DOI: https://doi.org/10.22281/2413-9920-2025-11-04-470-486

УДК 629.5:629.52

Назаризаде К.
Улучшение прогнозирования демпфирования крена: Новый подход с проверкой методами LWM и AGM
Демпфирование крена является главной проблемой остойчивости крупных морских судов, особенно перевозчиков сжиженного природного газа и плавучих установок для добычи, хранения и отгрузки нефти и газа, которые оснащены большими сферическими резервуарами, где разбрызгивание жидкости может усилить качку. В данной статье для улучшения прогнозирования угла крена представлен гибридный вейвлет-подход. Был построен многослойный персептрон (MLP) на языке прогнозирования Python, который был интегрирован с вейвлет–методом Лукаса (LWM) с целью создания модели MLP-LWM, способную описывать нелинейную динамику крена. Комбинированный метод полностью соответствовал наблюдаемому поведению (R2 = 0,998010) и был проверен на соответствие установленным методикам, включая метод Акбари-Ганджи (AGM). Для репрезентативного испытания на крен под углом 4° метод AGM продемонстрировал наиболее полное соответствие эталонному показателю, получив среднее значение θ = 0,0528 и стандартное отклонение 0,0146. Метод гомотопических возмущений (HPM) показал незначительную погрешность в 0,87%, тогда как метод MLP–LWM дал большую погрешность в 5,11%, при среднем значении θ = 0,0555 и стандартном отклонении 0,0154. Сравнение временных рядов показывает, что все методы фиксируют один и тот же общий тренд затухания, но MLP-LWM лучше справляется с более мелкими переходными процессами, чем HPM. Эти результаты показывают, что гибридный подход является многообещающим для определения сложных явлений демпфирования, связанных с расплескиванием, однако для достижения постоянной точности AGM требуются дополнительные обучающие данные и настройка гиперпараметров. Таким образом, модель MLP–LWM предлагает гибкую альтернативу с высоким разрешением для прогнозирования изменения крена на судах, чувствительных к качке, при условии проведения дополнительной калибровки перед эксплуатационным использованием. Будущая работа будет сосредоточена на расширении учебных наборов данных, полученных на основе различных состояний моря и геометрии резервуаров, систематическом поиске гиперпараметров и проверке в реальных условиях с помощью модельных тестов или полномасштабных измерений.
Ключевые слова: демпфирование крена, MLP, вейвлет-метод Лукаса, HPM, AGM.

Nazarizadeh K.
Enhancing roll-damping predictions: A novel approach with LWM and AGM validation
Roll damping is a central stability concern for large maritime vessels, especially LNG carriers and FPSOs fitted with large spherical tanks, where liquid sloshing can intensify motions. This study introduces a hybrid data-driven wavelet approach to improve roll-angle prediction. We built a multilayer perceptron (MLP) in Python and integrated it with the Lucas wavelet method (LWM) to create an MLP–LWM model capable of modeling nonlinear roll dynamics. The combined method delivered a strong fit to observed behaviour (R² = 0.998010) and was validated against established techniques, including Akbari-Ganji’s Method (AGM). For a representative 4° roll test, AGM produced the closest agreement with reference behaviour, yielding mean θ = 0.0528 and standard deviation 0.0146. The homotopy perturbation method (HPM) showed a minor error of 0.87%, whereas the MLP–LWM produced a larger error of 5.11%, with mean θ = 0.0555 and standard deviation 0.0154. Time-history comparisons reveal that all methods capture the same overall decay trend, but MLP–LWM resolves finer transient features better than HPM. These results indicate that the hybrid approach is promising for capturing complex sloshing-related damping phenomena, yet it requires additional training data and hyperparameter tuning to reach the consistent accuracy of AGM. In summary, MLP–LWM offers a flexible, high-resolution alternative for roll-damping prediction in sloshing-sensitive ships, provided that further calibration is undertaken before operational use. Future work will focus on expanding training data-sets drawn from varied sea states and tank geometries, systematic hyperparameter searches, and real-world validation with model tests or full-scale measurements to close the performance gap urgently.
Key words: Roll-damping, MLP, Lucas Wavelet Method, HPM, AGM.

Скачать статью (файл pdf) — Download (pdf)

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.