http://air.eng.ui.ac.id/api.php?action=feedcontributions&user=I+Gusti+Agung+Ayu+Desy+Wulandari&feedformat=atomccitonlinewiki - User contributions [en]2024-03-28T20:02:20ZUser contributionsMediaWiki 1.30.0http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=36227I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-06-10T12:33:56Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* UAS */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat ''nntool'' pada software MATLAB.<br />
<br />
Disini saya akan menjelaskan sedikit mengenai apa itu ANN (Artificial Neural Network).<br />
<br />
Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan perilaku jaringan syaraf manusia <ref>Ensiklopedi Seismik. 2008. Artificial Neural Network (ANN). Tersedia pada: [http://ensiklopediseismik.blogspot.com/2008/12/artificial-neural-network-ann.html]. [Diakses: 28-April-2020].</ref>. Konfigurasi sederhana algoritma ANN dapat dijelaskan pada gambar dibawah ini:<br />
<br />
[[File:gbrANN.PNG|360px|thumb|center|Source: Network Modeling pada ANN]]<br />
<br />
Dari gambar di atas terlihat bahwa, prinsip dasar ANN adalah sejumlah parameter sebagai masukan (input layer) diproses sedemikian rupa didalam hidden layer (perkalian, penjumlahan, pembagian, dll.), lalu diproses lagi didalam output layer untuk menghasilkan sebuah output.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
'''1. Kania Amelia Safitri'''<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
'''2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Ayu Desy Wulandari'''<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
'''3. Daniel Meino Soedira'''<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
'''4. Harry Purnama'''<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
<br />
== Ujian Akhir Semester (UAS) ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Uas_Desy_1.jpg<br />
File:Uas_Desy_2.jpg<br />
File:Uas_Desy_3.jpg<br />
File:Uas_Desy_4.jpg<br />
File:Uas_Desy_5.jpg<br />
File:Uas_Desy_6.jpg<br />
File:Uas_Desy_7.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=36223I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-06-10T12:31:57Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat ''nntool'' pada software MATLAB.<br />
<br />
Disini saya akan menjelaskan sedikit mengenai apa itu ANN (Artificial Neural Network).<br />
<br />
Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan perilaku jaringan syaraf manusia <ref>Ensiklopedi Seismik. 2008. Artificial Neural Network (ANN). Tersedia pada: [http://ensiklopediseismik.blogspot.com/2008/12/artificial-neural-network-ann.html]. [Diakses: 28-April-2020].</ref>. Konfigurasi sederhana algoritma ANN dapat dijelaskan pada gambar dibawah ini:<br />
<br />
[[File:gbrANN.PNG|360px|thumb|center|Source: Network Modeling pada ANN]]<br />
<br />
Dari gambar di atas terlihat bahwa, prinsip dasar ANN adalah sejumlah parameter sebagai masukan (input layer) diproses sedemikian rupa didalam hidden layer (perkalian, penjumlahan, pembagian, dll.), lalu diproses lagi didalam output layer untuk menghasilkan sebuah output.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
'''1. Kania Amelia Safitri'''<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
'''2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Ayu Desy Wulandari'''<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
'''3. Daniel Meino Soedira'''<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
'''4. Harry Purnama'''<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
<br />
== UAS ==<br />
<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_7.jpg&diff=36222File:Uas Desy 7.jpg2020-06-10T12:30:50Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_6.jpg&diff=36220File:Uas Desy 6.jpg2020-06-10T12:30:42Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_5.jpg&diff=36219File:Uas Desy 5.jpg2020-06-10T12:30:33Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_4.jpg&diff=36218File:Uas Desy 4.jpg2020-06-10T12:30:23Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_3.jpg&diff=36217File:Uas Desy 3.jpg2020-06-10T12:30:14Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_2.jpg&diff=36215File:Uas Desy 2.jpg2020-06-10T12:30:03Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Uas_Desy_1.jpg&diff=36214File:Uas Desy 1.jpg2020-06-10T12:29:52Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck&diff=35743Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation by Rúbia M. Bosse, André Teófilo Beck2020-05-18T02:01:09Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Artikel Komputasi Teknik 1-Storey Frame Under an Impulse Force (Simulation by ANN) oleh Ardy, Desy, Ronald dan Yophie */</p>
<hr />
<div><- back to [[Studi kasus komputasi teknik]]<br />
<br />
== Knowledge Base ==<br />
<br />
<br />
== Case Study ==<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation 2.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 3.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 4.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 5 .png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 6.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 7.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 8.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 9.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 10.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 11.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 12.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 13.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 14.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 15.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 16.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 17.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 18.png]]<br />
<br />
Terjemahan<br />
<br />
== Terjemahan ==<br />
<br />
'''Model Elemen Hingga Sederhana untuk Menggambarkan Struktur Mass-Spring dalam Simulasi Dinamis'''<br />
<br />
'''Rúbia M. Bosse, André Teófilo Beck'''<br />
<br />
University of São Paulo - Departemen Teknik Struktural, São Carlos, rubiabosse@usp.br, atbeck@sc.usp.br<br />
<br />
<br />
=== '''Abstrak''' ===<br />
<br />
Makalah ini menyajikan pendekatan langkah demi langkah, didaktik untuk membangun model elemen hingga yang disederhanakan (''Finite Elemen''t/FE)mereproduksi hasil yang diperoleh dengan model ''mass-spring'' (MS) atau bangunan geser. Tujuan utamanya adalah untuk mengekspos<br />
keterbatasan masing-masing model, dan untuk memfasilitasi perbandingan antara hasil numerik yang diperoleh dengan model yang berbeda,sangat sering oleh penulis yang berbeda. Contoh aplikasi adalah sistem kontrol getaran, analisis model teoritis, mesin pemodelan komponen dan jaringan lunak. Makalah ini menyajikan hipotesis yang diperlukan untuk membangun hierarkis model, membahas pengaruh masing-masing asumsi / penyederhanaan dalam respons struktural. Dengan tujuan ini, komputer kode diimplementasikan untuk menyelesaikan struktur kerangka 2D di bawah beban dinamis dengan model pegas massal dan posisi model elemen hingga mempertimbangkan analisis geometrik nonlinier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis yang diajukan adalah cukup untuk mereproduksi dalam metode FE respon yang sama dari model MS mengalami impuls dan beban gempa.<br />
<br />
'''Kata kunci''': Model elemen hingga, model pegas massa, struktur kerangka 2D, beban dinamis.<br />
<br />
<br />
==='''1. PENDAHULUAN'''===<br />
<br />
Dua metodologi utama yang digunakan untuk mengevaluasi perilaku mekanik struktur seperti bangunan di bawah beban dinamis adalah model Mass-Spring (MS) dan model Finite Element (FE). Penerapan masing-masing teknik ini biasanya tergantung pada jenis struktur, keakuratan analisis yang diminta, dan kompleksitas struktur. Telah diketahui bahwa semua model menghadirkan ketidakpastian terkait kesetiaan untuk mewakili perilaku struktural yang nyata. Dalam hal ini, interpretasi kritis terhadap penyederhanaan dan keterbatasan model teknik diperlukan untuk analisis dan desain yang andal.<br />
<br />
Secara umum, model massa-pegas memiliki pendekatan diskrit dan formulasi matematika sederhana. Massa terkonsentrasi dalam titik-massa dan terhubung satu sama lain dengan pegas linier yang mewakili kekuatan elastis internal yang bekerja di antara massa. Model MS sederhana karena menghasilkan sangat sedikit derajat kebebasan, di mana persamaan gerak dapat diselesaikan secara analitis dengan modal superposisi. Ini secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan untuk analisis dinamis. Model massa-pegas populer karena secara konsep lebih sederhana dan lebih mudah diimplementasikan daripada model yang lebih konsisten secara fisik berdasarkan metode elemen hingga. Selain itu, model MS sangat fleksibel untuk perubahan topologi. <br />
<br />
Formulasi ini biasanya diterapkan untuk mewakili struktur sebagai sistem kontrol getaran, bangunan dalam perilaku global, elemen mesin dan bahan jaringan lunak. Model MS juga sangat berlaku untuk melakukan analisis keandalan dan respon stokastik, di mana biaya komputasi merupakan masalah mendasar, karena struktur perlu dipecahkan secara berulang. Kelemahan utama dari model MS adalah bahwa mereka dianggap tidak tepat untuk memperkirakan perilaku mekanik struktur yang dapat dideformasi. Model MS mengabaikan persamaan konstitutif material, dan menghadirkan sejumlah derajat kebebasan yang mungkin terlalu kecil untuk jenis analisis tertentu. <br />
<br />
Beberapa kemajuan telah dibuat dalam model MS untuk meningkatkan representasi realistis dari struktur yang dapat dideformasi. Beberapa penelitian mengusulkan metode baru untuk mendapatkan koefisien kekakuan pegas, yang lain telah menyarankan modifikasi model tradisional (Kuether dan Allen, 2012, Geethu et al., 2015), termasuk misalnya pegas nonlinear dan piezometrik dalam analisis sistem kontrol getaran (Harne, 2013), penggabungan pegas kontak kubik untuk mensimulasikan kehilangan kontak (Huajiang dan Guan, 2016) dan pemecah implisit cepat untuk model MS standar (Liu et al., 2013, Zheng et al., 2017)<br />
<br />
Di sisi lain, metode elemen hingga (FE) berasal dari mekanika kontinum dan menjadi salah satu metode yang paling sering digunakan untuk memecahkan masalah sistem mekanik. Metode FE memerlukan penggunaan komputer secara intensif dan biaya komputasinya dapat menjadi penghalang untuk analisis skala besar. Namun, teknik ini mampu mensimulasikan sistem fisik yang kompleks, menyelesaikan masalah multi-dimensi dengan nonlinier (Dhatt, Touzot dan Legrançois, 2012).<br />
<br />
Model FE mendiskritisasi struktur dalam elemen-elemen kecil untuk merepresentasikan perilaku berkelanjutan. Metode ini menggunakan pendekatan variabel yang tidak diketahui untuk mengubah persamaan diferensial parsial menjadi persamaan aljabar yang diselesaikan melalui metode numerik. Model FE cocok untuk mengevaluasi respons berbagai struktur, terutama karena undang-undang dasar material dipertimbangkan dalam formulasi matematika. Namun, kemajuan ini ada harganya: semakin halus modelnya, semakin kompleks solusinya, yang mengarah ke biaya komputasi yang besar.<br />
<br />
Tantangan yang cukup besar di bidang metode FE adalah pertimbangan perpindahan besar dalam tubuh yang cacat. Upaya penelitian membahas pengembangan formulasi yang mempertimbangkan efek nonlinier dalam bahan konstitutif atau dalam kondisi batas (perpindahan atau rotasi besar). Dalam masalah perpindahan besar, deskripsi Total Lagrangian menunjukkan metode yang efisien untuk menyelesaikan masalah dinamis struktur padat, karena mempertimbangkan konfigurasi referensi yang unik dan tetap: matriks massa tetap konstan dan solusi keseimbangan dinamis diperoleh dengan lebih mudah. Solusi masalah yang mempertimbangkan analisis geometri nonlinear dengan deskripsi Total Lagrangian dapat diverifikasi dalam Mondkar dan Powell (1977), Wood dan Zienkiewicz (1977), Surana (1983), Coda dan Greco (2004). Pendekatan alternatif untuk merepresentasikan analisis nonlinier geometris menggunakan deskripsi Lagrangian total adalah model FE posisional. Dalam teknik ini, parameter nodal adalah koordinat nodal (posisi) dan dimungkinkan untuk menggunakan kinematika Reissner yang tepat dalam evaluasi perpindahan dan rotasi untuk struktur rangka. Contoh aplikasi dari formulasi ini dapat dilihat di Coda dan Paccola (2014), Reis dan Coda (2014), dan Siqueira dan Coda (2016, 2017).<br />
<br />
Saat ini, dengan kemajuan teknik komputasi untuk meningkatkan waktu pemrosesan, model FE yang disempurnakan semakin dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah mekanis apa pun. Dalam makalah ini, kami bermaksud untuk mendefinisikan hipotesis yang berlaku untuk model FE untuk membuatnya mewakili hasil yang kompatibel dengan model massa-pegas dengan idealisasi kerangka geser. Ini juga merupakan tujuan untuk mengamati dan mengukur perbedaan yang disebabkan oleh hipotesis ini dalam respon struktur, mengevaluasi keuntungan dan keterbatasan masing-masing model untuk memperkirakan respon struktur yang terkena berbagai sumber beban dinamis.<br />
<br />
Untuk melakukan analisis ini, kode komputasi diterapkan untuk kedua model: model FE posisional dan model MS. Contoh-contoh yang disajikan dalam makalah ini berkaitan dengan struktur rangka yang tidak terbungkus yang dapat mewakili bangunan. Contoh 1 dan 2 memperlihatkan struktur satu dan lima lantai yang tereksitasi oleh gaya impuls. Contoh ketiga berkaitan dengan struktur yang sama dari contoh 2 yang bersemangat dengan catatan Gempa Bumi El Centro. Respons dalam domain waktu dan frekuensi dipelajari.<br />
<br />
<br />
<br />
==='''2. MODEL MASS-SPRING'''===<br />
<br />
Diterjemahkan oleh : Mohamad Wafirul Hadi, Kania Dyah Nastiti, Maha Hidayatullah Akbar, Fajri Octadiansyah, Afitro Adam<br />
<br />
Analisis dinamis menggunakan model massa-pegas diskrit sangat umum dalam literatur dan menyajikan keuntungan sebagai alat sederhana untuk mengevaluasi respons dinamis struktur. Metode analisis ini memerlukan waktu pemrosesan yang sedikit, karena mereduksi struktur menjadi beberapa derajat kebebasan, dan karena jawabannya dapat diperoleh secara analitik dengan metode modal superposisi. Model MS tradisional berurusan dengan analisis linier, yaitu keseimbangan dihitung pada posisi awal, menyajikan matriks kekakuan konstan (Warburton, 1976 dan Paultre, 2010). Dalam makalah ini model bangunan geser dipertimbangkan. Idealisasi ini biasanya digunakan untuk mengevaluasi respons bangunan yang mengalami kegembiraan dinamis. Model bangunan geser biasanya mempertimbangkan bahwa massa kolom dapat diabaikan, dan massa lantai terkonsentrasi di lantai (titik massa). Juga, balok dan pelat dianggap kaku dalam arah longitudinal dan dalam lentur, kolom kaku untuk regangan aksial tetapi fleksibel secara transversal. Idealisasi bangunan geser mengasumsikan bahwa bangunan hanya menyajikan perpindahan horisontal, karena pembengkokan kolom. Mempertimbangkan kerangka bidang gambar 3 lantai yang tidak tertutup pada Gambar 1, model bangunan geser dapat dimodelkan dengan mendefinisikan massa dan pegas yang setara dan membuat matriks yang sesuai untuk solusi persamaan gerak.<br />
<br />
[[File:afitrotgs3.jpg]]<br />
<br />
<br />
[[File:4.3.9 1.jpg]]<br />
<br />
[[File:4.3.9 2.jpg]]<br />
<br />
dengan M matriks massa diagonal sistem dengan massa lantai yang terkonsentrasi pada titik-massa, 𝑢̈ adalah<br />
vektor percepatan.<br />
Paket karena redaman itu diperoleh sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 3.jpg]]<br />
<br />
di mana 𝑪 adalah matriks redaman, 𝑐 adalah koefisien redaman, 𝑢̇ adalah vektor kecepatan.<br />
Kekuatan elastis dapat ditentukan sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 4.jpg]]<br />
<br />
dimana𝑲 adalah matriks kekakuan, <br />
<br />
adalah koefisien kekakuan kolom dan 𝑢 adalah vektor perpindahan.<br />
Keseimbangan gerak dapat didefinisikan sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 5.jpg]]<br />
<br />
Untuk kasus beban gerakan tanah, vektor eksitasi diperoleh dengan mengalikan massa setiap derajat<br />
kebebasan dengan percepatan gempa dalam arah yang sesuai, untuk setiap langkah waktu. Dengan cara ini, analisis<br />
sesuai dengan respons struktur dengan penyangga tetap, keluar oleh kekuatan eksternal dalam massanya; dan 𝑝 (𝑡) adalah<br />
diadaptasi menjadi 𝑝 (𝑡) sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 6.jpg]]<br />
<br />
di mana 𝑢̈ (𝑡) adalah vektor percepatan horizontal gempa bumi, 𝑟 adalah vektor dengan 𝑛 garis sama dengan jumlah bingkai<br />
cerita. Vektor ini mewakili koefisien pengaruh dalam perpindahan nodal, ketika perpindahan kesatuan adalah<br />
dikenakan pada dukungan.<br />
Persamaan solving (5), respon dinamis linear dari struktur diperoleh, dikenakan beban dinamis. Menyelesaikan<br />
kesetimbangan dinamis analitis, metode modal superposisi dapat diterapkan; Metode ini didasarkan pada kenyataan bahwa, untuk<br />
model redaman tertentu, persamaan gerak 𝑛 ditambah dari sistem diskrit dapat dimodifikasi melalui a<br />
transformasi untuk koordinat modal dalam persamaan decoupled. Metode ini menggunakan sifat ortogonalitas dari<br />
mode getaran untuk memisahkan sistem persamaan; karenanya tanggapan diperoleh dengan menyelesaikan persamaan diferensial<br />
mirip dengan persamaan yang dikembangkan untuk satu derajat struktur kebebasan (Warburton, 1976, Clough and Penzien, 1993,<br />
dan Rao, 2010). Dalam tulisan ini, untuk menyederhanakan solusi dan membuat kode umum untuk semua jenis beban, linier<br />
keseimbangan persamaan gerak diselesaikan dengan menerapkan integrasi waktu Newmark, dengan mempertimbangkan rata-rata konstan<br />
akselerasi, menurut Paultre (2010).<br />
Model MS mempertimbangkan idealisasi bangunan geser sangat digunakan karena fleksibilitas untuk mewakili struktur yang berbeda<br />
topologi. Namun, untuk mewakili struktur ramping yang menghadirkan perilaku mampudeformasi, yang lebih fisik<br />
metodologi yang realistis mungkin diperlukan.<br />
<br />
==='''3. POSITIONAL FINITE ELEMENT'''===<br />
<br />
Analisis nonlinier geometris digunakan untuk menangani defleksi besar: posisi keseimbangan struktur dicari negara terlantar. Dalam apa yang disebut pendekatan FE posisional, ruang non-dimensi dibuat dan kelengkungan relatif elemen bingkai dihitung untuk konfigurasi awal dan untuk yang cacat (Coda dan Greco 2004). Itu Posisi keseimbangan adalah variabel utama yang tidak diketahui, dan diperoleh dari prinsip total potensial stasioner energi. Formulasi Lagrangian total digunakan, menggunakan konfigurasi referensi yang unik, posisi awal; di dalam konteksnya, matriks massa adalah konstan. Elemen frame dengan empat node dan pendekatan kubik digunakan. Untuk analisis nonlinier geometris, deskripsi rinci tentang kinematika elemen awalnya ditunjukkan dan prinsip energi stasioner digunakan untuk menulis persamaan keseimbangan dinamis. Sistem nonlinier persamaan diselesaikan dengan menggabungkan integrasi waktu Newmark dengan prosedur Newton-Raphson, mengikuti Coda dan Paccola (2014).<br />
<br />
<br />
===='''3.1 Finite Element Model pada Posisi Frame'''====<br />
<br />
Diterjemahkan Oleh : [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi]<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Terjemah 3.1-1 Frame positional FE model Zikra-Zikri-Zaki-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-2 Frame positional FE model Zikri-Zikra-Zaki-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-3 Frame positional FE model_Zaki-Zikra-Zikri-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-4 Frame positional FE model Oldy-Zikra-Zikri-Zaki.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
===''' 4. RESULTS'''===<br />
<br />
Dalam paper ini diperlihatkan berberapa hasil analisis yaitu dengan metode Mass-Spring (MS), dan Finite Element (FE) kepada sebuah struktur yang diberikan impuls dan gerakan pada bagian dasar. Tujuan awal dari paper ini adalah untuk mengembangkan model FE yang lebih sederhana yang tetap akurat sama dengan hasil yang diperoleh dari model MS. Tabel 1 memperlihatkan analisa dan hypothesis dari setiap model yang digunakan serta langkah-langkah yang diambil agar model FE yang disederhanakan tetap mempunyai hasil yang sebanding dengan model MS. Tahap sequential merupakan evaluasi dari setiap model pada response structure terhadap waktu dan secara frekuensi.<br />
<br />
<br />
Tabel 1. Hypothesis dari model MS, FE, dan FES<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
Mass Spring (MS):<br />
# Sistem diskrit dengan massa yang terkonsentrasi<br />
# Setiap lantai diwakili oleh 1 degree of freedom<br />
# Massa dari kolom/tiang vertical ccenderung diabaikan dalam analysis<br />
# Lantai merupakan benda rigid. Tidak ada deformasi.<br />
# Hanya mengestimasi pergerakan horizontal<br />
# Stiffness dari kolom langsung diwakili oleh sebuah pegas linear<br />
# Sistem diasumsikan berkerja secara linear<br />
<br />
Finite Element(FE):<br />
# Bidang terdiri dari 4 node<br />
# Terdapat matrix massa<br />
# System yang terbentuk mempunyai banyak degree of freedom<br />
# Elementnya bergerak dengan flexible (Vertical, horizontal, serta putaran relatif)<br />
# Koneksi antara elemen diasumsikan rigid<br />
# Pergerakan yang besar dianalisa secara nonlinear<br />
<br />
Finite Element Simplified (FES):<br />
# Massa kolom ikut diperhitungkan, hanya saja massa ini dimodelkan dalam batang horizontal dengan distribusi secara merata. Pemodelan ini selain mempengaruhi massa dari batang horizontal, massa ini juga mempengaruhi pada densitas dan inertia.<br />
# Modulus Elastisitas dari batang horizontal diasumsikan tak hingga, sehingga dapat dianggap rigid.<br />
# Element dalam batang horizontal terrestriksi pada pergerakan secara vertical dan putaran relatif.<br />
# Dapat terjadi nonlinear analysis<br />
<br />
====='''4.1. Rangka 1 Lantai Dibawah Sebuah Gaya Impuls'''=====<br />
<br />
Diterjemahkan oleh: Ardy, Desy, Ronald, Yophie<br />
<br />
Contoh pertama adalah sebuah kerangka bangunan 1 lantai yang terbentuk dari tujuh buah balok (50 x 50 cm) dengan panjang 6 meter, dan 7 lempengan, 20 cm ketebalan diperpanjang oleh panjang 8 meter pada kedua sisi dari balok. Lantai ditopang oleh 8 kolom dengan tinggi 4.8 meter berjarak 6 meter satu sama lain. Struktur tersebut terbuat dari beton yang diperkuat dan digemparkan oleh sebuah impuls dengan F = 1 MN selama 0.001 detik. Kepadatan dari struktur dipertimbangkan sama dengan ρ = 2500 kgm^-3, dan modulus elastisitasnya sebesar 40 GPa. <br />
<br />
Kerangka ini telah dimodelkan sebagai model MS (Pegas-massa) dan model FE (Elemen hingga). Untuk model MS, struktur tersebut digambarkan sebagai sebuah massa m = 186900 kg (balok ditambah massa lempengan dengan mengabaikan massa kolom) terhubung ke suatu pegas linear dengan kekakuan K = 8 kolom. (12EI/L^3) = 181 MNm^-1, menghasilkan suatu sistem tidak teredam dengan satu derajat kebebasan.<br />
<br />
Pada model FE, struktur tersebut didiskritisasi ke dalam 22 elemen rangka simpul 4, dihitung dengan 201 derajat kebebasan di mana semua hipotesis yang dikembangkan dalam Tab. 1 diuji. Untuk representasi struktur dalam model FE, sebuah momen equivalen inersia telah dihitung untuk set (balok + lempeng); juga nilai kepadatan equivalen telah dihitung untuk memperhitungkan semua hipotesis dengan memperhatikan massa dari struktur tersebut.<br />
<br />
Respons dinamis dari struktur dievaluasi dalam model MS, FES dan FE melalui teknik integrasi waktu Newmark dengan perbedaan pada model FE dan FES sistem persamaan nonlinier dilinearisasi dengan prosedur Newton Raphson. Analisis dilakukan dalam total waktu 1,0 detik sebagai domain waktu dan hasil ini digunakan untuk membuat FFT (Fast Fourier Transform) pada respon studi frekuensi alami dari struktur.<br />
<br />
Investigasi pertama dibuat mengenai pertimbangan massa kolom, karena banyak penulis (Paultre, 2010, Rao, 2010, Warburton, 1976) yang menyatakan bahwa massa kolom harus diabaikan dalam analisis MS. Mula -mula relevansi massa dalam model MS dievaluasi (Gbr. 5). Secara berurutan, contoh-contoh diuji untuk FE model sederhana yang dijelaskan dalam Tabel 1 dengan mempertimbangkan: 1) model FE dengan massa total kolom terkonsentrasi pada massa lantai; 2) model FE dengan massa kolom diabaikan dan 3) model FE dengan setengah massa kolom diperhitungkan bersama dengan massa lantai. Semua hasil ditunjukkan pada Gbr. 6 dan 7.<br />
<br />
[[File:4.1_gambar5.PNG|900px|thumb|center|Gambar 5: Respon model pegas massa (MS) dengan mempertimbangkan dan mengabaikan massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar6.PNG|900px|thumb|center|Gambar 6: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar7.PNG|450px|thumb|center|Gambar 7: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
Dari Gambar 5 dapat digaris bawahi bahwa pergeseran puncak respon dari struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa dari kolom model MS sekitar 5%. Pada frekuensi domain, frekuensi natural yang sama bisa dilihat di kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya pada kedua amplitudo. Hasil ini memperlihatkan bahwa frekuensi bertentangan dengan estimasi, pertimbangan massa pada kolom analisis MS tidak relevan.<br />
<br />
Gambar 6 dan 7 menunjukkan akurasi model FES untuk memproduksi hasil MS. Gambar 7 menunjukkan korespondensi sempurna antara model FES dan MS yang memiliki pertimbangan 50 % dari kolom massa, disatukan dengan massa dasar. Dari kesimpulan tersebut, contoh berikut ini mempunyai penambahan asumsi : pertimbangan dari setengah massa kolom pada model FES mendorong respons untuk mencapai hasil yang sama dengan model MS. Hasil ini mengindikasikan bahwa memungkinkan untuk memproduksi response frame dengan lebih dari satu baris kolom (pada kasus ini, 8 baris kolom. ) dengan model MS.<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 adalah hasil dari FES model (Tabel 1) dibandingkan dengan model MS dengan mengabaikan kolom massa. <br />
<br />
[[File:Gambars 8.png|900px|thumb|center|Gambar 8 Respons model MS dan FES, mempertimbangkan massa dari kolom yang terdistribusi pada elemen]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 9.png|900px|thumb|center|Gambar 9 Respons model MS dan FES dengan balok fleksibel]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 10.png|900px|thumb|center|Gambar 10 Respons model MS dan FES dengan mempertimbangkan balok yang displaceable]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 11.png|900px|thumb|center|Gambar 11 Respons model MS dan FES secara keseluruhan]]<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 menunjukkan bahwa perkiraan yang paling relevan untuk mengubah resspns dari model FES adalah pertimbangan dari balok flexible. Model fleksibel FES memperlihatkan sebuah respons osilasi di sekitar respons yang dihasilkan oleh model MS, terlihat frekuensi pada tingkatan lebih tinggi yang terlihat dengan jelas pada hasil FFT Gambar 9 dan 11.<br />
<br />
Hasil dari Gambar 8 dan 10 menunjukkan pertimbangan dari distribusi massa pada kolom elemen, pergeseran pada arah vertical dan rotasi pada balok tidak menyebabkan perubahan yang signifikan pada hasil awal model FES, sangat mirip dengan hasil MS. Dapat dilihat juga bahwa esimasi dari frekuensi natural dari stukrur, semua model konvergen pada 5 Hz, menunjukkan bahwa frekuensi dari respons domain kurang sensitif pada asumsi model yang dibahas ini. Gambar 11 juga memperlihatkan bagaimana jarak dari respons pada model FE secara keseluruhan, tanpa simplifikasi, dan model MS : puncak respons amplitude lebih tinggi untuk model FE dan pada kasus ini perpindahan terjadi pada frekuensi yang tinggi.<br />
<br />
<br />
====='''4.2. Rangka 5 Lantai Terhadap Gaya Impuls'''=====<br />
<br />
Diterjemahkan oleh : Edo, Shabrina, Jeri, dan Raihan<br />
<br />
Contoh kedua menjabarkan tentang Rangka 5 lantai yang terbuat dari beton bertulang dengan dimensi yang tertera pada Figur 12. Struktur dikenakan gaya impuls F = 100 MN selama 0,001 detik. Gaya impuls diberikan pada lantai pertama dari struktur untuk menghindari efek non-linier dari model ''''Finite Element''''. Sebuah lempeng setebal 14 cm memanjang sejauh 6 meter pada tiap balok dipasangkan pada bangunan tersebut. Struktur ini dimodelkan sesuai dengan metodologi yang telah dideskripsikan pada Bagian 1.<br />
<br />
Untuk model massa-pegas, struktur direpresentasikan oleh 5 susunan massa-pegas, menghasilkan 5 derajat kebebasan yang menjelaskan pergeseran horizontal lantai (massa lempeng dijumlahkan ke dalam total massa lantai). Dalam model FE dan FES, struktur didiskritisasi ke dalam lima puluh elemen bingkai 4-node, sehingga dihasilkan 150 derajat kebebasan yang menggambarkan translasi (horizontal dan vertikal) dan rotasi dalam vektor normal dari node. Untuk merepresentasikan lempeng, momen inersia ekuivalen dihitung untuk balok yang memiliki kekakuan balok ditambah lempeng; Densitas balok juga dikoreksi berdasarkan massa lempeng. <br />
<br />
[[File:Fig12.png]]<br />
<br />
Gambar 13 dan 14 menunjukkan hasil awal di sekitar perkiraan massa dari kolom kolom untuk model MS dan FES dalam analisis yang dilakukan selama pergerakan satu detik<br />
<br />
[[File:Fig13.png]]<br />
<br />
[[File:Fig14.png]]<br />
<br />
Gambar 13 menyajikan hasil yang mirip dengan gambar.6 dan 7. Dapat dilihat juga untuk contoh ini bahwa kecocokan sempurna untuk hasil MS dicapai dengan model FES mengingat hanya setengah dari total massa kolom terkonsentrasi di elemen lantai. Gambar 14 mengkonfirmasi hasil gambar 13, menunjukkan bahwa frekuensi perpindahan dan amplitudo sangat dekat untuk model MS (mengabaikan massa kolom) dan model FES mempertimbangkan setengah massa kolom di lantai.<br />
Gambar 15-18 menyajikan respons dinamis struktur yang membandingkan respons model MS dan model FES dengan derivasi yang dijelaskan dalam baris terakhir Tab.1<br />
<br />
[[File:Fig15.png]]<br />
<br />
[[File:Fig17.png]]<br />
<br />
[[File:Fig18.png]]<br />
<br />
Gambar 15 mengindikasikan bahwa pertimbangan dari masa yang terdistribusi pada kolom-kolom sistem tidak terlalu berpengaruh terhadap response yang diberikan berdasarkan model FES yang disederhanakan. Seluruh nilai tertinggi/puncak dari frekuensi naturalnya cocok, dan amplitudo dari response yang diberikan juga serupa.<br />
<br />
Gambar 16 menunjukkan bahwa response yang diperoleh berdasarkan model FES mempertimbangkan balok/beam flexible yang berosilasi dengan frekuensi yang tinggi di sekitar respons yang diberikan dari model MS. FFT membuktikan bahwa puncak-puncak dari frekuensi osilasi tersebut berkisar 80 Hz. Apabila dirata-ratakan, respons pergeseran/displacement yang diberikan dan frekuensi yang diberikan pada saat awal menghasilkan hasil yang relatif dekat terhadap response yang didapat berdasarkan model MS.<br />
