随着当今社会的快速发展,能源在社会发展中扮演着十分重要的角色,然而传统石化能源随着大幅开采正在逐渐枯竭,且使用时还伴随着大量温室气体的释放,造成了温室效应等一系列环境问题。使得清洁能源获得了人们越来越多的重视与青睐,正在成为世界各国能源供给的重要组成部分。风能因为其无污染、可再生、易获取等众多优点,成为了目前清洁能源发展领域的排头兵。作为一个海洋大国,我国海岸线绵长,海上风力资源丰富,对于发展海上风电具有天然的优势,近海水域,海上浮式风电机主要以固定式为主,固定式基础随着水深的增加,不再具备经济优势性价比急剧降低,海上浮式风机则具有良好的发展前景,其经济和技术优势必将成为未来海上风电的发展方向。我国的海上风电近几年发展迅速,对于海上半潜浮式风机基础开展相关研究也就有具有重要的实际工程意义。本文选取国外典型的浮式风机基础Wind Float作为研究对象,第三章节主要利用商业软件ANSYS-Aqwa与BV-Hydro Star研究其在自由漂浮状态下的各项水动力参数,验证了软件计算方法与精度。第四章节基于第三章节频域计算结果运用Aqwa软件计算了在不规则波作用下的时域系泊耦合分析,较为重点的分析了不同入射角作用下对于各系泊缆绳的影响、不同海况作用下浮式结构物运动响应及系泊缆绳张力响应情况、各海况下低频波浪对于浮式基础水平运动的影响,并根据系泊缆绳张力响应时程数据运用基于Matlab自编程雨流计数法程序统计系泊缆绳张力范围及循环次数。参考API 2SK关于系泊线的有关规定选取合理T-N曲线进行系泊缆绳的疲劳损伤及寿命计算,定量研究了低频作用对于系泊缆绳疲劳损伤的影响程度。第五章节主要基于第四章时域计算得到的大量时域运动响应数据进行深度学习预报研究,本部分主要选择使用深度学习方法中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）作为基础网络架构的基础用于对波浪作用下船舶各自由度运动响应预报方法尝试进行预报研究,通过尝试使用Tensor Flow框架及其上层Keras对神经网络进行搭建,以运动时程与波浪时程数据作为输入的浮式结构物极短期运动响应预报研究,包括不同海况等级运动响应预测、不同数据量运动响应预测、不同预测输出步长运动响应、单数据参数与双数据参数输入运动响应预测等,并进行预测结果的误差分析。研究表明,研究发现系泊缆绳由于其布置原因对于入射波浪角度具有一定敏感性,存在对于系泊缆绳影响较大的危险入射角度,不同海况下浮式基础的运动响应情况不一,不规则波由于波浪谱谱峰周期不同,从能角度来说波浪的能量集中点不一,使得研究发现存在入射波高较大但是其对于浮式结构物基础运动响应比较小波高要小的情况,从编制的疲劳载荷谱可以发现所有的疲劳载荷谱中较小的张力范围出现的概率远远高于张力范围较大的概率,即小张力幅值出现次数远远多于大张力范围。对于缆绳疲劳损伤相对于高海况不常出现的大范围张力,我们还还需要关注到发生概率较高的中低等级海况,也说明了可靠的系泊缆绳设计非常重要。针对于运动响应预报的研究使用Tensor Flow框架及其上层Keras搭建神经网络,以运动时程与波浪时程作为输入数据对于浮式结构运动响应预报展开研究,研究包括不同海况等级运动响应预测、不同数据量运动响应预测、不同预测输出步长运动响应、单数据参数与双数据参数输入运动响应预测等,研究发现同一预测方法,海况等级、数据量、输入参数个数都会对于预测结果产生影响,对于高海况运动响应预测结果要稍差与对低海况的情况,大数据量输入会对预测结果精度有明显的提升,合适的多参数输入同样会对预测结果精度有明显的提升,研究表明了深度学习方法用于海洋结构物运动响应预报的可行性。