In recent years, hybrid neural network approaches which combine neural networks and mechanistic models have been gaining considerable interests. These approaches are potentially very efficient to obtain more accurate predictions of process dynamics by combining mechanistic and neural models in such a way that the neural network model properly captures unknown and nonlinear parts of the mechanistic model. In this work, such an approach was applied in the modeling of a full-scale coke wastewater treatment process. First, a simplified mechanistic model was developed based on the Activated Sludge Model No.1 and the specific process knowledge, Then neural network was incorporated with the mechanistic model to compensate the errors between the mechanistic model and the process data. Simulation and actual process data showed that the hybrid modeling approach could predict accurate process dynamics of industrial wastewater treatment plant. The promising results indicated that the hybrid modeling approach could be a useful tool for accurate and cost-effective modeling of biochemical processes.
This paper proposes a numerical modeling approach to simulate the hybrid combustion phenomena. From the physical understandings of hybrid combustion, the computational domain was separated into three regions: the solid fuel, gas phase reactive flow, and the interface between solid and fluid. Moreover, for the accurate calculation, computational grids for these regions was generated at every time step considering the instantaneous moving interface which are governed by the balance equations using thermal pyrolysis. In the domain of reactive flow, by virtue of diffusion flame structure, turbulent combustion modeling was introduced using either mixture fraction approach or mean reaction rate approach.
인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.269-278
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2006
This paper presents the new hybrid data mining technique using error pattern, modeling of improving classification accuracy. The proposed method improves classification accuracy by combining two different supervised learning methods. The main algorithm generates error pattern modeling between the two supervised learning methods(ex: Neural Networks, Decision Tree, Logistic Regression and so on.) The Proposed modeling method has been applied to the simulation of 10,000 data sets generated by Normal and exponential random distribution. The simulation results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods like Logistic regression and Discriminant analysis.
A modeling method for cantilever beams undergoing axially oscillating motion is presented in this paper. Hybrid deformation variables are employed for the modeling method. Frequency response characteristics are investigated with the modeling method. It is shown that the geometric nonlinear effects of stretching and curvature play important roles to accurately predict the dynamic response. (omitted)
Component-based method for load model not only should include the performances of the load components, but also should take into consideration the core losses of transformers, the line losses and the capacitor banks. Especially, capacitor bank affects the accuracy of reactive load model in load modeling. But it is difficult to identify actual reactive powers of capacitor banks in power system for load modeling. This research improves the component-based modeling method including uncertain capacitor bank. The proposed method is hybrid technique, which adds the measurement-based method to the existing component-based method for reliable information of capacitor band. The results of case studies were presented to verify the validity of the proposed method.
An objective of Automated Highway Systems (AHS) is to increase the safety and throughput of the existing highway infrastructure by introducing traffic automation. AHS is an example of a large scale, multiagent complex dynamical system and is ideally suited for a hierarchical hybrid controller. We discuss a design issue of efficient hybrid controllers for the platoon maneuvers on AHS. For the modeling of a hybrid system including the merge and split operations, a safety distance policy is introduced for the merge and split operations. After that, the platoon system will be modeled by a hybrid system In addition, a hybrid controller for the proposed merge and split operation models is presented. Finally, the performance of the proposed hybrid control scheme is demonstrated via scenarios for platoon maneuvers.
There is a growing interest in hybrid electric vehicles due to environmental concerns. Recent efforts are directed toward developing an improved main component systems for the hybrid electric vehicle applications. Soon after the introduction of electric starter for internal combustion engine early this century, despite being energy efficient and nonpolluting, electric vehicle lost the battle completly to internal combustion engine due to its limited range and inferior performance. Hybrid Electric vehicles offer the most promising solutions to reduce the emission of vehicles. This paper describes a method for cost reduction estimation of parallel hybrid electric vehicle. We used a cost reduction structure that consisted of five major subsystems (three-type and two-type motor) for parallel hybrid electric vehicle. Especially, we estimated the potential for cost reductions in parallel hybrid electric vehicle as a function of time using the learning curve. Also, we estimated the potentials of cost by depreciation.
Hybrid propulsion systems provide many advantages in terms of stable operation and safety. However, classical hybrid rocket motors have lower fuel regression rate and combustion efficiency compared to solid propellant rocket motor. Accordingly, the recent research efforts are focused on the improvement of engine efficiency and regression rate in the hybrid rocket engine. The present study has numerically investigated the combustion processes in the hybrid rocket engine. The turbulent combustion is represented by the flamelet model and Low Reynolds number $k-{\varepsilon}$ turbulent model is employed to reduce the uncertainties for convective heat transfer near solid fuel surface having strong blowing effect. Based on numerical results, the detailed discussions have been made for the effects of oxygen injection methods and oxygen injection flow rate on flame structure and regression rate in the vortex hybrid rocket engines
Neuro-Fuzzy modeling approach is proposed to predict the dynamic behavior of a single-degree-of-freedom structure that is equipped with hybrid base isolation system. Hybrid base isolation system consists of friction pendulum systems (FPS) and a magnetorheological (MR) damper. Fuzzy model of the M damper is trained by ANFIS using various displacement, velocity, and voltage combinations that are obtained from a series of performance tests. Modelling of the FPS is carried out with a nonlinear analytical equation that is derived in this study and neuro-fuzzy training. Fuzzy logic controller is employed to control the command voltage that is sent to MR damper. The dynamic responses or experimental structure subjected to various earthquake excitations are compared with numerically simulated results using neuro-fuzzy modeling method. Numerical simulation using neuro-fuzzy models of the MR damper and FPS predict response of the hybrid base isolation system very well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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