<br />
Gambar 17 membandingkan respons model MS dengan model FES dengan mempertimbangkan balok yang dapat dipindahkan. Asumsi perpindahan vertikal dan rotasi balok mempengaruhi sebagian perpindahan dan frekuensi respons pada struktur. Dalam FFT dapat dicatat bahwa hanya frekuensi natural kedua tidak sama dengan hasil yang ditunjukkan oleh model MS.<br />
Dalam analisis model FE lengkap, ditunjukkan pada gambar 18, dapat dicatat bahwa perpindahan yang terjadi berbeda dari model MS. Model FE menyajikan osilasi dengan frekuensi tinggi dan perpindahan puncak yang lebih tinggi, dibandingkan dengan hasil model MS; Namun, karakteristik perpindahan serupa, menghadirkan siklus frekuensi rendah dengan jumlah yang sama. Dalam domain frekuensi, perbedaan signifikan dalam puncak amplitudo dapat diamati, juga beberapa perbedaan dalam frekuensi natural. Frekuensi yang lebih tinggi muncul sekitar 80 Hz, memvalidasi perilaku osilasi yang diamati dalam respons perpindahan. Untuk semua kasus analisis bangunan, menunjukkan perilaku linier dalam analisis FE, mengambil sejumlah kecil iterasi untuk konvergensi solusi numerik.<br />
<br />
<br />
===='''4.3. Pergerakan Rangka 5-Lantai oleh Gempa Bumi'''====<br />
<br />
Kania, Evi, Chandra, Dieter<br />
<br />
Contoh terakhir menggunakan struktur yang sama dan sudah dipelajari pada contoh 4.2 didapatkan dari rekaman gempa bumi EL Centro. Di MS model, gempa bumi disimulasikan sebagai gaya ekuivalen yang diterapkan ke setiap derajat kebebasan dari struktur dalam bentuk {F}=[M].{y ̈_earthquake}. Di dalam FE analisis, penggunaan persamaan posisi di sini memberikan keuntungan bahwa gempa bumi dapat dimodelkan dengan sedemikian rupa hingga terlihat lebih rill, penggunaan basis perpindahan dalam pendukung sturuktur, dan simulalsi efek yang terjadi akibat gempa bumi.<br />
<br />
Accelerogram dari gempa bumi EL Centro dan berdasarkan rekaman dari basis perpindahan (digunakan dalam analisa FE dan FES) ditunjukan pada gambar 19.<br />
<br />
[[File:KT.PNG|800 px]]<br />
<br />
Gambar 20 menjelaskan sebuah perbandingan antara perbedaan-perbedaan yang disebabkan oleh perhitungan massa kolom dalam permodelan FES. Untuk model FE dan FES, hasil dalam hal perpindahan (displacement) terhadap waktu diperoleh untuk total perpindahan dalam kaitannya dengan initial position (i.e.perpindahan relatif pada struktur atas ditambah perpindahan pada struktur pendukungnya, yang disebabkan oleh gempa bumi). Pada studi ini, semua curve hanya menunjukkan perpindahan relatif, yang mana dapat dibandingkan dengan respons dari model MS.<br />
<br />
[[File:Translateevi.JPG]]<br />
<br />
<br />
Hasil dari Gambar 20 menunjukkan bahwa dengan adanya gangguan/eksitasi dalam bentuk gempa, respon dari FES pada permasalahan-½ massa kolom terpusat di lantai, memiliki hasil yang sama dengan penggunaan model MS dasar. Hal tersebut membuktikan keakuratan hipotesis yang sudah dibangun untuk menyelaraskan FE models dengan MS models. Pada contoh ini, dimana terdapat eksitasi berupa gempa, pengaruh dari bagian kolom masa dalam analisis adalah lebih tinggi daripada nila yang didapat dengan impulse loads. Jika diasumsikan 50% massa kolom diabaikan untuk FES models, maka hubungan antara MS dan FES models tidak mungkin didapat. Gambar 21-24 menunjuklan perbandingan antara MS models, FES dan FE models.<br />
<br />
<br />
[[File:MSFESchandra1.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra2.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra3.JPG]]<br />
<br />
dengan hasil yang disajikan dalam gambar 21-24 dapat diketahui bahwa pertimbangan massa terdistribusi dalam elemen kolom menyebabkan perpindahan tertinggi dan perbedaan dalam kasus yang dibandingkan (FES x MS). Dapat juga diamati bahwa fleksibilitas balok, berbeda dari apa yang terlihat dalam contoh sebelumnya, dan hal ini perlu diperhatikan sebagai hal yang relevan untuk mengubah respons Model FES. Hipotesis balok yang dapat dipindahkan relevan dengan respons dalam domain waktu; sedangkan untuk konten frekuensi struktur memiliki perilaku yang sama dari model MS. Contoh ini dengan beban dinamis yang besar menunjukkan bahwa model MS secara signifikan tidak mementingkan potensi perpindahan struktur; hasil ini dapat dikaitkan dengan semua penyederhanaan yang diasumsikan untuk model pegas-massa. Bahkan gempa bumi yang menyebabkan perpindahan besar di dasar struktur (sekitar 20 cm) tidak cukup untuk memicu respons bangunan nonlinier. Gambar 21-24 menunjukkan bahwa respons domain frekuensi kurang sensitif terhadap asumsi pemodelan. Semua frekuensi sekitar 1,7 hingga 1,9 Hz dan puncak ini mungkin disebabkan oleh beban gempa dalam struktur. Dalam resume, meskipun struktur yang dipelajari dalam model FE menyajikan perpindahan yang lebih tinggi, konten frekuensinya tetap dekat dengan frekuensi bangunan yang dievaluasi melalui mode MS.<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
<br />
<br />
==='''CONCLUDING REMARKS'''===<br />
<br />
Makalah ini mengupayakan pendekatan didaktik untuk menunjukkan bagaimana merepresentasikan, dengan diskritisasi elemen hingga, hasilnya diperoleh dengan model massa-pegas. Temuan di sini bermanfaat bagi para peneliti yang menggunakan model elemen hingga, yang membutuhkan untuk mereproduksi atau membandingkan hasilnya dengan yang diperoleh menggunakan model pegas massal.<br />
<br />
Pada dasarnya, untuk merepresentasikan struktur pegas massa dengan metode elemen hingga, perlu: 1) mempertimbangkan hanya setengahnya massa total kolom, disatukan dengan massa balok dan pelat; 2) menganggap lantai berfungsi sebagai benda tegar dalam hal derajat kebebasan longitudinal dan lentur dan 3) membatasi derajat lentur kebebasan balok dan pelat.<br />
<br />
Hasil penelitian menunjukkan relevansi hipotesis yang disarankan dalam respon struktur sebagai kerangka pesawat (bangunan) dalam analisis dinamis. Juga menjadi jelas bahwa pengaruh masing-masing hipotesis tergantung pada karakteristik mempelajari kasus. Dalam contoh 1 dan 2, pertimbangan balok fleksibel untuk model FES menyebabkan perubahan signifikan pada respon struktur, dibandingkan dengan hasil model MS. Namun, perilaku yang sama ini tidak diverifikasi di Contoh 3, di mana fleksibilitas balok dalam hal beban gempa tidak mempengaruhi respons model FES.<br />
<br />
Dalam hal analisis FFT, semua model (MS, FES, dan FE) tepat untuk menentukan frekuensi getaran,terutama frekuensi alami rendah yang biasanya paling relevan untuk karakterisasi dinamis struktur.Contoh 3 menyarankan bahwa dalam kasus beban dinamis yang parah, seperti gempa bumi, pertimbangan di sekitar struktur<br />
Massa sangat relevan dalam respons.Hasil seperti yang disajikan dalam makalah ini mengumpulkan informasi dan memenuhi kualifikasi asumsi pemodelan struktural yang biasa. Itu<br />
perbedaan yang diperoleh dengan model yang dikembangkan, menyoroti ketidakpastian intrinsik yang terlibat dalam tantangan<br />
membuat representasi perilaku struktural yang realistis. Dalam sudut pandang ini, representasi mekanik yang tepat<br />
perilaku hanya dapat dicapai dengan analisis kritis dan pengetahuan di sekitar keterbatasan masing-masing model. ini<br />
penting untuk ditekankan bahwa banyak struktur menghadirkan respons yang cenderung pada asumsi pegas-massa; dalam aspek ini<br />
penggunaan model serbaguna berdasarkan analisis FE yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah sederhana atau kompleks dapat menjamin<br />
desain yang lebih akurat<br />
<br />
== Artikel ==<br />
<br />
== Tugas Artikel Wisnu Harry Ichwan Fadli ==<br />
<br />
<br />
Menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File:gambarganteng.png||500px]]<br />
<br />
<br />
Figure 7<br />
<br />
<br />
Dari Gambar. 5 dapat dicatat bahwa respon perpindahan puncak struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa kolom untuk model MS berbeda sekitar 5%. Dalam domain frekuensi, frekuensi alami yang sama dapat diamati untuk kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya dalam amplitudo mereka. Hasil ini menunjukkan bahwa untuk estimasi pertentangan frekuensi, pertimbangan massa kolom dalam analisis MS tidak relevan. Gambar 6 dan 7 menunjukkan keakuratan model FES untuk mereproduksi hasil MS. Gambar. 7 menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File : 2020-05-09 16_22_37-Spyder (Python 3.7).png || 500px ]]<br />
<br />
<br />
Untuk kasus yang dikerjakan adalah pada bangunan dengan penjalasan seperti pada laporan di bawah ini<br />
<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (1).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (2).JPG<br />
<br />
initial condition disini digmbarkan bawan, konstruksi rangka gedung dapat di modelkan sebagai batang kantilever dengan panjang (l) yang menerima gaya (F) arah lateral akibat gempa, sehingga akibat gaya F tersebut menyebabkan terjadinya displacement pada rangka tersebut sejauh x. <br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (3).JPG<br />
<br />
perpindahan posisi (displacement ) merupakan defleksi pada rangka. sehingga dapat dirumuskan besarnya displacennet sebagai persamaan defleksi pada batang kantilever. besarnya defleksi dipengaruhi oleh : bentuk penampang batang, panjang batang, gaya yang bekerja dan juga modulus elastistas material.<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (4).JPG<br />
<br />
berdasrkan rumus defleksi tersebut didapatkan hasil perhitungan seperti pada grafik. dimana displacemnt yang terjadi akibat gaya F merupakan suatu bentuk osilsasi dengan simpangan terjauh mencapai 0.8<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (5).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (6).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (7).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (8).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (9).JPG<br />
<br />
</gallery><br />
<br />
'''slide 1 (judul)'''<br />
<br />
'''slide 2 (FEM initial condition)'''<br />
<br />
initial condition disini digmbarkan bawan, konstruksi rangka gedung dapat di modelkan sebagai batang kantilever dengan panjang (l) yang menerima gaya (F) arah lateral akibat gempa, sehingga akibat gaya F tersebut menyebabkan terjadinya displacement pada rangka tersebut sejauh x. <br />
<br />
'''slide 3 (dasar teori dfelksi untuk perhitungan manual-eksak)'''<br />
<br />
perpindahan posisi (displacement ) merupakan defleksi pada rangka. sehingga dapat dirumuskan besarnya displacennet sebagai persamaan defleksi pada batang kantilever. besarnya defleksi dipengaruhi oleh : bentuk penampang batang, panjang batang, gaya yang bekerja dan juga modulus elastistas material.<br />
<br />
'''slide 4 (hasil perhitungan manual)'''<br />
<br />
berdasrkan rumus defleksi tersebut didapatkan hasil perhitungan seperti pada grafik. dimana displacemnt yang terjadi akibat gaya F merupakan suatu bentuk osilsasi dengan simpangan terjauh mencapai 0.8<br />
<br />
'''slide 5 (pemodelan FES)'''<br />
<br />
pemodelan FES ini bernagkat dari MS model, dimana FES ini merupakan bentuk sederhana dari FEM yang diberikan pembatsan-pembatasan, pergerakan kolom akibat gaya F dari gempa hanya ke arah horisontal saja sehingga mengabaikan gerakan vertikan maupun rotasi pada kolom.<br />
<br />
'''slide 6 (hasil perhitungan FES)'''<br />
<br />
hasil perhitungan dengan FES ini menunjukan simpangan terjauh dari kolom yang diakibatkan oleh gaya F dari gempa adalah sejauh 0.8 mm<br />
<br />
'''slide 7 (pemodelan FEM)'''<br />
<br />
'''slide 8 (hasil perhitungan FEM)'''<br />
<br />
'''slide 9 (hasil dan kesimpulan)'''<br />
<br />
dari ketiga perhitungan tersebut (perhitungan manuak-eksak, FES dan FEM) maka didapatkan hasil bahwa, perhitungan manual dana FESmenunjukkan hasil yang hampir sama, yaitu terjadi simpangan dari pergerakan kolom arah laetral sejauh 0.8. sedangakan hasil perhitungan FEM amenunjukkan perbedaan yang cukup signifikan.<br />
perbedaan hasil tersebut kemungkina besar disebabkan oleh adanya perbedaan input yang dilakukan dalam perhitungan, mengingat dlam FES dilakukan pembatasan-pembatsan, serti pada gerakan akibat gaya F gempa terhadap kolom yang hanya pada arah hisontal.<br />
<br />
== Tugas Artikel Kania, Chandra, Dieter, Evi ==<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0001.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0002.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0003.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0004.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0005.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-000x.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-000x.jpg|600 px]]<br />
<br />
== Artikel Kolaborasi : ''USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS'' arranged by [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky]==<br />
<br />
Berikut ini kami lampirkan tugas kolaborasi tentang ''USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS'' dalam bentuk slideshow.<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel Komputasi Teknik-1 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-2 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-3 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-4 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-5 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpeg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-6 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
== Tugas Artikel Aghnia, Daniel, Joko, Paskal ==<br />
<br />
Persoalan<br />
<br />
[[File:Artikel_4.1_judul2.jpg|700px]]<br />
<br />
[[File:Artikel_4.1_hal1.jpg|700px]]<br />
<br />
Hasil<br />
<br />
[[File:Aghnia hasil.PNG|700px]]<br />
<br />
Analisa<br />
<br />
[[File:Analisa_daniel.jpg|700px]]<br />
<br />
[[File:Analisa_daniel2.jpg|700px]]<br />
<br />
Berikut terlampir dokumen pendukung berupa Excel<br />
<br />
https://drive.google.com/file/d/1Xvx7qlr-6vEFbYRVly7RprzASj8uwBfa/view?usp=sharing<br />
<br />
<br />
== Tugas Artikel Fajri, Kania Dyah, Maha, Wafirul ==<br />
<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0001.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0002.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0003.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0004.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0005.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0006.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0007.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0008.jpg]]<br />
<br />
<br />
<br />
== Tugas Artikel Adinda, Ilham Bagus, Adzanna, Maheka ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:artikelsmo1.jpg<br />
File:artikelsmo2.jpg<br />
File:artikelsmo3.jpg<br />
File:artikelsmo4.jpg<br />
File:artikelsmo5.jpg<br />
File:artikelsmo6.jpg<br />
File:artikelsmo7.jpg<br />
File:artikelsmo8a.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
== STUDI KASUS OSILASI GEDUNG DUA TINGKAT MENGGUNAKAN MODEL PEGAS-MASSA; Edo, Raihan, Jeri, Shabrina ==<br />
<br />
''' Studi Kasus '''<br />
Bangunan Gedung merupakan salah satu sarana yang dibangun menggunakan pengetahuan Engineering yang kompleks. Hampir seluruh aspek dalam perekayasaan sebuah gedung memerlukan analisis khusus secara saintifik guna menghasilkan karya yang tepat guna, nyaman dan aman untuk digunakan. Agar suatu bangunan tersebut aman untuk digunakan, sistem struktur bangunan haruslah memiliki kriteria untuk dapat menahan beban dengan kekuatan tertentu. Salah satu jenis beban yang menjadi perhatian khusus dalam perancangan bangunan gedung adalah pengaruh eksitasi yang disebabkan oleh kondisi angin maupun gempa bumi.<br />
Dalam menentukan respon suatu bangunan gedung terhadap eksitasi beban di atas, diperlukan proses komputasi terhadap fenomena yang akan terjadi. Untuk melakukan komputasi tersebut secara numerik, dapat dilakukan pendekatan menggunakan sistem pegas – massa maupun sistem finite element. Seperti yang dilakukan pada salah satu referensi yang diunggah oleh pak DAI mengenai simplified finite element, kami mencoba untuk melakukan studi kasus mengenai bangunan 2 tingkat yang diberikan gaya horizontal untuk diamati pengaruh gaya tersebut terhadap pergerakan osilasi gedung.<br />
Contoh kasus yang kami uji adalah pada sebuah gedung 2 tingkat yang dikenakan gaya horizontal pada lantai dasar gedung untuk merepresentasikan gaya gempa bumi. Gaya gempa bumi direpresentasikan dengan percepatan lantai dasar yang dinotasikan dengan ẍg<br />
<br />
''' Modelling '''<br />
''' Model Pegas-Massa '''<br />
Untuk dapat menghitung pergeseran dari bangunan dua lantai ketika dikenakan gaya horizontal pada tanah atau lantai dasar bangunan, kita bisa memodelkan bangunan tersebut menjadi model pegas-massa[1]. Berikut ini adalah konfirugasi permodelan pegas-massa pada bangunan dua lantai.<br />
<br />
[[File:2lt.png]]<br />
<br />
H1 dan H2 adalah tinggi masing-masing lantai, L adalah panjang lantai, c1 dan c2 adalah model damper untuk masing-masing lantai, m1 dan m2 adalah model massa untuk merepresentasikan massa masing-masing lantai, EIc1 dan EIc2 adalah kekakuan dari dinding masing-masing lantai, EIb1 dan EIb2 adalah kekakuan langit-langit masing-masing lantai, dan ẍg adalah percepatan tanah atau dasar bangunan. Model tersebut dapat dimodelkan ke dalam konfigurasi model pegas-massa yang umum kita temukan menjadi<br />
<br />
[[File:4gbr.png]]<br />
<br />
Figur b adalah model ketika kekakuan langit-langit lantai diasumsikan tak hingga, sehingga langit-langit tidak mengalami deformasi sama sekali. Figur tersebut dimodelkan ke dalam model pegas-massa menjadi seperti pada figur c. k1 dan k2 yang merupakan konstanta kekakuan pegas adalah fungsi dari EIc dan H. Figur d adalah kasus ketika langit-langit tidak diasumsikan memiliki kekakuan tak hingga, sehingga langit-langit juga mengalami deformasi. Pada kasus ini kekakuan langit-langit akan mempengaruhi nilai k1 dan k2 dan juga menambahkan model pegas baru dengan kekakuan k3 untuk merepresentasikan derajat kebebasan lateral dan rotasional, seperti yang dapat dilihat pada figur e.<br />
Untuk kasus ini, kami memilih asumsi bahwa langit-langit tidak memiliki kekakuan tak hingga. Sehingga model pegas-massa yang kami gunakan adalah model pegas-massa pada figur e. Kemudian dari figur tersebut, kami akan melakukan analisis gaya untuk masing-masing massa.<br />
Untuk massa 1,<br />
[[File:Eq1jr.png]]<br />
[[File:Eq2jr.png]]<br />
Persamaan 1 dan 2 kemudian akan dihitung menggunakan metode numerik untuk mendapatkan nilai pergeseran lantai 1 dan lantai 2 (x1 dan x2). Konstanta pada persamaan tersebut akan diisi dengan nilai yang didapat dari jurnal referensi, yaitu sebagai berikut<br />
m1 = 533,5 kg, m2 = 552,5 kg, c1 = 72,692 N.s/m, c2 = 68,688 N.s/m, k1 = 456,908 kN/m, k2 = 351.467 kN/m, k3 = -84,352 kN/m, ẍg = <br />
<br />
Kondisi awal untuk x1, x2, ẋ1, dan ẋ2 adalah 0<br />
<br />
''' Referensi '''<br />
[1] S. T. de La Cruz, M. A. Rodriguez, and V. Hernandez, “Using Spring-Mass Models to Determine the Dynamic Response of Two-Story Buildings Subjected to Lateral Loads,” 15th World Conf. Earthq. Eng., 2012.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
== Menyelesaikan Kasus Osilasi pada Gedung n-Tingkat dengan Metode Komputasi. (Adhika, Fathur, Ali) ==<br />
<br />
<br />
'''Pendahuluan:'''<br />
Artikel ini akan menjelaskan cara menyelesaikan kasus osilasi pada gedung n-tingkat yang dimodelkan dengan sistem pegas dan diselesaikan secara numerik.<br />
<br />
<br />
'''Persamaan Dasar:'''<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-Eq1.png]]<br />
<br />
<br />
'''Penyelesaian:'''<br />
Penyelesaian persamaan ini akan menggunakan metode Euler dengan skema forwards dan bacwards. Secara umum proses pemodelan dengan terknik ini akan menghasilkan persamaan:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-Eq2.png]]<br />
<br />
Adapun untuk menyelesaikan persamaan kedua, matrix [A] akan diselesaikan dengan TDMA (Tri-Diagonal Matrix Algorithm). Seluruh penyelesaian kasus ini dilakukan dalam bahsa phyton. Berikut Source codenya:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC1.png]]<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC2.png]]<br />
<br />
<br />
'''Hasil:'''<br />
Hasil dari perhitungan ini adalah sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC3.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
== Artikel Komputasi Teknik Sistem Pada Gedung Bertingkat Dengan 3 Model Strukstur (Adam, Aji, Alghi, Iqbal) ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
<br />
File:Coverkomptek.jpg<br />
File:lapafitro1.jpg|800px<br />
File:lapafitro2.jpg|800px<br />
File:lapafitro3.jpg|800px<br />
File:lapafitro4.jpg|800px<br />
File:lapafitro5.jpg|800px<br />
File:lapafitro6.jpg|800px<br />
File:lapafitro7.jpg|800px<br />
File:lapafitro8.jpg|800px<br />
File:lapafitro9.jpg|800px<br />
File:lapafitro10.jpg|800px<br />
File:lapafitro11.jpg|800px<br />
File:lapafitro12.jpg|800px<br />
File:lapafitro13.jpg|800px<br />
File:lapafitro14.jpg|800px<br />
File:lapafitro15.jpg|800px<br />
File:lapafitro16.jpg|800px<br />
File:lapafitro17.jpg|800px<br />
File:lapafitro18.jpg|800px<br />
File:lapafitro19a.jpg|800px<br />
File:lapafitro20.jpg|800px<br />
File:lapafitro21.jpg|800px<br />
File:lapafitr022.jpg|800px<br />
File:lapafitro23.jpg|800px<br />
File:lapafitro24.jpg|800px<br />
File:lapafitro25.jpg|800px<br />
File:lapafitro26.jpg|800px<br />
File:lapafitro27.jpg|800px<br />
File:lapafitro28.jpg|800px<br />
File:lapafitro29.jpg|800px<br />
File:lapafitro30.jpg|800px<br />
File:lapafitro31.jpg|800px<br />
File:lapafitro32.jpg|800px<br />
File:lapafitro33.jpg|800px<br />
File:lapafitro34.jpg|800px<br />
File:lapafitro35.jpg|800px<br />
File:lapafitro36.jpg|800px<br />
File:lapafitro37.jpg|800px<br />
File:lapafitro38.jpg|800px<br />
File:lapafitro39.jpg|800px<br />
File:lapafitro40.jpg|800px<br />
<br />
File:lapafitro1b.jpg|800px<br />
File:lapafitro2b.jpg|800px<br />
File:lapafitro3b.jpg|800px<br />
<br />
</gallery><br />
<br />
<br />
== Artikel Komputasi Teknik ''1-Storey Frame Under an Impulse Force (Simulation by ANN)'' oleh Ardy, Desy, Ronald dan Yophie ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:1-STOREY FRAME 01.jpg<br />
File:1-STOREY FRAME 02.jpg<br />
<br />
</gallery></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:1-STOREY_FRAME_02.jpg&diff=35742File:1-STOREY FRAME 02.jpg2020-05-18T01:58:17Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:1-STOREY_FRAME_01.jpg&diff=35741File:1-STOREY FRAME 01.jpg2020-05-18T01:58:00Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck&diff=35740Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation by Rúbia M. Bosse, André Teófilo Beck2020-05-18T01:57:39Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div><- back to [[Studi kasus komputasi teknik]]<br />
<br />
== Knowledge Base ==<br />
<br />
<br />
== Case Study ==<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation 2.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 3.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 4.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 5 .png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 6.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 7.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 8.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 9.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 10.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 11.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 12.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 13.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 14.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 15.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 16.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 17.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 18.png]]<br />
<br />
Terjemahan<br />
<br />
== Terjemahan ==<br />
<br />
'''Model Elemen Hingga Sederhana untuk Menggambarkan Struktur Mass-Spring dalam Simulasi Dinamis'''<br />
<br />
'''Rúbia M. Bosse, André Teófilo Beck'''<br />
<br />
University of São Paulo - Departemen Teknik Struktural, São Carlos, rubiabosse@usp.br, atbeck@sc.usp.br<br />
<br />
<br />
=== '''Abstrak''' ===<br />
<br />
Makalah ini menyajikan pendekatan langkah demi langkah, didaktik untuk membangun model elemen hingga yang disederhanakan (''Finite Elemen''t/FE)mereproduksi hasil yang diperoleh dengan model ''mass-spring'' (MS) atau bangunan geser. Tujuan utamanya adalah untuk mengekspos<br />
keterbatasan masing-masing model, dan untuk memfasilitasi perbandingan antara hasil numerik yang diperoleh dengan model yang berbeda,sangat sering oleh penulis yang berbeda. Contoh aplikasi adalah sistem kontrol getaran, analisis model teoritis, mesin pemodelan komponen dan jaringan lunak. Makalah ini menyajikan hipotesis yang diperlukan untuk membangun hierarkis model, membahas pengaruh masing-masing asumsi / penyederhanaan dalam respons struktural. Dengan tujuan ini, komputer kode diimplementasikan untuk menyelesaikan struktur kerangka 2D di bawah beban dinamis dengan model pegas massal dan posisi model elemen hingga mempertimbangkan analisis geometrik nonlinier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis yang diajukan adalah cukup untuk mereproduksi dalam metode FE respon yang sama dari model MS mengalami impuls dan beban gempa.<br />
<br />
'''Kata kunci''': Model elemen hingga, model pegas massa, struktur kerangka 2D, beban dinamis.<br />
<br />
<br />
==='''1. PENDAHULUAN'''===<br />
<br />
Dua metodologi utama yang digunakan untuk mengevaluasi perilaku mekanik struktur seperti bangunan di bawah beban dinamis adalah model Mass-Spring (MS) dan model Finite Element (FE). Penerapan masing-masing teknik ini biasanya tergantung pada jenis struktur, keakuratan analisis yang diminta, dan kompleksitas struktur. Telah diketahui bahwa semua model menghadirkan ketidakpastian terkait kesetiaan untuk mewakili perilaku struktural yang nyata. Dalam hal ini, interpretasi kritis terhadap penyederhanaan dan keterbatasan model teknik diperlukan untuk analisis dan desain yang andal.<br />
<br />
Secara umum, model massa-pegas memiliki pendekatan diskrit dan formulasi matematika sederhana. Massa terkonsentrasi dalam titik-massa dan terhubung satu sama lain dengan pegas linier yang mewakili kekuatan elastis internal yang bekerja di antara massa. Model MS sederhana karena menghasilkan sangat sedikit derajat kebebasan, di mana persamaan gerak dapat diselesaikan secara analitis dengan modal superposisi. Ini secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan untuk analisis dinamis. Model massa-pegas populer karena secara konsep lebih sederhana dan lebih mudah diimplementasikan daripada model yang lebih konsisten secara fisik berdasarkan metode elemen hingga. Selain itu, model MS sangat fleksibel untuk perubahan topologi. <br />
<br />
Formulasi ini biasanya diterapkan untuk mewakili struktur sebagai sistem kontrol getaran, bangunan dalam perilaku global, elemen mesin dan bahan jaringan lunak. Model MS juga sangat berlaku untuk melakukan analisis keandalan dan respon stokastik, di mana biaya komputasi merupakan masalah mendasar, karena struktur perlu dipecahkan secara berulang. Kelemahan utama dari model MS adalah bahwa mereka dianggap tidak tepat untuk memperkirakan perilaku mekanik struktur yang dapat dideformasi. Model MS mengabaikan persamaan konstitutif material, dan menghadirkan sejumlah derajat kebebasan yang mungkin terlalu kecil untuk jenis analisis tertentu. <br />
<br />
Beberapa kemajuan telah dibuat dalam model MS untuk meningkatkan representasi realistis dari struktur yang dapat dideformasi. Beberapa penelitian mengusulkan metode baru untuk mendapatkan koefisien kekakuan pegas, yang lain telah menyarankan modifikasi model tradisional (Kuether dan Allen, 2012, Geethu et al., 2015), termasuk misalnya pegas nonlinear dan piezometrik dalam analisis sistem kontrol getaran (Harne, 2013), penggabungan pegas kontak kubik untuk mensimulasikan kehilangan kontak (Huajiang dan Guan, 2016) dan pemecah implisit cepat untuk model MS standar (Liu et al., 2013, Zheng et al., 2017)<br />
<br />
Di sisi lain, metode elemen hingga (FE) berasal dari mekanika kontinum dan menjadi salah satu metode yang paling sering digunakan untuk memecahkan masalah sistem mekanik. Metode FE memerlukan penggunaan komputer secara intensif dan biaya komputasinya dapat menjadi penghalang untuk analisis skala besar. Namun, teknik ini mampu mensimulasikan sistem fisik yang kompleks, menyelesaikan masalah multi-dimensi dengan nonlinier (Dhatt, Touzot dan Legrançois, 2012).<br />
<br />
Model FE mendiskritisasi struktur dalam elemen-elemen kecil untuk merepresentasikan perilaku berkelanjutan. Metode ini menggunakan pendekatan variabel yang tidak diketahui untuk mengubah persamaan diferensial parsial menjadi persamaan aljabar yang diselesaikan melalui metode numerik. Model FE cocok untuk mengevaluasi respons berbagai struktur, terutama karena undang-undang dasar material dipertimbangkan dalam formulasi matematika. Namun, kemajuan ini ada harganya: semakin halus modelnya, semakin kompleks solusinya, yang mengarah ke biaya komputasi yang besar.<br />
<br />
Tantangan yang cukup besar di bidang metode FE adalah pertimbangan perpindahan besar dalam tubuh yang cacat. Upaya penelitian membahas pengembangan formulasi yang mempertimbangkan efek nonlinier dalam bahan konstitutif atau dalam kondisi batas (perpindahan atau rotasi besar). Dalam masalah perpindahan besar, deskripsi Total Lagrangian menunjukkan metode yang efisien untuk menyelesaikan masalah dinamis struktur padat, karena mempertimbangkan konfigurasi referensi yang unik dan tetap: matriks massa tetap konstan dan solusi keseimbangan dinamis diperoleh dengan lebih mudah. Solusi masalah yang mempertimbangkan analisis geometri nonlinear dengan deskripsi Total Lagrangian dapat diverifikasi dalam Mondkar dan Powell (1977), Wood dan Zienkiewicz (1977), Surana (1983), Coda dan Greco (2004). Pendekatan alternatif untuk merepresentasikan analisis nonlinier geometris menggunakan deskripsi Lagrangian total adalah model FE posisional. Dalam teknik ini, parameter nodal adalah koordinat nodal (posisi) dan dimungkinkan untuk menggunakan kinematika Reissner yang tepat dalam evaluasi perpindahan dan rotasi untuk struktur rangka. Contoh aplikasi dari formulasi ini dapat dilihat di Coda dan Paccola (2014), Reis dan Coda (2014), dan Siqueira dan Coda (2016, 2017).<br />
