LEE- Gemi ve Deniz Teknolojisi Mühendisliği-Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 9
-
ÖgeDevelopment of operation and maintenance strategies for offshore wind industry based on big data management(Graduate School, 2024-07-30)Increasingly, enterprises allocate substantial funds to offshore wind energy both development and deployment as a key element of the global energy transition from fossil energies; hence, the importance of ensuring the technical reliability of offshore wind turbines becomes significant for the viability of the industry. Availabilities of offshore wind turbines can be significantly lower, by 15% or more, than the onshore wind turbines, with a typical availability of 95-97%, leading to a reduced electricity production of similar magnitude. In that context, predictive maintenance is an essential tool for increasing offshore wind turbines' operational availability to maximize the energy yield. At the same time, artificial intelligence (AI) is progressively introduced to operation and maintenance (O&M) of offshore wind farms for enhancing the efficiency and performance of the wind energy power plants and projects. An important trend hereby are decision support strategies based on failure predictions. This results in AI being more frequently used to create time-to-failure predictions based on large amount of data collected from sensors deployed to wind turbines. However, components or subsystems that are unsupervised are not covered here and may occasionally lead to failures. The central focus of this work lies in the design, development, and practical application of a prediction method of failures of unsupervised sub-systems in a real-life wind turbine system to increase the overall technical availability of offshore wind turbines utilizing data-driven approaches to validate the proposed methodology. As an example, the brake pads of the yaw system are selected, to prove the methods developed in a real environment. As a result of the research works performed, an AI-based method has been established for predicting component failures which has been verified in practical application taking the yaw brakes of a 3MW wind turbine as an example. It is analyzed how the brake pads of these yaw brakes wear out over time, using the data collected from turbine controllers. To predict when these failures are likely to occur, Long-Short-Term Memory (LSTM) is employed which is empowered by a pre-processed dataset using Support Vector Machine (SVM) for clustering of the relevant data. This combination of SVM and LSTM presents an alternative approach to enhancing predictive maintenance strategies, which can improve the operational reliability and cost-efficiency of offshore wind energy systems. In particular, the presented methodology leverages deep learning models in conjunction with online clustering techniques, thus establishing a robust foundation for predictive maintenance in offshore wind energy systems. Accordingly, a comprehensive framework, methodology, experimental setup, and results are presented here for giving new contributions and suggesting insights into the evolving landscape of predictive maintenance of offshore wind turbines. An overview of the history of offshore wind energy and a classification of offshore wind turbines and wind farms is given including the outlining of challenges related to offshore wind turbine development and operation that fundamentally differs from onshore wind energy in light of design and operations conditions due to for example limited accessibility. Operation and Maintenance is discussed presenting O&M classifications and definitions based on different norms. Decision Support Strategies (DSS) as tool for O&M are introduced and strategies based on Key Performance Indicators developed. The dependence of the different models on input data is presented for maintenance strategies