Machine learning applied to ship maneuvering simulations. (2020)
- Authors:
- Autor USP: MORENO, FELIPE MARINO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; OPERAÇÃO NAVAL; HIDROVIAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Com a expansão do poder computacional, simulações de manobras marítimas se tornaram uma importante ferramenta para se aumentar a segurança das operações realizadas no mar. Neste contexto, uma das categorias mais importantes de simulações realizadas pelo Tanque de Provas Numérico da USP (TPN-USP) são as em tempo real, ou seja na mesma escala de tempo de uma manobra real em um ambiente de realidade virtual. Tais simulações são utilizadas para se avaliar os riscos e a viabilidade de manobras marítimas, porém por elas serem demoradas poucos casos podem ser analisados por dia. Este trabalho visa a aplicação de aprendizado de máquina para criar uma ferramenta para o simulador marítimo do TPN-USP que irá ser utilizada para escolher quais condições ambientais de vento, corrente, ondas de mar local e swell serão utilizadas para essas simulações.
- Imprenta:
- Data da defesa: 03.11.2020
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ABNT
MORENO, Felipe Marino. Machine learning applied to ship maneuvering simulations. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052021-142324/. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Moreno, F. M. (2020). Machine learning applied to ship maneuvering simulations. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052021-142324/ -
NLM
Moreno FM. Machine learning applied to ship maneuvering simulations. [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052021-142324/ -
Vancouver
Moreno FM. Machine learning applied to ship maneuvering simulations. [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052021-142324/ - Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator
- Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast
- Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points
- A physics-informed neural network to model port channels
- Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs
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