本文对几类聚合物的各种物理化学性能和反应机理进行了计算和模拟,可用于预报聚合物的性质和探讨其相关反应机理。具体方法是以聚合物的重复单元或单体结构作为计算模型,得到各类高聚物的结构特征量子化学参数,然后以这些量子化学参数作为自变量,以高聚物的各类性能作为因变量,来建立聚合物的结构-性能定量关系(quantitative structure property relationships, QSPR)模型,并对所建立模型的稳定性和可靠性,以及对未知样本的预测能力进行了分析、讨论,而且从理论上进行了解释说明。同时,通过对聚合物单体反应机理的研究来探讨聚合物的相关反应机理。首先,选取结晶温度,聚乙烯分子量,聚乙烯质量分数等参数,采用人工神经网络ANN (artificial neural network)方法以建立聚乙烯晶体生长速度(lnG)的预报模型。其拟合值和预测值与实验值的相关系数分别为0.9920和0.9844,平均相对误差分别为0.3448和0.3304,建立的模型可以用来定量预报晶体生长速度,计算值与实验值颇为符合。结果表明,所建立的模型可以用于聚乙烯晶体生长速度的计算机预报,克服了现有物理模型和数学方程无法应用于多个变量的缺点。其次,用密度泛函理论(Density functional theory, DFT)在B3LYP/6-31G(d)水平上对烯烃类聚合物重复单元的结构进行几何优化和计算,得到分子的最低空轨道能ELUMO、最大的净负电荷值q-和熵S三个量子化学参数,用线性回归方法建立了这些参数与聚合物介电常数ε的结构-性能定量关系(QSPR)模型,此模型的相关系数R为0.9532,标准误差s为0.00103。结果表明,用这些量子化学参数所建立的聚合物QSPR模型能用于聚合物性能的预测。第三,从聚丙烯酰胺类单体结构得到的两个参数,体系的热力学能Ethermal和总能量EHF,用逐步回归方法分别建立了这些参数与丙烯酰胺类聚合物的玻璃化温度的定量关系模型,其相关系数R及标准偏差s分别为0.9598和21.7378。该模型简单、可靠,能用于聚丙烯酰胺类聚合物玻璃化温度的预测。最后,用密度泛函理论方法(B3LYP),在6-31G*水平上对聚氯乙烯(PVC)受热分解反应的离子机理进行了理论研究。计算了氯乙烯脱去氯化氢分子反应中反应物、过渡态和产物的平衡构型、振动频率、总能量和零点能(ZPE),并经过内禀反应坐标分析(IRC)加以证实。结果表明氯化氢的催化作用作为离子反应机理是热分解反应的主要途径之一。本文所建立的各种模型精确,可靠。所选用的各种结构特征参数都能表达聚合物电子结构,几何结构等信息,物理意义明确。应用这些结构特征参数建立的QSPR模型可以反映影响烯烃聚合物性质的主要因素,能对性质进行准确预报,可以为聚合物的分子设计和材料设计提供参考。再者从理论上对聚氯乙烯热分解反应机理的分析和讨论,为各种聚合物反应机理的理论探究也提供一定的指导作用。