in detail. Conditions that impact operation and maintenance are worked out and clustered specifically for offshore wind energy. A discussion about challenges related to data collection and handling is discussed, which are mainly data availability and the fact that not every component or instance in offshore wind turbines is sufficiently supervised and its data logged. On data utilization for offshore wind energy applications, it is laid out that, for the utilization of data collected in and around offshore wind farms, strategies based on machine learning and artificial intelligence techniques as basis for decision making in operation and maintenance of offshore wind energy must be applied. In a wind farm project several sensors are monitored and logged that can ideally be used for the training and testing procedures of classification algorithms. However, for specific processes, not all of those sensors provide conditional information that are useful to take into consideration, while several of them may be correlated. Therefore, as first step Non- Negative Matrix Factorization and Principal Component Analysis are explained as utilities for performing of feature reduction and dimensionality reduction that need to be performed to narrow down available data to the problem in focus. After this step, data can be classified and scaled to be suitable for data utilization strategies. SVM, as a capable classifier, is explained in detail. Different neural networks, such as artificial neural networks, feed-forward neural networks, and long-short-term memory recurrent neural networks (LSTM), are presented as suitable data utilization strategies, and the steps for data integration into predictive maintenance strategies are explained. A case study is presented, developing a prediction model for an unsupervised component in the yaw system of an existing wind turbine whose degrading leads to problems in the operation of the wind turbine. Specifically, the yaw system of this specific wind turbine model experiences increasing number of unintended slipping events where the yaw system is not able to keep the wind turbine stationary due to unsupervised wear out of brake pads. This leads in consequence to increased yaw activities and reduced service life of the wind turbine. For the case study, real data of over six months have been taken from a 3MW direct-drive wind turbine. The number of variables logged over a period of six months is with a count of 216 at a frequency of 1Hz very high. For this a categorization of the data collected from the turbine is elucidated and feature reduction techniques are applied leading to a reduced number of six features that represent the data to be utilized for predictions. Also, a rigorous evaluation of the selected methodology, namely SVM as classifier in combination with LSTM to forecast the evolution of increasing number of slipping events, as which places significant reliance on the utilization of deep learning models, is provided. This analysis serves to underscore the rationale behind the methodological choices. Comprehensive formulation of the problem and elucidation of underlying assumptions pivotal to predictive maintenance strategies, specifically the inclusion of unsupervised sub-systems and components into predictive maintenance strategies is given in detail. A detailed description of these considerations serves as basis for the subsequent development of prediction strategies. Finally, the results obtained through the application of the selected predictive strategy for unsupervised sub-systems is presented. These results are scrutinized in detail to offer a comprehensive assessment of their implications and significance within the broader context of predictive maintenance for offshore wind turbines. In the evaluation of the results, key findings stemming from the application of the proposed predictive maintenance