Prediction of firm bankruptcy have been extensively studied in accounting, as all stockholders in a firm have a vested interest in monitoring its financial performance. The objective of this paper is to develop the hybrid models for bankruptcy prediction. The proposed hybrid models are two phase. Phase one are (a) DA-assisted neural network, (b) Logit-assisted neural network, and (c) Genetic-assisted neural network. And, phase two are (a) DA-assisted Case based reasoning, and (b) Genetic-assisted Case based reasoning. In the variables selection, We are focusing on three alternative methods - linear discriminant analysis, logit analysis and genetic algorithms - that can be used empirically select predictors for hybrid model in bankruptcy prediction. Empirical results using Korean medium-sized firms data show that hybrid models are very promising neural network models and case based reasoning for bankruptcy prediction in terms of predictive accuracy and adaptability.
In this paper, a hybrid neural network is proposed to improve the learning ability of a neural network. The union of the characteristics of a Self-Organizing Neural Network model and of multi-layer perceptron model using the backpropagation learning method gives us the advantage of reduction of the learning error and the learning time. In learning process, the proposed hybrid neural network reduces the number of nodes in hidden layers to reduce the calculation time. And this proposed neural network uses the fuzzy feedback values, when it updates the responding region of each node in the hidden layer. To show the effectiveness of this proposed hybrid neural network, the boolean function(XOR, 3Bit Parity) and the solution of inverse kinematics are used. Finally, this proposed hybrid neural network is applied to the visual tracking control of a PUMA560 robot, and the result data is presented.
FE model-based dynamic analysis has been widely used to predict the dynamic characteristics of civil structures. In a physical point of view, an FE model is unavoidably different from the actual structure as being formulated based on extremely idealized engineering drawings and design data. The conventional model updating methods such as direct method and sensitivity-based parameter estimation are not flexible for model updating of complex and large structures. Thus, it is needed to develop a model updating method applicable to complex structures without restriction. The main objective of this paper is to present the model updating method based on the hybrid genetic algorithm (HGA) by combining the genetic algorithm as global optimization method and modified Nelder-Mead's Simplex method as local optimization method. This FE model updating method using HGA does not need the derivation of derivative function related to parameters and without application of complicated inverse analysis methods. In order to allow its application on diversified and complex structures, a commercial FEA tool is adopted to exploit previously developed element library and analysis algorithms. Moreover, an output-level objective function making use of measurement and analytical results is also presented to update simultaneously the stiffness and mass of the analysis model. The numerical examples demonstrated that the proposed method based on HGA is effective for the updating of the FE model of bridge structures.
In order to evaluate the effect of hybrid fibers on the flexural performance of tunnel segment at room temperature, twelve reinforced self-consolidating concrete (SCC) symmetric inclination beams containing steel fiber, macro polypropylene fiber, micro polypropylene fiber, and their hybridizations were studied under combined loading of flexure and axial compression. The results indicate that the addition of mono steel fiber and hybrid fibers can enhance the ultimate bearing capacity and cracking behavior of tested beams. These improvements can be further enhanced along with increasing the content of steel fiber and macro PP fiber, but reduced with the increase of the reinforcement ratio of beams. The hybrid effect of steel fiber and macro PP fiber was the most obvious. However, the addition of micro PP fibers led to a degradation to the flexural performance of reinforced beams at room temperature. Meanwhile, the hybrid use of steel fiber and micro polypropylene fiber didn't present an obvious improvement to SCC beams. Compared to micro polypropylene fiber, the macro polypropylene fiber plays a more prominent role on affecting the structural behavior of SCC beams. A calculation method for ultimate bearing capacity of flexural SCC symmetric inclination beams at room temperature by taking appropriate effect of hybrid fibers into consideration was proposed. The prediction results using the proposed model are compared with the experimental data in this study and other literature. The results indicate that the proposed model can estimate the ultimate bearing capacity of SCC symmetric inclination beams containing hybrid fibers subjected to combined action of flexure and axial compression at room temperature.
하이브리드 시스템은 서로 다른 상태와 시간을 가지는 부 시스템의 조합으로 이루어진다. 대표적인 예가 이산 사건 시스템과 연속 시간 시스템의 조합이다. HDEVS 형식론은 이러한 하이브리드 시스템을 모델링하고 분석하기 위해 제안되었는데, 이러한 형식론을 통해 모델러는 수학적인 형식론에 기초한 계층적이고 모듈성이 있는 모델을 설계할 수 있었다. 그러나 HDEVS 형식론이 주로 분산된 연동 시뮬레이션에 적용되었기 때문에 모델러는 하이브리드 시스템을 연동에 참여할 시뮬레이터에 맞게 서로 다른 모델들로 구분하여 재구성해야 했다. 따라서 모델은 시스템을 그대로 표현하기보다 나누어진 모델들의 연동 구조로 표현되었다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고 통합된 하이브리드 모델을 만들 수 있는 모델링 방법론과 그에 대한 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 기존에 연동형 구조에 적용되었던 것과 달리, 하이브리드 시스템은 그 시스템 본래의 형태 그대로 통합된 모델로 모델링 될 수 있다. 또한 이 논문은 제안하는 모델링 방법론에 따르는 시뮬레이션 엔진 구조에 대해서 논하고 물탱크 조절 예제를 통한 간단한 사례 연구도 포함한다.