<br />
Saat ini, dengan kemajuan teknik komputasi untuk meningkatkan waktu pemrosesan, model FE yang disempurnakan semakin dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah mekanis apa pun. Dalam makalah ini, kami bermaksud untuk mendefinisikan hipotesis yang berlaku untuk model FE untuk membuatnya mewakili hasil yang kompatibel dengan model massa-pegas dengan idealisasi kerangka geser. Ini juga merupakan tujuan untuk mengamati dan mengukur perbedaan yang disebabkan oleh hipotesis ini dalam respon struktur, mengevaluasi keuntungan dan keterbatasan masing-masing model untuk memperkirakan respon struktur yang terkena berbagai sumber beban dinamis.<br />
<br />
Untuk melakukan analisis ini, kode komputasi diterapkan untuk kedua model: model FE posisional dan model MS. Contoh-contoh yang disajikan dalam makalah ini berkaitan dengan struktur rangka yang tidak terbungkus yang dapat mewakili bangunan. Contoh 1 dan 2 memperlihatkan struktur satu dan lima lantai yang tereksitasi oleh gaya impuls. Contoh ketiga berkaitan dengan struktur yang sama dari contoh 2 yang bersemangat dengan catatan Gempa Bumi El Centro. Respons dalam domain waktu dan frekuensi dipelajari.<br />
<br />
<br />
<br />
==='''2. MODEL MASS-SPRING'''===<br />
<br />
Diterjemahkan oleh : Mohamad Wafirul Hadi, Kania Dyah Nastiti, Maha Hidayatullah Akbar, Fajri Octadiansyah, Afitro Adam<br />
<br />
Analisis dinamis menggunakan model massa-pegas diskrit sangat umum dalam literatur dan menyajikan keuntungan sebagai alat sederhana untuk mengevaluasi respons dinamis struktur. Metode analisis ini memerlukan waktu pemrosesan yang sedikit, karena mereduksi struktur menjadi beberapa derajat kebebasan, dan karena jawabannya dapat diperoleh secara analitik dengan metode modal superposisi. Model MS tradisional berurusan dengan analisis linier, yaitu keseimbangan dihitung pada posisi awal, menyajikan matriks kekakuan konstan (Warburton, 1976 dan Paultre, 2010). Dalam makalah ini model bangunan geser dipertimbangkan. Idealisasi ini biasanya digunakan untuk mengevaluasi respons bangunan yang mengalami kegembiraan dinamis. Model bangunan geser biasanya mempertimbangkan bahwa massa kolom dapat diabaikan, dan massa lantai terkonsentrasi di lantai (titik massa). Juga, balok dan pelat dianggap kaku dalam arah longitudinal dan dalam lentur, kolom kaku untuk regangan aksial tetapi fleksibel secara transversal. Idealisasi bangunan geser mengasumsikan bahwa bangunan hanya menyajikan perpindahan horisontal, karena pembengkokan kolom. Mempertimbangkan kerangka bidang gambar 3 lantai yang tidak tertutup pada Gambar 1, model bangunan geser dapat dimodelkan dengan mendefinisikan massa dan pegas yang setara dan membuat matriks yang sesuai untuk solusi persamaan gerak.<br />
<br />
[[File:afitrotgs3.jpg]]<br />
<br />
<br />
[[File:4.3.9 1.jpg]]<br />
<br />
[[File:4.3.9 2.jpg]]<br />
<br />
dengan M matriks massa diagonal sistem dengan massa lantai yang terkonsentrasi pada titik-massa, 𝑢̈ adalah<br />
vektor percepatan.<br />
Paket karena redaman itu diperoleh sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 3.jpg]]<br />
<br />
di mana 𝑪 adalah matriks redaman, 𝑐 adalah koefisien redaman, 𝑢̇ adalah vektor kecepatan.<br />
Kekuatan elastis dapat ditentukan sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 4.jpg]]<br />
<br />
dimana𝑲 adalah matriks kekakuan, <br />
<br />
adalah koefisien kekakuan kolom dan 𝑢 adalah vektor perpindahan.<br />
Keseimbangan gerak dapat didefinisikan sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 5.jpg]]<br />
<br />
Untuk kasus beban gerakan tanah, vektor eksitasi diperoleh dengan mengalikan massa setiap derajat<br />
kebebasan dengan percepatan gempa dalam arah yang sesuai, untuk setiap langkah waktu. Dengan cara ini, analisis<br />
sesuai dengan respons struktur dengan penyangga tetap, keluar oleh kekuatan eksternal dalam massanya; dan 𝑝 (𝑡) adalah<br />
diadaptasi menjadi 𝑝 (𝑡) sebagai:<br />
<br />
[[File:4.3.9 6.jpg]]<br />
<br />
di mana 𝑢̈ (𝑡) adalah vektor percepatan horizontal gempa bumi, 𝑟 adalah vektor dengan 𝑛 garis sama dengan jumlah bingkai<br />
cerita. Vektor ini mewakili koefisien pengaruh dalam perpindahan nodal, ketika perpindahan kesatuan adalah<br />
dikenakan pada dukungan.<br />
Persamaan solving (5), respon dinamis linear dari struktur diperoleh, dikenakan beban dinamis. Menyelesaikan<br />
kesetimbangan dinamis analitis, metode modal superposisi dapat diterapkan; Metode ini didasarkan pada kenyataan bahwa, untuk<br />
model redaman tertentu, persamaan gerak 𝑛 ditambah dari sistem diskrit dapat dimodifikasi melalui a<br />
transformasi untuk koordinat modal dalam persamaan decoupled. Metode ini menggunakan sifat ortogonalitas dari<br />
mode getaran untuk memisahkan sistem persamaan; karenanya tanggapan diperoleh dengan menyelesaikan persamaan diferensial<br />
mirip dengan persamaan yang dikembangkan untuk satu derajat struktur kebebasan (Warburton, 1976, Clough and Penzien, 1993,<br />
dan Rao, 2010). Dalam tulisan ini, untuk menyederhanakan solusi dan membuat kode umum untuk semua jenis beban, linier<br />
keseimbangan persamaan gerak diselesaikan dengan menerapkan integrasi waktu Newmark, dengan mempertimbangkan rata-rata konstan<br />
akselerasi, menurut Paultre (2010).<br />
Model MS mempertimbangkan idealisasi bangunan geser sangat digunakan karena fleksibilitas untuk mewakili struktur yang berbeda<br />
topologi. Namun, untuk mewakili struktur ramping yang menghadirkan perilaku mampudeformasi, yang lebih fisik<br />
metodologi yang realistis mungkin diperlukan.<br />
<br />
==='''3. POSITIONAL FINITE ELEMENT'''===<br />
<br />
Analisis nonlinier geometris digunakan untuk menangani defleksi besar: posisi keseimbangan struktur dicari negara terlantar. Dalam apa yang disebut pendekatan FE posisional, ruang non-dimensi dibuat dan kelengkungan relatif elemen bingkai dihitung untuk konfigurasi awal dan untuk yang cacat (Coda dan Greco 2004). Itu Posisi keseimbangan adalah variabel utama yang tidak diketahui, dan diperoleh dari prinsip total potensial stasioner energi. Formulasi Lagrangian total digunakan, menggunakan konfigurasi referensi yang unik, posisi awal; di dalam konteksnya, matriks massa adalah konstan. Elemen frame dengan empat node dan pendekatan kubik digunakan. Untuk analisis nonlinier geometris, deskripsi rinci tentang kinematika elemen awalnya ditunjukkan dan prinsip energi stasioner digunakan untuk menulis persamaan keseimbangan dinamis. Sistem nonlinier persamaan diselesaikan dengan menggabungkan integrasi waktu Newmark dengan prosedur Newton-Raphson, mengikuti Coda dan Paccola (2014).<br />
<br />
<br />
===='''3.1 Finite Element Model pada Posisi Frame'''====<br />
<br />
Diterjemahkan Oleh : [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi]<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Terjemah 3.1-1 Frame positional FE model Zikra-Zikri-Zaki-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-2 Frame positional FE model Zikri-Zikra-Zaki-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-3 Frame positional FE model_Zaki-Zikra-Zikri-Oldy.jpg<br />
File:Terjemah 3.1-4 Frame positional FE model Oldy-Zikra-Zikri-Zaki.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
===''' 4. RESULTS'''===<br />
<br />
Dalam paper ini diperlihatkan berberapa hasil analisis yaitu dengan metode Mass-Spring (MS), dan Finite Element (FE) kepada sebuah struktur yang diberikan impuls dan gerakan pada bagian dasar. Tujuan awal dari paper ini adalah untuk mengembangkan model FE yang lebih sederhana yang tetap akurat sama dengan hasil yang diperoleh dari model MS. Tabel 1 memperlihatkan analisa dan hypothesis dari setiap model yang digunakan serta langkah-langkah yang diambil agar model FE yang disederhanakan tetap mempunyai hasil yang sebanding dengan model MS. Tahap sequential merupakan evaluasi dari setiap model pada response structure terhadap waktu dan secara frekuensi.<br />
<br />
<br />
Tabel 1. Hypothesis dari model MS, FE, dan FES<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
Mass Spring (MS):<br />
# Sistem diskrit dengan massa yang terkonsentrasi<br />
# Setiap lantai diwakili oleh 1 degree of freedom<br />
# Massa dari kolom/tiang vertical ccenderung diabaikan dalam analysis<br />
# Lantai merupakan benda rigid. Tidak ada deformasi.<br />
# Hanya mengestimasi pergerakan horizontal<br />
# Stiffness dari kolom langsung diwakili oleh sebuah pegas linear<br />
# Sistem diasumsikan berkerja secara linear<br />
<br />
Finite Element(FE):<br />
# Bidang terdiri dari 4 node<br />
# Terdapat matrix massa<br />
# System yang terbentuk mempunyai banyak degree of freedom<br />
# Elementnya bergerak dengan flexible (Vertical, horizontal, serta putaran relatif)<br />
# Koneksi antara elemen diasumsikan rigid<br />
# Pergerakan yang besar dianalisa secara nonlinear<br />
<br />
Finite Element Simplified (FES):<br />
# Massa kolom ikut diperhitungkan, hanya saja massa ini dimodelkan dalam batang horizontal dengan distribusi secara merata. Pemodelan ini selain mempengaruhi massa dari batang horizontal, massa ini juga mempengaruhi pada densitas dan inertia.<br />
# Modulus Elastisitas dari batang horizontal diasumsikan tak hingga, sehingga dapat dianggap rigid.<br />
# Element dalam batang horizontal terrestriksi pada pergerakan secara vertical dan putaran relatif.<br />
# Dapat terjadi nonlinear analysis<br />
<br />
====='''4.1. Rangka 1 Lantai Dibawah Sebuah Gaya Impuls'''=====<br />
<br />
Diterjemahkan oleh: Ardy, Desy, Ronald, Yophie<br />
<br />
Contoh pertama adalah sebuah kerangka bangunan 1 lantai yang terbentuk dari tujuh buah balok (50 x 50 cm) dengan panjang 6 meter, dan 7 lempengan, 20 cm ketebalan diperpanjang oleh panjang 8 meter pada kedua sisi dari balok. Lantai ditopang oleh 8 kolom dengan tinggi 4.8 meter berjarak 6 meter satu sama lain. Struktur tersebut terbuat dari beton yang diperkuat dan digemparkan oleh sebuah impuls dengan F = 1 MN selama 0.001 detik. Kepadatan dari struktur dipertimbangkan sama dengan ρ = 2500 kgm^-3, dan modulus elastisitasnya sebesar 40 GPa. <br />
<br />
Kerangka ini telah dimodelkan sebagai model MS (Pegas-massa) dan model FE (Elemen hingga). Untuk model MS, struktur tersebut digambarkan sebagai sebuah massa m = 186900 kg (balok ditambah massa lempengan dengan mengabaikan massa kolom) terhubung ke suatu pegas linear dengan kekakuan K = 8 kolom. (12EI/L^3) = 181 MNm^-1, menghasilkan suatu sistem tidak teredam dengan satu derajat kebebasan.<br />
<br />
Pada model FE, struktur tersebut didiskritisasi ke dalam 22 elemen rangka simpul 4, dihitung dengan 201 derajat kebebasan di mana semua hipotesis yang dikembangkan dalam Tab. 1 diuji. Untuk representasi struktur dalam model FE, sebuah momen equivalen inersia telah dihitung untuk set (balok + lempeng); juga nilai kepadatan equivalen telah dihitung untuk memperhitungkan semua hipotesis dengan memperhatikan massa dari struktur tersebut.<br />
<br />
Respons dinamis dari struktur dievaluasi dalam model MS, FES dan FE melalui teknik integrasi waktu Newmark dengan perbedaan pada model FE dan FES sistem persamaan nonlinier dilinearisasi dengan prosedur Newton Raphson. Analisis dilakukan dalam total waktu 1,0 detik sebagai domain waktu dan hasil ini digunakan untuk membuat FFT (Fast Fourier Transform) pada respon studi frekuensi alami dari struktur.<br />
<br />
Investigasi pertama dibuat mengenai pertimbangan massa kolom, karena banyak penulis (Paultre, 2010, Rao, 2010, Warburton, 1976) yang menyatakan bahwa massa kolom harus diabaikan dalam analisis MS. Mula -mula relevansi massa dalam model MS dievaluasi (Gbr. 5). Secara berurutan, contoh-contoh diuji untuk FE model sederhana yang dijelaskan dalam Tabel 1 dengan mempertimbangkan: 1) model FE dengan massa total kolom terkonsentrasi pada massa lantai; 2) model FE dengan massa kolom diabaikan dan 3) model FE dengan setengah massa kolom diperhitungkan bersama dengan massa lantai. Semua hasil ditunjukkan pada Gbr. 6 dan 7.<br />
<br />
[[File:4.1_gambar5.PNG|900px|thumb|center|Gambar 5: Respon model pegas massa (MS) dengan mempertimbangkan dan mengabaikan massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar6.PNG|900px|thumb|center|Gambar 6: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar7.PNG|450px|thumb|center|Gambar 7: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
Dari Gambar 5 dapat digaris bawahi bahwa pergeseran puncak respon dari struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa dari kolom model MS sekitar 5%. Pada frekuensi domain, frekuensi natural yang sama bisa dilihat di kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya pada kedua amplitudo. Hasil ini memperlihatkan bahwa frekuensi bertentangan dengan estimasi, pertimbangan massa pada kolom analisis MS tidak relevan.<br />
<br />
Gambar 6 dan 7 menunjukkan akurasi model FES untuk memproduksi hasil MS. Gambar 7 menunjukkan korespondensi sempurna antara model FES dan MS yang memiliki pertimbangan 50 % dari kolom massa, disatukan dengan massa dasar. Dari kesimpulan tersebut, contoh berikut ini mempunyai penambahan asumsi : pertimbangan dari setengah massa kolom pada model FES mendorong respons untuk mencapai hasil yang sama dengan model MS. Hasil ini mengindikasikan bahwa memungkinkan untuk memproduksi response frame dengan lebih dari satu baris kolom (pada kasus ini, 8 baris kolom. ) dengan model MS.<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 adalah hasil dari FES model (Tabel 1) dibandingkan dengan model MS dengan mengabaikan kolom massa. <br />
<br />
[[File:Gambars 8.png|900px|thumb|center|Gambar 8 Respons model MS dan FES, mempertimbangkan massa dari kolom yang terdistribusi pada elemen]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 9.png|900px|thumb|center|Gambar 9 Respons model MS dan FES dengan balok fleksibel]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 10.png|900px|thumb|center|Gambar 10 Respons model MS dan FES dengan mempertimbangkan balok yang displaceable]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 11.png|900px|thumb|center|Gambar 11 Respons model MS dan FES secara keseluruhan]]<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 menunjukkan bahwa perkiraan yang paling relevan untuk mengubah resspns dari model FES adalah pertimbangan dari balok flexible. Model fleksibel FES memperlihatkan sebuah respons osilasi di sekitar respons yang dihasilkan oleh model MS, terlihat frekuensi pada tingkatan lebih tinggi yang terlihat dengan jelas pada hasil FFT Gambar 9 dan 11.<br />
<br />
Hasil dari Gambar 8 dan 10 menunjukkan pertimbangan dari distribusi massa pada kolom elemen, pergeseran pada arah vertical dan rotasi pada balok tidak menyebabkan perubahan yang signifikan pada hasil awal model FES, sangat mirip dengan hasil MS. Dapat dilihat juga bahwa esimasi dari frekuensi natural dari stukrur, semua model konvergen pada 5 Hz, menunjukkan bahwa frekuensi dari respons domain kurang sensitif pada asumsi model yang dibahas ini. Gambar 11 juga memperlihatkan bagaimana jarak dari respons pada model FE secara keseluruhan, tanpa simplifikasi, dan model MS : puncak respons amplitude lebih tinggi untuk model FE dan pada kasus ini perpindahan terjadi pada frekuensi yang tinggi.<br />
<br />
<br />
====='''4.2. Rangka 5 Lantai Terhadap Gaya Impuls'''=====<br />
<br />
Diterjemahkan oleh : Edo, Shabrina, Jeri, dan Raihan<br />
<br />
Contoh kedua menjabarkan tentang Rangka 5 lantai yang terbuat dari beton bertulang dengan dimensi yang tertera pada Figur 12. Struktur dikenakan gaya impuls F = 100 MN selama 0,001 detik. Gaya impuls diberikan pada lantai pertama dari struktur untuk menghindari efek non-linier dari model ''''Finite Element''''. Sebuah lempeng setebal 14 cm memanjang sejauh 6 meter pada tiap balok dipasangkan pada bangunan tersebut. Struktur ini dimodelkan sesuai dengan metodologi yang telah dideskripsikan pada Bagian 1.<br />
<br />
Untuk model massa-pegas, struktur direpresentasikan oleh 5 susunan massa-pegas, menghasilkan 5 derajat kebebasan yang menjelaskan pergeseran horizontal lantai (massa lempeng dijumlahkan ke dalam total massa lantai). Dalam model FE dan FES, struktur didiskritisasi ke dalam lima puluh elemen bingkai 4-node, sehingga dihasilkan 150 derajat kebebasan yang menggambarkan translasi (horizontal dan vertikal) dan rotasi dalam vektor normal dari node. Untuk merepresentasikan lempeng, momen inersia ekuivalen dihitung untuk balok yang memiliki kekakuan balok ditambah lempeng; Densitas balok juga dikoreksi berdasarkan massa lempeng. <br />
<br />
[[File:Fig12.png]]<br />
<br />
Gambar 13 dan 14 menunjukkan hasil awal di sekitar perkiraan massa dari kolom kolom untuk model MS dan FES dalam analisis yang dilakukan selama pergerakan satu detik<br />
<br />
[[File:Fig13.png]]<br />
<br />
[[File:Fig14.png]]<br />
<br />
Gambar 13 menyajikan hasil yang mirip dengan gambar.6 dan 7. Dapat dilihat juga untuk contoh ini bahwa kecocokan sempurna untuk hasil MS dicapai dengan model FES mengingat hanya setengah dari total massa kolom terkonsentrasi di elemen lantai. Gambar 14 mengkonfirmasi hasil gambar 13, menunjukkan bahwa frekuensi perpindahan dan amplitudo sangat dekat untuk model MS (mengabaikan massa kolom) dan model FES mempertimbangkan setengah massa kolom di lantai.<br />
Gambar 15-18 menyajikan respons dinamis struktur yang membandingkan respons model MS dan model FES dengan derivasi yang dijelaskan dalam baris terakhir Tab.1<br />
<br />
[[File:Fig15.png]]<br />
<br />
[[File:Fig17.png]]<br />
<br />
[[File:Fig18.png]]<br />
<br />
Gambar 15 mengindikasikan bahwa pertimbangan dari masa yang terdistribusi pada kolom-kolom sistem tidak terlalu berpengaruh terhadap response yang diberikan berdasarkan model FES yang disederhanakan. Seluruh nilai tertinggi/puncak dari frekuensi naturalnya cocok, dan amplitudo dari response yang diberikan juga serupa.<br />
<br />
Gambar 16 menunjukkan bahwa response yang diperoleh berdasarkan model FES mempertimbangkan balok/beam flexible yang berosilasi dengan frekuensi yang tinggi di sekitar respons yang diberikan dari model MS. FFT membuktikan bahwa puncak-puncak dari frekuensi osilasi tersebut berkisar 80 Hz. Apabila dirata-ratakan, respons pergeseran/displacement yang diberikan dan frekuensi yang diberikan pada saat awal menghasilkan hasil yang relatif dekat terhadap response yang didapat berdasarkan model MS.<br />
<br />
Gambar 17 membandingkan respons model MS dengan model FES dengan mempertimbangkan balok yang dapat dipindahkan. Asumsi perpindahan vertikal dan rotasi balok mempengaruhi sebagian perpindahan dan frekuensi respons pada struktur. Dalam FFT dapat dicatat bahwa hanya frekuensi natural kedua tidak sama dengan hasil yang ditunjukkan oleh model MS.<br />
Dalam analisis model FE lengkap, ditunjukkan pada gambar 18, dapat dicatat bahwa perpindahan yang terjadi berbeda dari model MS. Model FE menyajikan osilasi dengan frekuensi tinggi dan perpindahan puncak yang lebih tinggi, dibandingkan dengan hasil model MS; Namun, karakteristik perpindahan serupa, menghadirkan siklus frekuensi rendah dengan jumlah yang sama. Dalam domain frekuensi, perbedaan signifikan dalam puncak amplitudo dapat diamati, juga beberapa perbedaan dalam frekuensi natural. Frekuensi yang lebih tinggi muncul sekitar 80 Hz, memvalidasi perilaku osilasi yang diamati dalam respons perpindahan. Untuk semua kasus analisis bangunan, menunjukkan perilaku linier dalam analisis FE, mengambil sejumlah kecil iterasi untuk konvergensi solusi numerik.<br />
<br />
<br />
===='''4.3. Pergerakan Rangka 5-Lantai oleh Gempa Bumi'''====<br />
<br />
Kania, Evi, Chandra, Dieter<br />
<br />
Contoh terakhir menggunakan struktur yang sama dan sudah dipelajari pada contoh 4.2 didapatkan dari rekaman gempa bumi EL Centro. Di MS model, gempa bumi disimulasikan sebagai gaya ekuivalen yang diterapkan ke setiap derajat kebebasan dari struktur dalam bentuk {F}=[M].{y ̈_earthquake}. Di dalam FE analisis, penggunaan persamaan posisi di sini memberikan keuntungan bahwa gempa bumi dapat dimodelkan dengan sedemikian rupa hingga terlihat lebih rill, penggunaan basis perpindahan dalam pendukung sturuktur, dan simulalsi efek yang terjadi akibat gempa bumi.<br />
<br />
Accelerogram dari gempa bumi EL Centro dan berdasarkan rekaman dari basis perpindahan (digunakan dalam analisa FE dan FES) ditunjukan pada gambar 19.<br />
<br />
[[File:KT.PNG|800 px]]<br />
<br />
Gambar 20 menjelaskan sebuah perbandingan antara perbedaan-perbedaan yang disebabkan oleh perhitungan massa kolom dalam permodelan FES. Untuk model FE dan FES, hasil dalam hal perpindahan (displacement) terhadap waktu diperoleh untuk total perpindahan dalam kaitannya dengan initial position (i.e.perpindahan relatif pada struktur atas ditambah perpindahan pada struktur pendukungnya, yang disebabkan oleh gempa bumi). Pada studi ini, semua curve hanya menunjukkan perpindahan relatif, yang mana dapat dibandingkan dengan respons dari model MS.<br />
<br />
[[File:Translateevi.JPG]]<br />
<br />
<br />
Hasil dari Gambar 20 menunjukkan bahwa dengan adanya gangguan/eksitasi dalam bentuk gempa, respon dari FES pada permasalahan-½ massa kolom terpusat di lantai, memiliki hasil yang sama dengan penggunaan model MS dasar. Hal tersebut membuktikan keakuratan hipotesis yang sudah dibangun untuk menyelaraskan FE models dengan MS models. Pada contoh ini, dimana terdapat eksitasi berupa gempa, pengaruh dari bagian kolom masa dalam analisis adalah lebih tinggi daripada nila yang didapat dengan impulse loads. Jika diasumsikan 50% massa kolom diabaikan untuk FES models, maka hubungan antara MS dan FES models tidak mungkin didapat. Gambar 21-24 menunjuklan perbandingan antara MS models, FES dan FE models.<br />
<br />
<br />
[[File:MSFESchandra1.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra2.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra3.JPG]]<br />
<br />
dengan hasil yang disajikan dalam gambar 21-24 dapat diketahui bahwa pertimbangan massa terdistribusi dalam elemen kolom menyebabkan perpindahan tertinggi dan perbedaan dalam kasus yang dibandingkan (FES x MS). Dapat juga diamati bahwa fleksibilitas balok, berbeda dari apa yang terlihat dalam contoh sebelumnya, dan hal ini perlu diperhatikan sebagai hal yang relevan untuk mengubah respons Model FES. Hipotesis balok yang dapat dipindahkan relevan dengan respons dalam domain waktu; sedangkan untuk konten frekuensi struktur memiliki perilaku yang sama dari model MS. Contoh ini dengan beban dinamis yang besar menunjukkan bahwa model MS secara signifikan tidak mementingkan potensi perpindahan struktur; hasil ini dapat dikaitkan dengan semua penyederhanaan yang diasumsikan untuk model pegas-massa. Bahkan gempa bumi yang menyebabkan perpindahan besar di dasar struktur (sekitar 20 cm) tidak cukup untuk memicu respons bangunan nonlinier. Gambar 21-24 menunjukkan bahwa respons domain frekuensi kurang sensitif terhadap asumsi pemodelan. Semua frekuensi sekitar 1,7 hingga 1,9 Hz dan puncak ini mungkin disebabkan oleh beban gempa dalam struktur. Dalam resume, meskipun struktur yang dipelajari dalam model FE menyajikan perpindahan yang lebih tinggi, konten frekuensinya tetap dekat dengan frekuensi bangunan yang dievaluasi melalui mode MS.<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
<br />
<br />
==='''CONCLUDING REMARKS'''===<br />
<br />
Makalah ini mengupayakan pendekatan didaktik untuk menunjukkan bagaimana merepresentasikan, dengan diskritisasi elemen hingga, hasilnya diperoleh dengan model massa-pegas. Temuan di sini bermanfaat bagi para peneliti yang menggunakan model elemen hingga, yang membutuhkan untuk mereproduksi atau membandingkan hasilnya dengan yang diperoleh menggunakan model pegas massal.<br />
<br />
Pada dasarnya, untuk merepresentasikan struktur pegas massa dengan metode elemen hingga, perlu: 1) mempertimbangkan hanya setengahnya massa total kolom, disatukan dengan massa balok dan pelat; 2) menganggap lantai berfungsi sebagai benda tegar dalam hal derajat kebebasan longitudinal dan lentur dan 3) membatasi derajat lentur kebebasan balok dan pelat.<br />
<br />
Hasil penelitian menunjukkan relevansi hipotesis yang disarankan dalam respon struktur sebagai kerangka pesawat (bangunan) dalam analisis dinamis. Juga menjadi jelas bahwa pengaruh masing-masing hipotesis tergantung pada karakteristik mempelajari kasus. Dalam contoh 1 dan 2, pertimbangan balok fleksibel untuk model FES menyebabkan perubahan signifikan pada respon struktur, dibandingkan dengan hasil model MS. Namun, perilaku yang sama ini tidak diverifikasi di Contoh 3, di mana fleksibilitas balok dalam hal beban gempa tidak mempengaruhi respons model FES.<br />
<br />
Dalam hal analisis FFT, semua model (MS, FES, dan FE) tepat untuk menentukan frekuensi getaran,terutama frekuensi alami rendah yang biasanya paling relevan untuk karakterisasi dinamis struktur.Contoh 3 menyarankan bahwa dalam kasus beban dinamis yang parah, seperti gempa bumi, pertimbangan di sekitar struktur<br />
Massa sangat relevan dalam respons.Hasil seperti yang disajikan dalam makalah ini mengumpulkan informasi dan memenuhi kualifikasi asumsi pemodelan struktural yang biasa. Itu<br />
perbedaan yang diperoleh dengan model yang dikembangkan, menyoroti ketidakpastian intrinsik yang terlibat dalam tantangan<br />
membuat representasi perilaku struktural yang realistis. Dalam sudut pandang ini, representasi mekanik yang tepat<br />
perilaku hanya dapat dicapai dengan analisis kritis dan pengetahuan di sekitar keterbatasan masing-masing model. ini<br />
penting untuk ditekankan bahwa banyak struktur menghadirkan respons yang cenderung pada asumsi pegas-massa; dalam aspek ini<br />
penggunaan model serbaguna berdasarkan analisis FE yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah sederhana atau kompleks dapat menjamin<br />
desain yang lebih akurat<br />
<br />
== Artikel ==<br />
<br />
== Tugas Artikel Wisnu Harry Ichwan Fadli ==<br />
<br />
<br />
Menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File:gambarganteng.png||500px]]<br />
<br />
<br />
Figure 7<br />
<br />
<br />
Dari Gambar. 5 dapat dicatat bahwa respon perpindahan puncak struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa kolom untuk model MS berbeda sekitar 5%. Dalam domain frekuensi, frekuensi alami yang sama dapat diamati untuk kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya dalam amplitudo mereka. Hasil ini menunjukkan bahwa untuk estimasi pertentangan frekuensi, pertimbangan massa kolom dalam analisis MS tidak relevan. Gambar 6 dan 7 menunjukkan keakuratan model FES untuk mereproduksi hasil MS. Gambar. 7 menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File : 2020-05-09 16_22_37-Spyder (Python 3.7).png || 500px ]]<br />
<br />
<br />
Untuk kasus yang dikerjakan adalah pada bangunan dengan penjalasan seperti pada laporan di bawah ini<br />
<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (1).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (2).JPG<br />
<br />
initial condition disini digmbarkan bawan, konstruksi rangka gedung dapat di modelkan sebagai batang kantilever dengan panjang (l) yang menerima gaya (F) arah lateral akibat gempa, sehingga akibat gaya F tersebut menyebabkan terjadinya displacement pada rangka tersebut sejauh x. <br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (3).JPG<br />
<br />
perpindahan posisi (displacement ) merupakan defleksi pada rangka. sehingga dapat dirumuskan besarnya displacennet sebagai persamaan defleksi pada batang kantilever. besarnya defleksi dipengaruhi oleh : bentuk penampang batang, panjang batang, gaya yang bekerja dan juga modulus elastistas material.<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (4).JPG<br />
<br />
berdasrkan rumus defleksi tersebut didapatkan hasil perhitungan seperti pada grafik. dimana displacemnt yang terjadi akibat gaya F merupakan suatu bentuk osilsasi dengan simpangan terjauh mencapai 0.8<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (5).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (6).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (7).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (8).JPG<br />
<br />
File:FEMBUILDINGSED (9).JPG<br />
<br />
</gallery><br />
<br />
'''slide 1 (judul)'''<br />
<br />
'''slide 2 (FEM initial condition)'''<br />
<br />
initial condition disini digmbarkan bawan, konstruksi rangka gedung dapat di modelkan sebagai batang kantilever dengan panjang (l) yang menerima gaya (F) arah lateral akibat gempa, sehingga akibat gaya F tersebut menyebabkan terjadinya displacement pada rangka tersebut sejauh x. <br />
<br />
'''slide 3 (dasar teori dfelksi untuk perhitungan manual-eksak)'''<br />
<br />
perpindahan posisi (displacement ) merupakan defleksi pada rangka. sehingga dapat dirumuskan besarnya displacennet sebagai persamaan defleksi pada batang kantilever. besarnya defleksi dipengaruhi oleh : bentuk penampang batang, panjang batang, gaya yang bekerja dan juga modulus elastistas material.<br />
<br />
'''slide 4 (hasil perhitungan manual)'''<br />
<br />
berdasrkan rumus defleksi tersebut didapatkan hasil perhitungan seperti pada grafik. dimana displacemnt yang terjadi akibat gaya F merupakan suatu bentuk osilsasi dengan simpangan terjauh mencapai 0.8<br />
<br />
'''slide 5 (pemodelan FES)'''<br />
<br />
pemodelan FES ini bernagkat dari MS model, dimana FES ini merupakan bentuk sederhana dari FEM yang diberikan pembatsan-pembatasan, pergerakan kolom akibat gaya F dari gempa hanya ke arah horisontal saja sehingga mengabaikan gerakan vertikan maupun rotasi pada kolom.<br />
<br />
'''slide 6 (hasil perhitungan FES)'''<br />
<br />
hasil perhitungan dengan FES ini menunjukan simpangan terjauh dari kolom yang diakibatkan oleh gaya F dari gempa adalah sejauh 0.8 mm<br />
<br />
'''slide 7 (pemodelan FEM)'''<br />
<br />
'''slide 8 (hasil perhitungan FEM)'''<br />
<br />
'''slide 9 (hasil dan kesimpulan)'''<br />
<br />
dari ketiga perhitungan tersebut (perhitungan manuak-eksak, FES dan FEM) maka didapatkan hasil bahwa, perhitungan manual dana FESmenunjukkan hasil yang hampir sama, yaitu terjadi simpangan dari pergerakan kolom arah laetral sejauh 0.8. sedangakan hasil perhitungan FEM amenunjukkan perbedaan yang cukup signifikan.<br />
perbedaan hasil tersebut kemungkina besar disebabkan oleh adanya perbedaan input yang dilakukan dalam perhitungan, mengingat dlam FES dilakukan pembatasan-pembatsan, serti pada gerakan akibat gaya F gempa terhadap kolom yang hanya pada arah hisontal.<br />
<br />
== Tugas Artikel Kania, Chandra, Dieter, Evi ==<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0001.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0002.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0003.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0004.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-0005.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-000x.jpg|600 px]]<br />
<br />
[[File:Komptek_Artikel_Bangunan_page-000x.jpg|600 px]]<br />
<br />
== Artikel Kolaborasi : ''USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS'' arranged by [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky]==<br />
<br />
Berikut ini kami lampirkan tugas kolaborasi tentang ''USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS'' dalam bentuk slideshow.<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel Komputasi Teknik-1 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-2 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-3 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-4 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-5 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpeg<br />
File:Artikel Komputasi Teknik-6 USING EULER METHOD FOR 1-D OSCILLATING ANALYSIS.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
== Tugas Artikel Aghnia, Daniel, Joko, Paskal ==<br />
<br />
Persoalan<br />
<br />
[[File:Artikel_4.1_judul2.jpg|700px]]<br />
<br />
[[File:Artikel_4.1_hal1.jpg|700px]]<br />
<br />
Hasil<br />
<br />
[[File:Aghnia hasil.PNG|700px]]<br />
<br />
Analisa<br />
<br />
[[File:Analisa_daniel.jpg|700px]]<br />
<br />
[[File:Analisa_daniel2.jpg|700px]]<br />
<br />
Berikut terlampir dokumen pendukung berupa Excel<br />
<br />
https://drive.google.com/file/d/1Xvx7qlr-6vEFbYRVly7RprzASj8uwBfa/view?usp=sharing<br />
<br />
<br />
== Tugas Artikel Fajri, Kania Dyah, Maha, Wafirul ==<br />
<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0001.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0002.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0003.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0004.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0005.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0006.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0007.jpg]]<br />
<br />
[[File:D-1_pages-to-jpg-0008.jpg]]<br />
<br />
<br />
<br />
== Tugas Artikel Adinda, Ilham Bagus, Adzanna, Maheka ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:artikelsmo1.jpg<br />
File:artikelsmo2.jpg<br />
File:artikelsmo3.jpg<br />
File:artikelsmo4.jpg<br />
File:artikelsmo5.jpg<br />
File:artikelsmo6.jpg<br />
File:artikelsmo7.jpg<br />
File:artikelsmo8a.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
== STUDI KASUS OSILASI GEDUNG DUA TINGKAT MENGGUNAKAN MODEL PEGAS-MASSA; Edo, Raihan, Jeri, Shabrina ==<br />
<br />
''' Studi Kasus '''<br />
Bangunan Gedung merupakan salah satu sarana yang dibangun menggunakan pengetahuan Engineering yang kompleks. Hampir seluruh aspek dalam perekayasaan sebuah gedung memerlukan analisis khusus secara saintifik guna menghasilkan karya yang tepat guna, nyaman dan aman untuk digunakan. Agar suatu bangunan tersebut aman untuk digunakan, sistem struktur bangunan haruslah memiliki kriteria untuk dapat menahan beban dengan kekuatan tertentu. Salah satu jenis beban yang menjadi perhatian khusus dalam perancangan bangunan gedung adalah pengaruh eksitasi yang disebabkan oleh kondisi angin maupun gempa bumi.<br />
Dalam menentukan respon suatu bangunan gedung terhadap eksitasi beban di atas, diperlukan proses komputasi terhadap fenomena yang akan terjadi. Untuk melakukan komputasi tersebut secara numerik, dapat dilakukan pendekatan menggunakan sistem pegas – massa maupun sistem finite element. Seperti yang dilakukan pada salah satu referensi yang diunggah oleh pak DAI mengenai simplified finite element, kami mencoba untuk melakukan studi kasus mengenai bangunan 2 tingkat yang diberikan gaya horizontal untuk diamati pengaruh gaya tersebut terhadap pergerakan osilasi gedung.<br />
Contoh kasus yang kami uji adalah pada sebuah gedung 2 tingkat yang dikenakan gaya horizontal pada lantai dasar gedung untuk merepresentasikan gaya gempa bumi. Gaya gempa bumi direpresentasikan dengan percepatan lantai dasar yang dinotasikan dengan ẍg<br />
<br />
''' Modelling '''<br />
''' Model Pegas-Massa '''<br />
Untuk dapat menghitung pergeseran dari bangunan dua lantai ketika dikenakan gaya horizontal pada tanah atau lantai dasar bangunan, kita bisa memodelkan bangunan tersebut menjadi model pegas-massa[1]. Berikut ini adalah konfirugasi permodelan pegas-massa pada bangunan dua lantai.<br />
<br />
[[File:2lt.png]]<br />
<br />
H1 dan H2 adalah tinggi masing-masing lantai, L adalah panjang lantai, c1 dan c2 adalah model damper untuk masing-masing lantai, m1 dan m2 adalah model massa untuk merepresentasikan massa masing-masing lantai, EIc1 dan EIc2 adalah kekakuan dari dinding masing-masing lantai, EIb1 dan EIb2 adalah kekakuan langit-langit masing-masing lantai, dan ẍg adalah percepatan tanah atau dasar bangunan. Model tersebut dapat dimodelkan ke dalam konfigurasi model pegas-massa yang umum kita temukan menjadi<br />
<br />
[[File:4gbr.png]]<br />
<br />
Figur b adalah model ketika kekakuan langit-langit lantai diasumsikan tak hingga, sehingga langit-langit tidak mengalami deformasi sama sekali. Figur tersebut dimodelkan ke dalam model pegas-massa menjadi seperti pada figur c. k1 dan k2 yang merupakan konstanta kekakuan pegas adalah fungsi dari EIc dan H. Figur d adalah kasus ketika langit-langit tidak diasumsikan memiliki kekakuan tak hingga, sehingga langit-langit juga mengalami deformasi. Pada kasus ini kekakuan langit-langit akan mempengaruhi nilai k1 dan k2 dan juga menambahkan model pegas baru dengan kekakuan k3 untuk merepresentasikan derajat kebebasan lateral dan rotasional, seperti yang dapat dilihat pada figur e.<br />
Untuk kasus ini, kami memilih asumsi bahwa langit-langit tidak memiliki kekakuan tak hingga. Sehingga model pegas-massa yang kami gunakan adalah model pegas-massa pada figur e. Kemudian dari figur tersebut, kami akan melakukan analisis gaya untuk masing-masing massa.<br />
Untuk massa 1,<br />
[[File:Eq1jr.png]]<br />
[[File:Eq2jr.png]]<br />
Persamaan 1 dan 2 kemudian akan dihitung menggunakan metode numerik untuk mendapatkan nilai pergeseran lantai 1 dan lantai 2 (x1 dan x2). Konstanta pada persamaan tersebut akan diisi dengan nilai yang didapat dari jurnal referensi, yaitu sebagai berikut<br />
m1 = 533,5 kg, m2 = 552,5 kg, c1 = 72,692 N.s/m, c2 = 68,688 N.s/m, k1 = 456,908 kN/m, k2 = 351.467 kN/m, k3 = -84,352 kN/m, ẍg = <br />
<br />
Kondisi awal untuk x1, x2, ẋ1, dan ẋ2 adalah 0<br />
<br />
''' Referensi '''<br />
[1] S. T. de La Cruz, M. A. Rodriguez, and V. Hernandez, “Using Spring-Mass Models to Determine the Dynamic Response of Two-Story Buildings Subjected to Lateral Loads,” 15th World Conf. Earthq. Eng., 2012.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
== Menyelesaikan Kasus Osilasi pada Gedung n-Tingkat dengan Metode Komputasi. (Adhika, Fathur, Ali) ==<br />
<br />
<br />
'''Pendahuluan:'''<br />
Artikel ini akan menjelaskan cara menyelesaikan kasus osilasi pada gedung n-tingkat yang dimodelkan dengan sistem pegas dan diselesaikan secara numerik.<br />
<br />
<br />
'''Persamaan Dasar:'''<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-Eq1.png]]<br />
<br />
<br />
'''Penyelesaian:'''<br />
Penyelesaian persamaan ini akan menggunakan metode Euler dengan skema forwards dan bacwards. Secara umum proses pemodelan dengan terknik ini akan menghasilkan persamaan:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-Eq2.png]]<br />
<br />
Adapun untuk menyelesaikan persamaan kedua, matrix [A] akan diselesaikan dengan TDMA (Tri-Diagonal Matrix Algorithm). Seluruh penyelesaian kasus ini dilakukan dalam bahsa phyton. Berikut Source codenya:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC1.png]]<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC2.png]]<br />
<br />
<br />
'''Hasil:'''<br />
Hasil dari perhitungan ini adalah sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Komtek_Artikel3-k-AFA-PIC3.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
== Artikel Komputasi Teknik Sistem Pada Gedung Bertingkat Dengan 3 Model Strukstur (Adam, Aji, Alghi, Iqbal) ==<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
<br />
File:Coverkomptek.jpg<br />
File:lapafitro1.jpg|800px<br />
File:lapafitro2.jpg|800px<br />
File:lapafitro3.jpg|800px<br />
File:lapafitro4.jpg|800px<br />
File:lapafitro5.jpg|800px<br />
File:lapafitro6.jpg|800px<br />
File:lapafitro7.jpg|800px<br />
File:lapafitro8.jpg|800px<br />
File:lapafitro9.jpg|800px<br />
File:lapafitro10.jpg|800px<br />
File:lapafitro11.jpg|800px<br />
File:lapafitro12.jpg|800px<br />
File:lapafitro13.jpg|800px<br />
File:lapafitro14.jpg|800px<br />
File:lapafitro15.jpg|800px<br />
File:lapafitro16.jpg|800px<br />
File:lapafitro17.jpg|800px<br />
File:lapafitro18.jpg|800px<br />
File:lapafitro19a.jpg|800px<br />
File:lapafitro20.jpg|800px<br />
File:lapafitro21.jpg|800px<br />
File:lapafitr022.jpg|800px<br />
File:lapafitro23.jpg|800px<br />
File:lapafitro24.jpg|800px<br />
File:lapafitro25.jpg|800px<br />
File:lapafitro26.jpg|800px<br />
File:lapafitro27.jpg|800px<br />
File:lapafitro28.jpg|800px<br />
File:lapafitro29.jpg|800px<br />
File:lapafitro30.jpg|800px<br />
File:lapafitro31.jpg|800px<br />
File:lapafitro32.jpg|800px<br />
File:lapafitro33.jpg|800px<br />
File:lapafitro34.jpg|800px<br />
File:lapafitro35.jpg|800px<br />
File:lapafitro36.jpg|800px<br />
File:lapafitro37.jpg|800px<br />
File:lapafitro38.jpg|800px<br />
File:lapafitro39.jpg|800px<br />
File:lapafitro40.jpg|800px<br />
<br />
File:lapafitro1b.jpg|800px<br />
File:lapafitro2b.jpg|800px<br />
File:lapafitro3b.jpg|800px<br />
<br />
</gallery><br />
<br />
<br />
== Artikel Komputasi Teknik ''1-Storey Frame Under an Impulse Force (Simulation by ANN)'' oleh Ardy, Desy, Ronald dan Yophie ==</div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35629I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-17T15:37:20Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 27 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat ''nntool'' pada software MATLAB.<br />
<br />
Disini saya akan menjelaskan sedikit mengenai apa itu ANN (Artificial Neural Network).<br />
<br />
Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan perilaku jaringan syaraf manusia <ref>Ensiklopedi Seismik. 2008. Artificial Neural Network (ANN). Tersedia pada: [http://ensiklopediseismik.blogspot.com/2008/12/artificial-neural-network-ann.html]. [Diakses: 28-April-2020].</ref>. Konfigurasi sederhana algoritma ANN dapat dijelaskan pada gambar dibawah ini:<br />
<br />
[[File:gbrANN.PNG|360px|thumb|center|Source: Network Modeling pada ANN]]<br />
<br />
Dari gambar di atas terlihat bahwa, prinsip dasar ANN adalah sejumlah parameter sebagai masukan (input layer) diproses sedemikian rupa didalam hidden layer (perkalian, penjumlahan, pembagian, dll.), lalu diproses lagi didalam output layer untuk menghasilkan sebuah output.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
'''1. Kania Amelia Safitri'''<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
'''2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Ayu Desy Wulandari'''<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
'''3. Daniel Meino Soedira'''<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
'''4. Harry Purnama'''<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:GbrANN.PNG&diff=35628File:GbrANN.PNG2020-05-17T15:33:58Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35457I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-12T16:00:28Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 11 Mei 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat anntool pada software MATLAB.<br />
<br />
Sebelumnya saya akan menjelaskan sedikit mengenai metode ANN (Artificial Neural Network) pada komputasi teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
'''1. Kania Amelia Safitri'''<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
'''2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Ayu Desy Wulandari'''<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
'''3. Daniel Meino Soedira'''<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
'''4. Harry Purnama'''<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35456I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-12T15:50:50Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 11 Mei 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat anntool pada software MATLAB.<br />
<br />
Sebelumnya saya akan menjelaskan sedikit mengenai metode ANN (Artificial Neural Network) pada komputasi teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
'''1. Kania Amelia Safitri'''<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
'''2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Desy Wulandari'''<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
'''3. Daniel Meino Soedira'''<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
'''4. Harry Purnama'''<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35455I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-12T15:49:21Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 11 Mei 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat anntool pada software MATLAB.<br />
<br />
Sebelumnya saya akan menjelaskan sedikit mengenai metode ANN (Artificial Neural Network) pada komputasi teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI meminta kami untuk berdiskusi mengenai Pressure Drop untuk mengetahui seberapa pehamaman kami dalam ''basic mechanics'' khususdnya pada bidang ''fluid mechanics''.<br />
<br />
Pertanyaan yang diberikan oleh Pak DAI adalah : Ketika luas area (A) diperbesar maka nilai gaya (F) semakin besar, tetapi mengapa pressure loss (dP) turun ketika luas area (A) semakin besar?<br />
<br />
Selain diskusi yang dilaksanakan dalam video conference, dikarenakan waktu perkuliahan yang terbatas maka diskusi ini kami lanjutkan dalam WA Group Komputasi Teknik S2. Disini saya akan merangkum hasil diskusi yang telah dilakukan oleh kami mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020. Pada rangkuman ini saya hanya memasukkan pendapat dari beberapa teman saya yang dapat mewakili pendapat kesuluruhan karena pada dasarnya pemahaman kami terhadap kasus ini bisa dibilang telah menemui satu persepsi. Berikut adalah beberapa diskusi yang dapat saya rangkum:<br />
<br />
1. Kania Amelia Safitri<br />
<br />
Saudari Kania mendefinisikan shear stress pada mekanik benda padat sebagai rasio antara gaya yang bekerja terhadap luasan yang dikenakan gaya tersebut, yaitu τ = F / A, dimana benda padat akan mengalami deformasi ketika mencapai batas gaya yang dapat diterima. Sedangkan pada fluida deformasi terjadi secara terus-menerus, maka persamaan shear stress nya menjadi τ = µ du/dy dimana du/dy merupakan perubahan kecepatan terhadap perubahan jarak antara dua sisi plat. <br />
<br />
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2. <br />
<br />
Selain itu peningkatan nilai A akan memperbesar nilai h (jarak antar 2 plat). Sehingga peningkatan A akan menurunkan nilai τ yang menyebabkan penurunan pada pressure drop dP.<br />
<br />
2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Desy Wulandari<br />
<br />
Disini saya akan merangkum 3 pendapat dari orang yang berbeda (Jeri, Dieter dan saya sendiri) namun saling menunjukkan hubungan. Sederhananya jika dilihat dari persamaan untuk Pressure Drop maka sudah cukup jelas dalam menjawab pertanyaan mengapa ketika luas area (A) diperbesar menyebabkan nilai pressure drop yang menurun, dimana <br />
<br />
dP = f L rho V^2 / 2 D<br />
<br />
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.<br />
<br />
Tambahan juga jika dilihat dari nilai kecepatan (disini saya dan saudara Dieter menggunakan analogi aliran fluida dalam pipa), secara logika apabila nilai luas penampang A diperbesar maka nilai kecepatan akan semakin kecil, sesuai dengan persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.<br />
<br />
Maka jika kembali ke persamaan pressure drop sesuai analogi ini, A yang besar akan menyebabkan nilai V menurun, akibatnya nilai dP pun akan menurun. Dari sini dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai diameter D, yang menghasilkan nilai area A yang semakin besar pula, menghasilkan nilai pressure drop dP yang semakin kecil.<br />
<br />
3. Daniel Meino Soedira<br />
<br />
Pendapat oleh saudara Daniel engacu pada buku Munson Mekanika Fluida. Pada aliran pipa horizontal berkembang penuh, terdapat kesetimbangan antara tekanan dengan gaya viskos. Kesetimbangan gaya ini dapat ditulis sebagai : (deltaphi/l) = (2t/r)<br />
<br />
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D<br />
<br />
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D<br />
<br />
Hal ini menunjukkan bahwa perbandingan perubahan tekanan dengan ukuran diameter pipa adalah berbanding terbalik. Yaitu dimana jika perubahan tekanan besar, maka ukuran diameter akan kecil dan begitu juga sebaliknya.<br />
<br />
4. Harry Purnama<br />
<br />
Saudara Harry menjelaskan bahwa dari persamaan τ = F / A, maka dengan luas area (A) yang besar tentu butuh gaya (F) yang besar untuk mencapai tegangan geser tertentu. Atau sederhananya jika luas area (A) diperbesar sedangkan gaya (F) tetap maka tegangan geser (τ) mengecil.<br />
<br />
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D<br />
<br />
Dengan logika yang sama diameter (D) yang besar tentu butuh nilai f L V^2 / 2 yang besar untuk mencapai pressure drop (dP) tertentu. Jika diameter (D) diperbesar maka pressure drop (dP) akan turun dengan nilai f L V^2 / 2 tetap.<br />
<br />
----<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35437I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-12T05:41:13Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 27 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat anntool pada software MATLAB.<br />
<br />
Sebelumnya saya akan menjelaskan sedikit mengenai metode ANN (Artificial Neural Network) pada komputasi teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35436I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-12T05:40:35Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 27 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:<br />
<br />
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi<br />
<br />
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi<br />
<br />
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri<br />
<br />
<br />
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:<br />
<br />
1. Menunjukkan kontribusi diri<br />
<br />
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi<br />
<br />
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi<br />
<br />
<br />
Untuk itu dikarenakan saya tidak mendapatkan bagian dalam menyampaikan evaluasi individu pada diri saya, maka disini saya akan menyampaikan secara tertulis khususnya dalam menunjukkan skill/keterampilan saya dalam komputasi melalui tugas kolaborasi Komputasi Teknik pada tugas sebelumnya, yaitu penggunaan metode ANN dalam perangkat anntool pada software MATLAB.<br />
<br />
Sebelumnya saya akan menjelaskan sedikit mengenai metode ANN (Artificial Neural Network) pada komputasi teknik.<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35305I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T14:07:26Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 4 Mei 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35299I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T13:13:08Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 4 Mei 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation"] yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.<br />
<br />
Kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Loloau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar dan Yophie Dikaimana menerima pembagian tugas untuk menerjemahkan section 4.1 dengan hasil terjemahan yang tersedia pada link berikut: http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck#4.1._Rangka_1_Lantai_Dibawah_Sebuah_Gaya_Impuls<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35296I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T13:07:52Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 20 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35287I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T12:06:17Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 20 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35286I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T12:05:09Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Senin, 20 April 2020 */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
Pada pertemuan kelas Komputasi Teknik yang dilakukan secara online melalui aplikasi video conference ZOOM ini, Pak DAI memberikan kami tugas berupa penyelesaian permasalahan One-Dimension Oscillating System dengan menggunakan beberapa pilihan metode sebagai berikut:<br />
<br />
1. Metode Finite Element atau Finite Volume<br />
<br />
2. Metode ANN atau GA<br />
<br />
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.<br />
<br />
Disini saya akan menunjukkan laporan hasil tugas One-Dimension Oscillating System dengan metode ANN yang telah disusun oleh kelompok saya dengan anggota; Ardy Lefran Lololau, Ayu Desy Wulandari, Ronald Akbar, dan Yophie Dikaimana.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:<br />
<br />
[http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems#Artikel_Kolaborasi_-_Sistem_Osilasi_Satu_Dimensi]<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=I_Gusti_Agung_Ayu_Desy_Wulandari&diff=35282I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari2020-05-10T11:36:25Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Resume Kuliah Komputasi Teknik */</p>
<hr />
<div>[[File:Avatar1.jpeg|300px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Data Diri ==<br />
<br />
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
NPM : 1906433650<br />
<br />
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran<br />
<br />
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996<br />
<br />
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid<br />
<br />
<br />
== Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill) ==<br />
<br />
Awal saya mengenal pengetahuan tentang Komputasi Teknik adalah dari mata kuliah Metode Numerik sebagai dasar dari Komputasi Teknik yang saya peroleh saat menempuh pendidikan S1 di Program Studi Teknik Mesin Universitas Udayana. Kemudian saya mulai mengenal salah satu software Komputasi Teknik yaitu MATLAB dengan metode Newton-Rhapson, meskipun penguasaan saya terhadap software ini yang masih terbilang kurang.<br />
Saya sadar bahwa dalam menempuh pendidikan S2 ini sangat diperlukan pemahaman yang baik dalam konsep Komputasi Teknik ini sebagai bekal dalam melaksanakan riset terkait thesis dan juga publikasi ilmiah. Maka dari itu, dengan mengikuti mata kuliah Komputasi Teknik oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara saya berharap dapat memperoleh banyak ilmu dan manfaat terkait dengan tujuan yang telah saya sebutkan sebelumnya.<br />
<br />
== Resume Kuliah Komputasi Teknik ==<br />
<br />
<br />
=== Senin, 3 Februari 2020 ===<br />
<br />
Komputasi Teknik adalah suatu ilmu dalam penyelesaian permasalahan-permasalahan terkait bidang teknik yang diformulasikan secara matematik dengan cara operasi hitungan. Perlunya penggunaan metode Komputasi Teknik ini dikarenakan tidak semua permasalahan matematis atau perhitungan matematis dapat diselesaikan dengan mudah dan cepat secara metode manual. Terutama suatu permasalahan matematik yang dalam penyelesaiannya bisa menghabiskan berlembar-lembar (bahkan ribuan lembar) perhitungan apabila dikerjakan secara manual.<br />
<br />
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :<br />
<br />
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik<br />
<br />
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin<br />
<br />
3. Dapat memahami kemampuan dan perkembangan diri kita sendiri setiap harinya, sehingga kita bisa memperoleh delta-delta dari kehidupan dan perkembangan diri kita dimana seiring bertambahnya waktu diri kita maju dan perkembang menjadi pribadi yang lebih baik, terutamanya dalam hal pemahaman mengenai ilmu Komputasi Teknik.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 10 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan hari ini Bapak DAI mengharapkan mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 yang merupakan mahasiswa S2 seharusnya dapat belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri, tanpa bergantung pada orang lain.<br />
Setiap individu sejatinya memiliki sifat inersia / kelembamannya masing-masing. Menyimak dari penjelasan Bapak DAI mengenai sifat inersia pada manusia, saya berharap dapat meminimalisir sifat inersia diri saya, sebagai contoh kecilnya adalah niat saya saat bangun tidur di pagi hari. Dari hal kecil tersebut akan membiasakan saya untuk menerapkannya pada hal-hal besar seperti project besar perkuliahan dan aspek-aspek lain dalam hidup saya.<br />
Pada pertemuan ini mahasiswa juga diminta untuk memahami apa itu makna dari Analisa. Menurut saya, analisa adalah suatu proses pemecahan suatu permasalahan secara dalam dan detail sehingga diperoleh pemahaman baik mengenai konsep dan prinsip dari permasalahan tersebut. Pengertian ini telah sesuai dengan hasil mufakat dari teman-teman mahasiswa kelas Komputasi Teknik mengenai pengertian analisa. Sedangkan bagi Bapak DAI sendiri, analisa merupakan proses untuk menghasilkan suatu prosedur pemecahan masalah / mendapatkan langkah-langkah solusi untuk suatu masalah.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 17 Februari 2020 ===<br />
<br />
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:<br />
<br />
1. Ketidaktahuan<br />
<br />
2. Egois<br />
<br />
3. Malas<br />
<br />
Untuk mengatasi 3 musuh atau permasalahan utama tersebut Pak DAI memberi upaya dengan menggunakan istilah kepolisian yaitu "Turn Back Crime" yang berarti memberantas kejahatan (musuh) dalam hidup kita tersebut.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 24 Februari 2020 ===<br />
<br />
QUIZ I<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz_1_(a).jpeg<br />
File:Quiz_1_(b).jpeg<br />
</gallery><br />
<br />
'''Perbedaan Metode Komputasi ''Finite Element'', ''Finite Difference'' dan ''Finite Volume''''' <ref>MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [https://www.machinedesign.com/3d-printing-cad/fea-and-simulation/article/21832072/whats-the-difference-between-fem-fdm-and-fvm]. [Diakses: 29-Februari-2020].</ref><br />
<br />
Metode '''''finite element''''' adalah metode komputasi yang membagi model CAD menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas hingga bentuk geometris sederhana. Kumpulan semua bentuk sederhana ini membentuk apa yang disebut elemen elemen hingga.<br />
<br />
Metode '''''finite difference''''' adalah pendekatan paling langsung untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial. Titik dalam ruang dipertimbangkan di mana akan diambil representasi kontinum dari persamaan dan menggantinya dengan seperangkat persamaan diskrit, yang disebut persamaan ''finite difference''. Metode ''finite difference'' biasanya didefinisikan pada kisi-kisi biasa dan fakta ini dapat digunakan untuk metode solusi yang sangat efisien. Oleh karena itu metode ini biasanya tidak digunakan untuk geometri CAD tidak teratur, tetapi lebih sering untuk model persegi panjang atau berbentuk blok.<br />
<br />
Metode '''''finite volume''''' mirip dengan metode ''finite element'' dalam model CAD pertama-tama dibagi menjadi elemen yang sangat kecil tetapi terbatas bentuk geometris sederhana. Terlepas dari ini, metode ''finite volume'' sangat berbeda dari metode ''finite element'', mulai dari konsep elemen, yang sebaliknya disebut sebagai sel.<br />
<br />
Setiap metode pada dasarnya sangat mirip karena mewakili metode numerik sistematis untuk menyelesaikan PDE. Satu perbedaan penting adalah kemudahan implementasi. Pendapat umum menyatakan bahwa metode ''finite difference'' adalah yang paling mudah untuk diterapkan dan metode ''finite element'' adalah yang paling sulit. Salah satu alasannya karena metode ''finite element'' membutuhkan matematika yang cukup canggih untuk formulasinya.<br />
<br />
Ketiga metode ini sering digunakan saat ini dalam perangkat lunak komersial, serta dalam lingkungan akademik. Metode ''finite element'' adalah yang paling umum dalam membebani sistem komputer, tetapi itu tergantung pada jenis analisis yang akan digunakan.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Senin, 9 Maret 2020 ===<br />
<br />
Pada pertemuan ini, Pak DAI meminta seluruh mahasiswa kelas Komputasi Teknik 2020 untuk mengawali perkuliahan dengan bermuhasabah, dimana kami menulis pada selembar kertas mengenai penguasaan komputasi teknik kami dari awal pertemuan sampai pertemuan ke-6 Senin kemarin, dengan sejujur-jujurnya. <br />
<br />
Setelah itu Pak DAI menerangkan kepada kita mengenai ''Rule of Thumb'' dalam menyelesaikan suatu permasalahan terutama dari kaca mata seorang ''engineer''. Pak DAI memberikan contoh permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'', bagaimana sikap kita sebagai ''engineer'' dalam mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Salah satu teman kami, yaitu Edo memberikan pendapatnya terhadap permasalahan kebocoran pada ''Shell and Tube Heat Exchanger'' tersebut, yaitu yang pertama dilakukan adalah inspeksi lapangan dan kepada klien. Untuk masalah kebocoran umumnya dikarenakan temperatur dan tekanan, bisa juga dikarenakan umur dari material ''Heat Exchanger'' tersebut. Kemudian melihat gejala dan permasalahan dari kebocoran, dan tahap selanjutnya yaitu pengambilan keputusan terkait reparasi apa yang sesuai untuk dilakukan atau treatment apa yang seharusnya diberikan.<br />
<br />
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan ''Rule of Thumb'' ini antara lain:<br />
<br />
1. Memahami masalah dengan analisis, baik itu sebuah prosedur, solusi, serta langkah-langkah penyelesaian. Pada tahapan ini kita perlu melakukan ''initial thinking'', dimana kita mesti mengetahui apa yang sebelumnya tidak kita ketahui, dan dari situlah muncul ''objective'' dari penyelesaian masalah tersebut.<br />
<br />
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)<br />
<br />
3. Memasukkan model ke dalam software komputasi dan dilakukan simulasi yang merupakan hasil atau eksekusi dari pemodelan matematis yang telah dihitung/dikomputasikan/dijalankan, dengan tujuan untuk mendapatkan angka dari rumusan yang kita modelkan<br />
<br />
4. Melakukan verifikasi, yaitu dengan mengecek apakah tidak ada kesalahan numerik dalam perhitungan yang kita modelkan, tahapan ini juga disebut dengan istilah ''solve the equation right''<br />
<br />
5. Melakukan validasi, yaitu menguji keaktualan dari model perhitungan tersebut, disesuaikan dengan kondisi nyata serta dibandingkan dengan data aktual yang ada, disebut juga dengan istilah ''solve the right equation''<br />
<br />
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun ''report'' berupa ''result and discussion''<br />
<br />
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya<br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)===<br />
<br />
QUIZ II<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Quiz2desy_1.PNG<br />
File:Quiz2desy_2.PNG<br />
File:Quiz2desy_3.PNG<br />
File:Quiz2desy_4.PNG<br />
File:Quiz2desy_5.PNG<br />
File:Quiz2desy_6.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
----<br />
<br />
===Senin, 20 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 27 April 2020===<br />
<br />
===Senin, 4 Mei 2020===<br />
<br />
===Senin, 11 Mei 2020===<br />
<br />
== Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1 ==<br />
<br />
'''Judul Skripsi''' : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin ''Central Processing Unit'' (CPU) Berbasis ''Cascade Straight Heat Pipe''<br />
<br />
Pengembangan teknologi ''Central Processing Unit'' (CPU) komputer telah mengarah ke aplikasi teknologi pintar (''Smart Technologies''), yang memiliki kinerja lebih baik dengan dimensi yang lebih kecil. Dengan pengurangan dimensi, menyebabkan peningkatan daya dan fluks panas yang signifikan dalam sistem CPU. Penelitian pada skripsi saya bertujuan untuk merancang ''Cascade Straight Heat Pipe'' yang memiliki kinerja lebih baik untuk sistem pendingin CPU tanpa perlu daya tambahan dalam pengoperasiannya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara eksperimental dengan menguji kinerja termal dari ''cascade straight heat pipe'' dengan pembebanan kalor 10 watt, 20 watt, 30 watt, dan 40 watt. Pengujian dilakukan pada tiga jenis fluida kerja (air murni, nanofluida Al2O3-air dan nanofluida hibrid Al2O3-TiO2-air). Dari data yang diperoleh, kinerja termal terbaik diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-TiO2-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur pelat simulator menjadi 41,872% pada beban maksimum, dan memiliki temperatur keluaran kondensor tertinggi. Kinerja termal terbaik kedua diberikan oleh ''cascade straight heat pipe'' dengan Al2O3-air sebagai fluida kerja yang menurunkan temperatur plat simulator menjadi 35,243% pada beban maksimum. Kinerja termal yang paling buruk diberikan oleh fluida kerja air yang hanya menurunkan 28.648% temperatur pelat simulator dan memiliki temperatur keluaran kondensor terendah. ''Cascade straight heat pipe'' dengan resistansi termal terendah pada setiap pembebanan kalor adalah penggunaan fluida kerja Al2O3-TiO2-air, serta koefisien perpindahan panas yang dimiliki oleh penggunaan Al2O3-TiO2-air adalah yang tertinggi di antara yang lainnya.<br />
<br />
----<br />
=== Presentasi Sinopsis Skripsi ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Slide1desy.jpg<br />
File:Slide2desy.jpg<br />
File:Slide3desy.jpg<br />
File:Slide4desy.jpg<br />
File:Slide5desy.jpg<br />
File:Slide6desy.jpg<br />
File:Slide7desy.jpg<br />
File:Slide9desy.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Pemodelan Matematis ===<br />
Hambatan termal pada heat pipe merupakan suatu variabel yang penting dalam perhitungan unjuk kerja termal dari sistem heat pipe. Hambatan termal merupakan perbandingan antara perbedaan temperatur pada bagian evaporator dan kondensor terhadap kalor yang diterimanya. Total hambatan termal pada heat pipe ditulis seperti persamaan sebagai berikut :<br />
<br />
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q<br />
<br />
Dimana R adalah hambatan termal<br />
Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe<br />
Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe<br />
dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe<br />
<br />
[[File:Skematik_R.PNG]]<br />
<br />
Hambatan termal pada cascade straight heat pipe dapat dilihat pada gambar skematik di atas, dan secara teoritis, hambatan termal sistem (total) pada cascade straight heat pipe merupakan penjumlahan dari masing-masing hambatan termal lokal dari beberapa bagian heat pipe, sehingga bisa dirumuskan seperti pada persamaan pada gambar.<br />
<br />
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal <br />
pada dinding, wick, dan evaporasi.<br />
<br />
[[File:R_evap.PNG]]<br />
<br />
Rwall merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh dinding evaporator, Lwall merupakan tebal dari dinding yang besarnya 0.0005 m, kwall merupakan konduktivitas termal bahan penyusun dinding evaporator (tembaga) yang besarnya 401 watt/mK, Ae merupakan luas bidang evaporator yang mengalami perpindahan panas yang besarnya 0.00031 m2 . Rwick merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh wick, Lwick merupakan tebal dari wick yang besarnya 0.001 m. Revaporasi merupakan hambatan termal yang ditimbulkan oleh terjadinya proses evaporasi fluida kerja, h merupakan koefisien perpindahan panas konveksi.<br />
<br />
Sama seperti hambatan termal pada evaporator, hambatan termal pada kondensor terdiri dari hambatan termal wall dan wick. Namun, hambatan termal evaporasi pada evaporator, disini digantikan oleh hambatan termal kondensasi.<br />
<br />
[[File:R_cond.PNG]]<br />
<br />
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, <br />
Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK. <br />
<br />
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara <br />
aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :<br />
<br />
[[File:R_konduksi.PNG]]<br />
<br />
le, la, dan lc merupakan panjang dari bagian evaporator, adiabatis, dan kondensor secara berurutan yang besarnya 0.03, 0.11, dan 0.04 m. Kemudian ks adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun dinding heat pipe dan kw adalah konduktivitas termal dari bahan penyusun wick yang mana karena keduanya sama-sama terbuat dari tembaga maka konduktivitas termalnya sama-sama 401 watt/mK.<br />
<br />
----<br />
<br />
=== Extended Abstract ===<br />
<br />
The development of electronic devices especially in Computer Central Processing Unit (CPU) technology is being developed rapidly towards the Smart Technologies for better work performance together with smaller size. But, the idea of Smart Technologies brings a new problem to heat flux management since the device produces more heat to be banished. To solve this problem, heat pipe is chosen to be an alternative solution. Heat pipe functions as a passive cooling system technology for CPU, but further research shows that this goal can not be achieved, due to the high condenser temperature, and the cooling system still needs fan support to banish the heat quickly from the device. Lately, many heat pipe fluids have led to the use of nanofluid, where the nanofluid used is a mixture of nanoparticles with basic fluids like water and others. This new kind of fluid has superior thermal properties than conventional fluids. In this study, a cascade straight heat pipe is designed for a better CPU cooling system which is a fully passive system using nanofluids (Al2O3-water) and hybrid nanofluid (Al2O3-TiO2-water) as the working fluid with variation of heat loads. Cascade heat pipe was made by combining two heat pipes into one system, where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. Heat loads were given to the cascade straight heat pipe at 10 watts, 20 watts, 30 watts, and 40 watts, respectively.<br />
<br />
Based on the experiment results and analysis that had been done, cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid showed the best performance, decreasing 41.872% of the simulator plate temperature at maximum load while also having the highest condenser output temperature. Cascade straight heat pipe with Al2O3-water working fluid decreased 35.243% of the simulator plate temperature. Cascade straight heat pipe with water working fluid decreased only 28.648% of the simulator plate temperature and had the lowest condenser output temperature. In determining the performance of a heat pipe, thermal resistance is also one of the important factors. The smaller the thermal resistance shows that the greater the heat transfer rate, so it is expected that the heat pipe would have better thermal performance. Cascade straight heat pipe with Al2O3-TiO2-water working fluid tends to have the lowest thermal resistance among the others, with the value of 38.3% smaller than Al2O3-water working fluid and 52.56% smaller than water, which are significantly differences, and indicates that it performed the best cascade straight heat pipe thermal performance.<br />
Through the computational engineering method for this study, it is expected to create a simulation of the heat transfer that occurs through the cascade straight heat pipe system, by conduction and convection heat transfer.<br />
<br />
== Optimasi Kebutuhan Energi Manusia ==<br />
<br />
=== Apa itu Kalori? ===<br />
<br />
Nama kalori digunakan untuk dua Satuan energi. Kalori kecil atau gram kalori adalah perkiraan jumlah energi yang diperlukan untuk menaikkan temperatur satu gram air sebesar satu derajat Celsius pada tekanan satu atmosfer <ref>Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [https://id.wikipedia.org/wiki/Kalori]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.<br />
<br />
Kalori merupakan energi yang didapatkan dari makanan atau minuman yang akan dibakar ketika kita beraktivitas sehari-hari. Atau lebih singkatnya kalori adalah bahan bakar dalam tubuh, dan bahan bakar ini jika tidak digunakan maka akan menjadi lemak. Kebutuhan kalori setiap orang berbeda-beda, yaitu tergantung jenis kelamin, tinggi badan, bert badan, usia dan tingkat aktivitas fisik setiap hari. Terdapat dua jenis kalori, yaitu kalori kecil (kal) dan kalori besar (Kal atau Kkal), 1 kalori besar (1Kkal) sama dengan 1.000 kalori kecil. Pada label nutrisi di kemasan makanan atau minuman kalori yang tertera adalah kalori besar, yaitu kilokalori (Kkal). Untuk itu sebaiknya perhatikan informasi nilai gizi yang biasanya tertera pada kemasan makanan dan minuman yang akan Anda beli, agar Anda tahu berapa banyak kalori yang terkandung dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian Anda <ref>DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [https://dewailmu.id/apa-itu-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
Kebutuhan kalori tiap orang berbeda-beda berdasarkan jenis kelamin, usia, tinggi dan berat badan, komposisi tubuh, aktivitas, hingga keadaan fisik masing-masing. Kalori yang dibutuhkan oleh laki-laki berbeda dengan perempuan meskipun berada pada rentang usia yang sama. Dua orang yang kembar sekalipun akan memiliki kebutuhan kalori yang berbeda, tergantung pada keadaan fisik dan aktivitasnya sehari-hari <ref>HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [https://hellosehat.com/hidup-sehat/nutrisi/cara-menghitung-kebutuhan-kalori/]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>. <br />
<br />
Umumnya rata-rata wanita membutuhkan sekitar 1.600-2.400 kilokalori (kkal) per hari, sementara rata-rata pria memerlukan 2.000-3000 kkal. Namun jumlah kalori yang dibutuhkan tiap orang berbeda-beda tergantung kepada tinggi, berat tubuh dan tingkat keaktivan mereka.<br />
Banyak faktor yang dapat memengaruhi jumlah kalori yang dibakar tubuh saat beraktivitas fisik. Di antaranya adalah usia dan jenis kegiatan yang dilakukan. Misalnya bersepeda akan lebih banyak membakar kalori dibandingkan berjalan santai. Jika tidak digunakan sebagai bahan bakar, kalori yang lebih akan disimpan dalam tubuh sebagai lemak <ref>AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [https://www.alodokter.com/kalori-kunci-berat-badan-sehat]. [Diakses: 04-Maret-2020].</ref>.<br />
<br />
=== Menghitung Kalori ===<br />
<br />
Karbohidrat, protein, dan lemak adalah jenis nutrisi mengandung kalori yang berperan sebagai bahan bakar tubuh. Tiap gram lemak rata-rata mengandung 9 kalori, sementara karbohidrat dan protein rata-rata mengandung 4 kalori. Sementara kalori dalam makanan kemasan biasanya dapat dilihat dari label nutrisi di bagian belakang. Data ini berguna untuk memastikan bahwa Anda tidak mengonsumsi kalori berlebihan. Satuan yang digunakan umumnya adalah kkal atau kJ yang merupakan singkatan dari kilojoule.<br />
<br />
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:<br />
<br />
'''1. Rumus Harris-Benedict'''<br />
Rumus ini termasuk rumus yang sering dipakai oleh ahli gizi. Rumus Harris-Benedict memperhitungkan usia, jenis kelamin, berat badan, tinggi badan, hingga level aktivitas fisik.<br />
- Rumus untuk menghitung kebutuhan energi pria yaitu= 66,5 + 13,8 x (berat badan dalam kilogram) + 5 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 6,8 x usia.<br />
- Sementara untuk wanita= 655,1 + 9,6 x (berat badan dalam kilogram) + 1,9 x (tinggi badan dalam cm) dibagi dengan 4,7 x usia.<br />
- Hasil dari penghitungan ini kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik. Jika aktivitas fisik Anda rendah, maka dikalikan dengan 1,2. Untuk aktivitas fisik sedang dikalikan dengan 1,3. Sementara aktivitas fisik berat dikalikan dengan 1,4.<br />
<br />
'''2. Rumus WHO (World Health Organization)'''<br />
Berbeda dengan rumus Harris-Benedict, rumus ini lebih sederhana dan tidak memperhitungkan tinggi badan. Rumus WHO dibagi sesuai dengan kategori umur. Sebagai contoh, untuk mencari kebutuhan energi wanita berusia 18-29 tahun, digunakan rumus 14,7 x (berat badan dalam kilogram) + 496. Sementara untuk mencari kebutuhan energi pria usia 18-29 tahun, digunakan rumus 15,3 x (berat badan dalam kilogram) + 679. Hasilnya kemudian dikalikan dengan faktor aktivitas fisik.<br />
<br />
Ada cara yang lebih mudah untuk menentukan kebutuhan kalori ini. Komponen yang harus diperhitungkan dalam menentukan kalori ini adalah berat badan ideal, kebutuhan basal, aktivitas fisik yang dilakukan dan juga koreksi usia Anda <ref>Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?</ref>. Berikut cara menghitungnya. <br />
<br />
1. Tentukan berat badan ideal (BB) <br />
<br />
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara: <br />
<br />
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).<br />
<br />
Ini akan menentukan berapa bobot tubuh yang seharusnya Anda miliki. Para pria biasanya memiliki kelebihan berat badan karena memiliki massa otot yang lebih besar, sedangkan perempuan lebih berat karena massa lemaknya yang lebih tinggi. Contoh : jika Anda adalah seorang perempuan berusia 45 tahun dan memiliki tinggi badan 165 c, maka BB ideal adalah = 0,9 x (165-100) = 58,5 kg. <br />
<br />
2. Hitung kebutuhan basal (KB) <br />
<br />
Kebutuhan basal (KB) adalah kebutuhan minimal yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan saat tidur atau istirahat. Ini merupakan kebutuhan energi dan kalori yang paling mendasar untuk menggerakan jantung, paru, usus dan pencernaan saja. Kebutuhan basal laki-laki dan perempuan ini berbeda satu sama lain. <br />
<br />
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal <br />
<br />
KB pria = BB Ideal x 30 KKal <br />
<br />
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal <br />
<br />
3. Aktivitas fisik (AF) <br />
<br />
Rata-rata semua orang pasti memiliki aktivitas masing-masing. Asupan kalori tubuh ini juga dipengaruhi oleh aktivitas yang dilakukan. Secara umum ada tiga kategori aktivitas fisik yang dilakukan yaitu ringan, sedang, dan berat. Aktivitas fisik ini dihitung dari total kebutuhan basal.<br />
<br />
Aktivitas ringan (10-20 persen) : Menyetir mobil (10 persen), mengajar (20 persen), berjalan (20 persen), kerja kantoran (10 persen), memancing (20 persen), membaca (10 persen). <br />
<br />
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen). <br />
<br />
Aktivitas berat (40-50 persen) : aerobik (40 persen), bersepeda mendaki (40 persen), panjat tebing (50 persen), dansa (40 persen), jogging (40 persen), atlit (50 persen). <br />
<br />
Jika dalam satu hari Anda banyak beraktivitas, maka kebutuhan aktivitas yang diambil adalah aktivitas yang paling sering dilakukan setiap harinya. Contoh : Jika sehari-hari Anda beraktivitas sebagai ibu rumah tangga maka, aktivitas fisik Anda adalah = 20% x 1462,5 (kebutuhan basal) = 292,5 Kkal. <br />
<br />
4. Koreksi usia (KU) <br />
<br />
Usia juga akan mempengaruhi kebutuhan kalori seseorang. Semakin bertambahnya usia, maka kebutuhan kalori dan asupan makanannya pun semakin sedikit. Untuk Anda yang berusia 40-59 tahun, maka koreksi usianya mencapai 5 persen, usia 60-69 tahun maka koreksinya 10 persen, dan usia lebih dari 70 tahun koreksinya 20 persen. Contoh: Jika Anda berusia 45 tahun, maka faktor koreksinya adalah 5 persen. Sehingga koreksi usia Anda adalah = 5 % x 1462,5 Kkal (kebutuhan basal) = 73,125 Kkal. <br />
<br />
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK) <br />
<br />
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus: <br />
<br />
TK = KB + AF - KU <br />
<br />
=== Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari ===<br />
<br />
Kali ini penulis melakukan perhitungan kebutuhan energi penulis selama satu minggu dimulai dari tanggal 2 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1.PNG<br />
File:Day2.PNG<br />
File:Day3.PNG<br />
File:Day4.PNG<br />
File:Day5.PNG<br />
File:Day6.PNG<br />
File:Day7.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:Energy_and_cost.PNG|1000px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
== Ujian Tengah Semester (UTS) ==<br />
<br />
<br />
=== 1. Video hasil belajar komputasi teknik ===<br />
<br />
[[File:Squareflow_uts.mp4|720px|thumb|left|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
Background music:<br />
<br />
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e<br />
<br />
this girl by Elijah Who<br />
<br />
this feeling's too good by j'san<br />
<br />
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds<br />
<br />
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club<br />
<br />
5:32pm by The Deli<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
=== 2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia ===<br />
<br />
Berikut ini adalah hasil dari perhitungan optimasi kebutuhan energi penulis selama satu minggu mulai dari tanggal 16 Maret 2020, dengan variasi jenis aktifitas yang dilakukan, dan dihitung menggunakan ''software'' '''WPS Spreadsheet'''.<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Day1opt.PNG<br />
File:Day2opt.PNG<br />
File:Day3opt.PNG<br />
File:Day4opt.PNG<br />
File:Day5opt.PNG<br />
File:Day6opt.PNG<br />
File:Day7opt.PNG<br />
</gallery><br />
<br />
[[File:electricity.PNG|1200px|thumb|center|Source: Personal documentation]]<br />
<br />
[[File:cost.PNG]]<br />
<br />
[[File:GraphOpt.png]]<br />
<br />
=== 3. Draft paper project komputasi teknik ===<br />
<br />
'''Title'''<br />
<br />
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids<br />
<br />
'''Background'''<br />
<br />
Central Processing Unit (CPU) is experiencing a very rapid development. The development of the CPU leads to smart technology that requires smaller dimensions but with better performance. The demands of smart technology have resulted in significant heat flux that must be removed from the CPU to maintain its performance and avoid permanent damage. To overcome the problem of heat dissipation, the CPU requires a cooling system that has high performance, small dimensions, without the need for electrical energy.<br />
<br />
Judging from the required cooling properties, heat pipes can be used as an alternative solution for the existing cooling problems, related to the working principle of heat pipes which apply the concept of passive cooling. Cascade heat pipe is made by combining two heat pipes into one. Where the condenser on the first heat pipe is connected to the evaporator on the second heat pipe, so that the condenser on the first heat pipe becomes an evaporator on the second heat pipe. The first heat pipe is called the first level heat pipe, while the second heat pipe is called the second level heat pipe<br />
<br />
'''Objectives'''<br />
<br />
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.<br />
<br />
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.<br />
<br />
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.<br />
<br />
'''Methodology'''<br />
<br />
The experiment method had been done in the previous study, therefore in this study a heat transfer analysis of cascade straight heat pipe for CPU cooling system will be conducted using computational method by ANSYS Software.<br />
<br />
'''References'''<br />
<br />
K. V. Paiva and M. B. H. Mantelli, “Wire-plate and sintered hybrid heat pipes: Model and experiments,” Int. J. Therm. Sci., vol. 93, pp. 36–51, 2015.<br />
<br />
Q. Chen and Y. Huang, “Scale effects on evaporative heat transfer in carbon nanotube wick in heat pipes,” Int. J. Heat Mass Transf., vol. 111, pp. 852–859, 2017.<br />
<br />
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.<br />
<br />
M. H. A. Elnaggar, M. Z. Abdullah, and M. A. Mujeebu, “Experimental analysis and FEM simulation of finned U-shape multi heat pipe for desktop PC cooling,” Energy Convers. Manag., vol. 52, no. 8–9, pp. 2937–2944, Aug. 2011.<br />
<br />
S. Wang, “Effect of evaporation section and condensation section length on thermal performance of flat plate heat pipe,” Appl. Therm. Eng., vol. 31(14), pp. 2367–2373, 2011.<br />
<br />
D. Liu, F. Y. Zhao, H. X. Yang, and G. F. Tang, “Thermoelectric mini cooler coupled with micro thermosiphon for CPU cooling system,” Energy, vol. 83, pp. 29–36, 2015.<br />
<br />
N. Putra, A. Duanovsah, and K. Haliansyah, “Investigation of Cascade Loop Heat Pipes,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Mech. Aerospace, Ind. Mechatron. Manuf. Eng., vol. 9, no. 10, pp. 1868–1872, 2015.<br />
<br />
<br />
== Draft Paper Project Komputasi Teknik ==<br />
<br />
Link : [[Thermal Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe - I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari]]<br />
<br />
1. Initial Thinking<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_initialthinking.mp4]]<br />
<br />
2. Modelling<br />
<br />
[[File:Cascadeheatpipe_modelling.mp4]]<br />
<br />
== Referensi ==<br />
<br />
<references/></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Simplified_Finite_Elements_model_to_represent_Mass-Spring_structures_in_dynamic_simulation_by_R%C3%BAbia_M._Bosse,_Andr%C3%A9_Te%C3%B3filo_Beck&diff=35206Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation by Rúbia M. Bosse, André Teófilo Beck2020-05-09T13:44:10Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div><- back to [[Studi kasus komputasi teknik]]<br />
<br />
== Knowledge Base ==<br />
<br />
<br />
== Case Study ==<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation 2.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 3.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 4.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 5 .png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 6.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 7.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 8.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 9.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 10.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 11.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 12.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 13.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 14.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 15.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 16.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 17.png]]<br />
<br />
[[File:Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic 18.png]]<br />
<br />
Terjemahan<br />
<br />
== Terjemahan ==<br />
<br />
'''Abstrak'''<br />
<br />
Makalah ini menyajikan pendekatan langkah demi langkah, didaktik untuk membangun model elemen hingga yang disederhanakan (''Finite Elemen''t/FE)mereproduksi hasil yang diperoleh dengan model ''mass-spring'' (MS) atau bangunan geser. Tujuan utamanya adalah untuk mengekspos<br />
keterbatasan masing-masing model, dan untuk memfasilitasi perbandingan antara hasil numerik yang diperoleh dengan model yang berbeda,sangat sering oleh penulis yang berbeda. Contoh aplikasi adalah sistem kontrol getaran, analisis model teoritis, mesin pemodelan komponen dan jaringan lunak. Makalah ini menyajikan hipotesis yang diperlukan untuk membangun hierarkis model, membahas pengaruh masing-masing asumsi / penyederhanaan dalam respons struktural. Dengan tujuan ini, komputer kode diimplementasikan untuk menyelesaikan struktur kerangka 2D di bawah beban dinamis dengan model pegas massal dan posisi model elemen hingga mempertimbangkan analisis geometrik nonlinier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hipotesis yang diajukan adalah cukup untuk mereproduksi dalam metode FE respon yang sama dari model MS mengalami impuls dan beban gempa.<br />
<br />
'''1. PENDAHULUAN'''<br />
<br />
Dua metodologi utama yang digunakan untuk mengevaluasi perilaku mekanik struktur seperti bangunan di bawah beban dinamis adalah model Mass-Spring (MS) dan model Finite Element (FE). Penerapan masing-masing teknik ini biasanya tergantung pada jenis struktur, keakuratan analisis yang diminta, dan kompleksitas struktur. Telah diketahui bahwa semua model menghadirkan ketidakpastian terkait kesetiaan untuk mewakili perilaku struktural yang nyata. Dalam hal ini, interpretasi kritis terhadap penyederhanaan dan keterbatasan model teknik diperlukan untuk analisis dan desain yang andal.<br />
<br />
Secara umum, model massa-pegas memiliki pendekatan diskrit dan formulasi matematika sederhana. Massa terkonsentrasi dalam titik-massa dan terhubung satu sama lain dengan pegas linier yang mewakili kekuatan elastis internal yang bekerja di antara massa. Model MS sederhana karena menghasilkan sangat sedikit derajat kebebasan, di mana persamaan gerak dapat diselesaikan secara analitis dengan modal superposisi. Ini secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan untuk analisis dinamis. Model massa-pegas populer karena secara konsep lebih sederhana dan lebih mudah diimplementasikan daripada model yang lebih konsisten secara fisik berdasarkan metode elemen hingga. Selain itu, model MS sangat fleksibel untuk perubahan topologi. <br />
<br />
Formulasi ini biasanya diterapkan untuk mewakili struktur sebagai sistem kontrol getaran, bangunan dalam perilaku global, elemen mesin dan bahan jaringan lunak. Model MS juga sangat berlaku untuk melakukan analisis keandalan dan respon stokastik, di mana biaya komputasi merupakan masalah mendasar, karena struktur perlu dipecahkan secara berulang. Kelemahan utama dari model MS adalah bahwa mereka dianggap tidak tepat untuk memperkirakan perilaku mekanik struktur yang dapat dideformasi. Model MS mengabaikan persamaan konstitutif material, dan menghadirkan sejumlah derajat kebebasan yang mungkin terlalu kecil untuk jenis analisis tertentu. <br />
<br />
Beberapa kemajuan telah dibuat dalam model MS untuk meningkatkan representasi realistis dari struktur yang dapat dideformasi. Beberapa penelitian mengusulkan metode baru untuk mendapatkan koefisien kekakuan pegas, yang lain telah menyarankan modifikasi model tradisional (Kuether dan Allen, 2012, Geethu et al., 2015), termasuk misalnya pegas nonlinear dan piezometrik dalam analisis sistem kontrol getaran (Harne, 2013), penggabungan pegas kontak kubik untuk mensimulasikan kehilangan kontak (Huajiang dan Guan, 2016) dan pemecah implisit cepat untuk model MS standar (Liu et al., 2013, Zheng et al., 2017)<br />
<br />
Di sisi lain, metode elemen hingga (FE) berasal dari mekanika kontinum dan menjadi salah satu metode yang paling sering digunakan untuk memecahkan masalah sistem mekanik. Metode FE memerlukan penggunaan komputer secara intensif dan biaya komputasinya dapat menjadi penghalang untuk analisis skala besar. Namun, teknik ini mampu mensimulasikan sistem fisik yang kompleks, menyelesaikan masalah multi-dimensi dengan nonlinier (Dhatt, Touzot dan Legrançois, 2012).<br />
<br />
Model FE mendiskritisasi struktur dalam elemen-elemen kecil untuk merepresentasikan perilaku berkelanjutan. Metode ini menggunakan pendekatan variabel yang tidak diketahui untuk mengubah persamaan diferensial parsial menjadi persamaan aljabar yang diselesaikan melalui metode numerik. Model FE cocok untuk mengevaluasi respons berbagai struktur, terutama karena undang-undang dasar material dipertimbangkan dalam formulasi matematika. Namun, kemajuan ini ada harganya: semakin halus modelnya, semakin kompleks solusinya, yang mengarah ke biaya komputasi yang besar.<br />
<br />
Tantangan yang cukup besar di bidang metode FE adalah pertimbangan perpindahan besar dalam tubuh yang cacat. Upaya penelitian membahas pengembangan formulasi yang mempertimbangkan efek nonlinier dalam bahan konstitutif atau dalam kondisi batas (perpindahan atau rotasi besar). Dalam masalah perpindahan besar, deskripsi Total Lagrangian menunjukkan metode yang efisien untuk menyelesaikan masalah dinamis struktur padat, karena mempertimbangkan konfigurasi referensi yang unik dan tetap: matriks massa tetap konstan dan solusi keseimbangan dinamis diperoleh dengan lebih mudah. Solusi masalah yang mempertimbangkan analisis geometri nonlinear dengan deskripsi Total Lagrangian dapat diverifikasi dalam Mondkar dan Powell (1977), Wood dan Zienkiewicz (1977), Surana (1983), Coda dan Greco (2004). Pendekatan alternatif untuk merepresentasikan analisis nonlinier geometris menggunakan deskripsi Lagrangian total adalah model FE posisional. Dalam teknik ini, parameter nodal adalah koordinat nodal (posisi) dan dimungkinkan untuk menggunakan kinematika Reissner yang tepat dalam evaluasi perpindahan dan rotasi untuk struktur rangka. Contoh aplikasi dari formulasi ini dapat dilihat di Coda dan Paccola (2014), Reis dan Coda (2014), dan Siqueira dan Coda (2016, 2017).<br />
<br />
