水解动力学拆分法制备(S)-环氧氯丙烷副产物

对(R，R)—Salen—Co(Ⅲ)催化水解动力学拆分法制备(S)—环氧氯丙烷过程中所产生的副产物的组成进行了分析。结果表明：副产物中含有(S)—环氧氯丙烷、1—羟基—2—丙酮、缩水甘油、1，3—二氯—2—丙醇、2，3—二氯—1—丙醇，以及3—氯—1，2—丙二醇等化合物。其中(S)—环氧氯丙烷、缩水甘油、1，3—二氯—2—丙醇和3—氯—1，2—丙二醇为主要的水解副产物。根据分析结果，对外消旋环氧氯丙烷在(R，R)—Salen—Co（Ⅲ)催化作用下的水解反应机理进行了探讨，同时阐述了主要水解副产物的分离方法和它们的有效利用途径。     

Toeplitz代数的K1-群

证明了在强拟凸域上，它的拓扑边界上的连续函数代数的K1-群同构于边界上的Toeplitz代数的K1-群与Z的直和。并进一步证明了在复平面C上，任意区域的拓扑边界上的连续函数代数的K1-群与它边界上的同伦群同构．     

水溶性铑-膦络合物催化1-丁烯氢甲酰化反应研究

研究了在以水溶性铑膦络合物RhCl(CO)(TPPTS)2为催化剂的两相体系中，反应温度、压力、膦铑比、催化剂浓度、CO／H2分压比、底物浓度等对1-丁烯氢甲酰化反应的活性和区域选择性的影响．结果表明，RhCl(CO)(TPPTS)2对水／有机两相催化体系1-丁烯氢甲酰化反应表现出良好的活性和区域选择性，在100℃，2．5MPa，[TPPTS]／[Rh]=25时，生成戊醛的TOF高达2500h^-1，生成正戊醛的选择性达到87．5％．     

苏云金芽孢杆菌猝倒亚种Cry1Aa13基因的克隆及序列分析

根据Gen Bank中Cry1A类基因序列设计一对特异性引物，以苏云金芽孢杆茵猝倒亚种质粒DNA为模板，应用PCR扩增技术得到一大小约为3．6kb的DNA片段(Cry1Aa13)．通过引物步行法测定该片段长3598bp，其中开放阅读框(ORF)长3540bp，编码1180个氨基酸，分子量为133．49kD，等电点pI=5．0．序列比较表明该基因与Cry1Aa类基因高度同源(达95％以上)，该基因已在GenBank中登录，登录号为AF510713，并被Btδ-内毒素基因国际命名委员会正式命名为Cry1Aa13。     

图有分数因子的联结数和最小度条件

研究了图有分数因子的联结数和最小度条件．给出了一个图有分数1-因子的与联结数有关的充分必要条件．当k≥2时，给出了一个图有分数k-因子的两个充分条件，并证明了所得结果是最好可能的．     

3-(2''''-氧代丁基)异苯并呋喃-1(3H)-酮的合成

通过邻甲酰苯甲酸在碱性条件与丁酮发生Claisen-Schmidt缩合反应，经酸化环合合成了3-(2’一氧代丁基)异苯并呋喃-1(3H)-酮。     

水相中6-甲基-6-苯基-7-烯-1,5-辛二醇的合成

以DHP为原料,通过在锌介入下水相中的烯丙基化反应,合成目标产物6 甲基 6 苯基 7 烯 1,5 辛二醇.产物结构经核磁共振光谱、红外光谱和质谱得到了证实.     

关于几类图的L(3,2,1)-标号问题

图G的L(2，1)-标号是一个从顶点集V(G)到非负整数集的函数f(x)，使得若d(x，y)=1，则|f(x)-f(y)|≥2；若d(x，y)=2，则|f(x)-f(y)|≥1．图G的三(2，1)-标号数λ(G)是使得G有max{f(v)：v∈V(G)}=k的L(2，1)-标号中的最小数k．该文将L(2，1)-标号问题推广到更一般的情形即L(3，2，1)-标号问题，并得出了Kneser图、高度不正则图、Halin图的λ3(G)的上界．     

维生素B1在磷酸盐介质中的极谱吸附波及应用

在pH 6.6的NaH2PO4-Na2HPO4缓冲溶液中,维生素B1在单扫描极谱上于-1.5 V(vs.SCE)产生一个灵敏的吸附还原峰,维生素B1的含量在7×10-8～1×10-5mol/L范围内与波高有线性关系(r=0.999).运用该法测定了维生素B1药片和复合维生素B药片中维生素B1的含量,结果令人满意.机理研究表明:该极谱波是由吸附在滴汞电极表面的维生素B1还原产生的,电极反应是双电子不可逆过程.     

用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .