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Data-driven, non-linear ship response prediction based on time series of irregular, long-crested sea states amidships

Serr, Johanna und Wedler, Mathies und Stender, Merten und Fonseca, Nuno und Guedes Soares, Carlos und Hoffmann, Norbert und Ehlers, Sören und Klein, Marco (2025) Data-driven, non-linear ship response prediction based on time series of irregular, long-crested sea states amidships. Ocean Engineering (317). Elsevier. doi: 10.1016/j.oceaneng.2024.119963. ISSN 0029-8018.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029801824033018

Kurzfassung

The accurate prediction of vessel responses in waves is crucial for decision-making and contribute to the operational safety and risk minimization. Short-term predictions can be carried out by estimating the vessel’s motions and loads based on incident waves. Existing model-based approaches either require computationally intensive simulations that compromise real-time capability or use simplified models affecting the accuracy of the prediction. Therefore, this study explores the feasibility of using neural networks for mapping time signals of surface elevation data and a set of corresponding ship responses, i.e. the heave and pitch motions as well as the vertical bending moment. The approach followed here is built on the assumption that the wave profile amidships is known. A synthetic dataset was generated using a time-domain strip theory solver with considerations of non-linear effects on motions and loads due to large amplitude waves in a variety of irregular, long-crested sea state conditions. We propose two different neural network models, a multi-layer perceptron (MLP) and a fully convolutional neural network (FCNN), and compare their performances on measurement data obtained from model tests in a seakeeping basin. The evaluations also include the freak wave reproduction of the ‘new year wave’. The proposed networks are able to estimate the motions and bending moment accurately for a wide range of sea state conditions, surpassing current state-of-the-art models on the given data sets.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/211173/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Data-driven, non-linear ship response prediction based on time series of irregular, long-crested sea states amidships
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Serr, JohannaTUHHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wedler, Mathiesmathies.wedler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2809-2678175158029
Stender, MertenTechnische Universität BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Fonseca, NunoSINTEF OceanNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Guedes Soares, CarlosCentre for Marine Technology and Ocean Engineering (CENTEC), Instituto Superior Técnico, Universidade de LisboaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hoffmann, Norbertnorbert.hoffmann (at) tuhh.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ehlers, Sörensoren.ehlers (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5698-9354NICHT SPEZIFIZIERT
Klein, Marcomarco.klein (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2867-7534175158031
Datum:2025
Erschienen in:Ocean Engineering
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1016/j.oceaneng.2024.119963
Verlag:Elsevier
ISSN:0029-8018
Status:veröffentlicht
Stichwörter:ML based prediction; MLP; FCNN, LSTM, ship motions and loads in waves
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - keine Zuordnung
Standort: Geesthacht
Institute & Einrichtungen:Institut für Maritime Energiesysteme
Hinterlegt von: Klein, Marco
Hinterlegt am:07 Jan 2025 11:11
Letzte Änderung:07 Jan 2025 11:11

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