着重研究了以壁冷式固定床反应器为代表的非线性分布参数系统的模型化、控制和在线优化。研究发现，在K-L展开中只取一项就可以很好地重构床层温度分布，并能反映热点移动现象，结合K-L展开和人工神经网络（NN），建立了反应器的KL-NN模型，由于K-L展开和降维作用，NN学习速率大大提高。研究了以二维拟均相模型为基础的状态估计、在线参数估计、模型预测控制和在线优化。提出了控制、优化一体化的优化控制策略，提高了计算速度和控制优化效果。研究了固定床反应器机理模型与经验模型相结合的复合模型，该模型结合了机理模型和NN模型的优点，同时保证了模型的简单性和精确性。提出了以K-L展开为基础、毋需过程模型的混沌控制方法。 2100433B

本课题旨在探索建筑、结构一体化的空间形态设计生成方法。原定技术路线是基于BESO等有限元渐进形态优化方法，结合建筑设计的需求，综合生成结构合理、空间满足功能要求、形态优美的设计方案。 在课题研究期间，开展了多方面的研究与实践，包括对基础工具的考察与交流，对空间形态生成方法、力学模拟方法的研究与开发，以及实验性建造等内容。研究内容从原计划的基于BESO方法的交互式过程，发展为形态与建造可能性更多元，结构上更合理，建造方法也更便捷的“编织结构”。最终，课题建立了基于计算机算法的建筑、结构一体化的“编织结构”体系的设计、生成方法，以及数控建造方法体系。 2100433B

种子萌发是一个非常复杂的过程，到目前为止，种子萌发的关键事件仍然不清楚。杨树种子在20 C下吸胀2 h的萌发率达21%，是研究木本植物种子萌发机制的理想模式材料。本项目以成熟的杨树种子为材料，集成细胞学、生理学、分子生物学和蛋白质组学的技术，研究与杨树种子迅速萌发有关的 (1) 形态特征和细胞/亚细胞结构；(2) 种子的萌发活性；(3) 种子萌发过程中ABA和GA的含量及其生物合成与降解关键基因的表达；(4) 干种子的蛋白质组图谱，种子萌发进程的差异蛋白质组，转录抑制剂和蛋白合成抑制剂处理影响的蛋白质组；以及 (5) 与种子迅速萌发相关的重要功能基因的表达。项目组在种子萌发、ABA和GA含量及其生物合成与降解关键基因的表达以及种子蛋白质组等研究方面具有良好的前期工作基础。本项目的研究将为解释植物生物学和林学中的基本问题胚怎样突破周围结构完成萌发提供新的知识与新技术。