著重研究了以壁冷式固定床反應器為代表的非線性分布參數系統的模型化、控制和在線優化。研究發現，在K-L展開中只取一項就可以很好地重構床層溫度分布，并能反映熱點移動現象，結合K-L展開和人工神經網絡（NN），建立了反應器的KL-NN模型，由于K-L展開和降維作用，NN學習速率大大提高。研究了以二維擬均相模型為基礎的狀態估計、在線參數估計、模型預測控制和在線優化。提出了控制、優化一體化的優化控制策略，提高了計算速度和控制優化效果。研究了固定床反應器機理模型與經驗模型相結合的復合模型，該模型結合了機理模型和NN模型的優點，同時保證了模型的簡單性和精確性。提出了以K-L展開為基礎、毋需過程模型的混沌控制方法。 2100433B

本課題旨在探索建筑、結構一體化的空間形態設計生成方法。原定技術路線是基于BESO等有限元漸進形態優化方法，結合建筑設計的需求，綜合生成結構合理、空間滿足功能要求、形態優美的設計方案。 在課題研究期間，開展了多方面的研究與實踐，包括對基礎工具的考察與交流，對空間形態生成方法、力學模擬方法的研究與開發，以及實驗性建造等內容。研究內容從原計劃的基于BESO方法的交互式過程，發展為形態與建造可能性更多元，結構上更合理，建造方法也更便捷的“編織結構”。最終，課題建立了基于計算機算法的建筑、結構一體化的“編織結構”體系的設計、生成方法，以及數控建造方法體系。 2100433B

種子萌發是一個非常復雜的過程，到目前為止，種子萌發的關鍵事件仍然不清楚。楊樹種子在20 C下吸脹2 h的萌發率達21%，是研究木本植物種子萌發機制的理想模式材料。本項目以成熟的楊樹種子為材料，集成細胞學、生理學、分子生物學和蛋白質組學的技術，研究與楊樹種子迅速萌發有關的 (1) 形態特征和細胞/亞細胞結構；(2) 種子的萌發活性；(3) 種子萌發過程中ABA和GA的含量及其生物合成與降解關鍵基因的表達；(4) 干種子的蛋白質組圖譜，種子萌發進程的差異蛋白質組，轉錄抑制劑和蛋白合成抑制劑處理影響的蛋白質組；以及 (5) 與種子迅速萌發相關的重要功能基因的表達。項目組在種子萌發、ABA和GA含量及其生物合成與降解關鍵基因的表達以及種子蛋白質組等研究方面具有良好的前期工作基礎。本項目的研究將為解釋植物生物學和林學中的基本問題胚怎樣突破周圍結構完成萌發提供新的知識與新技術。