methodology are laid out. This work and especially the results from the case study show the potential of AI for the further development of predictive maintenance based on large amounts of available data. The case study also proves that not only occurrence of catastrophic failures but also prediction of points in time when error frequency limits are exceeded can be predicted reliably. The clustering capabilities of SVM hereby enhance the performance of LSTM, which is selected to achieve reliable prediction outcomes. In this work a prediction period of 15 days was achieved with an overall prediction accuracy of over 98% making the model sufficient as input for DSS with focus on preventive or reliability centered maintenance strategies. In conclusion this work shows how combining domain expertise with machine learning techniques can improve data based predictive maintenance practices in the offshore wind industry by including previously unsupervised areas that have an impact on turbine availability, reliability, lower operation cost and consequently on power output and feasibility as well as on service life. Applying this method to other unsupervised components or sub-systems for future applications is possible leading to a higher level of confidence on the integrational DSS. The application of a combination of well-developed and in literature comprehensive presented AI methods to the field of offshore wind energy in order to predict unsupervised components, sub-systems or events adds an important novel aspect to the literature.
-
ÖgeGemi trafik hizmetleri yönetiminin emniyet tabanlı işlevsel risk analizi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-06)Dünya ticaretinin önemli bir bölümü deniz yolları üzerinden gerçekleşmektedir. Taşınan yük miktarı ise sürekli artmaktadır. Denizyolu rotaları ticari dolaşım için stratejik öneme sahiptir. Süveyş, Panama, Hürmüz, Malakka ve tabi ki Türk Boğazları gemiler tarafından kullanılan kritik geçiş noktalarıdır. Coğrafi ve stratejik konum ile küresel ticaretin gereksinimleri bu noktaların çokça rağbet görmesine sebep olmaktadır. Bu talep ise istenmeyen deniz kazalarının oluşmasına can, mal ve çevre kayıplarına yol açmaktadır. Bunu önlemek adına en etkili çözümlerden biri gemi trafik hizmetleri yönetimidir. Hali hazırda dünya genelinde birçok suyolu ve liman üzerinde kurulu gemi trafik hizmetleri ile olası kazaların önüne büyük oranda geçilmiştir. Bu tez ile denizyolu ticari taşımacılığı geçiş noktalarının önemli bir örneği olan Türk Boğazları gemi trafik hizmetleri yönetim sistemi ve görevleri rutin işlevler üzerinden incelenerek performans değişkenliklerine ait risk analizlerinin elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda ilgili literatür taranmış, kullanılacak yöntemlere ilişkin prensipler araştırılmış, saha gözlemleri, mülakatlar ve doküman incelemesi ile model analizi yapılandırılmıştır. Kaza ve kök nedenleri yerine trafik hizmetleri sisteminin normal çalışması gözlemlenerek belirlenen işlevlerin girdi, çıktı, kaynak, kontrol, önkoşul ve zaman yönleri, birbiri ile olan bağlantıları ve bu bağlantıların sebep olabileceği olası performans değişkenlikleri "Resilience Engineering" mantığına sahip yeni nesil emniyet analiz yaklaşımlarından olan Functional Resonance Analysis Model (FRAM – İşlevsel Rezonans Analiz Metodu) ilkeleri çerçevesinde incelenmiştir. Değişkenliğin risk seviyesi örnek kaza senaryoları ile desteklenerek kavramsal ifadeler üzerinden tanımlanmıştır. Gemi trafik hizmetleri sisteminin tüm paydaşları göz önünde bulundurularak sistemin bütününe bakılarak nasıl çalıştığı araştırılmıştır. İşlev bağlantıları görselleştirilerek ilişki ağı ortaya konulmuştur. Kritik işlev bağlantılarına ait değişkenliğin performansı olumsuz yönde etkilediği noktalar tespit edilmiştir. Toplam negatif performans değişkenliğini sönümleyecek kontrol tedbirleri sıralanmıştır. Riskin