一种通过多重硫化物判断变压器油纸绝缘劣化的方法，包括:对油浸式电力变压器的实际运行情况进行监测分析，确定危险源质的参数信息；依据预先构建的模拟分析模型，对危险源质的参数信息进行分析，获得变压器油纸的劣化数据。其中，模拟分析模型的构建是基于模拟仿真实验步骤得到的数据基础上构建的。这种基于模拟仿真数据在实际检测中的应用，为精准检测和防护油纸绝缘劣化提供了可靠依据，能够有效指导实际维护工作，减少因硫化物导致的油纸绝缘故障，保障油纸绝缘变压器的安全稳定运行。

 本技术公开了一种考虑大型多竖井管道的改进混合流模拟方法，提出了改进混合流模型，将水体的两相组分法和离散气体相结合，并用随机选择法和高得诺夫型有限体积法结合求解，并考虑实际多竖井布局和大尺寸工程案例的适用性，可以改进混合流模拟的准确性、稳定性和实际适用性，准确定量表征混合流模拟中水气两相流的动态压力特性，并详细揭示了多竖井布局和比尺效应对混合流模拟的影响效应，对实际工程考虑大型多竖井复杂布局的混合流模拟和水力安全指导具有重要意义。

 一种圆柱形环肋耐压壳极限承载能力相似模型的设计方法及系统，涉及圆柱形环肋耐压壳领域。解决了现有的耐压壳结构极限承载能力相似模型设计的问题。所述方法为:S1、确定耐压壳原型尺寸参数，建立耐压壳原型有限元模型；S2、定义圆柱形环肋耐压壳板格宽度的缩尺比与半径缩尺比及板厚缩尺比的关系；S3、计算圆柱环肋耐压壳壳板格宽度的缩尺比；S4、计算圆柱形环肋耐压壳几何长度的缩尺比等参数和缩尺模型环肋个数的关系；S5、基于S3和S4计算缩尺模型环肋个数；S6、确定圆柱环肋耐压壳缩尺模型的尺寸参数，并建立缩尺模型的有限元模型；S7、分别分析耐压壳原型和耐压壳缩尺模型的屈曲强度和极限强度，验证缩尺模型的准确性，完成对所述模型的设计。

 基于机器学习的能量天平柔性导向机构铰链刚度设计方法，涉及能量天平设计技术领域。铰链厚度作为结构参数构建机构参数库；三维建模软件设计方案转化三维模型库；三维网格划分和有限元分析建立网格库；通过有限元仿真结果构建三维仿真结果数据库；利用机器学习的方法建立结构参数与性能特性之间的映射关系，作为机器学习的参数库；通过机器学习方法对设计方案进行优选；构建不同指标体系下的柔性导向机构方案库，获得满足要求的柔性导向机构铰链。通过机器学习方法预测最优柔性导向机构铰链设计方案，结合有限元分析对铰链三维模型的力学性能进行仿真，减实验和计算需求，提升设计效率和经济效益。

 本技术公开一种在役设备损伤断裂分析的高通量近场动力学数值仿真方法，使用神经网络进行辅助求解来提高模型求解效率，结合近场动力学基本理论、高通量计算方法以及数据驱动模型开展研究，建立核反应堆系统在役设备近场动力学损伤断裂分析计算模型，发展近场动力学损伤断裂求解高通量方法，获取海量数据，建立基于神经网络的数据驱动模型。本发明可以大幅度提高压力容器弹塑性近场动力学模型求解效率。

 本技术公开了一种基于多传感器阵列的扁平芯片微爆自毁装置，该装置由销毁开关、密封组件、信号获取单元、主控单元、微爆单元、供电单元构成，供电单元为低功耗MCU、传感器、微爆单元供电，销毁开关与主控单元连接，用于在必要时手动控制微爆单元引爆自毁；密封组件由芯片主板和密封上板组成，密封上板通过设置在其周围的固定螺丝固定在芯片主板上。本发明提高了存储芯片的信息感知和获取能力，通过多传感器阵列实时监测存储芯片周围环境的变化，确保在安全风险发生时能够及时发现并响应；优化了空间设计，使得整个系统更加扁平化，适用于空间有限的装备或设备中；增加了装置的适应性，可根据不同的应用场景和安全需求进行灵活配置。

 本技术公开了一种基于CSC‑HVDC阀组间交互模型的故障分析方法，该方法包括获取待检测的CSC‑HVDC系统的工作状态电气参数，构建用于进行故障分析的CSC‑HVDC阀组间交互模型，将所述待检测的CSC‑HVDC系统的工作状态电气参数作为所述CSC‑HVDC阀组间交互模型的输入，输出得到待检测的CSC‑HVDC系统的动态特征参数，进而根据得到的动态特征参数对待检测的CSC‑HVDC系统进行故障分析；该模型通过定性分析电网阻抗作用下CSC‑HVDC上下阀组交流测的耦合特性，建立了CSC‑HVDC的动态分析等效电路，能够更加准确地描述弱电网连接CSC‑HVDC系统的动态特性，在CSC‑HVDC系统发生直流故障时，本发明能够更加准确地描述各关键电气量的复杂耦合特性及其变化规律，进而帮助对CSC‑HVDC系统故障分析精度的提高。

 本技术涉及环境监测技术领域，且公开了智能环境监测与GIS数据融合系统，包括以下步骤，数据融合算法模块，通过时空关联分析、机器学习或深度学习算法和加权平均法或最大值法将预处理后的环境数据与GIS信息进行深度融合，生成具有空间分布特征的环境数据集，该智能环境监测与GIS数据融合系统采用时空关联分析、机器学习或深度学习算法以及加权平均法或最大值法数学方法，将预处理后的环境数据与GIS信息进行深度融合，生成具有空间分布特征的环境数据集，为环境状况评估、趋势预测和异常检测提供科学依据，通过数据融合，可以更加全面地理解环境状况及其与地理位置的关联，提高环境管理的效率和准确性。

 本技术提出了一种基于深度学习的iPPG血压检测方法。本发明中，采用迁移学习策略，旨在解决iPPG数据稀缺无法完成深度学习训练的问题。利用现有的、类型丰富的且数据量充足的PPG数据对模型进行预训练，实现模型对血液容积脉搏波与血压之间存在的隐性关系的初步理解，再使用自采的iPPG数据对预训练模型进行微调，使模型更适配于iPPG检测血压的任务。数据输入模型之前，根据容积脉搏波波形特征量K值以及划分的血压区间将数据进行分类，各区间独立训练以适配不同类型的血压检测。在实际部署和使用时，以受试者首次测量真值为基准，自动分配个性化模型为其进行后续的血压检测。

 本技术提出一种基于数字化的供应链集成化管理系统，包括如下模块，供应链管理、生产管理、销售管理、采购管理、监控管理与后台管理，所述后台管理通过通讯网络对监控管理、生产管理、销售管理、采购管理与供应链管理进行数据的互联传输；本发明包括供应链管理、生产管理、销售管理、采购管理、监控管理与后台管理，实现信息数据的整合，从而形成了完整的信息闭环，实现了企业对供应链管理的功能集成，快速实现对其供应链的管理，数字化的供应链集成化管理上的节点企业可充分利用该平台上提供的各项功能，实现供应链节点之间的良好协调和信息集成，从而提高整个供应链的市场竞争力。