Im Rahmen des Verbundprojekts RetroLadung werden gewichtsoptimierte Containerstaugerüste mit integrierten Bewegungssensoren und datengesteuerten Entscheidungsunterstützungssystemen (DSS) entwickelt. Eine Grundfunktionalität des DSS ist die Schätzung von Seegangszuständen auf der Basis von Messdaten von Beschleunigungssensoren. Für diese Aufgabe wird ein neuronales Netz (CNN) erstellt und mit Simulationsdaten trainiert. In diesem Beitrag wird die frühe Entwicklungsphase des Netzes vorgestellt, in der unimodale, kurzkämmige Seegänge, die mit JONSWAP-Spektren beschrieben werden, betrachtet werden. Dabei wird eine Vorausgeschwindigkeit ausgeschlossen. Das Institut für Fluiddynamik und Schiffstheorie (FDS) führt Modelltankversuche durch, deren Ergebnisse zur Validierung der Vorhersagen der Seegangsabschätzung (SSE) verwendet werden.