sayısal skorlara dönüştürülmesi adına FRAM ile elde edilen işlev değişkenlikleri birer hata türüne dönüştürülerek Failure Mode and Effect Analysis (FMEA – Hata Türü ve Etkileri Analizi) ile incelenmiştir. Hata türlerine ilişkin hata etkisi ve nedenleri araştırılmış, olasılık, şiddet ve tespit edilebilirlik ölçeklerine göre konunun uzmanları tarafından puanlanarak Risk Öncelik Sayıları (RPN) elde edilmiştir. FMEA'nın kesin sayılar ve belirsizlik durumları ile ilgili literatürde yer alan kısıtları sebebiyle Bulanık Mantık yardımıyla uzman değerlendirmeleri bulanıklaştırılarak oluşturulan kural tabanına göre çıkarım mekanizması yardımıyla Bulanık Risk Öncelik Sayıları (FRPN) elde edilmiştir. Klasik FMEA ve Bulanık FMEA çıktı değerleri öncelik sıralamalarına göre karşılaştırılmıştır. Hata kaynakları ve hata türü risk ortalamalarına göre işlevlerin risk seviyeleri incelenerek risk azaltıcı kontrol faaliyetleri belirtilmiştir. Son olarak gemi trafik hizmetleri yönetimine ait işlevlerin birbiri ile olan etkileşim düzeylerinin tespiti The Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL - Karar Verme Deneme ve Değerlendirme Laboratuvarı) metodu ile incelenerek toplam ilişki matrisi üzerinden etkileyen ve etkilenen işlevler belirlenmiştir. İşlevlerin önem derecesi ve ağırlıkları tespit edilerek etki grafikleri çizilmiştir. Yapılan bu çalışmanın literatüre bazı noktalar açısından katkı sağladığı değerlendirilmektedir. Bunlardan ilki çok geniş bir çerçevede ve çok fazla değişkene sahip olan Türk Boğazları gemi trafik hizmetleri yönetim sisteminin normal günlük işlevler üzerinden sıralı bir sistematiğe dönüştürülerek incelenmesidir. İşlevlerin birbiri ile olan bağlantı yönleri tespit edilerek görselleştirilmiştir. Gerçekleşen kazalar ve nedenleri yerine işlerin daha çok başarılı ilerlediği süreçlere odaklanılarak rutin işlev bağlantılarının gerçekte nasıl gerçekleştiği tespit edilmiştir. İşlevlere ait olası değişkenlikler üzerinden bir risk analizi ortaya konulmuştur. Bu durum gerçekleşme alanı geniş bir sürece sahip olan GTHYS'nin anlaşılması adına önemli bir katkıdır. İkinci olarak Türk Boğazları ile ilgili literatürde bakir konulardan biri olan GTHYS işlevlerine ait olası hata türlerinin çeşitli yaklaşımlar ile risk analizlerinin elde edilmesidir. Bu sayede insan-teknoloji- organizasyon kaynaklı bileşenlere sahip olan karmaşık yapıdaki GTH sisteminin başarıyla yönetilmesi adına kritik noktalar somutlaştırılarak tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre yüksek risk algısına sahip hata türleri önceliklendirilerek gerekli düzeltici ve önleyici kontrol faaliyetlerinin nerelerden başlaması gerektiğine karar verilebilir. Son olarak GTH işlevlerinin birbirine olan etkileşim düzeyinin tespit edilerek etkilenen ve etkileyen olarak sınıflandırılmasıdır. GTH kapsamında gerçekleştirilen işlevler çok çeşitli ve çok fazladır. Hangi işlevin daha önemli ve diğer işlevler üzerinde etkisinin daha yüksek olduğunu anlamamız önceliklendirme için faydalıdır. Elde edilen sonuçlara bakılarak önem ve etki düzeyine göre işlevler üzerinde yapısal iyileştirmeler bu sayede gerçekleştirilebilir. Tez çalışmamızda GTH'ın en önemli paydaşı olan trafikteki gemilerin teknik yeterlilik, hareket ve manevralarının büyük belirsizliklere sahip olması sistemin tamamına yönelik çözüm önerilerini sınırlandırmaktadır. Gelecekte GTH ve gemi hareket işlevlerinin bir bütün olarak ele alınıp entegre edilerek risk analizlerinin yapılması adına çalışmamızın bir basamak teşkil ederek mevcut bulguları bir adım öteye taşıyacağı değerlendirilmektedir.
-
ÖgeDeniz ortamındaki poliaromatik hidrokarbonların (PAH) izlenmesi amacıyla butil kauçuk esaslı pasif örnekleyicilerin optimizasyonu(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-06-25)Pasif örnekleyiciler deniz ortamındaki organik kirleticilerin tespit edilmesi ve izlenmesi amacıyla kullanılan malzemelerdir. Sudaki düşük çözünürlükleri ve yüksek hidrofobisiteleri sebebiyle organik kirleticilerin su kolonundan alınan su örnekleri ile tespit edilmesi bazı durumlarda mümkün olmamakla birlikte, tespit edilebildiği senaryolarda da yüksek iş gücü ve maaliyet gerektirmektedir. Organik kirleticiler, su sevmeyen yapıları sebebiyle, organik madde ve canlı dokularda birikme eğilimine sahiptir ve kanserojenik ve mutajenik özellikleri göz önüne alındığında ekosistem için oldukça tehlikelidir. Pasif örnekleyiciler, canlıların yağ dokularını taklit etme özelliğine sahip malzemelerdir ve bu sayede su kolonuna veya sedimente yerleştirildiklerinde ilgili organik kirleticileri tıpkı bir canlı gibi bünyelerinde konsantre ederler. Bu sayede su örneklemesine nazaran çok daha kolay şekilde deniz ortamındaki organik kirleticilerin tespit edilmesine ve izlenmesine olanak sağlarlar. Geleneksel yöntem olan su kolonundan direkt su örneği alınması yöntemi, analitik zorluklarının yanında, aynı zamanda kirleticilerin su kolonundaki toksikolojik etkilerini direkt olarak belirleyen serbest çözünmüş konsantrasyonlarının hesaplanması noktasında da sıkıntılar barındırmaktadır. Su örneği alınırken, su kolonundaki askıda katı maddeler de örnek içerisinde yer alır ve yapılan analizler sonucu elde edilen konsantrasyonlar serbest çözünmüş konsantrasyonları değil toplam konsantrasyonları temsil eder. Bu durumun üstesinden gelmek için ya örnekler üzerinden ön işlemler yapmak gerekir ya da analiz sonrası çeşitli düzeltmeler yapmak gerekir ki bu durum ekstra efor gerektirmektedir. Öte yandan pasif örnekleyiciler su kolonuna yerleştirildiklerinde, içlerine sadece suda serbest çözünmüş kimyasallar absorbe olur ve daha sonra analizler sonucu hesaplanan konsantrasyonlar da hiçbir ekstra işlem gerektirmeden serbest çözünmüş konsantrasyonların hesaplanmasına olanak sağlar. Deniz ortamındaki kalıcı organik kirleticilerden olan poliaromatik hidrokarbonlar (PAH) hem Avrupa hem de Amerika çevre izleme ajansları tarafından öncelikli kirleticiler olarak sınıflandırılmıştır. Deniz ortamındaki tüm matrislerde yaygın şekilde bulunan bu kimyasallar, biyobirikim ve biyomagnifikasyon ile besin zincirinin en altından en üstüne kadar tüm canlılarda üreme, büyüme ve davranışsal problemlere yol açabilecek zararlı etkilere sahiptir. Bu tez kapsamında da bu kirletici grubundaki 16 PAH'ın örneklenmesi için geliştirilen bütil kauçuk (BK) örnekleyicilerin, pasif örnekleyici olarak kullanımına yönelik deneysel ve saha çalışmaları gerçekleştirilmiştir. BK örnekleyiciler, deniz ortamından petrol ürünlerinin uzaklaştırılması için geliştirilmiş sorbentlerdir ve hidrofobik yapıları sebebiyle organik kirleticilerin tespiti ve izlenmesi için pasif örnekleyici olarak kullanılabileceği hipotezi, bu tez çalışmasının temel hipotezidir. Bu amaçla, tez çalışmasında bu sorbentlerin PAH'ları örnekleme performansı incelenmiş ve pasif örnekleme parametreleri hesaplanarak sorbentlerin optimizasyonu gerçekleştirilmiştir. Öncelikle, BK sorbentlerin sentez geometrisinin örnekleme performansına etkisi deneysel olarak incelenmiş ve tabaka şeklindeki sentez geometrisinin daha yüksek örnekleme performansına sahip olduğu belirlenmiştir. Daha sonra, ideal sentez çözücüsünün belirlenmesi için, iki farklı sentez çözücüsü (siklohekzan ve benzen) ile sentezlenmiş BK sorbentler karşılaştırılmıştır. Kısa süreli (24 saat) ve uzun süreli (12 gün) periyodlar için gerçekleştirilen örnekleme hızı ve örnekleme kapasitesi deneyleri ile ideal sentez çözücüsü olarak benzen kullanılmasının gerekliliği belirlenmiştir. BK sorbentler literatürdeki önceki çalışmalarda sadece tek tipte sentezlenmiştir fakat bu tez çalışması kapsamında farklı gözenek yapılarına sahip BK sorbentlerin performansları karşılaştırılmak istendiğinden, literatürde ilk olacak şekilde bu sorbentler farklı gözenek yapılarında temin edilmiş ve pasif örnekleyici performansları karşılaştırılmıştır.
