(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210753953.X (22)申请日 2022.06.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114861330 A (43)申请公布日 2022.08.05 (73)专利权人 上海群乐船舶附件启东有限公司 地址 226000 江苏省南 通市启东市合作镇 新义村十一组 (72)发明人 钟波　杨帅印　 (74)专利代理 机构 杭州聚邦知识产权代理有限 公司 33269 专利代理师 周美锋 (51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/20(2020.01)(56)对比文件 CN 104504201 A,2015.04.08 CN 110171772 A,2019.08.27 审查员 陆丹 (54)发明名称 一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助 方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于大数据的船舶吊装设 备智能辅助方法， 该方法包括待处理分段数据及 参考分段数据； 根据参考分段数据与待处理分段 数据得到粗糙匹配度， 根据粗糙匹配度获取第一 集合； 给对应的待处理分段、 参考分段设置关注 点， 获取每个关注点对应的多边形区域， 计算每 个关注点与其对应的多边形区域中每个边缘点 之间的距离， 根据所述距离得到对应的待处理分 段上关注点的、 参考分段上关注点的距离数列； 根据对应的两个距离数列确定精细匹配度， 根据 精细匹配度获取参考分段组成的第二集合； 根据 精细匹配度及第二集合中的参考分段数据确定 初始化坐标， 基于初始化坐标利用粒子群算法确 定最终方案， 本发明方法提高眼板布置的优化效 率和效果。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114861330 B 2022.09.06 CN 114861330 B 1.一种基于大 数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取待处 理分段的待处 理分段数据及船舶分段吊装中作为 参考分段的参 考分段数据； 根据参考分段数据与待处理分段数据对待处理分段与参考分段进行粗糙匹配得到粗 糙匹配度， 获取粗 糙匹配度大于预设的第一阈值的参 考分段组成的第一 集合； 根据待处理分段、 第一集合中的参考分段的形状给对应的待处理分段、 参考分段设置 关注点， 获取每个关注点对应的多边形区域， 计算每个关注点与其对应的多边形区域中每 个边缘点之间的距离， 根据距离得到待处理分段上每个关注点对应的、 参考分段上每个关 注点的对应距离数列； 根据待处理分段上关注点的距离序列与参考分段上对应的关注点的距离数列计算待 处理分段和第一集合中参考分段的精细匹配度， 获取精细匹配度大于第二阈值的参考分段 组成的第二 集合； 根据精细匹配度及第二集合中的参考分段对应的参考分段数据确定待处理分段的眼 板布置的初始化坐标， 根据初始 化坐标和粒子群算法确定待处理分段的眼板布置的最终方 案。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 参考分段数据包括： 每个参考分段的重量、 形状、 势函数值、 受力最大的眼板与受力最小的眼板间的差值、 吊钩的每 个吊点的位置坐标和所受拉力。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 根据待处理分段数据和 参考分段数据对待处理分段与参考分段进行粗糙匹配得到粗糙匹 配度的步骤 包括： 根据下式 （1） 计算 粗糙匹配度 ：           （1） 其中， 表示待处理分段与某个 参考分段的粗糙匹配度； 表示某个参考分段对 应的参 考分段数据中的重量； 表示待处理分段对应的分段数据中的重量； 表示某个参考分段 对应到参考分段数据中的形状上的第 条边的长度； 表示某个待处理分段对应到分段数 据中的形状上的第 条边的长度， 表示待处理分段与参考分段的重量差异性的权重 表示待处 理分段与参 考分段的形状差异性的权 重； 表示待处 理分段的形状的边的数量。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 获取每个关注点对应的多边形区域的步骤 包括： 分别获取待处 理分段及第一 集合中的参 考分段的每 个位置的重量特 征； 根据每个位置的重量特征分别对待处理分段的该位置、 第 一集合中的参考分段的该位 置进行加权； 对加权后的待处理分段、 第 一集合中的参考分段分别通过泰森多边形算法获取每个关 注点对应的多边形区域。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 根据待处理分段上关注点的距离序列与参考分段上对应的关注点的距离数列计算待处理权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114861330 B 2分段和第一 集合中参考分段的精细匹配度的步骤 包括： 根据下式 （2） 计算精细匹配度 ：           （2） 其中， 为待处理分段和 第一集合中参考分段的精细匹配度； 表示待处理分段或者第 一集合中参考分段上的关注点的数量， 表示待处理分段的第 个关注点对应的多边形区 域的距离数列中的第 个距离值； 分别为第一集合中参考分段 的第 个关注点对应的多 边形区域的距离数列中的第 个距离值； 表示第几个关注点； 表示距离数列中距离值的数 量。 6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 根据精细匹配度及第二集合中的参考分段对应的参考分段数据确定待处理分段 的眼板布 置的初始化 坐标的步骤 包括： 根据下式 （3） 计算待处 理分段的眼板布置的初始化 坐标 ：          （3） 其中， 为当前待处理分段上第 个吊钩第 个吊点对应眼板的坐标； 为第二集合中的第 个参考分段中第 个吊钩的第 个吊点对应眼板的坐标； 表示第 个 参考分段的精细匹配度； 表示参考分段数据中第 个参考分段 的势函数值； 表示受力 最大的眼板与受力最小的眼板间的差值； 表示参考分段数据中第 个参考分段以眼板位 置为顶点的多边形面积占比； 表示第二 集合中参考分段的数量。 7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的船舶吊装设备智能辅助方法， 其特征在于， 还包括： 存储待处理分段的眼板位置的最优方案； 将该眼板位置的最优方案作为获取后续待处理分段的眼板位置的初始化坐标的参考 分段。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114861330 B 3