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龙图腾网获悉山东捷瑞信息技术产业研究院有限公司申请的专利一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120822660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510962174.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统是由牟文青;王牧麟;聂玮良设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统，包括以下步骤：S1：创建数字孪生模型：获取实体仓库的基础数据和构建精确的数字模型；S2：数据收集与整合：部署物联网设备和实现数据的实时传输与处理；S3：构建分析算法：开发高级分析算法和实施机器学习模型；S4：动态优化与调整：自动调整存储布局和优化出入库流程；S5：预测与预警：基于历史数据分析预见潜在问题和设置警报机制。本发明显著提高了数据实时性和准确性，增强环境监控能力和保障货物安全，大幅提升空间利用率。

本发明授权一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生技术的智能仓储动态优化系统，其特征在于，包括以下具体步骤： S1：创建数字孪生模型：获取实体仓库的基础数据和构建精确的数字模型；具体包括： S11：获取实体仓库的基础数据：使用激光扫描仪或无人机对仓库进行全面扫描，获取高精度的三维点云数据，使用CAD软件将这些点云数据转换为精确的仓库布局图，再收集仓库内货物的基本信息； S12：构建精确的数字模型：在虚拟环境中使用3D建模软件根据上述数据构建仓库的数字孪生模型，数字孪生模型尽可能地反映实际仓库的情况，还需具备模拟不同情景下的运作情况的能力；具体为： S121：对获取的三维点云数据进行预处理，利用点云滤波算法去除噪声点，经过滤波处理后的点云数据更平滑、更准确地反映仓库的实际形状和结构； S122：对预处理后的点云数据进行网格化处理，采用泊松重建算法构建仓库的三维网格模型，其能量函数表达式为，其中：表示构建的三维表面，是平衡参数，是点云的估计法向量场，表示点x到表面S的距离，通过最小化该能量函数求解得到三维网格模型；同时对网格模型进行拓扑优化，根据欧拉公式调整网格的拓扑结构； S123：在构建好的三维网格模型基础上，利用插值算法对仓库内货物的存储信息进行空间插值，确定货物在三维空间中的具体位置和分布情况，然后将货物的存储要求参数与插值后的存储位置信息进行关联，构建一个包含物理布局和存储逻辑的数字孪生模型数据库，在模拟仓库运作情况时，运用路径规划算法对货物的移动路径和叉车的行驶路线进行计算和优化，其启发式函数定义为当前节点n到目标节点的直线距离，代价函数为从起始节点到当前节点n的实际移动代价，总估计代价函数，通过寻找最小的路径来确定最优的货物移动和叉车行驶路线； S2：数据收集与整合：部署物联网设备和实现数据的实时传输与处理； S3：构建分析算法：开发高级分析算法和实施机器学习模型；具体包括： S31：开发高级分析算法：设计用于优化存储策略的算法，应用机器学习模型来分析历史数据，识别模式并预测未来趋势，利用Python或R语言编写算法代码； S32：实施机器学习模型：收集足够的历史数据作为训练样本，借助数据分析库进行数据预处理和特征提取，选择适合的机器学习框架，将处理后的数据输入到模型中进行训练以提高其泛化能力和预测准确性，不断调整模型参数，优化模型性能，使其能够更好地适应不同的仓储场景，定期评估模型的表现，根据实际情况进行调整；具体为： S321：将收集到的历史数据划分为个子集，每个子集大小相等或相差不超过一个样本，在第次交叉验证时，使用第个子集作为验证集，其余个子集作为训练集； S322：模型在训练集上进行训练，然后在验证集上进行验证，计算验证误差； S323：经过K次交叉验证后，计算平均验证误差，其中是第次验证误差，根据平均验证误差来评估模型的性能，若平均验证误差未达到最小，则调整模型参数，重新进行训练和交叉验证，直至找到使平均验证误差最小的模型参数；同时随着季节变化因素导致商品需求量波动时，定期重新收集新的历史数据，按照步骤S321至S323的训练流程重新训练模型，以更新模型的参数和结构； S4：动态优化与调整：自动调整存储布局和优化出入库流程； S5：预测与预警：基于历史数据分析预见潜在问题和设置警报机制。

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