-
ÖgeEffect of tip flow on vortex induced vibration of circular cylinders(Graduate School, 2022-04-07)As one of the complicated subject of flow-induced vibration (FIV), the physical background of Vortex-Induced Vibration (VIV) and its mathematical model can not be represented by a single theory. The solutions contain highly non-linear terms increasing the computational burden. Investigations on this area have not yet matured although it takes place in almost all fields of ocean engineering. VIV has destructive effects on deep-sea oil production and offshore industry equipment since the phenomenon is observed around the bluff bodies such as marine cables, moorings, risers and pipes. As the number of offshore structures around the world increased, the oil companies have identified new targets and started moving away from shallow waters to deep-waters. This is considered to increase the interest in VIV in the future. Moreover, recent researches have revealed that it is possible to benefit from this phenomenon. A recently invented device, VIVACE, succeeded to convert the energy in water currents into electric energy by fitting a power generator into conventional VIV models. Some other studies propose piezoelectric materials to derive energy from VIV mechanisms. Recent studies have also revealed that VIV may also be used for developing some gauges such as water measuring device. Taking these new developments into the account, the number of VIV researches are increasing rapidly in parallel with reachable higher computational technologies. Moreover, the reliability of numerical studies are improving thanks to the better approximations of flow and turbulence models. The nature of VIV phenomenon is highly non-linear. Mathematical models simplify the problem in many ways by leading to partly or entirely incompatible results between different studies, even if these studies are using the same non-dimensional parameters. At this point, three-dimensionality of the flow plays an important role in many of these studies. Depending on the mathematical model in numerical studies, or the lab setup in experimental ones; the oscillating body might be exposed to more 3D effects while in some others the flow might even be 2D in the entire wake. 3D effects are mostly dependent on the aspect ratio of the circular cylinder and end conditions (such as usage of end-plates or not). The flow partly escapes through the free-ends of the bluff body and creates a trailing vortex at the tips spoiling the shedding process, contributing to the oscillations of that body. The aspect ratio is inversely proportional to the three-dimensionality of the flow and its dominance on the VIV response. If the aspect ratio is sufficiently large, the escaping flow from the tips can even be neglected. Effect of tip flow on the VIV response are generally observed through the oscillation amplitude, the frequency response, and the phase difference between the oscillation of the cylinder and the vortex shedding. Due to the reasons explained above, the effect of tip flow should be taken into consideration in calculations. A 2D VIV approach typically neglects the finiteness of the aspect ratio and assumes that Karman vortex street covers the entire wake while it can be observed only around the mid-section of a three-dimensional VIV. Studies adopting a 3D model indicate that the vorticity type along a VIV cylinder changes from the mid-section to the tips of the cylinder due to cellular sheddings, cross-flow and tip-flow. Despite a boost in recent studies, numerical approaches to solve the VIV problem are still in progress since current methods are incapable of reflecting the experimental conditions sufficiently, requiring unaffordable computational power due to the complexity of spatial alteration of vortices in the wake. Therefore, researchers generally prefer relatively simpler 2D methods. Although these methods have the advantage of decreasing the computational cost; some characteristics of VIV phenomenon, observable in only 3D studies, such as cross-flows, cellular sheddings and tip flow (and tip vortices) can not be represented with a 2D flow assumption. An adoptable enhancement would be worth to pursue to implement into a 2D model, representing partial three-dimensional flow, so that these effects can be partly compensated to obtain more realistic results. A chapter of this thesis is devoted to this purpose by proposing a scaling factor to represent three-dimensional characteristics of the flow around circular cylinder in a 2D numerical model. The finite volume method is used to calculate force term at each time step acting on the oscillating cylinder. The lift force is scaled by a newly proposed term named as the "three-dimensionality factor". By using this factor in the equation of motion to reflect three-dimensionality, a reduction in oscillation amplitude is examined. This factor alters the lift force, the phase difference, and therefore the oscillation frequency. It also changes the synchronization range especially at the lower branch region. Eventually, the numerical method has been compared with some experimental data. The enhancement in the 2D numerical method is demonstrated and discussed. A suitable scaling factor is proposed for the chosen experimental cases. The experimental part of this thesis focuses on the effect of tip flow by changing systematically the aspect ratios and the distance from the edges of the cylinders