A hybrid CFD-DNN framework for ship motion prediction based on residual learning

Qi, Yan und La Ferlita, Alessandro und Di Nardo, Emanuel und Mühmer, Markus und El Moctar, Ould (2026) A hybrid CFD-DNN framework for ship motion prediction based on residual learning. Ocean Engineering (Part 2). Elsevier. doi: 10.1016/j.oceaneng.2026.124716. ISSN 0029-8018.

PDF - Nur DLR-intern zugänglich - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
7MB

Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0029801826005500?via%3Dihub

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/223122/

Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

A hybrid CFD-DNN framework for ship motion prediction based on residual learning

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Qi, Yan	Institute of Sustainable and Autonomous Maritime Systems (INAM), University of Duisburg-Essen	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
La Ferlita, Alessandro	Institute of Sustainable and Autonomous Maritime Systems (INAM), University of Duisburg-Essen	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Di Nardo, Emanuel	Department of Science and Technology, University of Naples Parthenope	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Mühmer, Markus	Markus.Muehmer (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-4621-6870	207105822
El Moctar, Ould	Institute of Sustainable and Autonomous Maritime Systems (INAM), University of Duisburg-Essen	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

27 Februar 2026

Erschienen in:

Ocean Engineering

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1016/j.oceaneng.2026.124716

Herausgeber:

Herausgeber	Institution und/oder E-Mail-Adresse der Herausgeber	Herausgeber-ORCID-iD	ORCID Put Code
Tezdogan, Tahsin	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Verlag:

Elsevier

Name der Reihe:

Volume 353

ISSN:

0029-8018

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Hybrid modeling Residual learning Ship seakeeping Computational fluid dynamics

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 Technologien und Antriebssysteme

Hinterlegt von:

Mühmer, Markus

Hinterlegt am:

02 Mär 2026 08:01

Letzte Änderung:

02 Mär 2026 08:01

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags