ULS 및 좌굴 안정성을 고려한 해상풍력 재킷 하부구조물의 유전알고리즘 기반 최적설계 = Genetic Algorithm?Based Optimal Design of Offshore Wind Jacket Substructures Considering ULS and Buckling Stability

국문 초록 (Abstract)

해상풍력발전은 전 세계적인 탄소중립 정책과 RE100 이행 확대에 따라 재생에너지 전환의 핵심 전원으로 부상하고 있으며, 대형화·대수심화되는 해상풍력 단지의 증가와 함께 하부구조물 설계의 중요성이 더욱 커지고 있다. 해상풍력 재킷(Jacket) 하부구조물은 격자형 트러스 구조를 기반으로 풍하중·파랑하중·조류하중 등 복합환경하중을 안정적으로 분산시키는 장점을 지니며, 국내와 같은 중·심해 환경에서 널리 활용될 수 있는 구조형식이다. 그러나 슬렌더 강관 부재가 압축력과 굽힘모멘트의 복합 작용에 의해 좌굴에 취약하기 때문에, 극한환경하중(ULS) 조건에서도 좌굴 안정성을 확보할 수 있는 정밀 설계가 필수적이다. 또한 재료 사용량 및 제작비용을 최소화하여 경제성을 확보해야 하므로, 다수의 설계변수가 상호작용하는 복잡한 구조거동을 정량적으로 반영할 수 있는 최적설계 기법의 적용이 요구되고 있다.
이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 ULS 하중조건에서의 비선형 구조해석을 기반으로 재킷 하부구조물의 좌굴 안정성과 경량화를 동시에 달성하기 위한 최적설계 절차를 구축하였다. 해석은 ANSYS Mechanical ACT를 이용해 수행하였으며, 기하학적·재료 비선형 해석(GMNIA, Geometrically and Materially Nonlinear Analysis)을 통해 실제 거동을 정밀하게 반영하였다. 풍하중·파랑하중·조류하중을 조합하여 ULS 하중 케이스를 구성하고, 비선형 좌굴해석(Buckling Analysis)을 적용하여 각 설계조합의 좌굴계수와 구조응답을 산정하였다. 설계변수는 레그와 브레이스의 내경, 층별 높이, 레그 경사각 등 총 9개로 정의하였으며, 몬테카를로(Monte Carlo)와 소볼 스퀀시(Sobol Sequenc) 기법을 활용하여 다양한 설계공간을 균일하게 탐색하였다. 각 변수 조합에 대해 비선형 구조해석을 반복 수행하여 응력·변위·좌굴계수 등의 구조응답 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 비선형 거동을 반영할 수 있는 설계 데이터베이스를 구축하였다.
최적설계는 MATLAB 기반 유전알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용하여 수행하였다. 목적함수는 구조물 질량의 최소화를 목표로 설정하였으며, 극한하중 조건에서의 허용응력 기준과 비선형 좌굴계수 기준을 제약식 및 패널티 항으로 반영하여 구조적 안전성을 확보하였다. 선택·교차·돌연변이 연산을 적절히 조합하여 지역해 수렴을 방지하고, 비선형 해석 기반의 구조응답 데이터를 적합도 평가에 직접 연계함으로써 설계변수의 전역적 탐색을 수행하였다. 본 연구에서 제시한 설계 절차는 극한하중 조건을 반영한 비선형 기반의 재킷 하부구조물 최적설계를 체계적으로 수행할 수 있는 방법론으로 정리된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Offshore wind power is emerging as a pivotal power source for the global renewable energy transition, driven by carbon neutrality policies and the expansion of RE100 initiatives. As offshore wind farms increasingly scale up and move into deeper waters, the design of substructures has become critically important. Jacket substructures, characterized by their lattice truss configuration, offer the advantage of effectively distributing complex environmental loads—such as wind, wave, and current loads—making them widely applicable in mid-to-deep water environments like those found in Korea. However, since slender steel tubular members are susceptible to buckling under the combined action of compressive forces and bending moments, a rigorous design approach is essential to ensure buckling stability even under Ultimate Limit State (ULS) conditions. Furthermore, to ensure economic viability by minimizing material usage and fabrication costs, it is necessary to apply optimization techniques that can quantitatively reflect complex structural behaviors involving multiple interacting design variables.