Saat ini, dengan kemajuan teknik komputasi untuk meningkatkan waktu pemrosesan, model FE yang disempurnakan semakin dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah mekanis apa pun. Dalam makalah ini, kami bermaksud untuk mendefinisikan hipotesis yang berlaku untuk model FE untuk membuatnya mewakili hasil yang kompatibel dengan model massa-pegas dengan idealisasi kerangka geser. Ini juga merupakan tujuan untuk mengamati dan mengukur perbedaan yang disebabkan oleh hipotesis ini dalam respon struktur, mengevaluasi keuntungan dan keterbatasan masing-masing model untuk memperkirakan respon struktur yang terkena berbagai sumber beban dinamis.<br />
<br />
Untuk melakukan analisis ini, kode komputasi diterapkan untuk kedua model: model FE posisional dan model MS. Contoh-contoh yang disajikan dalam makalah ini berkaitan dengan struktur rangka yang tidak terbungkus yang dapat mewakili bangunan. Contoh 1 dan 2 memperlihatkan struktur satu dan lima lantai yang tereksitasi oleh gaya impuls. Contoh ketiga berkaitan dengan struktur yang sama dari contoh 2 yang bersemangat dengan catatan Gempa Bumi El Centro. Respons dalam domain waktu dan frekuensi dipelajari.<br />
<br />
<br />
<br />
'''2. MODEL MASS-SPRING'''<br />
<br />
Analisis dinamis menggunakan model massa-pegas diskrit sangat umum dalam literatur dan menyajikan keuntungan sebagai alat sederhana untuk mengevaluasi respons dinamis struktur. Metode analisis ini memerlukan waktu pemrosesan yang sedikit, karena mereduksi struktur menjadi beberapa derajat kebebasan, dan karena jawabannya dapat diperoleh secara analitik dengan metode modal superposisi. Model MS tradisional berurusan dengan analisis linier, yaitu keseimbangan dihitung pada posisi awal, menyajikan matriks kekakuan konstan (Warburton, 1976 dan Paultre, 2010). Dalam makalah ini model bangunan geser dipertimbangkan. Idealisasi ini biasanya digunakan untuk mengevaluasi respons bangunan yang mengalami kegembiraan dinamis. Model bangunan geser biasanya mempertimbangkan bahwa massa kolom dapat diabaikan, dan massa lantai terkonsentrasi di lantai (titik massa). Juga, balok dan pelat dianggap kaku dalam arah longitudinal dan dalam lentur, kolom kaku untuk regangan aksial tetapi fleksibel secara transversal. Idealisasi bangunan geser mengasumsikan bahwa bangunan hanya menyajikan perpindahan horisontal, karena pembengkokan kolom. Mempertimbangkan kerangka bidang gambar 3 lantai yang tidak tertutup pada Gambar 1, model bangunan geser dapat dimodelkan dengan mendefinisikan massa dan pegas yang setara dan membuat matriks yang sesuai untuk solusi persamaan gerak.<br />
<br />
[[File:afitrotgs3.jpg]]<br />
<br />
'''POSITIONAL FINITE ELEMENT'''<br />
<br />
Analisis nonlinier geometris digunakan untuk menangani defleksi besar: posisi keseimbangan struktur dicari negara terlantar. Dalam apa yang disebut pendekatan FE posisional, ruang non-dimensi dibuat dan kelengkungan relatif elemen bingkai dihitung untuk konfigurasi awal dan untuk yang cacat (Coda dan Greco 2004). Itu Posisi keseimbangan adalah variabel utama yang tidak diketahui, dan diperoleh dari prinsip total potensial stasioner energi. Formulasi Lagrangian total digunakan, menggunakan konfigurasi referensi yang unik, posisi awal; di dalam konteksnya, matriks massa adalah konstan. Elemen frame dengan empat node dan pendekatan kubik digunakan. Untuk analisis nonlinier geometris, deskripsi rinci tentang kinematika elemen awalnya ditunjukkan dan prinsip energi stasioner digunakan untuk menulis persamaan keseimbangan dinamis. Sistem nonlinier persamaan diselesaikan dengan menggabungkan integrasi waktu Newmark dengan prosedur Newton-Raphson, mengikuti Coda dan Paccola (2014).<br />
<br />
<br />
''' 4. RESULTS'''<br />
<br />
Dalam paper ini diperlihatkan berberapa hasil analisis yaitu dengan metode Mass-Spring (MS), dan Finite Element (FE) kepada sebuah struktur yang diberikan impuls dan gerakan pada bagian dasar. Tujuan awal dari paper ini adalah untuk mengembangkan model FE yang lebih sederhana yang tetap akurat sama dengan hasil yang diperoleh dari model MS. Tabel 1 memperlihatkan analisa dan hypothesis dari setiap model yang digunakan serta langkah-langkah yang diambil agar model FE yang disederhanakan tetap mempunyai hasil yang sebanding dengan model MS. Tahap sequential merupakan evaluasi dari setiap model pada response structure terhadap waktu dan secara frekuensi.<br />
<br />
<br />
Tabel 1. Hypothesis dari model MS, FE, dan FES<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
Mass Spring (MS):<br />
# Sistem diskrit dengan massa yang terkonsentrasi<br />
# Setiap lantai diwakili oleh 1 degree of freedom<br />
# Massa dari kolom/tiang vertical ccenderung diabaikan dalam analysis<br />
# Lantai merupakan benda rigid. Tidak ada deformasi.<br />
# Hanya mengestimasi pergerakan horizontal<br />
# Stiffness dari kolom langsung diwakili oleh sebuah pegas linear<br />
# Sistem diasumsikan berkerja secara linear<br />
<br />
Finite Element(FE):<br />
# Bidang terdiri dari 4 node<br />
# Terdapat matrix massa<br />
# System yang terbentuk mempunyai banyak degree of freedom<br />
# Elementnya bergerak dengan flexible (Vertical, horizontal, serta putaran relatif)<br />
# Koneksi antara elemen diasumsikan rigid<br />
# Pergerakan yang besar dianalisa secara nonlinear<br />
<br />
Finite Element Simplified (FES):<br />
# Massa kolom ikut diperhitungkan, hanya saja massa ini dimodelkan dalam batang horizontal dengan distribusi secara merata. Pemodelan ini selain mempengaruhi massa dari batang horizontal, massa ini juga mempengaruhi pada densitas dan inertia.<br />
# Modulus Elastisitas dari batang horizontal diasumsikan tak hingga, sehingga dapat dianggap rigid.<br />
# Element dalam batang horizontal terrestriksi pada pergerakan secara vertical dan putaran relatif.<br />
# Dapat terjadi nonlinear analysis<br />
<br />
'''4.1. Rangka 1 Lantai Dibawah Sebuah Gaya Impuls'''<br />
<br />
Diterjemahkan oleh: Ardy, Desy, Ronald, Yophie<br />
<br />
Contoh pertama adalah sebuah kerangka bangunan 1 lantai yang terbentuk dari tujuh buah balok (50 x 50 cm) dengan panjang 6 meter, dan 7 lempengan, 20 cm ketebalan diperpanjang oleh panjang 8 meter pada kedua sisi dari balok. Lantai ditopang oleh 8 kolom dengan tinggi 4.8 meter berjarak 6 meter satu sama lain. Struktur tersebut terbuat dari beton yang diperkuat dan digemparkan oleh sebuah impuls dengan F = 1 MN selama 0.001 detik. Kepadatan dari struktur dipertimbangkan sama dengan ρ = 2500 kgm^-3, dan modulus elastisitasnya sebesar 40 GPa. <br />
<br />
Kerangka ini telah dimodelkan sebagai model MS (Pegas-massa) dan model FE (Elemen hingga). Untuk model MS, struktur tersebut digambarkan sebagai sebuah massa m = 186900 kg (balok ditambah massa lempengan dengan mengabaikan massa kolom) terhubung ke suatu pegas linear dengan kekakuan K = 8 kolom. (12EI/L^3) = 181 MNm^-1, menghasilkan suatu sistem tidak teredam dengan satu derajat kebebasan.<br />
<br />
Pada model FE, struktur tersebut didiskritisasi ke dalam 22 elemen rangka simpul 4, dihitung dengan 201 derajat kebebasan di mana semua hipotesis yang dikembangkan dalam Tab. 1 diuji. Untuk representasi struktur dalam model FE, sebuah momen equivalen inersia telah dihitung untuk set (balok + lempeng); juga nilai kepadatan equivalen telah dihitung untuk memperhitungkan semua hipotesis dengan memperhatikan massa dari struktur tersebut.<br />
<br />
Respons dinamis dari struktur dievaluasi dalam model MS, FES dan FE melalui teknik integrasi waktu Newmark dengan perbedaan pada model FE dan FES sistem persamaan nonlinier dilinearisasi dengan prosedur Newton Raphson. Analisis dilakukan dalam total waktu 1,0 detik sebagai domain waktu dan hasil ini digunakan untuk membuat FFT (Fast Fourier Transform) pada respon studi frekuensi alami dari struktur.<br />
<br />
Investigasi pertama dibuat mengenai pertimbangan massa kolom, karena banyak penulis (Paultre, 2010, Rao, 2010, Warburton, 1976) yang menyatakan bahwa massa kolom harus diabaikan dalam analisis MS. Mula -mula relevansi massa dalam model MS dievaluasi (Gbr. 5). Secara berurutan, contoh-contoh diuji untuk FE model sederhana yang dijelaskan dalam Tabel 1 dengan mempertimbangkan: 1) model FE dengan massa total kolom terkonsentrasi pada massa lantai; 2) model FE dengan massa kolom diabaikan dan 3) model FE dengan setengah massa kolom diperhitungkan bersama dengan massa lantai. Semua hasil ditunjukkan pada Gbr. 6 dan 7.<br />
<br />
[[File:4.1_gambar5.PNG|900px|thumb|center|Gambar 5: Respon model pegas massa (MS) dengan mempertimbangkan dan mengabaikan massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar6.PNG|900px|thumb|center|Gambar 6: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
[[File:4.1_gambar7.PNG|450px|thumb|center|Gambar 7: Respon model MS dan FES yang mengevaluasi pengaruh massa kolom]]<br />
<br />
Dari Gambar 5 dapat digaris bawahi bahwa pergeseran puncak respon dari struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa dari kolom model MS sekitar 5%. Pada frekuensi domain, frekuensi natural yang sama bisa dilihat di kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya pada kedua amplitudo. Hasil ini memperlihatkan bahwa frekuensi bertentangan dengan estimasi, pertimbangan massa pada kolom analisis MS tidak relevan.<br />
<br />
Gambar 6 dan 7 menunjukkan akurasi model FES untuk memproduksi hasil MS. Gambar 7 menunjukkan korespondensi sempurna antara model FES dan MS yang memiliki pertimbangan 50 % dari kolom massa, disatukan dengan massa dasar. Dari kesimpulan tersebut, contoh berikut ini mempunyai penambahan asumsi : pertimbangan dari setengah massa kolom pada model FES mendorong respons untuk mencapai hasil yang sama dengan model MS. Hasil ini mengindikasikan bahwa memungkinkan untuk memproduksi response frame dengan lebih dari satu baris kolom (pada kasus ini, 8 baris kolom. ) dengan model MS.<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 adalah hasil dari FES model (Tabel 1) dibandingkan dengan model MS dengan mengabaikan kolom massa. <br />
<br />
[[File:Gambars 8.png|900px|thumb|center|Gambar 8 Respons model MS dan FES, mempertimbangkan massa dari kolom yang terdistribusi pada elemen]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 9.png|900px|thumb|center|Gambar 9 Respons model MS dan FES dengan balok fleksibel]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 10.png|900px|thumb|center|Gambar 10 Respons model MS dan FES dengan mempertimbangkan balok yang displaceable]]<br />
<br />
<br />
[[File:Gambars 11.png|900px|thumb|center|Gambar 11 Respons model MS dan FES secara keseluruhan]]<br />
<br />
Gambar 8, 9, 10, dan 11 menunjukkan bahwa perkiraan yang paling relevan untuk mengubah resspns dari model FES adalah pertimbangan dari balok flexible. Model fleksibel FES memperlihatkan sebuah respons osilasi di sekitar respons yang dihasilkan oleh model MS, terlihat frekuensi pada tingkatan lebih tinggi yang terlihat dengan jelas pada hasil FFT Gambar 9 dan 11.<br />
<br />
Hasil dari Gambar 8 dan 10 menunjukkan pertimbangan dari distribusi massa pada kolom elemen, pergeseran pada arah vertical dan rotasi pada balok tidak menyebabkan perubahan yang signifikan pada hasil awal model FES, sangat mirip dengan hasil MS. Dapat dilihat juga bahwa esimasi dari frekuensi natural dari stukrur, semua model konvergen pada 5 Hz, menunjukkan bahwa frekuensi dari respons domain kurang sensitif pada asumsi model yang dibahas ini. Gambar 11 juga memperlihatkan bagaimana jarak dari respons pada model FE secara keseluruhan, tanpa simplifikasi, dan model MS : puncak respons amplitude lebih tinggi untuk model FE dan pada kasus ini perpindahan terjadi pada frekuensi yang tinggi.<br />
<br />
<br />
'''4.2. Rangka 5 Lantai Terhadap Gaya Impuls'''<br />
<br />
Diterjemahkan oleh : Edo, Shabrina, Jeri, dan Raihan<br />
<br />
Contoh kedua menjabarkan tentang Rangka 5 lantai yang terbuat dari beton bertulang dengan dimensi yang tertera pada Figur 12. Struktur dikenakan gaya impuls F = 100 MN selama 0,001 detik. Gaya impuls diberikan pada lantai pertama dari struktur untuk menghindari efek non-linier dari model ''''Finite Element''''. Sebuah lempeng setebal 14 cm memanjang sejauh 6 meter pada tiap balok dipasangkan pada bangunan tersebut. Struktur ini dimodelkan sesuai dengan metodologi yang telah dideskripsikan pada Bagian 1.<br />
<br />
Untuk model massa-pegas, struktur direpresentasikan oleh 5 susunan massa-pegas, menghasilkan 5 derajat kebebasan yang menjelaskan pergeseran horizontal lantai (massa lempeng dijumlahkan ke dalam total massa lantai). Dalam model FE dan FES, struktur didiskritisasi ke dalam lima puluh elemen bingkai 4-node, sehingga dihasilkan 150 derajat kebebasan yang menggambarkan translasi (horizontal dan vertikal) dan rotasi dalam vektor normal dari node. Untuk merepresentasikan lempeng, momen inersia ekuivalen dihitung untuk balok yang memiliki kekakuan balok ditambah lempeng; Densitas balok juga dikoreksi berdasarkan massa lempeng. <br />
<br />
[[File:Fig12.png]]<br />
<br />
Gambar 13 dan 14 menunjukkan hasil awal di sekitar perkiraan massa dari kolom kolom untuk model MS dan FES dalam analisis yang dilakukan selama pergerakan satu detik<br />
<br />
[[File:Fig13.png]]<br />
<br />
[[File:Fig14.png]]<br />
<br />
Gambar 13 menyajikan hasil yang mirip dengan gambar.6 dan 7. Dapat dilihat juga untuk contoh ini bahwa kecocokan sempurna untuk hasil MS dicapai dengan model FES mengingat hanya setengah dari total massa kolom terkonsentrasi di elemen lantai. Gambar 14 mengkonfirmasi hasil gambar 13, menunjukkan bahwa frekuensi perpindahan dan amplitudo sangat dekat untuk model MS (mengabaikan massa kolom) dan model FES mempertimbangkan setengah massa kolom di lantai.<br />
Gambar 15-18 menyajikan respons dinamis struktur yang membandingkan respons model MS dan model FES dengan derivasi yang dijelaskan dalam baris terakhir Tab.1<br />
<br />
[[File:Fig15.png]]<br />
<br />
[[File:Fig17.png]]<br />
<br />
[[File:Fig18.png]]<br />
<br />
'''4.3. Pergerakan Rangka 5-Lantai oleh Gempa Bumi'''<br />
<br />
Kania, Evi, Chandra, Dieter<br />
<br />
Contoh terakhir menggunakan struktur yang sama dan sudah dipelajari pada contoh 4.2 didapatkan dari rekaman gempa bumi EL Centro. Di MS model, gempa bumi disimulasikan sebagai gaya ekuivalen yang diterapkan ke setiap derajat kebebasan dari struktur dalam bentuk {F}=[M].{y ̈_earthquake}. Di dalam FE analisis, penggunaan persamaan posisi di sini memberikan keuntungan bahwa gempa bumi dapat dimodelkan dengan sedemikian rupa hingga terlihat lebih rill, penggunaan basis perpindahan dalam pendukung sturuktur, dan simulalsi efek yang terjadi akibat gempa bumi.<br />
<br />
Accelerogram dari gempa bumi EL Centro dan berdasarkan rekaman dari basis perpindahan (digunakan dalam analisa FE dan FES) ditunjukan pada gambar 19.<br />
<br />
[[File:KT.PNG|800 px]]<br />
<br />
Gambar 20 menjelaskan sebuah perbandingan antara perbedaan-perbedaan yang disebabkan oleh perhitungan massa kolom dalam permodelan FES. Untuk model FE dan FES, hasil dalam hal perpindahan (displacement) terhadap waktu diperoleh untuk total perpindahan dalam kaitannya dengan initial position (i.e.perpindahan relatif pada struktur atas ditambah perpindahan pada struktur pendukungnya, yang disebabkan oleh gempa bumi). Pada studi ini, semua curve hanya menunjukkan perpindahan relatif, yang mana dapat dibandingkan dengan respons dari model MS.<br />
<br />
[[File:Translateevi.JPG]]<br />
<br />
<br />
Hasil dari Gambar 20 menunjukkan bahwa dengan adanya gangguan/eksitasi dalam bentuk gempa, respon dari FES pada permasalahan-½ massa kolom terpusat di lantai, memiliki hasil yang sama dengan penggunaan model MS dasar. Hal tersebut membuktikan keakuratan hipotesis yang sudah dibangun untuk menyelaraskan FE models dengan MS models. Pada contoh ini, dimana terdapat eksitasi berupa gempa, pengaruh dari bagian kolom masa dalam analisis adalah lebih tinggi daripada nila yang didapat dengan impulse loads. Jika diasumsikan 50% massa kolom diabaikan untuk FES models, maka hubungan antara MS dan FES models tidak mungkin didapat. Gambar 21-24 menunjuklan perbandingan antara MS models, FES dan FE models.<br />
<br />
<br />
[[File:MSFESchandra1.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra2.JPG]]<br />
[[File:MSFESchandra3.JPG]]<br />
<br />
dengan hasil yang disajikan dalam gambar 21-24 dapat diketahui bahwa pertimbangan massa terdistribusi dalam elemen kolom menyebabkan perpindahan tertinggi dan perbedaan dalam kasus yang dibandingkan (FES x MS). Dapat juga diamati bahwa fleksibilitas balok, berbeda dari apa yang terlihat dalam contoh sebelumnya, dan hal ini perlu diperhatikan sebagai hal yang relevan untuk mengubah respons Model FES. Hipotesis balok yang dapat dipindahkan relevan dengan respons dalam domain waktu; sedangkan untuk konten frekuensi struktur memiliki perilaku yang sama dari model MS. Contoh ini dengan beban dinamis yang besar menunjukkan bahwa model MS secara signifikan tidak mementingkan potensi perpindahan struktur; hasil ini dapat dikaitkan dengan semua penyederhanaan yang diasumsikan untuk model pegas-massa. Bahkan gempa bumi yang menyebabkan perpindahan besar di dasar struktur (sekitar 20 cm) tidak cukup untuk memicu respons bangunan nonlinier. Gambar 21-24 menunjukkan bahwa respons domain frekuensi kurang sensitif terhadap asumsi pemodelan. Semua frekuensi sekitar 1,7 hingga 1,9 Hz dan puncak ini mungkin disebabkan oleh beban gempa dalam struktur. Dalam resume, meskipun struktur yang dipelajari dalam model FE menyajikan perpindahan yang lebih tinggi, konten frekuensinya tetap dekat dengan frekuensi bangunan yang dievaluasi melalui mode MS.<br />
-----------------------------------------------------------------------------------<br />
<br />
<br />
'''CONCLUDING REMARKS'''<br />
<br />
Makalah ini mengupayakan pendekatan didaktik untuk menunjukkan bagaimana merepresentasikan, dengan diskritisasi elemen hingga, hasilnya diperoleh dengan model massa-pegas. Temuan di sini bermanfaat bagi para peneliti yang menggunakan model elemen hingga, yang membutuhkan untuk mereproduksi atau membandingkan hasilnya dengan yang diperoleh menggunakan model pegas massal.<br />
<br />
Pada dasarnya, untuk merepresentasikan struktur pegas massa dengan metode elemen hingga, perlu: 1) mempertimbangkan hanya setengahnya massa total kolom, disatukan dengan massa balok dan pelat; 2) menganggap lantai berfungsi sebagai benda tegar dalam hal derajat kebebasan longitudinal dan lentur dan 3) membatasi derajat lentur kebebasan balok dan pelat.<br />
<br />
Hasil penelitian menunjukkan relevansi hipotesis yang disarankan dalam respon struktur sebagai kerangka pesawat (bangunan) dalam analisis dinamis. Juga menjadi jelas bahwa pengaruh masing-masing hipotesis tergantung pada karakteristik mempelajari kasus. Dalam contoh 1 dan 2, pertimbangan balok fleksibel untuk model FES menyebabkan perubahan signifikan pada respon struktur, dibandingkan dengan hasil model MS. Namun, perilaku yang sama ini tidak diverifikasi di Contoh 3, di mana fleksibilitas balok dalam hal beban gempa tidak mempengaruhi respons model FES.<br />
<br />
Dalam hal analisis FFT, semua model (MS, FES, dan FE) tepat untuk menentukan frekuensi getaran,terutama frekuensi alami rendah yang biasanya paling relevan untuk karakterisasi dinamis struktur.Contoh 3 menyarankan bahwa dalam kasus beban dinamis yang parah, seperti gempa bumi, pertimbangan di sekitar struktur<br />
Massa sangat relevan dalam respons.Hasil seperti yang disajikan dalam makalah ini mengumpulkan informasi dan memenuhi kualifikasi asumsi pemodelan struktural yang biasa. Itu<br />
perbedaan yang diperoleh dengan model yang dikembangkan, menyoroti ketidakpastian intrinsik yang terlibat dalam tantangan<br />
membuat representasi perilaku struktural yang realistis. Dalam sudut pandang ini, representasi mekanik yang tepat<br />
perilaku hanya dapat dicapai dengan analisis kritis dan pengetahuan di sekitar keterbatasan masing-masing model. ini<br />
penting untuk ditekankan bahwa banyak struktur menghadirkan respons yang cenderung pada asumsi pegas-massa; dalam aspek ini<br />
penggunaan model serbaguna berdasarkan analisis FE yang dapat diterapkan untuk memecahkan masalah sederhana atau kompleks dapat menjamin<br />
desain yang lebih akurat<br />
<br />
== Artikel ==<br />
<br />
== Tugas Artikel Wisnu Harry Ichwan Fadli ==<br />
<br />
<br />
Menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File:gambarganteng.png||500px]]<br />
<br />
<br />
Figure 7<br />
<br />
<br />
Dari Gambar. 5 dapat dicatat bahwa respon perpindahan puncak struktur mengabaikan dan mempertimbangkan massa kolom untuk model MS berbeda sekitar 5%. Dalam domain frekuensi, frekuensi alami yang sama dapat diamati untuk kedua kasus (5 Hz), dengan perbedaan hanya dalam amplitudo mereka. Hasil ini menunjukkan bahwa untuk estimasi pertentangan frekuensi, pertimbangan massa kolom dalam analisis MS tidak relevan. Gambar 6 dan 7 menunjukkan keakuratan model FES untuk mereproduksi hasil MS. Gambar. 7 menunjukkan bahwa korespondensi sempurna antara FES dan model MS diberikan ketika model FES mempertimbangkan 50% dari massa kolom, disamakan dengan massa lantai. Dari kesimpulan ini, contoh-contoh berikut memiliki asumsi ini ditambahkan: pertimbangan setengah massa kolom dalam pemodelan FES mendorong respons yang sama diperoleh dengan model MS. Hasil ini masih menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mereproduksi respons bingkai dengan lebih dari satu baris kolom (dalam hal ini, 8 baris kolom) oleh model MS.<br />
<br />
<br />
[[File : 2020-05-09 16_22_37-Spyder (Python 3.7).png || 500px ]]<br />
<br />
== Judul .... Artikel1 1 hasil diskusi ==<br />
== Judul .... Artikel2 1 hasil diskusi ==<br />
== Judul .... Artikel3 1 hasil diskusi ==<br />
== Judul .... Artikel4 1 hasil diskusi ==</div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:4.1_gambar7.PNG&diff=35205File:4.1 gambar7.PNG2020-05-09T13:33:56Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:4.1_gambar6.PNG&diff=35204File:4.1 gambar6.PNG2020-05-09T13:33:35Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:4.1_gambar5.PNG&diff=35203File:4.1 gambar5.PNG2020-05-09T13:33:13Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems&diff=33628Oscillating one-dimensional systems2020-04-26T15:03:28Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Artikel Kolaborasi - Penggunaan Perangkat Lunak Python untuk Menyelesaikan ODEs (Ordinary Differential Equations) pada Sistem Mekanik Berosilasi */</p>
<hr />
<div><- back to [[Studi kasus komputasi teknik]]<br />
<br />
== Knowledge base ==<br />
<br />
<br />
<br />
== Studi kasus ==<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 1.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 2.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 3.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 4.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 5.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 6.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 7.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 8.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 9.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 10.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 11.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 12.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 13.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 14.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 15.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 16.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 17.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 18.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 19.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 20.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 21.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 22.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 23.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 24.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 25.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 26.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 27.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 28.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 29.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 30.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 31.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 32.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 33.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 34.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 35.png]]<br />
<br />
Ref. Linge S, Langtangen HP, Programming for Computations<br />
- A Gentle Introduction to<br />
Numerical Simulations with<br />
Python<br />
<br />
=== Terjemahan ===<br />
<br />
==== 4.3.1 Penurunan Model yang Sederhana ====<br />
<br />
[[File:Az gambar 4.15.png|400px|thumb|left|alt text]]Banyak sistem keteknikan (''engineering'') berkaitan dengan osilasi, dan persamaan diferensial merupakan kunci utama untuk memahami, memprediksi, dan mengontrol osilasi. Kita mulai dengan model paling sederhana yang berkaitan dengan dinamika penting dari sistem osilasi. suatu benda dengan massa m melekat/dikaitkan pada pegas dan bergerak sepanjang garis tanpa gesekan, lihat Gambar 4.15 di samping untuk sketsa (''rolling wheels'' menunjukkan “tidak ada gesekan”). Ketika pegas diregangkan (atau dikompresi), gaya pegas menarik (atau mendorong) bodi (penampang m) kembali dan bekerja "melawan" gerakan. Lebih tepatnya, misalkan x (t) adalah posisi bodi pada sumbu x, dimana bodi bergerak. Pegas tidak direntangkan ketika x= 0, sehingga gaya adalah nol, dan x= 0 karenanya posisi keseimbangan bodi. Gaya pegas adalah -kx, dimana k adalah konstanta yang diukur. Kami berasumsi bahwa tidak ada gaya lain (mis., Tidak ada gesekan). Hukum Newton ke-2 F=ma kemudian memiliki F=-kx dan a=x ̈ ,<br />
[[File:Az 4.41.png]]<br />
<br />
yang dapat ditulis ulang sebagai:<br />
<br />
[[File:Az 4.42.png]]<br />
<br />
dengan memperkenalkan ω=√(k/m) (yang sangat umum).<br />
<br />
Persamaan (4.42) adalah persamaan diferensial orde kedua, dan oleh karena itu kita memerlukan dua kondisi awal, satu pada posisi x(0) dan satu pada kecepatan x’(0). Di sini kita memilih bodi untuk berhenti, tetapi menjauh dari posisi setimbang:<br />
<br />
[[File:Az 4.42a.png]]<br />
<br />
Solusi tepat untuk Pers. (4.42) dengan kondisi awal ini adalah x(t)=X0 cosωT. Ini dapat dengan mudah diverifikasi dengan mensubsitusikan ke Pers. (4.42) dan memeriksa kondisi awal. Solusinya mengatakan bahwa sistem massa pegas berosilasi bolak-balik seperti yang dijelaskan oleh kurva kosinus.<br />
<br />
Persamaan diferensial (4.42) muncul dalam banyak konteks lainnya. Contoh klasik adalah pendulum sederhana yang berosilasi bolak-balik. Buku-buku fisika berasal, dari hukum gerak kedua Newton, itu diperoleh:<br />
<br />
[[File:Az 4.42b.png]]<br />
<br />
dimana m adalah massa bodi di ujung pendulum dengan panjang L, g adalah percepatan gravitasi, dan ϴ merupakan sudut yang dibuat pendulum dengan vertikal. Mempertimbangkan sudut kecil ϴ, sin ϴ ≈ ϴ, dan kita dapatkan Pers. (4.42) dengan x = ϴ, ω=√(g/L) , x(0)=Θ, dan x’(0)=0, jika Θ merupakan sudut awal dan pendulum diam di t=0.<br />
<br />
<br />
==== 4.3.2 Solusi Numerik ====<br />
<br />
Kita telah melihat metode numerik untuk mengendalikan turunan orde kedua, dan beberapa pilihan lainnya merupakan tambahan, akan tetapi kita mengetahu cara menyelesaikan persamaan turunan orde pertama dan bahkan sistem-sistem pada persamaan orde pertama. Dengan hanya sedikit, tetapi cukup umum, cara yang dapat kita tuliskan pada persamaan 4.42 sebagai sebuah sistem orde pertama dari 2 persamaan turunan. Kita memperkenalkan u=x dan v=x^'=u' sebagai 2 fungsi baru yang tidak diketahui. Dua persamaan yang sesuai muncul dari definisi v=u' dan persamaan asal (4.42):<br />
<br />
[[File:Eviii4.43.JPG]]<br />
<br />
(memperlihatkan bahwa kita dapat menggunakan u"=v') untuk menghilangkan turunan orde kedua dari hokum kedua newton).<br />
Selanjutnya kita dapat menerapkan metode forward euler untuk persamaan 4.43 dan 4.44, seperti yang sudah dilakukan pada section 4.2.2:<br />
<br />
[[File:Eviii4.45.JPG]]<br />
<br />
Sehingga menghasilkan skema komputasi sebagai berikut,<br />
<br />
[[File:Eviii4.47.JPG]]<br />
<br />
<br />
====4.3.3 Memprogram Metode Numerik; Kasus Khusus====<br />
<br />
Program sederhana untuk (4.47) - ( 4.48) mengikuti ide yang sama seperti di bagian 4.2.3: <br />
<br />
[[File:4.3.3.fadhli.JPG|500px]]<br />
<br />
(Lihat file osc_FE.py.)<br />
<br />
Karena kita sudah tahu solusi yang tepat sebagai u(t) = Xo cos ωt , kami beralasan sebagai berikut untuk menemukan interval simulasi yang sesuai [0,T] dan juga berapa poin kita harus memilih. Solusinya memiliki periode P = 2π/ω. (Periode P adalah waktunya perbedaan antara dua puncak u(t) ~ cos ωt curve). Simulasi untuk tiga periode fungsi cosinus, T = 3P, dan memilih Δt sehingga ada 20 Interval per periode menghasilkan Δt = P/20 dan total Nt = T/ Δt = t interval. Sisanya dari program ini adalah pengodean langsung dari skema Forward Euler.<br />
<br />
Gambar 4.16 menunjukkan perbandingan antara solusi numerik dan tepat solusi persamaan diferensial. Yang mengejutkan kami, solusi numeriknya terlihat salah. Apakah perbedaan ini disebabkan oleh kesalahan pemrograman atau masalah dengan metode Forward Euler?<br />
<br />
Pertama-tama, bahkan sebelum mencoba menjalankan program, Anda harus menghitung dua langkah dalam putaran waktu dengan kalkulator sehingga Anda memiliki beberapa hasil antara untuk dibandingkan. Menggunakan X0 = 2. Dt = 0: 157079632679, dan ω = 2, kita mendapatkan u1 = 2, v = -1,25663706, u2 = 1,80260791, dan v2 = 2,51327412. Perhitungan semacam itu menunjukkan bahwa program itu tampaknya benar. (Kemudian, kita dapat menggunakan nilai-nilai tersebut untuk membangun tes unit dan fungsi tes yang sesuai.)<br />
<br />
[[File:Simulation of an Oscillating System.PNG|500px]]<br />
<br />
Langkah selanjutnya adalah mengurangi delta t parameter diskritisasi dan melihat apakah hasilnya menjadi lebih akurat. Gambar 4.17 menunjukkan solusi numerik dan tepat untuk kasus delta t = P / 40; P / 160; P / 2000. Hasilnya jelas menjadi lebih baik, dan resolusi terakhir memberikan grafik yang tidak dapat dibedakan secara visual. Namun demikian, resolusi terakhir melibatkan 6000 interval komputasi secara total, yang dianggap cukup banyak. Namun, ini bukan masalah pada laptop modern, karena perhitungan hanya membutuhkan sepersekian detik.<br />
<br />
