基于NSGA-II算法的拖曳嵌入式锚多目标优化设计研究及其在深海可再生能源平台中的应用

本文针对深海浮动式风力涡轮机(FOWT)锚定系统设计中存在的依赖经验测试、耗时耗力且难以获得最优解的问题，研究人员应用非支配排序遗传算法II(NSGA-II)对拖曳嵌入式锚(DEA)进行多目标优化。研究通过建立简化锚体模型，以锚爪长度和锚杆长度为变量，以最大承载系数Ne,max、锚体体积V和嵌入深度zmax为目标函数进行优化，获得了181组帕累托最优解。结果表明，8%的承载能力提升将导致锚体体积增加3484%，嵌入深度增加1422%，为深海锚定系统设计提供了重要的量化依据。

　　

在深海可再生能源开发浪潮中，浮动式风力涡轮机(FOWT)因其在深远海的部署优势成为行业焦点。然而，这些"海上巨人"面临着一个基础性难题——如何在海床上"站稳脚跟"。传统的拖曳嵌入式锚(DEA)设计严重依赖经验测试，不仅耗费大量时间和资源，更难以在锚体性能、材料成本和安装深度等相互制约的因素中找到平衡点。这就像试图同时满足"轻便"、"牢固"和"易安装"三个要求，使得工程师们常常陷入设计困境。

针对这一挑战，德国汉堡工业大学岩土工程与施工管理研究所的研究团队开创性地将多目标优化算法引入海洋锚定系统设计领域。他们采用非支配排序遗传算法II(NSGA-II)对DEA进行智能优化设计，相关成果发表在《Journal of Ocean Engineering and Science》上。这项研究通过建立数学模型，将复杂的工程问题转化为可计算的优化问题，为深海锚定系统设计提供了全新的解决方案。

研究人员采用了三项关键技术方法：首先建立简化的DEA几何模型，将锚爪长度L_f和锚杆长度L_s作为设计变量；其次应用极限平衡分析(LEA)计算锚体的最大承载系数N_e,max；最后通过Python编程实现NSGA-II算法，对锚体体积V、最大承载系数倒数1/N_e,max和嵌入深度倒数1/z_max三个目标函数进行多目标优化。

研究结果部分，在"变量分析"中，研究人员发现最优解中的锚爪长度L_f和锚杆长度L_s呈现近似线性关系，L_f在1.0-4.22米之间，L_s在1.0-5.5米之间。"目标函数评估"显示，最大承载系数N_e,max在6.06-7.75之间波动，变化幅度仅为28%，而锚体体积V和最大嵌入深度z_max的变化幅度分别高达8383%和1698%。"优化结果对比"部分特别指出，在帕累托最优解集中，P1点（最小尺寸设计）与P3点（最大承载能力设计）的对比显示，8%的承载能力提升需要付出3484%的体积增加和1422%的嵌入深度增加的代价。

这项研究的创新之处在于首次将NSGA-II算法系统性地应用于DEA设计优化，建立了量化评估锚体性能、成本和安装难度的新方法。研究揭示的"性能-成本"非线性关系为工程设计提供了重要参考：在深海可再生能源项目中，微小的安全性提升可能需要付出不成比例的经济代价。这些发现不仅对FOWT锚定系统设计具有直接指导意义，其方法论框架也可推广至其他海洋工程结构的优化设计。该研究标志着海洋工程领域从经验设计向智能优化设计的重要转变，为应对深海开发的复杂挑战提供了新思路。