98K羊毛纤维吸附溴化烷基三甲铵阳离子表面活性剂 CTAB和 DTAB的吸附等温线 ,结果表明它们均遵从 SDM- A的线性作图关系 .用 SDM-A的线性参数βα 和 q/z很好地描述了碳氢链长及加盐效应对于吸附性质的影响规律 ,特别是能定量地描述加盐效应对于吸附同时具有的促进和抵消两种相反作用的程度 ,并用 SDM- A的热力学 ,由线性参数计算得到了不同体系的吸附亲和能 ΔGA,解吸能 ΔGD 及总过程的自由能 ΔGP.一个吸附体系中 ,ΔGA 为常数且为较大的负值 ;ΔGD 为随溶液体相浓度 c增大而增大的正值 ;ΔGP为与 lgc呈线性关系的较小的负值 .计算所得结果能很好地解释实验事实 ,并可从更深层次上揭示吸附机理 .     

三值、多值代数和类同构

将代数系统同构的概念扩展为类同构,并推出一些相关的定理,在类同构基础上完整地研究各种三值逻辑和三值电路理论,该电路理论可推广到任意多值电路和绝热电路中,以便建立二值电路,多值电路和绝热电路的统一理论.     

注意“多题一解”，培养学生发展能力

以数列为例，分析了“多题一解”对培养学生的发展能力的好处。     

中立型多滞量微分系统Runge-Kutta方法的A(a)稳定性分析

在中立型多滞量线性微分方程系统的理论解的基础上,讨论Runge-Kutta 方法的稳定性,得到一个)(aA稳定的充分条件。     

新兴产业保护中的两产品关税谈判模型

用多目标规划与博弈论方法研究两国与两国产业(或缔约方双方与双方产业)的决策与竞争，建立了6个参与人的规划与博弈混合的多层次的两产品关税谈判模型，该模型包含3层次．上层是一个多目标规划模型，中层包含一个博弈模型，下层包含两个博弈模型．在给定满足模型假设条件的参数下对模型进行了求解与分析，并求出了模型的关税谈判均衡解．模型可用于政府制定关税决策，预测关税上限对国家与产业的影响。     

丙交酯(L-LA)与PEG600多嵌段共聚物的合成与表征

以氧化锌为催化剂,使丙交酯开环与PEG600共聚,得到三嵌段的HO-PLLA-PEG-PLLA-OH预聚物,产物的数均相对分子量为2127。以TDI-80为扩链剂对其进行扩链,得到多嵌段共聚物。采用NMR、IR、GPC等对产物的结构、分子量分布进行了表征。     

代理与多代理技术:分布式人工智能研究的热点

自进入20世纪90年代以来，随着多媒体技术和因特网的日益普及，信息技术正在改变人类社会的生产方式、工作方式、生活方式和学习方式，而且这种变化还在与日俱增。计算机硬件技术、软件技术、人工智能技术、并行计算和分布处理技术的发展，为代理(Agent)和多代理(Multi-Agent)系统的研究奠定了一定的基础。源于人工智能的Agent技术受到了许多领域内学者的广泛关注。许多学者都在尝试利用Agent技术的优点为自己的研究服务。     

一类随机过程的多尺度建模

基于多尺度随机模型具有有效性和高度并行算法这一优势，提出如何用三阶树多尺度模型来表示1-D Reciprocal过程；并如何获得多尺度模型的参数。这就为具有Markov统计特性的信号或过程建立起一般的三阶树多尺度随机模型，为更有效的解决实际问题提供了理沦基础，同时，给出了一类定义在单位区间上的随机过程三阶树多尺度表示的仿真示例。     

锥形多层拉深模的设计

为了解决拉深时开裂及多次拉深的问题，探讨了锥形多层拉深模的设计方法．介绍了其结构及参数的确定．该模具改善了拉深件的质量，提高了效率，对类似零件的拉深有借鉴作用．     

用GC/MS、GC分析中药前胡中白花前胡丙素、丁素和紫花前胡苷元

为快速鉴别中药白花前胡（Peucedanum praeruptorum Dunn.）和紫花前胡（Peucedanum decursinum Maxim.），用气相色谱/质谱（GC/MS），气相色谱法（GC）分别定性，定量分析白花前胡丙素（Pd-1a），丁素（Pd-Ⅱ）和紫花前胡苷元（Nodakenetin），在白花前胡中检出白花前胡丙素（M/Z 386）和丁素（M/Z 426)，但未检出紫花前胡苷元，在紫花前胡中检出紫花前胡苷元（M/Z 246），但未检出白花前胡丙素和丁素，线性关系：YPd-1a=1.111XPd-1a 0.021(n=6 r=0.9995)，线性范围：0.175～1.919μg，YPd-Ⅱ=1.189XPd-Ⅱ-0.013(n=6 r=0.9996),线性范围：0.086～0.950μg。YNodakenetin=0.901XNodkenetin-0.024（n=6 r=0.9999），线性范围：0.089～1.062μg，回收率：白花前胡丙素97.29%，白花前胡丁素98.81%，紫花前胡苷元96.34%，分析结果表明，不同产地药材样品中各自特征成分含量不同，分析中未能找到白花前胡和紫花前胡苷元共有的相同的有效成分或指标性成分。表明可用GC/MS区分白花前胡和紫花前胡苷元，但未能用统一的化学对照品进行质量控制。