To abate the problem of odor from restaurants, a hybrid adsorbent consisting of organic and inorganic materials was developed and evaluated using acetaldehyde as a model compound was deveioped and evaluated. Powders of activated carbon, bentonite, and calcium hydroxide were mixed and calcinated to form adsorbent structure. The surface area of the hybrid adsorbent was smaller than that of high-quality activated carbon, but its microscopic image showed that contours and pores were developed on its surface. To determine its adsorption capacity, both batch isotherm and continuous flow column experiments were performed, and these results were compared with those using commercially available activated carbon. The isotherm tests showed that the hybrid adsorbent had a capacity 40 times higher than that of the activated carbon. In addition, the column experiments revealed that breakthrough time of the hybrid adsorbent was 2.5 times longer than that of the activated carbon. These experimental results were fitted to numerical simulations by using a homogeneous surface diffusion model (HSDM); the model estimated that the hybrid adsorbent might be able to remove acetaldehyde at a concentration of 40 ppm for a 5-month period. Since various odor compounds are commonly emitted as a mixture when meat is barbecued, it is necessary to conduct a series of experiments and HSDM simulations under various conditions to obtain design parameters for a full-scale device using the hybrid adsorbent.
This paper presents a new cost-effective hybrid GFRP-Concrete deck system that the GFRP panel serves as both tensile reinforcement and stay-in-place form. In order to understand the fatigue behavior of such hybrid deck, fatigue test on a full-scale specimen under sagging moment was conducted, and a series of static tests were also carried out after certain repeated loading cycles. The fatigue test results indicated that such hybrid deck has a good fatigue performance even after 3.1 million repeated loading cycles. A three-dimensional finite element model of the hybrid deck was established based on experimental work. The results from finite element analyses are in good agreement with those from the tests. In addition, flexural fatigue analysis considering the reduction in flexural stiffness and modulus under cyclic loading was carried out. The predicted flexural strength agreed well with the analytical strength from finite element simulation, and the calculated fatigue failure cycle was consistent with the result based on related S-N curve and finite element analyses. However, the flexural fatigue analytical results tended to be conservative compared to the tested results in safety side. The presented overall investigation may provide reference for the design and construction of such hybrid deck system.
A hybrid system is a dynamical system in which states can be changed continuously and discretely. Simulation based on numerical methods is the widely used technique for analyzing complicated hybrid systems. Numerical simulation of hybrid systems, however, is subject to two types of numerical errors: truncation error and round-off error. The effect of such errors can make an impossible transition step to become possible during simulation, and thus, to generate a simulation behavior that is not allowed by the model. The possibility of an incorrect simulation behavior reduces con.dence in simulation-based analysis since it is impossible to know whether a particular simulation trace is allowed by the model or not. To address this problem, we define the notion of Instrumented Hybrid Automata (IHA), which considers the effect of accumulated numerical errors on discrete transition steps. We then show how to convert Hybrid Automata (HA) to IRA and prove that every simulation behavior of IHA preserves the discrete transition steps of some behavior in HA; that is, simulation of IHA is sound with respect to HA.
In this study, static axial crush tests were performed with the new aluminum/GFRP hybrid tube. Glass/Epoxy prepregs were wrapped around an aluminum tube and co-cured. The failure of the hybrid tube was stable and progressive without trigger mechanism, and specific energy absorption was increased to the maximum of 33% in comparison with the aluminum tube. Effective energy absorption is possible for an inner aluminum tube because a wrapped composite tube constrains the deflection of an aluminum tube. The failure of a hybrid composite tube was stable without trigger mechanism because the inner aluminum tube could play the role of the crack initiator and controller. Mean crushing load could be calculated by modifying the plastic hinge collapse model for hybrid materials. The predicted results by this analytical model showed good agreement with the experimental results. It can be said that Aluminum/Glass-Epoxy hybrid tube is suitable for the vehicle front structure because this hybrid tube shows effective energy absorption, easy production, and simple application capability for RTM process.
In this paper, a DC-coupled photovoltaic (PV), fuel cell (FC) and ultracapacitor hybrid power system is studied for building microgrid. In this proposed system, the PV system provides electric energy to the electrolyzer to produce hydrogen for future use and transfer to the load side, if possible. Whenever the PV system cannot completely meet load demands, the FC system provides power to meet the remaining load. The main weak point of the FC system is slow dynamics, because the power slope is limited to prevent fuel starvation problems, improve performance and increase lifetime. A power management and control algorithm is proposed for the hybrid power system by taking into account the characteristics of each power source. The main works of this paper are hybridization of alternate energy sources with FC systems using long and short storage strategies to build an autonomous system with pragmatic design, and a dynamic model proposed for a PV/FC/UC bank hybrid power generation system. A simulation model for the hybrid power system has been developed using Matlab/Simulink, SimPowerSystems and Matlab/Stateflow. The system performance under the different scenarios has been verified by carrying out simulation studies using a practical load demand profile, hybrid power management and control, and real weather data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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