to walls of the circulation channel. The experiments are carried out at İstanbul Technical University (İTÜ) Ata Nutku Ship Model Testing Laboratory (ANSMT Lab) located in the Faculty of Naval Architecture and Ocean Engineering. Mass ratios of 1.93, 2.24, and 2.52 are considered and the resulting Reynolds number range is 1.6×104 – 8×104 corresponding to the sub-critical TrSL2 and TrSL3 (transition in shear layer) flow regimes. The nondimensional velocities (U^*) range from 3 to 13. Six different circular cylinders are used with different aspect ratios varying from 11.225 to 17.7875. The cylinder with the longest length extends to the walls of the circulation channel (as much as possible) and the length of each cylinder is shortened systematically while the diameter is kept constant at 0.08m. As the length of the cylinder is reduced, three-dimensionality of the flow increases and the flow escaping from the tips gets higher. This is accompanied by vortex disturbances which causes a loss on the lift force due to the decreasing Karman vortex street in the wake of the cylinder. Eventually, VIV response of the cylinder differentiates into a narrower synchronization range, lower oscillation amplitude and larger differences in phase angles. In the last section of the thesis, effect of aspect ratio and tip flow on VIV is investigated through hydrokinetic energy harnessing from the phenomenon. Three-dimensional effects, reducing the effective length of the cylinder, are discussed in terms of energy generation. Converted power and maximum system efficiencies are calculated from experiments conducted in the recirculation channel of the ANSMT Laboratory. It was found that the end-zones of the cylinder, which do not induce lift due to tip flow, are more dominant in lower aspect ratio cylinders. More power can be captured from TrSL3 flows due to higher shear-flow momentum while higher efficiency in power conversion is achieved in TrSL2.
-
ÖgeManeuvering of high speed displacement vessels in regular waves(Graduate School, 2023-10-16)This doctoral thesis presents a comprehensive exploration of maneuvering performance in waves, aiming to gain insight into the interactive behavior of waves and vessels and use this interaction to develop a mathematical model of maneuvering in waves. The research focuses on the adaptation of experimental methods, practical system-based methods, and computational analysis techniques to enhance the integration of solution methods. The central objective of this thesis is to systematically reveal the complicated characteristics of mean wave drift loads. Additionally, the thesis aims to demonstrate the influence of these loads on the assessment of maneuvering performance. The research seeks to bridge the gap between traditional investigation of maneuvering in calm water and growing demand for determining the minimum propulsion power needed to maintain a ship's maneuverability in adverse conditions. The study employs a systematic approach, combining various research techniques. It utilizes a system-based mathematical method along with laboratory experiments and simulation-based analyses to achieve its objectives. The methodology encompasses theoretical modeling, computational simulations, and practical measurements. The research reveals that integrating mean wave drift loads, namely surge wave drift force, sway wave drift force, and yaw wave drift moment, obtained with a practical experimental approach or computational methods, can significantly enhance the capacity of system-based models. The data reduction procedure enables to reach of zeroth-frequency values representing the mean wave drift loads. This thesis contributes a novel approach to research endeavors, experimental initiatives, and software development projects aimed at elucidating the concept of "maintaining maneuverability" in challenging sea conditions. The findings underscore the importance of adapting wave conditions to maneuvering applications developed with new approaches. The insights from this research hold wide-ranging implications for ocean engineering practitioners and researchers. The presented framework offers a holistic perspective that can guide maneuvering performance and navigational safety. The findings of this thesis will be also presented in the activity named "Assessment of Experiments and Prediction Methods for Naval Ships Maneuvering in Waves", the activity period of which is 2021-2023 and still continues. The activity is carried out within the scope of Applied Vehicle Technology (AVT) and is referred to by the code AVT-348. In conclusion, this doctoral thesis presents a practical experimental and numerical approach to achieve surge, sway, and yaw wave drift loads in regular waves which are then used to demonstrate the effect of wave-related loads on the maneuvering performance of surface vessels. The measured wave drift forces and moments are incorporated into the equations of motion for maneuvering to predict the effect of waves on the maneuvering performance of a vessel. A simplified mathematical model to show the behavior of the vessel in waves is represented by four nonlinear equations of motion for surge, sway, yaw, and roll. The turning circle, which is one of the standard maneuvering tests is simulated for ONR Tumblehome (ONRT) at different wave conditions in order to demonstrate the effect of wave drift forces on the trajectories and time histories of maneuvering parameters.