基于BPNN与NSGA-III联合优化的聚酯系泊系统多目标智能设计方法

本文提出了一种结合反向传播神经网络（BPNN）与非支配排序遗传算法III（NSGA-III）的代理辅助优化框架，用于解决聚酯系泊系统设计中动态性能、结构安全与经济成本的多目标平衡问题。该方法通过建立独立代理模型替代高耗时的数值仿真，在保证误差低于5%的同时显著提升计算效率（节省80%时间），为深水系泊系统优化提供了高效精准的解决方案。

　　

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Optimization model

本研究提出了一种适用于典型浮式平台混合系泊系统的通用优化方法。通过对系泊线参数进行敏感性分析，从可调参数中确定了五个关键设计变量：上链长度（L₁）、聚酯绳长度（L₂）、下链长度（L₃）、系泊布置半径（R）以及聚酯绳干重（m），如图2所示。此外，采用系数S对聚酯绳的浮重特性进行微调。

Theory

集总质量有限元法（Lumped Mass Finite Element Method, LMFEM）广泛应用于结构动力学分析，特别适用于计算浮式平台、海上风力发电机组和船舶等复杂结构的运动与载荷响应。该方法的核心思想是将连续质量分布简化为一系列离散质量点，在降低计算复杂度的同时有效捕捉结构动态行为。在LMFEM中，系统动力学通过牛顿第二定律进行建模，每个质量点的运动方程可表示为：

Primary Design

“深海一号”是中国自主研制的深水半潜式生产平台。该平台集油气生产、储存和外输功能于一体，具体参数见表1。其作业区域位于海南岛东南部的陵水油田，水深达1400米。平台设计需承受百年一遇的极端环境条件，具体环境参数包括但不限于台风级波浪、强海流及热带气旋载荷。

Conclusions

本研究开发了一种代理辅助优化框架，以解决依赖仿真软件的传统优化方法存在的高计算成本与低效问题。通过将BPNN代理模型与NSGA-III优化算法相结合，所提方法在保持高精度的同时显著提升了系泊系统设计效率。主要结论如下：

1. 1.

   高效优化框架的构建

   通过建立三个独立代理模型（最大张力、平台位移和缆绳重量）替代数值仿真，将计算时间缩短至传统方法的20%，且预测误差均低于5%。

2. 2.

   多目标协同优化

   NSGA-III算法在可行样本空间中有效筛选出帕累托最优解集，实现了系泊系统动态性能与建造成本的综合平衡。

3. 3.

   工程适用性验证

   以浮式生产装置（FPU）聚酯系泊系统为案例的测试表明，该方法在深水复杂环境下仍具有优异的鲁棒性和预测精度。