酵母蛋白质网络的动力学性质

蛋白质-蛋白质、蛋白质-DNA相互作用网络决定了细胞中各种关键功能的执行．基于芽殖酵母(budding yeast saccharomyces cerevisiae)的蛋白质-蛋白质相互作用网络数据和相关的实验文献，我们建立了调控细胞周期和生命周期(cell cycle and life cycle)的蛋白质网络，并利用离散模型研究了该网络的动力学性质，研究表明：细胞周期网络的动力学性质具有很强的稳定性，约94％的蛋白质初态将演化到对应于生物学G1基态的稳定态，使其成为惟一的全局吸引点；同时，绝大多数的初态的演化路径都通过由G1激发态到G1基态的细胞周期演化路径，使细胞周期路径成为全局性的“吸引”路径。     

加热炉内板坯粘塑性下桡变形的研究

在加热妒内，由于高温及重力作用，板坯两端的悬臂将产生下桡变形。悬臂越长，下桡将越大，导致悬臂下桡部分与出口端墙相碰，影响出料而造成事故。本文对加热炉内板坯的下桡变形进行了分析计算。首先，建立了板坯的二维非稳态导热模型并用有限差分法计算了炉内板坯随时间的温度变化；然后建立了板坯悬臂粘塑性变形模型，用有限元法计算了高温条件下由重力引起的悬臂的下桡变形。由此理论模型计算出的板坯抽出温度与悬臂端下桡量与实测结果吻合良好，说明该理论模型及模型计算方法是正确的，可用于对装钢生产进行指导。     

Chemical Potential Dependence of the Dressed-Quark Propagator in a Simple Confining QCD Model

Based on the Dyson-Schwinger approach, a method for obtaining the chemical potential dependence of the dressed quark propagator in the ‘Nambu-Goldstone‘ and the ‘Wigner‘ phase is developed. The bag constant in the presence of the non-zero chemical potential is analysed.     

核结构数据库(NSDB)

基于最新的实验评价和模型计算的核结构数据, 组建了一个更新的核结构数据库(NSDB), 目前,该数据库包括稳定同位素的丰度和原子质量, 原子核基态和分离激发态的性质, 及原子核的变形、半径及其它性质等三部分的数据.     

深能级杂质对光导半导体开关非线性特性的影响

建立了非线性GaAs光导开关深能级杂质瞬态模型的基本方程,获得了与实验现象定性吻合的电流输出,给出了平均载流子随时间演化的情况.分析结果表明,在考虑了深能级杂质的俘获、发射和碰撞电离后,有可能对非线性光导开关中发生的一系列现象做出解释,进一步的仔细分析将对非线性光导开关的设计和制作提供理论指导.     

烷烃类分子对NC0（A^2∑^＋）自由基的猝灭

采用激光光解—激光诱导荧光(LP—LIF)的方法，用266nm激光光解CHBr3分子产生CH自由基，再与N2O继续反应作为NCO自由基的产生源，用438．6nm激光将电子基态X^2∏i(00^10)的NCO激励到激发态A^2∑^+(00^00)上，通过检测激发态NCO时间分辨荧光信号，测得室温(298K)下NCO(A^2∑^+)被烷烃类分子猝灭的实验结果，获得了A^2∑^+(00^00)态猝灭速率常数．实验发现，随着烷烃分子中C—H键数增加，其猝灭截面也近线性增加，但随着分子体积增大，这种增加趋缓．     

热动力学问题的数值计算

 对含热传导的流体动力学方程组，用有限元方法进行数值求解。采用傅里叶热传导计算热流、用热流连续条件计算单元间接触面的温度、用三角形传热法计算体单元表面的热流，考虑各向同性弹塑性流体材料模型、三项式物态方程和导热系数与状态的相关性，给出了傅里叶热传导、接触传热、热应力应变效应、以及混合物冲击压缩特性等算例。对混合物冲击温度的数值模拟表明，小颗粒混合物在冲击压缩过程中，颗粒间的温度有差别、稍有波动，并随时间趋向于一致，以至热平衡。     

析氢反应动力学的交流阻抗法研究

利用交流阻抗法测定析氢电化学动力学参数，得到与极化曲线法一致的结果，为确定复杂析氢过程速率的决定步骤提供了判据。     

Nonlinear Dynamics Approach to the Correlation Analysis of Protein Sequences

To clarify the randomness of protein sequences,we make a detailed analysis of a set of typical protein sequences representing each fold by using the nonlinear prediction method developed in nonlinear dynamics theory.No deterministic structures are found in these protein sequences and this implies that they behave as random chains.We also explain the controversial results obtained in previous investigations.