Addressing these requirements, this study established an optimal design framework to simultaneously achieve buckling stability and weight reduction for jacket substructures based on non-linear structural analysis under ULS conditions. The analysis was conducted using ANSYS Mechanical ACT, utilizing Geometrically and Materially Nonlinear Analysis (GMNIA) to precisely capture actual structural behaviors. ULS load cases were formulated by combining wind, wave, and current loads, and non-linear buckling analysis was applied to evaluate the buckling factors and structural responses for each design scenario. Nine design variables were defined, including the inner diameters of legs and braces, bay heights, and leg inclination angles. To explore the design space uniformly, Monte Carlo and Sobol Sequence techniques were employed. Iterative non-linear structural analyses were performed for each variable combination to acquire response data—such as stress, displacement, and buckling factors—thereby establishing a design database that reflects non-linear behaviors.
The optimization process was executed using a MATLAB-based Genetic Algorithm (GA). The objective function was set to minimize the structural mass, while structural safety was ensured by incorporating allowable stress criteria under extreme load conditions and non-linear buckling factor thresholds as constraints and penalty terms. By appropriately combining selection, crossover, and mutation operations, the algorithm prevented convergence to local optima and facilitated a global search of design variables by directly linking non-linear analysis-based structural response data to fitness evaluation. The design procedure proposed in this study serves as a systematic methodology for performing non-linear-based optimal design of jacket substructures that accounts for extreme load conditions.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• Nomenclatures iii
• List of Tables v
• List of Figures vi
• 국문초록 viii
• 제 1 장 서론 1
• 1.1 연구 배경 1
• 1.2 연구 동향 3
• 1.3 연구 목적 6
• 1.4 연구 개요 8
• 제 2 장 관련 이론 9
• 2.1 해상풍력 지지구조물 개요 9
• 2.1.1 재킷 하부구조물 특성 9
• 2.1.2 좌굴 거동 10
• 2.2 복합하중 이론 11
• 2.2.1 풍하중 이론 11
• 2.2.2 파랑하중 이론 13
• 2.2.3 조력하중 이론 14
• 2.3 안전성 평가 이론 15
• 2.3.1 좌굴계수와 안전율 15
• 2.3.2 항복 기준과 허용 응력도 16
• 2.4 비선형 해석 이론 18
• 2.4.1 GMNIA(기하·재료 비선형 해석) 18
• 2.4.2 Arc-length절차와 하중-변위 곡선 20
• 2.5 유전 알고리즘 최적화 기법(Genetic Algorithm: GA) 22
• 2.5.1 적합도 함수(Fitness Function) 24
• 2.5.2 선택 연산(Selection) 25
• 2.5.3 교차 연산(Crossover) 27
• 2.5.4 돌연변이 연산(Mutation) 29
• 2.5.5 변수 인코딩 기법 30
• 제 3 장 구조해석 및 최적설계 정식화 32
• 3.1 해석 모델링 개요 32
• 3.1.1 기하 및 요소 모델링(빔 모델) 32
• 3.1.2 비선형 구조·좌굴 해석 절차 34
• 3.2 설계 조건 35
• 3.2.1 ULS 하중 조합 35
• 3.2.2 ULS 하중 조합 데이터 적용 37
• 3.3 설계 변수 58
• 3.4 샘플링(Sampling) 60
• 3.4.1 몬테카를로 샘플링(Monte Carlo) 60
• 3.4.2 소볼 시퀀스 샘플링(Sobol Quasi-Random) 62
• 3.5 목적 함수 64
• 3.6 제약 조건 66
• 3.7 유전 알고리즘 이론 적용 68
• 제 4 장 유전알고리즘 최적화 결과 70
• 4.1 정규화 70
• 4.2 MATLAB 기반 유전알고리즘 수행 절차 및 코드 구조 71
• 4.3 최적설계 결과 및 구조응답 분석 75
• 제 5 장 결론 80
• 참고문헌 82
• 영문초록 86