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1.
本文用CNDO方法研究了配合物(Cp_2Ti)_2AlH_4CH_3(Ⅰ),(Cp_2Ti)_2AlH_4Cl(Ⅱ)和(Cp_2Ti)_2AlH_4BH_4(Ⅲ)的电子结构和其催化活性的关系。结果表明,从Ⅰ到Ⅲ,随着Ⅹ吸电子能力增加,HOMO能量、在HOMO中氢桥骨架(Ti(μ-H)_2AlX(μ-H)_2Ti)成分、Al原子的电荷密度以及在LUMO中Ti原子成分均依次下降,但Ti—H键级依次上升,这些与在烯烃加氢和烯烃异构化反应中,Ⅰ的催化活性最强,Ⅱ其次,Ⅲ最弱这一实验结果相符。  相似文献   
2.
用UHF/4-31G基组,全构型优化OCH=CHR(R=H,BH2,CN,F,OH,NH2)6个氧自由基的构型并研究其稳定性化能△E,以OCH=CH2自由基为参考标准,它们的○E分别为0.00,-75.97,1.11,0.76,22.06和40.65kJ/mol,说明供电子基团OH和NH2对氧自由基起稳定化作用,BH2对氧自由基起去稳定化作用,而CN和F对氧自由基的稳定性影响不大。  相似文献   
3.
本文用ab initio计算方法,采用STO-3G基组,对二硝基卤代甲烷CH_2(NO_2)_3(1),CF_2(NO_2)_2(2);CCl_2(NO_2)_2(3)等分子作了单点计算,研究其旋转势能.全构型优化研究了五个具有对称性构型的结构和稳定性,并作了理论分析和探讨.  相似文献   
4.
噻唑偶氮试剂广泛应用于分析化学,近十来年发展较快,迄今已有170余种,但其结构和性能关系的理论研究报导较少。本文选取2-(2-噻唑偶氮)苯酚(简称TAP)及其九种甲基取代衍生物(见表1),用CNDO/2方法研究其结构与碱性关系,讨论这些试剂与金属离子螯合的可能位置,其结果和实验基本一致。计算分子构型所用TAP骨架取由文献,甲基用标准构型。原子编号见图1,计算在IBM PC/AT微机上完成。  相似文献   
5.
喹诺酮类N1位定量构效关系研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
氟隆诺酮类化合物是抗菌药中的重要一类,由于它的许多突出特点,已引起越来越多的研究者的关注山.这类化合物骨架见图1.我们对该类化合物进行过一些研究[’‘l自发现诺氟沙星*以后,几位取代基在寻找高效、广谱峻诺酮类化合物方面起重要作用,但在发现环丙基(1983年)、特丁基(1989年)以后,一直未发现新的有意义的取代基·在NI位定性与定星构效关系的研究中有二种观点:(1)古贺弘等k’]提出的由立体效应决定的观点;(z)Domagala[71、Chu问等主张的立体与电子效应共同起作用的观点·3D-QSAR研究中的比较分子力场分析(Co…  相似文献   
6.
用MNDO方法,全构型优化,研究了15个氮自由基4-RC6H4NH,和15个氧自由基4-RC6H4O(R=-H;-OCH3,-Cl,-F,-CN,-COCH3,-NO2,-CH3,-CF3,-SCH3,-C6H5,-Nh2,-BH2,-PH2,-SiH3)的稳定化能.结果表明:-NH2,-CH3,-OCH3,-F基团对自由基起稳定化作用,-CF3,-NO2;-CN,-COCH3,-BH2基团对自由基起去稳定化作用.苯基对氧自由基有较大的稳定化作用,而对氮自由基的稳定性影响较小.-SCH3,-PH2,-SiH3,-Cl基团表现弱的去稳定化作用.计算和实验结果基本相符.  相似文献   
7.
甲醛与乙醛,甲醚,硝基甲烷相互作用的从头算研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
用6-31G、全构型优化,研究了甲醛与乙醛、甲醚、硝基甲烷的相互作用。结果表明所有超分子稳定构型都包含2个C—H—O氢键的平面环状结构。H—O距离为0.228~0.264 nm,作用能为—19~—24 kJ/mol,与二聚水的作用能接近。稳定性主要取决于甲基上取代基Y吸电子能力以及环状结构中氢键张力。STO-3G不很适用于研究这类分子的相互作用。  相似文献   
8.
9.
以甲烷磺酸为反应溶剂,将己酰氯接枝到壳聚糖(CS)侧基上,得到可溶于常见有机溶剂的己酰化壳聚糖(HC);亲水性聚乙二醇单甲醚(mPEG)通过活泼酯法接枝到HC上,最终获得两亲性壳聚糖衍生物PEG-g-HC。用红外光谱(FT-IR)、核磁共振(1H-NMR)与紫外-可见光谱(UV-Vis)表征产物结构,用动态光散射、透射电镜与荧光光谱等方法研究了PEG-g-HC的自组装行为。结果表明:通过改变己酰氯与CS的投料比可调节HC的取代度;随着HC中己酰基取代度增大,HC在水介质中溶解的临界pH随之降低;PEG-g-HC可自组装为球形胶束,通过改变HC中己酰基的取代度可调控其pH响应行为。  相似文献   
10.
基于蚁群算法的模糊分类系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于最大-最小蚁群算法的模糊分类系统设计方法.该方法通过两个阶段来实现:特征变量选择和模型参数优化.首先采用蚁群算法对特征变量进行选择,得到一组具有较高分辩性能的特征变量,提高模型的解释性;在模型结构确定后,蚁群算法从训练样本中提取信息对模型的参数进行优化,在保证模型精确性的前提下,构造具有较少变量数目及规则数目的模糊模型,实现了精确性与解释性的折衷.最后将本方法运用到Iris和Wine数据样本分类问题中,并将结果与其它方法进行比较,仿真结果证明了该方法的有效性.  相似文献   
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