Meskipun 2000 interval per periode osilasi tampaknya cukup untuk solusi numerik yang akurat, grafik kanan bawah pada Gambar 4.17 menunjukkan bahwa jika kita meningkatkan waktu simulasi, di sini hingga 20 periode, ada sedikit pertumbuhan amplitudo, yang menjadi signifikan dari waktu ke waktu. . Kesimpulannya adalah bahwa metode Forward Euler memiliki masalah mendasar dengan amplitudo yang tumbuh, dan bahwa diperlukan delta yang sangat kecil untuk mencapai hasil yang memuaskan. Semakin lama simulasi, semakin kecil Delta t. Sudah pasti saatnya untuk mencari metode numerik yang lebih efektif!<br />
<br />
[[File:Simulation with different steps.PNG|500px]]<br />
<br />
==== '''4.3.4 Sebuah Penyelesaian dari Metode Numerik ''' ====<br />
<br />
Dalam skema Forward Euler,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(1).JPG|500px]]<br />
<br />
kita dapat mengganti u^n pada persamaan terakhir dengan nilai u^n+1 yang baru dihitung dari<br />
persamaan pertama:<br />
<br />
[[File:4.3.4.(2).JPG|500px]]<br />
<br />
Sebelum membenarkan perbaikan ini secara matematis, mari kita coba pada contoh sebelumnya. Hasilnya muncul pada Gambar 4.18. Kita melihat bahwa amplitudo tidak tumbuh, tetapi<br />
fase tidak sepenuhnya benar. Setelah 40 periode (Gbr. 4.18 kanan) kita melihat signifikan<br />
perbedaan antara solusi numerik dan tepat. Penurunan t menurun<br />
kesalahan. Misalnya, dengan 2000 interval per periode, kami hanya melihat fase kecil<br />
kesalahan bahkan setelah 50.000 periode (!). Kita dapat menyimpulkan bahwa perbaikan tersebut menghasilkan<br />
metode numerik yang sangat baik!<br />
Mari kita tafsirkan skema yang disesuaikan secara matematis. Pertama kami memesan (4,49) - (4,50)<br />
sedemikian rupa sehingga perbedaan pendekatan terhadap derivatif menjadi transparan:<br />
<br />
[[File:4.3.4.(10).JPG|500px]]<br />
<br />
[[File:4.3.4.(3).JPG|500px]]<br />
<br />
Kami menafsirkan (4,51) sebagai persamaan diferensial sampel pada titik mesh tn, karena<br />
kami memiliki vn di sisi kanan. Sisi kiri kemudian perbedaan maju atau<br />
Meneruskan perkiraan Euler ke turunan u0<br />
, lihat Gambar 4.2. Di samping itu,<br />
kami menginterpretasikan (4,52) sebagai persamaan diferensial sampel pada titik mesh tnC1, karena kami miliki di sisi kanan. <br />
<br />
[[File:4.3.4.(4).jpeg]]<br />
<br />
Dalam hal ini, perbedaan aproksimasi pada<br />
sisi kiri adalah perbedaan ke belakang,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(5).jpeg]]<br />
<br />
<br />
<br />
Gambar 4.19 mengilustrasikan perbedaan mundur. Kesalahan dalam perbedaan mundur sebanding dengan t, sama seperti untuk perbedaan maju (tetapi konstanta proporsionalitas dalam istilah kesalahan memiliki tanda yang berbeda). Diskretisasi yang dihasilkan<br />
metode untuk (4,52) sering disebut sebagai skema Backward Euler.<br />
<br />
Untuk meringkas, gunakan perbedaan maju untuk persamaan pertama dan mundur<br />
Perbedaan untuk hasil persamaan kedua dalam metode yang jauh lebih baik daripada hanya menggunakan<br />
maju perbedaan dalam kedua persamaan.<br />
<br />
Cara standar untuk mengekspresikan skema ini dalam fisika adalah dengan mengubah urutan<br />
persamaan,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(6).jpeg]]<br />
<br />
dan terapkan perbedaan maju ke (4,53) dan perbedaan mundur ke (4,54):<br />
<br />
[[File:4.3.4.(7).jpg]]<br />
<br />
Artinya, pertama kecepatan v diperbarui dan kemudian posisi u, menggunakan kecepatan yang paling baru dihitung. Tidak ada perbedaan antara (4,55) - (4,56) dan (4,49) -<br />
(4,50) sehubungan dengan akurasi, jadi urutan persamaan diferensial asli<br />
tidak apa-apa. Skema (4.55) - (4.56) berada di bawah nama Semi-implisit<br />
Euler4 atau Euler-Cromer. Implementasi (4.55) - (4.56) ditemukan dalam file<br />
osc_EC.py. Inti dari kode itu seperti<br />
<br />
[[File:4.3.4.(8).jpg]]<br />
<br />
<br />
[[File:4.3.4.(9).jpg]]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.5 Metode Runge-Kutta orde 2 (atau metode Heun) ====<br />
Sebuah metode yang cukup populer digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa (ODE) vector dan skalar adalah metode Runge-Kutta Order (RK2), atau biasa dikenal dengan metode Heun. Ide dasar pada metode ini, yang pertama untuk ODE skalar, adalah dengan membentuk aproksimasi perbedaan terpusat (centered difference) terhadap turunan antara dua titik waktu yang didefinisikan sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Kolab1.JPG]]<br />
<br />
Formula dari centered difference tersebut dapat digambarkan melalui Gambar 4.20. Error pada aproksimasi centered difference ini proporsional terhadap nilai ∆t2, 1 order lebih tinggi dibandingkan dengan pendekatan forward and backward difference, yang berarti nilai jika kita memiliki sebuah nilai ∆t, maka error nya akan berkurang secara effektif dengan menggunakan centered difference karena nilai error tersebut berkurang dengan faktor 4, daripada faktor 2. <br />
<br />
[[File:Kolab2.JPG]]<br />
<br />
Permasalahan yang ada pada skema centered difference semacam ini untuk persamaan ODE secara umum, u’=f(u,t) adalah kita mendapatkan<br />
<br />
[File:Kolab3.JPG]]<br />
<br />
Yang mana ini akan menyulitkan karena kita tidak mengetahui berapa nilai un+1/2. Namun demikian, ktia dapat mengaproksimasi nilai f diantara dua level waktu dengan menggunakan rata-rata aritmatik dari nilai f tesebut pada saat tn dan tn+1 :<br />
<br />
[[FIle:Kolab4.JPG]]<br />
<br />
Kemudian hasilnya adalah :<br />
[[File:results435.jpg]]<br />
Dimana berupa persamaan aljabar nonlinear untuk <br />
[[File:f435.jpeg]]<br />
dan bukan fungsi linear dari u.<br />
sehingga untuk menyelesaikan fungsi<br />
[[File:f4351.jpg]]<br />
tanpa menyelesaikannya dengan persamaan nonlinear, dapat diprediksi [[File:f4352.jpg]] <br />
menggunakan persamaan Forward Euler:<br />
[[File:f4353.jpg]]<br />
Sehingga dapat digunakan metode<br />
[[File:f4354.jpg]]<br />
metode tersebut dapat diaplikasikan untuk ODEs scalar dan vector.<br />
<br />
Untuk system osilasi dengan <br />
[[File:f4355.jpg]]<br />
<br />
Pada file osc_Heun.py terdapat implementasinya. File tersebut menjalankan simulasi untuk 10 period dengan 20 kali langkah per periode. <br />
<br />
Solusi Numerical dan eksak yang berkaitan dengan ini terdapat di fig. 4.21. dapat diliat bahwa amplitude meningkat namun tidak sebanyak pada metode forward euler. Bgaimanapun juga, metode forward euler adalah yang terbaik.<br />
Perlu diingat juga bahwa metode forward euler memberikan prediksi yang lebih baik, seperti contohnya untuk persoalan pertumbuhan/peluruhan, atau SIR mode. Akan tetapi metode orde 2 runge-kutta atau metod heun juga bisa dipertimbangkan. Meskipun untuk menyelesaikan persoalan osilasi, metode euler sudah terbaik.<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.6 Perangkat Lunak untuk Menyelesaikan ODEs ====<br />
<br />
Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan ODEs, dan alangkah baiknya kita memilih akses yang mudah untuk mengimplementasikannya ke berbagai metode, terutama metode adaptif yang canggih dan kompleks yang dapat menyesuaikan nilai Δt secara otomatis untuk mendapatkan nilai akurasi yang ditentukan. Phyton Odespy3 merupakan salah satu perangkat yang dapat memberikan akses yang mudah ke berbagai metode numerik untuk menyelesaikan ODEs.<br />
<br />
Salah satu contoh termudah dalam penggunaan Odespy adalah untuk menyelesaikan masalah u’ = u, u(0) = 2, untuk 100 time steps sampai t = 4:<br />
<br />
import odespy<br />
<br />
def f(u, t):<br />
return u<br />
<br />
method = odespy.Heun #or, e.g., odespy.ForwardEuler<br />
solver = method(f)<br />
solver.set_initial _condition(2)<br />
time_points = np.linspace(0, 4, 101)<br />
u. t = solver.solve (time_points)<br />
<br />
Dengan kata lain, kalian mendefinisikan sebuah fungsi f(u, t), menginisialisasi sebuah objek penyelesaian Odespy, mengatur kondisi awal, menghitung titik waktu pengumpulan dimana anda menginginkan solusinya, dan bertanya mengenai solusinya. Variabel arrays u dan t dapat dibuat menjadi sebuah grafik secara langsung, yaitu: plot(t,u).<br />
<br />
Fitur menarik yang dimiliki oleh Odespy ialah parameter permasalahan dapat menjadi sebuah argumen pada fungsi f(u, t) penggunanya. Sebagai contoh, apabila permasalahan ODE kita adalah u’ = -au + b, dengan 2 parameter yaitu a dan b, kita dapat menuliskan fungsi f kita menjadi<br />
<br />
def f(u, t, a, b):<br />
return -a*u + b<br />
<br />
Sebagai tambahan, permasalahan yang bergantung pada argumen a dan b dapat ditransfer ke fungsi ini bila kita mengumpulkan nilainya dalam sebuah daftar atau tuple ketika membuat sebuah pemecahan Odespy dan menggunakan argumen f_args:<br />
<br />
a = 2<br />
b = 1<br />
solver = method(f, f_args=[a, b])<br />
<br />
Hal ini merupakan sebuah fitur yang baik karena parameter permasalahan haruslah selain sebagai sebuah variabel global – sekarang dapat menjadi sebuah argument dalam fungsi kita secara alami.<br />
<br />
Menggunakan Odespy untuk menyelesaikan osilasi ODEs seperti u” + ω2u = 0, diformulasikan sebagai sebuah sistem u’ = v dan v’ = -ω2u, dilakukan sebagai berikut. Kita tentukan sebuah nilai time steps per periode dan hitung time steps yang diasosiasikan serta waktu akhir simulasi (T), cantumkan sebuah nilai periode untuk disimulasikan:<br />
<br />
Import odespy<br />
<br />
# Define the ODE system<br />
# u’ = v<br />
# v’ = -omega**2*u<br />
<br />
def f(sol, t, omega=2):<br />
u, v = sol<br />
return [v, -omega**2*u]<br />
<br />
#Set and compute problem dependent parameters<br />
omega = 2<br />
X_0 = 1<br />
number_of_periods = 40<br />
time_intervals_per_period = 20<br />
from numpy import pi, linspace, cos<br />
P = 2*pi/omega #length of one period # length of one period<br />
dt = P/time_intervals_per_period # time step<br />
T = number_of_periods*P # final simulation time<br />
<br />
# Create Odespy solver object<br />
odespy_method = odespy.RK2<br />
solver = odespy_method(f, f_args=[omega])<br />
<br />
# The initial condition for the system is collected in a list<br />
Solver.set_initial_condition([X_0, 0])<br />
<br />
# Compute the desired time points where we want the solution<br />
N_t = int(round(T/dt)) # no of time intervals<br />
Time_points = linspace(0, T, N_t+1)<br />
<br />
# Solve the ODE problem<br />
sol, t = solver.solve(time_points)<br />
<br />
# Note: sol contains both displacement and velocity<br />
# extract original variables<br />
u = sol[:,0]<br />
v = sol[:,1]<br />
<br />
Dua pernyataan terakhir menjadi penting karena dua fungsi u dan v di dalam sistem ODE tersebut tergabung bersama dalam sebuah array di dalam pemecahan Odespy. Solusi pada sistem ODE ditunjukan sebagai array 2 dimesi dimana kolom pertama (sol[:,0]) disimpan sebagai u dan kolom kedua (sol[:,1]) disimpan sebagai v. Mengeplot u dan v merupakan sebuah masalah dalam menjalankan plot(t, u, t, v).<br />
<br />
Catatan<br />
<br />
Di dalam fungsi tersebut kita menuliskan f(sol, t, omega) dibandingkan menulis f (u, t, omega) untuk mengindikasikan bahwa solusi pada f adalah solusi pada waktu t dimana nilai u dan t tergabung bersama: sol = [u,v]. Kita dapat juga menggunakan u sebagai argumen:<br />
<br />
def f(u, t, omega=2):<br />
u, v = u<br />
return [v, -omega**2*u]<br />
<br />
Ini hanya berarti kita mendefinisikan ulang nama u pada fungsi tersebut untuk merata-ratakan solusi pada waktu t untuk komponen pertama pada sistem ODE tersebut.<br />
<br />
Untuk beralih ke metode numerik lain, tinggal substitusikan RK2 dengan nama yang sesuai dari metode yang diinginkan. Mengetik pydoc odespy pada terminal window memunculkan daftar dari metode yang dijalankan. Cara yang sangat sederhana dalam memilih metode ini menyarankan penambahan yang jelas dari kode diatas: kita dapat menentukan daftar metode, menjalankan semua metode, dan membandingkan setiap kurva u pada sebuah plot. Sebagaimana odespy juga mengandung skema Euler-Cromer, kita menulis kembali sistem ini dengan v’ = -w2u sebagai ODE pertama dan u’ = v sebagai ODE kedua, karena ini adalah pilihan standar ketika menggunakan metode Euler-Cromer (juga pada odespy):<br />
<br />
def f(u, t, omega=2): <br />
v, u = u <br />
return [-omega**2*u, v]<br />
<br />
Perubahan persamaan ini juga mempengaruhi kondisi awal: komponen pertama adalah nol dan yang kedua adalah X_0 maka kita perlu melewati daftar [0, X_0] untuk solver.set_ initial_condition.<br />
<br />
Kode osc_odespy.py mengandung detail:<br />
<br />
def compare(odespy_methods, <br />
omega, <br />
X_0, <br />
number_of_periods, <br />
time_intervals_per_period=20): <br />
from numpy import pi, linspace, cos <br />
P = 2*pi/omega # length of one period <br />
dt = P/time_intervals_per_period <br />
T = number_of_periods*P<br />
# If odespy_methods is not a list, but just the name of <br />
# a single Odespy solver, we wrap that name in a list <br />
# so we always have odespy_methods as a list <br />
if type(odespy_methods) != type([]): <br />
odespy_methods = [odespy_methods] <br />
# Make a list of solver objects <br />
solvers = [method(f, f_args=[omega]) for method in <br />
odespy_methods] <br />
for solver in solvers: <br />
solver.set_initial_condition([0, X_0]) <br />
# Compute the time points where we want the solution <br />
dt = float(dt) # avoid integer division <br />
N_t = int(round(T/dt)) <br />
time_points = linspace(0, N_t*dt, N_t+1) <br />
legends = [] <br />
for solver in solvers: <br />
sol, t = solver.solve(time_points) <br />
v = sol[:,0] <br />
u = sol[:,1] <br />
# Plot only the last p periods <br />
p = 6 <br />
m = p*time_intervals_per_period # no time steps to plot <br />
plot(t[-m:], u[-m:]) <br />
hold(’on’) <br />
legends.append(solver.name()) <br />
xlabel(’t’) <br />
# Plot exact solution too <br />
plot(t[-m:], X_0*cos(omega*t)[-m:], ’k--’) <br />
legends.append(’exact’) <br />
legend(legends, loc=’lower left’) <br />
axis([t[-m], t[-1], -2*X_0, 2*X_0]) <br />
title(’Simulation of %d periods with %d intervals per period’ <br />
% (number_of_periods, time_intervals_per_period)) <br />
savefig(’tmp.pdf’); savefig(’tmp.png’) <br />
show()<br />
<br />
Fitur baru pada kode ini adalah kemampuan untuk mem-plot hanya periode p terakhir, yang memperbolehkan kita untuk menjalankan long time simulations dan melihat hasil akhir tanpa plot yang berantakan dengan terlalu banyak periode. Syntax t[-m:] mem-plot elemen m terakhir dalam t (indeks negatif dalam hitungan susunan/daftar Pyhton dari akhir).<br />
<br />
Kita bisa membandingkan metode Heun (atau setara metode RK2) dengan skema Euler-Crome:<br />
<br />
compare(odespy_methods=[odespy.Heun, odespy.EulerCromer], <br />
omega=2, X_0=2, number_of_periods=20, <br />
time_intervals_per_period=20)<br />
<br />
Gambar 4.22 menunjukkan bagaimana metode Heun (garis biru dengan piringan kecil) memiliki error yang cukup besar pada amplitude dan fase sesudah setelah periode 14-20 (kiri atas), namun menggunakan sebanyak tiga kali langkah waktu membuat kurvanya hampir sama (kanan atas). Akan tetapi setelah periode 194-200 error tersebut telah berkembang (kiri bawah), tetapi dapat cukup dikurangi dengan mengurangi separuh langkah waktu (kanan bawah).<br />
<br />
Dengan semua metode di Odespy, sekarang menjadi mudah untuk mulai menjelajahi metode-metode lain, seperti perbedaan mundur (backward differences) bukannya perbedaan maju (forward differences) yang digunakan dalam skema Forward Euler. Latihan 4.17 mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Odespy berisi metode adaptif yang cukup canggih di mana pengguna "dijamin" untuk mendapatkan solusi dengan akurasi yang ditentukan. Tidak ada jaminan matematis, tetapi error untuk sebagian besar kasus tidak akan menyimpang secara signifikan dari toleransi pengguna yang mencerminkan keakuratan. Metode yang sangat populer dari jenis ini adalah metode Runge-Kutta-Fehlberg, yang menjalankan metode Runge-Kutta orde 4 dan menggunakan metode Runge-Kutta orde 5 untuk memperkirakan error sehingga dapat disesuaikan untuk menjaga error di bawah toleransi. Metode ini juga dikenal luas sebagai ode45, karena itulah nama fungsi yang mengimplementasikan metode ini di Matlab. Kita dapat dengan mudah menguji metode Runge-Kutta-Fehlberg segera setelah kita tahu nama Odespy yang sesuai, yaitu RKFehlberg:<br />
<br />
compare(odespy_methods=[odespy.EulerCromer, odespy.RKFehlberg], <br />
omega=2, X_0=2, number_of_periods=200, <br />
time_intervals_per_period=40)<br />
<br />
[[File:oscillating17-2.png]]<br />
<br />
Perhatikan bahwa argumen time_intervals_per_period mengacu pada titik waktu di mana kami ingin solusinya. Poin-poin ini juga yang digunakan untuk perhitungan numerik dalam pemecah odespy.EulerCromer, sedangkan pemecah odespy.RKFehlberg akan menggunakan satu set titik waktu yang tidak diketahui karena interval waktu disesuaikan ketika metode berjalan. Orang dapat dengan mudah melihat titik-titik yang sebenarnya digunakan oleh metode karena ini tersedia sebagai himpunan solver.t_all (tetapi merencanakan atau memeriksa titik-titik membutuhkan modifikasi di dalam metode perbandingan).<br />
<br />
Gambar 4.23 menunjukkan contoh komputasi di mana metode Runge-Kutta-Fehlberg jelas lebih unggul daripada skema Euler-Cromer dalam simulasi yang lama, tetapi perbandingannya tidak terlalu adil karena metode Runge-Kutta_Fehlberg berlaku sekitar dua kali lebih banyak langkah waktu dalam hal perhitungan ini dan melakukan lebih banyak pekerjaan per langkah waktu. Ini adalah tugas yang cukup rumit untuk membandingkan dua metode yang sangat berbeda dalam cara yang wajar sehingga pekerjaan komputasi versus akurasi dilaporkan secara ilmiah dengan baik.<br />
<br />
[[File:oscillating18-2.png]]<br />
<br />
==== 4.3.7 Metode Runge-Kutta Orde 4 ====<br />
Metode Runge-Kutta Orde 4 adalah metode yang sering digunakan secara luas untuk menyelesaikan ODEs, karena menghasilkan data dengan tingkat akurasi yang tinggi bahkan dalam time step yang tidak terlalu kecil.<br />
<br />
[[File:1-.PNG]]<br />
<br />
Algoritma; Pertama-tama kita nyatakan algoritma 4-stage<br />
<br />
[[File:2-.PNG]]<br />
<br />
Dimana<br />
<br />
[[File:3-.PNG]]<br />
<br />
[[File:4-.PNG]]<br />
<br />
[[File:5-.PNG]]<br />
<br />
<br />
'''Aplikasi'''; Kita bisa menjalankan simulasi seperti pada Figs. 4.16, 4.18, dan 4.21, untuk 40 periode. 10 periode terakhir ditunjukan melalui Fig. 2.24. Hasil yang ditunjukan terlihat impresif sebagaimana penggunaan metode Euler-Cromer.<br />
<br />
<br />
'''Implementasi'''; Tingkatan dalam metode Runge-Kutta orde-4 bisa dengan mudah diimplementasikan sebagai modifikasi dari osc_Heun.py code. Sebagai alternatif, salah satu dapat menggunakan osc_odespy.py code dengan menyediakan argumen odespy_methods-[odespy.RK4] untuk membandingkan fungsi. <br />
<br />
<br />
'''Derivasi'''; Derivasi dari metode Runge-Kutta orde-4 dapat disajikan dengan cara pedagogis yang menyatukan banyak elemen fundamental dari teknik diskritisasi numerik dan bisa menggambarkan banyak aspek “numerical thinking ”ketika membangun perkiraan metode solusi.<br />
<br />
Kita mulai dengan mengintegrasikan general ODE [[File:6-.PNG]] dari waktu ke waktu, mulai dari tn sampai t(n_1),<br />
<br />
[[File:9-.PNG]]<br />
<br />
Tujuan dari komputasi [[File:10-.PNG]], ketika [[File:11-.PNG]] pada saat ini lebih dikenal dengan nilai ''u''. Tantangan mengintegralkan muncul ketika integrand mengandung ''u'' yang tidak diketahuai antara tn sampai t(n+1).<br />
<br />
Integral tersebut dapat diperkirakan dengan menggunakan Simpson’s rule yang telah terkenal<br />
<br />
[[File:12-.PNG]]<br />
<br />
Permasalahan dengan persamaan ini adalah kita tidak mengetahui nilai dari [[File:13-.PNG]] dan [[File:14-.PNG]] karena hanya u^n yang tersedia dan hanya f^n yang dapat dihitung.<br />
<br />
Untuk melanjutkan, idenya dalah menggunakan berbagai perkiraan untuk [[File:15-.PNG]] dan [[File:16-.PNG]] berdasarkan penggunaan skema yang telah diketahui untuk ODE dalam interval [[File:17-.PNG]] dan [[File:18-.PNG]]. Mari kita bagi persamaan integral menjadi empat suku.<br />
<br />
<br />
[[File:19-.PNG]]<br />
<br />
Dimana [[File:C01.JPG|40px]], [[File:C02.JPG|40px]], dan [[File:C03.JPG|40px]] adalah pendekatan untuk [[File:C04.JPG|40px]] dan [[File:C05.JPG|40px]] yang dapat digunakan pada perhitungan. Untuk [[File:C01.JPG|40px]] dapat menggunakan pendekatan untuk [[File:C06.JPG|40px]] berdasarkan tahap Forward Euler pada size [[File:C14(2).JPG|27px]]<br />
<br />
<br />
[[File:4-63.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Persamaan ini mempermudah prediksi [[File:C04.JPG|40px]], sehingga untuk [[File:C02.JPG|40px]] kita dapat mencoba metode Backward Euler untuk memperkirakan [[File:C06.JPG|40px]]<br />
<br />
<br />
[[File:4-64.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Dengan [[File:C02.JPG|40px]] sebagai pendekatan untuk [[File:C04.JPG|40px]], pada akhirnya bentuk akhir dari [[File:C03.JPG|40px]] dapat menggunakan metode midpoint (atau central difference, juga disebut metode Crank-Nicholson) untuk memperkirakan [[File:C15(2).JPG|30px]].<br />
<br />
<br />
[[File:4-65.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Kita telah menggunakan metode Forward dan Backward Euler, juga centered difference approximation pada konteks Simpsons rule. Diharapkan kombinasi dari metode ini dapat menghasilkan overall time stepping dari [[File:C07.JPG|20px]] ke [[File:C08.JPG|40px]] yang lebih akurat dibandingkan individual steps (yang memiliki error proportional dengan [[File:C09.JPG|20px]] dan [[File:C10(2).JPG|25px]]). Hal ini benar bahwa: error numerik yang terjadi seperti [[File:C11(2).JPG|40px]] Untuk konstanta ''C'', artinya error lebih cepat mendekati nol ketika time step size dikurangi, dibandingkan dengan metode Forward Euler [[File:C12(2).JPG|80px]], metode Euler-Cromer [[File:C12(2).JPG|80px]],atau Runge Kutta orde 2, atau metode Heuns [[File:C13(2).JPG|80px]].<br />
<br />
Perhatikan bahwa Metode Runge-Kutta Orde 4 sepenuhnya eksplisit jadi tidak diperlukan untuk menyelesaikannya dengan persamaan aljabar baik secara linier maupun non linier, terlepas dari apa yang terlihat pada ''f''. Namun nilai kesetabilannya kondisional dan bergantung pada nilai ''f'' tersebut. Ada sebuah bagian besar dari metode implisit Runge-Kutta yang nilai kesetabilannya tidak kondisional. namun diperlukan solusi dari persamaan aljabar yang melibatkan nilai ''f'' pada setiap "''time step''". Odespy dapat dimanfaatkan untuk mendukung penyelesaian dari banyak metode Runge-Katta yang eksplisit. Tetapi belum bisa digunakan untuk metode Runge-Katta yang implisit.<br />
<br />
==== 4.3.8 Efek Lain : Damping, Nonlinearity, dan external force ====<br />
<br />
Model permasalahan u’’ + ω2u = 0 adalah model matematika yang paling simple untuk oscilating system. Namun, Model ini lebih banyak membutuhkan metode numerik, seperti yang sudah kita lihat, dan sangat berguna untuk menjadi tolak ukur untuk mengevaluasi kinerja dari metode numerik.<br />
<br />
Dalam Pengaplikasian dikehidupan nyata lebih banyak melibatkan efek fisika, yang mengarahkan ke persamaan diferensial dengan ketentuan yang lebih banyak dan juga lebih kompleks. biasanya, memiliki kekuatan redaman f (u ') dan pegas s (u). Kedua gaya ini tergantung pada nonlinear dari uraiannya, u’ atau u. sebagai tambahan, gaya lingkungan F(t) jufga bekerja pada sistem. Contohnya, pendulum klasik memiliki “pegas” nonlinear atau mengembalikan gaya s(u) ~ sin (u), dan gaya tahan dari udara pada pendulum menyebabkan terjadinya gaya redam f(u’) ~ |u’|u. Contoh dari gaya lingkungan adalah getaran dari tanah (seperti gempa) dan juga seperti ombak atau angina.<br />
<br />
Dengan tiga jenis gaya yang bekerja pada sistem : F(t), f(u’), dan s(u). maka dapat ditulis persamaan F(t) – f(u’) – s(u). Tanda mines didepan f dan s menunjukan bahwa fungsi ini didefinisikan sebagai gaya yang melawan gerakan. Sebagai Contoh, Pegas yang terpasang pada roda mobil dikombinasikan dengan beberapa perdeam yang efektif. Masing-masing memiliki gaya redam f(u’) = bu’ yang bekerja melawan kecepatan pegas u’. gaya fisika yang sesuai dapat dtulis –f: -bu’, yang menunjuk ke bawah saat pegas diregangkan (dan poin u’ ke atas), sedangkan -f bertindak ke atas saat pegas dikompresi (dan poin u’ ke bawah).<br />
<br />
Gambar 4.25 menunjukan contoh dari massa m terpasang dengan pegas nonlinear dan dashpot, dan bersubyek pada gaya lingkungan F(t). Namun, model umum yang kita miliki dapat juga digunakan pada pendulum pada gambar 4.26 dengan s (u) = m g sin θ dan f (u ̇) = 1/2 C_D Aϱ(θ|) ̇θ| (Dimana CD = 0.4, A adalah area perpotongan dari body dan ϱ adalah densitas udara)<br />
<br />
[[File:Gambar425.png]]<br />
<br />
Gambar 4.25 Sistem Oscillating General<br />
<br />
Hukum Newton kedua untuk sistem yang dapat ditulis dengan akselerasi waktu massa pada sisi kiri dan gaya pada sisi kanan:<br />
<br />
[[File:438rumus1.png]]<br />
<br />
Bagaimanapun persamaan ini lebih umum disusun ulang menjadi<br />
<br />
[[File:438rumus2.png]]<br />
<br />
Karena persamaan diferensial adalah orde 2, disebabkan oleh istilah u^'', kita membutuhkan dua kondisi awal:<br />
<br />
[[File:438rumus3.png]]<br />
<br />
[[File:gambar426.png]]<br />
<br />
Gambar 4.26 Sebuah pendulum dengan gaya<br />
<br />
Catat bahwa dengan pilihan [[File:438rumus4.png]] kita memperoleh kembali persamaan diferensial biasa [[File:438rumus5.png]]<br />
<br />
Bagaimana kita bisa menyelesaikan (4.66)? sebagaimana persamaan diferensial biasa yang simpel [[File:438rumus6.png]] kita mulai dengan menulis ulang persamaan diferensial biasa orde 2 sebagai sebuah sistem dari dua persamaan diferensial biasa orde 1:<br />
<br />
[[File:438rumus8.png]]<br />
<br />
Kondisi awal menjadi <br />
<br />
[[File:438rumus9.png]]<br />
<br />
Setiap metode dari sebuah sistem persamaan diferensial biasa orde 1 dapat digunakan untuk menyelesaikan [[File:438rumus10.png]]<br />
<br />
'''The Euler-Cromer scheme'''<br />
<br />
Sebuah pilihan atraktif dari sebuah implementasi, akurasi dan efisiensi sudut pandang adalah skema Euler-Cromer dimana kita mengambil sebuah perbedaan kedepan pada (4.68) dan perbedaan kebelakang pada (4.69):<br />
<br />
[[File:438rumus11.png]]<br />
<br />
Kita dapat dengan mudah menyelesaikan [[File:438rumus12.png]] yang tidak diketahui:<br />
<br />
[[File:438rumus13.png]]<br />
<br />
<br />
'''kata kata dalam perintah ODEs'''<br />
<br />
Perintah ODE dalam sistem ODE penting untuk model yang diperluas (4.68) - (4.69). Bayangkan kita menulis persamaan untuk u’ terlebih dahulu dan kemudian untuk v’. Metode Euler-Cromer akan menggunakan forward difference untuk u^n+1 dan kemudian backward difference akan menggunakannya untuk v^n+1. Yang Terkhir akan menyebabkan persamaan nonlinear algebraic untuk v^n+1 <br />
<br />
[[File:(4.3.8) 1.png]]<br />
<br />
jika f(v) adalah fungsi nonlinear dari v Ini akan membutuhkan metode numerik untuk persamaan aljabar nonlinier untuk mencari v^n+1 saat memperbarui v^n+1 melalui forward difference memberikan persamaan untuk v^n+1 itu linear dan sepele untuk dipecahkan dengan tangan.<br />
<br />
File osc_EC_general.pymemiliki fungsi Euler Cromer yang mengimplementasikan metode ini:<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 2.png]]<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 3.png]]<br />
<br />
Metode Runge-Kutta orde ke 4<br />
<br />
Metode RK4 hanya mengevaluasi sisi kanan sistem ODE,<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 4.png]]<br />
<br />
untuk nilai-nilai u, v, dan t yang diketahui, maka metode ini sangat sederhana untuk digunakan terlepas dari bagaimana fungsi s(u) dan f(v)dipilih.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.9 ilustrasi redaman linier ====<br />
<br />
Kami menganggap sistem rekayasa dengan pegas linier, s(u) = kx, dan peredam kental, di mana gaya peredaman adalah porpotional terhadap u', f(u') = bu', untuk beberapa konstanta b > 0. Pilihan ini dapat memodelkan sistem pegas vertikal di dalam mobil (tetapi insinyur sering suka menggambarkan sistem tersebut dengan massa bergerak horizontal seperti yang digambarkan pada Gambar 4.25). kita dapat memilih nilai-nilai sederhana untuk konstanta untuk mengilustrasikan efek dasar redaman (dan kegembiraan selanjutnya). Memilih osilasi sebagai fungsi u(t) = cos t sederhana dalam kasus tak teredam, kita dapat menetapkan m = 1, k = 1, b = 0,3, Uo = 1, Vo = 0. Fungsi berikut mengimplementasikan kasus ini:<br />
<br />
[[File:Wafi_439-1.png|500px]]<br />
<br />
Fungsi plot_u adalah kumpulan plot untuk merencanakan u(t), atau bagian darinya. Gambar 4.27 menunjukkan efek dari bu': kita memiliki osilasi dengan (perkiraan) periode 2π, seperti yang diharapkan, tetapi amplitudo teredam secara efisien.<br />
<br />
[[File:Kania 439-2.png|500px]]<br />
<br />
<br />
'''Komentar mengenai pekerjaan dengan masalah berskala'''<br />
<br />
Alih-alih menetapkan b = 0,3 dan m = k = Uo = 1 sebagai nilai fisik yang “tidak mungkin”, akan lebih baik untuk skala persamaan mu" + bu' + ku = 0. Ini mengartikan bahwa kita memasukan variabel independen dan dependen yang tak berdimensi :<br />
<br />
[[File:Kania_439-3.png|200px]]<br />
<br />
Di mana tc dan uc adalah ukuran karakteristik waktu dan perpindahan, sehingga [[File:Kania_439-5.png|15px]] dan [[File:Kania_439-6.png|20px]] memiliki ukuran tipikal mereka didekat kesatuan. Dalam masalah ini, kita dapat memilih [[File:Kania_439-7.png|70px]] dan [[File:Kania_439-8.png|80px]]. Ini memberikan masalah yang berskala (atau tanpa dimensi) berikut untuk kuantitas tak berdimensi [[File:Kania_439-9.png|40px]]:<br />
<br />
[[File:Kania_439-4.png|600px]]<br />
<br />
Faktnya adalah hanya ada satu parameter fisik di kasus ini: angka β. Menyelesaikan masalah ini begitu juga terkait dengan masalah utama dengan parameter yaitu m = k = Uo = 1 dan b = β. Tetapi untuk menyelsaikan masalah dengan satuan lebih umum: jika kita memdapatkan solusi ¯u(¯t;β), kita dapat menemukan solusi fisik pada kasus ini, dikarenakan :<br />
<br />
[[File:439rumus.png|200px]]<br />
<br />
Selama β didapat, kita dapat menemukan u untuk Uo , k, dan m dengan rumus diatas, dengan begitu pengerjaan simulasi dapat dipersingkat waktu. Ini menunjukkan pengerjaan dengan skala atau masalah satuan.<br />
<br />
<br />
==== 4.3.10. Ilustrasi Redaman Linier Dengan Eksitasi Sinusoidal ====<br />
Sekarang kita akan memperluas contoh sebelumnya untuk menambah beberapa gaya osilasi eksternal pada sistem: F (t) = Asin (wt). Mengendarai mobil di jalan dengan lonjakan sinusoidal mungkin memberikan eksitasi eksternal pada sistem pegas di mobil (w terkait dengan kecepatan mobil).<br />
<br />
from math import pi,sin<br />
w = 3<br />
A = 0.5<br />
F = lambda t: A*sin(w*t)<br />
<br />
