基于機器學習策略的半潛式鉆井平臺結構設計優化

周 佳，孫 偉，陳 婕，王 璞

(1.中國船舶及海洋工程設計研究院 海工部，上海 200023；2.諾易思工程軟件(上海)有限公司，上海 200041)

0 引 言

隨著海洋油氣開發由淺水走向深水，超深水鉆井平臺的開發需求也應運而生，受海洋工程裝備建造中常用鋼結構材料級別和焊接工藝的限制，為達到更高技術指標，對結構設計提出更精準、更優化、更輕量化等方面的要求。近年來，國內已在海洋工程結構設計技術上取得長足進步，掌握了獨立設計開發的技術能力。然而與國外設計公司相比，在結構強度分析精度、結構總強度快速評估、關鍵連接節點型式設計和方案累積等方面還存在一定的差距，仍需開展深入研究。

傳統結構設計往往僅以滿足結構強度要求為唯一目的，通常以母型船為參考，結合一定的專家經驗和工程要求進行設計微調，在有限的幾個方案中比選得到較優的設計方案。機器學習是關于理解與研究學習的內在機制、建立能夠通過學習自動提高自身水平的計算機程序的理論方法的學科。近年來，機器學習理論在諸多應用領域得到成功應用與發展，已成為計算機科學的基礎及熱點之一。計算機能力的發展和優化算法的不斷更新使得采用機器學習策略對結構設計進行優化，在滿足結構強度與結構鋼料輕量化之間尋找最佳平衡點成為可能。

本研究采用數值優化分析方法，基于機器學習優化算法相關理論，在數值優化分析平臺上搭建結構優化分析工作流。……