生成式AI在海洋动力学危险波浪环境建模中的应用研究

本研究针对海洋工程中极端波浪环境模拟的难题，创新性地提出基于生成式人工智能(GenWave)的相位关系学习方法。通过LSTM神经网络架构和自举算法，成功实现了对线性/非线性波浪相位向量的高维联合分布建模，可高效生成满足特定阈值(如η>3σ)的危险波浪场，为船舶与海洋结构物的极端载荷分析提供了全新解决方案。

　　

海洋工程领域长期面临极端波浪环境模拟的瓶颈问题。传统蒙特卡洛模拟(MCS)在分析船舶与海洋结构物在罕见波浪(如η>3σ)中的响应时，存在计算成本随阈值指数级增长的缺陷。而现有设计波方法(如New Wave)仅能生成单一最可能波浪，无法表征极端响应的完整概率分布。这一矛盾促使研究人员探索更高效的波浪环境生成方法。

中国的研究团队在《Ocean Engineering》发表的研究中，将自然语言处理中的生成式AI技术引入海洋工程领域。研究团队开发了名为GenWave的新型生成模型，其核心创新在于：1)采用LSTM神经网络学习波浪相位向量的高维联合概率分布；2)设计渐进式自举算法(q=2-3)突破罕见事件样本不足的限制；3)首次实现同时适用于线性高斯波浪和非线性二阶波浪的相位生成。关键技术包括：基于滑动窗口的序列数据预处理、多层级LSTM-Dense混合神经网络架构、基于Adam优化器的参数训练，以及针对波浪相位特性的softmax输出层设计。

研究结果显示，在30个傅里叶分量组成的线性波浪案例中，GenWave生成的相位向量成功重现了η>3σ的极端波浪(概率约0.135%)。通过7次自举迭代，模型将训练效率提升至传统MCS的1/q^B倍(B=7)。特别在β₁=4σ的高阈值条件下，计算成本降低达4个数量级。对于二阶非线性波浪，模型在30m水深条件下准确捕捉了相位耦合效应，生成的波浪场在指定设计位置(x_d=90.03m, t_d=7.45s)呈现典型的非高斯特征——波峰陡峭化(偏度0.28)与波谷平坦化。

研究通过系统验证表明：1)相位向量的边际分布Pr(φ_i|η>ζ)呈现非对称特征，证伪了传统INID(独立非同分布)假设；2)生成的相位序列保持正确的波-波相互作用关系，二阶波浪的K^±核函数特征被准确保留；3)自举算法能稳定收敛，在q=3时仅需3次迭代即可覆盖10^-7量级的极端事件。这些发现为海洋结构物的可靠性设计提供了新范式，使工程师能在可接受的计算成本内获取完整的极端响应概率分布。

该研究的突破性意义在于：首次将生成式AI成功应用于物理机理明确的海洋工程问题，开辟了"AI for Ocean"的新研究方向。提出的GenWave框架兼具物理可解释性与计算高效性，特别适用于需要大量极端波浪样本的场景，如海上风电基础疲劳分析、FPSO(浮式生产储卸油装置)波浪载荷评估等。未来工作可进一步拓展至包含波浪破碎的三阶非线性波浪模拟，以及结合CFD(计算流体力学)的端到端船舶响应预测。