kita dapatkan grafik pada gambar 4.28 .Perbedaan yang mencolok dari Gambar 4.27 adalah bahwa osilasi dimulai sebagai sinyal ''cos t'' teredam tanpa banyak pengaruh gaya eksternal, tetapi kemudian osilasi bebas dari sistem yang tidak teredam ''(cos t) u’’ + u = 0'' mati dan gaya eksternal ''0: 5 sin.(3t)'' menimbulkan osilasi dengan periode yang lebih pendek ''2phi/3''. Dianjurkan untuk menggunakan beberapa nilai A yang lebih besar dan beralih dari sinus ke acosinus dalam F dan mengamati efeknya. Jika mencarinya di dalam buku fisika, Anda dapat menemukan solusi analitik yang tepat untuk masalah persamaan diferensial dalam kasus ini.<br />
<br />
====4.3.11. Sistem pegas-massa dengan gesekan luncur====<br />
<br />
Sebuah benda dengan massa ''m'' bekerja pada sebuah pegas dengan kekakuan ''k'' saat meluncur pada sebuah bidang permukaan. Benda tersebut mengalami gaya gesek ''f(u')'' disebabkan terjadi kontak antara benda dengan bidang permukaan seperti terlihat pada Gambar 4.30. Gaya gesek ''f(u')'' dapat dimodelkan dengan gesekan Coulomb sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.1.png|180px|center]]<br />
<br />
Dimana ''μ'' adalah koefisien gesek, dan mg merupakan gaya normal pada bidang permukaan benda yang bergerak. Formula ini dapat juga ditulis sebagai ''f(u') = μmg sign (u')'', dengan syarat fungsi signum sign (x) didefinisikan nol untuk ''x'' = 0 (numpy.sign mempunyai sifat ini). Untuk memastikan bahwa signum dari definisi ''f'' benar, ingat bahwa gaya fisis aktual adalah ''-f'' dan positif (misal ''f''<0) ketika gaya tersebut bekerja berlawanan dengan benda yang bergerak dengan kecepatan ''u'''<0.<br />
<br />
[[File:606px-1d_oscillating_dynamic_system_29.1.png|600px|thumb|center|Gambar 4.30 Sketsa dari sebuah subjek sistem osilasi dinamis untuk gesekan luncur dan gaya pegas satu dimensi.]]<br />
<br />
Gaya pegas nonlinear diambil sebagai:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.2.png|160px|center]]<br />
<br />
Yang mana nilai ''-ku'' diperkirakan untuk nilai ''u'' yang kecil, namun stabil pada ±''k/α'' untuk nilai ±''αu'' yang besar. Berikut adalah plot dengan ''k''=1000 dan ''u'' ∈ [-0.1,0.1] untuk tiga nilai ''α'':<br />
<br />
[[File:591px-1d_oscillating_dynamic_system_30.1.png|center]]<br />
<br />
Jika tidak ada gaya eksitasi eksternal yang bekerja pada benda, maka persamaan gerak yang kita dapatkan adalah:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.3.png|300px|center]]<br />
<br />
Mari kita simulasikan situasi dimana sebuah benda dengan massa 1 kg meluncur pada bidang permukaan dengan ''μ'' = 0.4, terikat pada pegas dengan kekakuan ''k'' = 1000 kg/s^2. Perpindahan awal benda adalah 10 cm, dan parameter ''α'' dalam ''s(u)'' diatur pada 60 1/m.<br />
<br />
Dengan menggunakan fungsi EulerCromer dari kode osc_EC_general, kita dapat menulis fungsi sliding_friction untuk menyelesaikan masalah ini:<br />
<br />
Def sliding_friction():<br />
from numpy import tanh, sign<br />
<br />
f = lambda v: mu*m*g*sign(v)<br />
alpha = 60.0<br />
s = lambda u: k/alpha*tanh(alpha*u)<br />
F = lambda t: 0<br />
<br />
g = 9.81<br />
mu = 0.4<br />
m = 1<br />
k = 1000<br />
<br />
U_0 = 0.1<br />
V_0 = 0<br />
<br />
T = 2<br />
dt = T/5000<br />
<br />
u, v, t = EulerCromer(f=f, s=s, F=F, m=m, T=T, <br />
U_0=U_0, V_0=V_0, dt=dt)<br />
plot_u(u, t)<br />
<br />
Setelah menjalankan fungsi sliding_friction memberi kita hasil seperti pada Gambar. 4.31 dengan ''s(u)= -k/α tanh(αu)'', (kiri) dan versi linierisasi ''s(u)=ku'' (kanan).<br />
<br />
[[File:Photoagh.png|600px|thumb|center|Gambar 4.31 Efek pegas nonlinear (kiri) dan linier (kanan) pada gesekan luncur]]<br />
<br />
====4.3.12. Metode finite diference; Undamped, Linear Case====<br />
<br />
Selanjutnya kita akan membahas metode numerik untuk ODE orde kedua<br />
<br />
u^''+ω^2 u=0, u(0)=U_0,u^' (0)=0,t∈(0,T]<br />
<br />
tanpa menulis ulang ODE sebagai sistem ODE orde pertama. Motivasi utama untuk "metode solusi lain" adalah bahwa prinsip-prinsip diskritisasi menghasilkan skema yang sangat baik, dan yang lebih penting, pemikiran seputar diskritisasi bisa digunakan kembali ketika memecahkan persamaan diferensial parsial.<br />
Gagasan utama dari metode numerik ini adalah untuk memperkirakan urutan kedua turunan u'' dengan selisih terbatas. Sementara ada beberapa pilihan perbedaan perkiraan untuk derivatif orde pertama, ada satu rumus yang mendominasi untuk turunan orde kedua:<br />
<br />
[[File:Persamaan4.74.jpg]]<br />
<br />
Error dalam perkiraan tersebut proporsional terhadap ∆t^2. Biarkan ODE valid di beberapa titik waktu yang berubah ubah t_n,<br />
<br />
u^'' (t_n )+ ω^2 u (t_n )=0<br />
<br />
Selanjutnya memasukkan rumus perkiraan (4.74) diatas, sehingga di dapatkan<br />
<br />
[[File:Persamaan4.75.jpg]]<br />
<br />
Sekarang diasumsikan bahwa u^(n-1) dan u^n sudah dihitung, dan u^(n+1) adalah yang baru<br />
tidak diketahui. Memecahkan sehubungan dengan u^(n+1)<br />
<br />
[[File:Persamaan4.76.jpg]]<br />
<br />
Masalah besar muncul ketika kita ingin memulai skema. Kita tahu bahwa u^0 = U_0, tetapi menerapkan (4,76) untuk n=0 untuk menghitung u^1<br />
<br />
[[File:Persamaan4.77.jpg]]<br />
<br />
Dimana kita tidak mengetahui U-1. Kondisi awal U’ (0) = 0 dapat membantu kiti untuk menghilangkan U-1 dan kondisi ini bagaimanapun juga harus dimasukkan dalam beberapa cara. Untuk tujuan ini, kami mendiskritasikan u’(0) = 0 dengan perbedaan terpusat, <br />
<br />
<br />
[[File:Persamaan4.78.jpg]]<br />
<br />
Oleh karena itu, u-1 = u1, dan kita dapat menggunakan relasi ini untuk menghilangkan u1 di persamaan 4.77 <br />
<br />
[[File:Persamaan4.79.png]]<br />
<br />
Dengan U0 = U0 dan u1 dihitung dari persamaan (4.78), kita dapat menghitung u2, u3, dan seterusnya dari persamaan (4.76). Latihan 4.19 meminta Anda untuk mengeksplorasi bagaimana langkah-langkah di atas diubah seandainya kita memiliki kondisi awal bukan nol u’ (0) = V0<br />
<br />
Kita dapat memperkirakan kondisi awal U’(0) dengan menggunakan Forward difference<br />
<br />
[[File:Persamaan4.80.jpg]]<br />
<br />
Mengarah pada u1 = u0 . lalu kita dapat menggunakan persamaan (4.76) untuk langkah selanjutnya . Walaupun forward difference memiliki kesalahan proporsional ke ∆t . dimana centered difference yang kita gunakan memiliki error proporsional ke ∆t2. Yang dimana kompatibel dengan akurasi (erro yang enunjukan ∆t2) yang digunakan dalam diskritisasi persamaan diferensial. <br />
Metode untuk ODE orde kedua yang dijelaskan di atas berjalan di bawah nama metode Störmer atau integrasi Verlet 7. Ternyata metode ini secara matematis setara dengan skema Euler-Cromer Atau lebih tepatnya, rumus umum (4,76) setara dengan rumus Euler-Cromer.<br />
<br />
<br />
====4.3.13 Metode finite diference; damping linier====<br />
Sebuah isu kunci adalah bagaimana untuk mengkonferensi skema dari daerah 4.3.12 ke <br />
persamaan diferensial dengan lebih banyak istilah. Kita mulai dengan kasus linear<br />
penempatan f (u') = bu', kemungkinan gaya per nonlinear s(u), dan sebuah<br />
gaya excitation F(t):<br />
<br />
[[File:4.79.png]]<br />
<br />
<br />
Kita harus cari perkiraan perbedaan yang tepat untuk u' di dalam bu'. Sebuah pilihan yang baik adalah perbedaan berpusat<br />
<br />
<br />
[[File:4.80.png]]<br />
<br />
Sampling persamaan pada titik tn,<br />
<br />
[[File:4.80a.png]]<br />
<br />
Dan memasukkan perkiraan perbedaan terhingga pada u" dan u' hasil dalam<br />
<br />
<br />
[[File:4.81.png]]<br />
<br />
<br />
Dimana F" adalah notasi pendek untuk F(t). Persamaan (4.81) adalah linear dalam<br />
u^(n+1) tak diketahui kita dapat dengan mudah memecahkan untuk kuantitas ini:<br />
<br />
<br />
[[File:4.82.png]]<br />
<br />
<br />
Pada kasus tanpa redaman, kita membutuhkan formula khusus untuk u1. kondisi awal U`(0) = 0 menyatakan bahwa u-1 = u1, dan dengan persamaan (4.82) untuk n = 0, kita mendapatkan.<br />
<br />
[[File:4.8.3casees.JPG]]<br />
<br />
Pada kasus yang lebih unun dengan sebuah bentuk redaman nonlinier f(u`),<br />
<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.JPG]]<br />
<br />
<br />
Kita mendapatkan<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.1.JPG]]<br />
<br />
Dimana sebauh persamaan ajabar non linier untuk un+1 bahwa harus diseleseikan dengan metode numerik. Skema lebih bagus diperoleh dari penggunaan "backward difference" untuk u`,<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.1.2.JPG]]<br />
<br />
Karena pada bagian redaman akan lebih diketahui, yang hanya melibatkan un dan un-1, dan kita dapat dengan mudah menyelesaikan untuk un+1.<br />
Kelemahan dari backward difference dibandingkan dengan centered difference (4.80) adalah ini mengurangi urutan akurasi dalam skema keseluruhan dari ∆t2 ke ∆t. Pada kenyataanya, skema Euler-Cromer mengevaluasi istilah redaman nonlinear sebagai f(vn), saat menghitung vn+1, dan ini setara dengan menggunakan backward difference di atas. Akibatnya, kenyamanan skema Euler-Cromer untuk redaman nonlinier datang dengan konsekuensi menurunkan akurasi keseluruhan skema dari urutan kedua ke urutan pertama pada ∆t. Menggunakan trik yang sama dalam skema beda hingga {finite difference} untuk persamaan diferensial orde kedua, yaitu, menggunakan backward difference dalam f(u’), membuat skema ini sama bagus dan akuratnya seperti skema Euler-Cromer pada kasus nonlinier umum mu”+f(u’)+s(u) = F.<br />
<br />
<br />
=='''Hasil tugas kaloborasi Oscillating 1-D Dynamic Artikel 1'''==<br />
<br />
=== Pembagian Tema ===<br />
<br />
4.3.1 [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky] <br />
<br />
4.3.2 Andhika, faturahman<br />
<br />
4.3.4 iqbal & Alghi & Adam, aji suryadi<br />
<br />
4.3.5 Shabrina & Edo, jerry, raihan <br />
<br />
4.3.6 ronald & Desy & yophie, ardi <br />
<br />
4.3.7 Kania & Chandra, evi & Dieter<br />
<br />
4.3.9 Wafirul & fajri & keni, maha<br />
<br />
4.3.10 Daniel & paskal, Joko & aghnia<br />
<br />
4.3.11 Bambang ali. <br />
<br />
4.3.12 Bagus, maheka, adzanna, Adinda <br />
<br />
4.3.13 Harry, wisnu, Ichwan, fadli<br />
<br />
=== Artikel Kolaborasi : ''1-D OSCILLATING SYSTEM'' arranged by [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky]===<br />
<br />
Berikut ini kami lampirkan tugas kolaborasi tentang ''1-D OSCILLATING SYSTEM'' dalam bentuk slideshow.<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-01.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-02.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-03.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-04.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-05.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-06.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-07.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-08.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-09.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-10.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-11.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-12.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-13.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-14.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-15.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-16.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-17.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-18.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Artikel 1 Hasil diskusi : OSCILLATING 1-D DYNAMIC SYSTEM with 1 MASS, 3 SPRING and 1 DAMPING ===<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_matlab_evi_001.png<br />
File:ANN_matlab_evi_002.png<br />
File:ANN_matlab_evi_003.png<br />
File:ANN_matlab_evi_004.png<br />
File:ANN_matlab_evi_005.png<br />
File:ANN_matlab_evi_006.png<br />
File:ANN_matlab_evi_007.png<br />
File:ANN_matlab_evi_008.png<br />
File:ANN_matlab_evi_014.png<br />
File:ANN_matlab_evi_015.png<br />
File:ANN_matlab_evi_011.png<br />
File:ANN_matlab_evi_012.png<br />
File:ANN_matlab_evi3.png<br />
</gallery><br />
<br />
=== Tema 4.3.13 Linear Damping Oscillation ===<br />
<br />
Finite Difference Methode (FDM) untuk turunan adalah salah satu metode paling sederhana dan tertua untuk menyelesaikan persamaan diferensial. Itu sudah dikenal oleh L. Euler (1707-1783), dalam system satu dimensi ruang dan dikembangkan ke dimensi dua oleh C. Runge (1856-1927). Munculnya FDM dalam aplikasi numerik dimulai pada awal 1950-an dan perkembangannya dipicu oleh munculnya komputer yang menawarkan kerangka kerja yang memungkinkan dalam menyelesaikan permasalahan kompleks di bidang sains dan teknologi.<br />
<br />
Prinsip dasar FDM hampir sama dengan skema matematis yang digunakan untuk menyelesaikan persamaan differential biasa. FDM sendiri terdiri dari perkiraan operator diferensial dengan mengganti turunan dalam persamaan menggunakan differential equation. Error antara solusi numerik dan solusi eksak ditentukan dari error yang dilakukan oleh operator differential ke operator difference. Error ini disebut discretization error atau pemotongan kesalahan . Dicretization error menggambarkan bahwa terdapat pemafaatan taylor series dalam perhitungannya.<br />
<br />
Konsep utama dari beda hingga yang dimisalkan dengan fungsi u pada titik x ∈ R dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:<br />
<br />
<br />
<br />
[[File:Satu 123456798.jpg]]<br />
<br />
dengan nilai h mendekati 0, maka hasil kalkulasi akan menghasilkan perkiraan turunan yang baik, semakin kecil nilai h maka akan semakin baik hasil turunan yang diperoleh.<br />
Untuk menyelesaikan permasalahan FDM menggunakan domain batas Ω =] 0 , 1 [ ⊂ R dan u : Ω → R<br />
<br />
[[File:Dua 123456789.jpeg]]<br />
<br />
<br />
<br />
Dimana c dan f merupakan 2 fungs yang diberikan dengan nilai Ω, c ≥ 0<br />
<br />
<br />
<br />
Secara sederhana, kita dapat meringkas konsep finite difference methode sebagai berikut:<br />
<br />
<br />
[[File:Tiga 123456789.jpeg]]<br />
<br />
[[File:SMPDP1.jpg]]<br />
<br />
[[File:SMPDP2.jpg]]<br />
<br />
<br />
Penyelesaian case dengan menggunakna python <br />
<br />
import matplotlib.pylab as pylab<br />
<br />
# forces plots to appear in the ipython notebook<br />
# matplotlib inline<br />
<br />
from scipy.integrate import odeint<br />
from pylab import plot,xlabel,ylabel,title,legend,figure,subplots<br />
<br />
from pylab import cos, pi, arange, sqrt, pi, array, array<br />
<br />
# membuat fungsi sedniri bernama MassSpringDamper<br />
<br />
<br />
def MassSpringDamper(state,t):<br />
'''<br />
k=spring constant, Newtons per metre<br />
m=mass, Kilograms<br />
c=dampign coefficient, Newton*second / meter <br />
<br />
for a mass,spring<br />
xdd = ((-k*x)/m) + g<br />
for a mass, spring, damper <br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g<br />
for a mass, spring, dmaper with forcing function<br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g + cos(4*t-pi/4)<br />
'''<br />
<br />
k=124e3 # spring constant, kN/m<br />
m=64.2 # mass, Kg<br />
c=3 # damping coefficient <br />
# unpack the state vector<br />
x,xd = state # displacement,x and velocity x'<br />
g = 9.8 # metres per second**2<br />
# compute acceleration xdd = x''<br />
omega = 1.0 # frequency<br />
phi = 0.0 # phase shift<br />
A = 5.0 # amplitude<br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g + A*cos(2*pi*omega*t - phi)<br />
return [xd, xdd]<br />
state0 = [0.0, 1.2] #initial conditions [x0 , v0] [m, m/sec]<br />
<br />
ti = 0.0 # initial time<br />
<br />
tf = 4.0 # final time<br />
<br />
step = 0.001 # step<br />
t = arange(ti, tf, step)<br />
state = odeint(MassSpringDamper, state0, t)<br />
x = array(state[:,[0]])<br />
xd = array(state[:,[1]])<br />
<br />
# Plotting displacement and velocity<br />
<br />
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (15, 12)<br />
<br />
pylab.rcParams['font.size'] = 18<br />
<br />
fig, ax1 = pylab.subplots()<br />
<br />
ax2 = ax1.twinx()<br />
<br />
ax1.plot(t,x*1e3,'b',label = r'$x (mm)$', linewidth=2.0)<br />
<br />
ax2.plot(t,xd,'g--',label = r'$\dot{x} (m/sec)$', linewidth=2.0)<br />
<br />
ax2.legend(loc='lower right')<br />
<br />
ax1.legend()<br />
<br />
ax1.set_xlabel('time , sec')<br />
<br />
ax1.set_ylabel('disp (mm)',color='b')<br />
<br />
ax2.set_ylabel('velocity (m/s)',color='g') <br />
<br />
pylab.title('Mass-Spring System with $V_0=1.2 \frac{m}{s}$ and $\delta_{max}=22.9mm$') # membuat judul axis <br />
<br />
pylab.grid() # membuat tampilan grid pada gradik<br />
<br />
<br />
[[File:Grafik 123456789.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
case II <br />
<br />
=== Hasil Diskusi ===<br />
<br />
Wisnu Indrawan<br />
<br />
Harry Purnama <br />
<br />
Syefudin Ichwan <br />
<br />
Fadli Ihsan<br />
<br />
<br />
[[File:24-04-2020-1-tugas komtek.png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 12 57-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 22-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 53-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 53-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:hasil-24-04-2020.png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 47 29-Book1 - Excel.png||500px]]<br />
<br />
<br />
=== Artikel Kolaborasi - Sistem Osilasi Satu Dimensi ===<br />
<br />
Berikut adalah tugas Artikel Kolaborasi kelompok kami mengenai ''Penggunaan Perangkat Lunak Python untuk Menyelesaikan ODEs pada Sistem Mekanik Berosilasi'' dengan anggota sebagai berikut:<br />
<br />
1. Ardy Lefran Lololau<br />
<br />
2. I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
3. Ronald Akbar<br />
<br />
4. Yophie Dikaimana<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel_4.3.6_1.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_2.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_3.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_4.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_5.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_6.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_7.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_8.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_9.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
Selanjutnya berikut ini adalah hasil diskusi kelompok kami mengenai sistem osilasi satu dimensi dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN)<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:ANN_final_1.jpg<br />
File:ANN_final_2.jpg<br />
File:ANN_final_3.jpg<br />
File:ANN_final_4.jpg<br />
File:ANN_final_5.jpg<br />
File:ANN_final_6.jpg<br />
File:ANN_final_7.jpg<br />
File:ANN_final_8.jpg<br />
File:ANN_final_9.jpg<br />
File:ANN_final_10.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Tugas kolaborasi 4.3.5 sistem osilasi satu dimensi runge - kutta : studi kasus shock breaker motor ===<br />
[[File:Collab13 (5).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (6).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (7).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (8).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (9).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (10).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (11).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (12).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (13).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (14).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (15).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (16).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (1).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (2).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (3).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (4).jpg]]<br />
<br />
<br />
=== Artikel Tugas 4.3.9 Illustrasi redaman linear ===<br />
[[File:Halaman 1 artikell.png]]<br />
[[File:Halaman 2 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 3 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 4 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 5 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 6 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 7 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 8 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 9 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 10 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 11 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 12 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 13 artikell.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
=== Artikel 4.3.12. Metode finite diference; Undamped, Linear Case ===<br />
<br />
[[File:Smoosilasi1.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi2.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi3.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi4.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi5.jpg|500 px]]<br />
<br />
== Artikel .... Hasil diskusi : judul ...==</div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_10.jpg&diff=33627File:ANN final 10.jpg2020-04-26T14:57:45Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_9.jpg&diff=33626File:ANN final 9.jpg2020-04-26T14:57:32Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_8.jpg&diff=33625File:ANN final 8.jpg2020-04-26T14:57:22Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_7.jpg&diff=33624File:ANN final 7.jpg2020-04-26T14:57:12Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_6.jpg&diff=33623File:ANN final 6.jpg2020-04-26T14:56:58Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_5.jpg&diff=33622File:ANN final 5.jpg2020-04-26T14:56:48Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_4.jpg&diff=33621File:ANN final 4.jpg2020-04-26T14:56:26Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_3.jpg&diff=33620File:ANN final 3.jpg2020-04-26T14:56:09Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_2.jpg&diff=33619File:ANN final 2.jpg2020-04-26T14:55:59Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:ANN_final_1.jpg&diff=33618File:ANN final 1.jpg2020-04-26T14:55:49Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oscillating_one-dimensional_systems&diff=33528Oscillating one-dimensional systems2020-04-26T06:06:19Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: /* Hasil tugas kaloborasi Oscillating 1-D Dynamic Artikel 1 */</p>
<hr />
<div><- back to [[Studi kasus komputasi teknik]]<br />
<br />
== Knowledge base ==<br />
<br />
<br />
<br />
== Studi kasus ==<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 1.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 2.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 3.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 4.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 5.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 6.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 7.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 8.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 9.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 10.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 11.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 12.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 13.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 14.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 15.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 16.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 17.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 18.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 19.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 20.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 21.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 22.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 23.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 24.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 25.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 26.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 27.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 28.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 29.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 30.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 31.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 32.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 33.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 34.png]]<br />
<br />
[[File:1d oscillating dynamic system 35.png]]<br />
<br />
Ref. Linge S, Langtangen HP, Programming for Computations<br />
- A Gentle Introduction to<br />
Numerical Simulations with<br />
Python<br />
<br />
=== Terjemahan ===<br />
<br />
==== 4.3.1 Penurunan Model yang Sederhana ====<br />
<br />
[[File:Az gambar 4.15.png|400px|thumb|left|alt text]]Banyak sistem keteknikan (''engineering'') berkaitan dengan osilasi, dan persamaan diferensial merupakan kunci utama untuk memahami, memprediksi, dan mengontrol osilasi. Kita mulai dengan model paling sederhana yang berkaitan dengan dinamika penting dari sistem osilasi. suatu benda dengan massa m melekat/dikaitkan pada pegas dan bergerak sepanjang garis tanpa gesekan, lihat Gambar 4.15 di samping untuk sketsa (''rolling wheels'' menunjukkan “tidak ada gesekan”). Ketika pegas diregangkan (atau dikompresi), gaya pegas menarik (atau mendorong) bodi (penampang m) kembali dan bekerja "melawan" gerakan. Lebih tepatnya, misalkan x (t) adalah posisi bodi pada sumbu x, dimana bodi bergerak. Pegas tidak direntangkan ketika x= 0, sehingga gaya adalah nol, dan x= 0 karenanya posisi keseimbangan bodi. Gaya pegas adalah -kx, dimana k adalah konstanta yang diukur. Kami berasumsi bahwa tidak ada gaya lain (mis., Tidak ada gesekan). Hukum Newton ke-2 F=ma kemudian memiliki F=-kx dan a=x ̈ ,<br />
[[File:Az 4.41.png]]<br />
<br />
yang dapat ditulis ulang sebagai:<br />
<br />
[[File:Az 4.42.png]]<br />
<br />
dengan memperkenalkan ω=√(k/m) (yang sangat umum).<br />
<br />
Persamaan (4.42) adalah persamaan diferensial orde kedua, dan oleh karena itu kita memerlukan dua kondisi awal, satu pada posisi x(0) dan satu pada kecepatan x’(0). Di sini kita memilih bodi untuk berhenti, tetapi menjauh dari posisi setimbang:<br />
<br />
[[File:Az 4.42a.png]]<br />
<br />
Solusi tepat untuk Pers. (4.42) dengan kondisi awal ini adalah x(t)=X0 cosωT. Ini dapat dengan mudah diverifikasi dengan mensubsitusikan ke Pers. (4.42) dan memeriksa kondisi awal. Solusinya mengatakan bahwa sistem massa pegas berosilasi bolak-balik seperti yang dijelaskan oleh kurva kosinus.<br />
<br />
Persamaan diferensial (4.42) muncul dalam banyak konteks lainnya. Contoh klasik adalah pendulum sederhana yang berosilasi bolak-balik. Buku-buku fisika berasal, dari hukum gerak kedua Newton, itu diperoleh:<br />
<br />
[[File:Az 4.42b.png]]<br />
<br />
dimana m adalah massa bodi di ujung pendulum dengan panjang L, g adalah percepatan gravitasi, dan ϴ merupakan sudut yang dibuat pendulum dengan vertikal. Mempertimbangkan sudut kecil ϴ, sin ϴ ≈ ϴ, dan kita dapatkan Pers. (4.42) dengan x = ϴ, ω=√(g/L) , x(0)=Θ, dan x’(0)=0, jika Θ merupakan sudut awal dan pendulum diam di t=0.<br />
<br />
<br />
==== 4.3.2 Solusi Numerik ====<br />
<br />
Kita telah melihat metode numerik untuk mengendalikan turunan orde kedua, dan beberapa pilihan lainnya merupakan tambahan, akan tetapi kita mengetahu cara menyelesaikan persamaan turunan orde pertama dan bahkan sistem-sistem pada persamaan orde pertama. Dengan hanya sedikit, tetapi cukup umum, cara yang dapat kita tuliskan pada persamaan 4.42 sebagai sebuah sistem orde pertama dari 2 persamaan turunan. Kita memperkenalkan u=x dan v=x^'=u' sebagai 2 fungsi baru yang tidak diketahui. Dua persamaan yang sesuai muncul dari definisi v=u' dan persamaan asal (4.42):<br />
<br />
[[File:Eviii4.43.JPG]]<br />
<br />
(memperlihatkan bahwa kita dapat menggunakan u"=v') untuk menghilangkan turunan orde kedua dari hokum kedua newton).<br />
Selanjutnya kita dapat menerapkan metode forward euler untuk persamaan 4.43 dan 4.44, seperti yang sudah dilakukan pada section 4.2.2:<br />
<br />
[[File:Eviii4.45.JPG]]<br />
<br />
Sehingga menghasilkan skema komputasi sebagai berikut,<br />
<br />
[[File:Eviii4.47.JPG]]<br />
<br />
<br />
====4.3.3 Memprogram Metode Numerik; Kasus Khusus====<br />
<br />
Program sederhana untuk (4.47) - ( 4.48) mengikuti ide yang sama seperti di bagian 4.2.3: <br />
<br />
[[File:4.3.3.fadhli.JPG|500px]]<br />
<br />
(Lihat file osc_FE.py.)<br />
<br />
Karena kita sudah tahu solusi yang tepat sebagai u(t) = Xo cos ωt , kami beralasan sebagai berikut untuk menemukan interval simulasi yang sesuai [0,T] dan juga berapa poin kita harus memilih. Solusinya memiliki periode P = 2π/ω. (Periode P adalah waktunya perbedaan antara dua puncak u(t) ~ cos ωt curve). Simulasi untuk tiga periode fungsi cosinus, T = 3P, dan memilih Δt sehingga ada 20 Interval per periode menghasilkan Δt = P/20 dan total Nt = T/ Δt = t interval. Sisanya dari program ini adalah pengodean langsung dari skema Forward Euler.<br />
<br />
Gambar 4.16 menunjukkan perbandingan antara solusi numerik dan tepat solusi persamaan diferensial. Yang mengejutkan kami, solusi numeriknya terlihat salah. Apakah perbedaan ini disebabkan oleh kesalahan pemrograman atau masalah dengan metode Forward Euler?<br />
<br />
Pertama-tama, bahkan sebelum mencoba menjalankan program, Anda harus menghitung dua langkah dalam putaran waktu dengan kalkulator sehingga Anda memiliki beberapa hasil antara untuk dibandingkan. Menggunakan X0 = 2. Dt = 0: 157079632679, dan ω = 2, kita mendapatkan u1 = 2, v = -1,25663706, u2 = 1,80260791, dan v2 = 2,51327412. Perhitungan semacam itu menunjukkan bahwa program itu tampaknya benar. (Kemudian, kita dapat menggunakan nilai-nilai tersebut untuk membangun tes unit dan fungsi tes yang sesuai.)<br />
<br />
[[File:Simulation of an Oscillating System.PNG|500px]]<br />
<br />
Langkah selanjutnya adalah mengurangi delta t parameter diskritisasi dan melihat apakah hasilnya menjadi lebih akurat. Gambar 4.17 menunjukkan solusi numerik dan tepat untuk kasus delta t = P / 40; P / 160; P / 2000. Hasilnya jelas menjadi lebih baik, dan resolusi terakhir memberikan grafik yang tidak dapat dibedakan secara visual. Namun demikian, resolusi terakhir melibatkan 6000 interval komputasi secara total, yang dianggap cukup banyak. Namun, ini bukan masalah pada laptop modern, karena perhitungan hanya membutuhkan sepersekian detik.<br />
<br />
Meskipun 2000 interval per periode osilasi tampaknya cukup untuk solusi numerik yang akurat, grafik kanan bawah pada Gambar 4.17 menunjukkan bahwa jika kita meningkatkan waktu simulasi, di sini hingga 20 periode, ada sedikit pertumbuhan amplitudo, yang menjadi signifikan dari waktu ke waktu. . Kesimpulannya adalah bahwa metode Forward Euler memiliki masalah mendasar dengan amplitudo yang tumbuh, dan bahwa diperlukan delta yang sangat kecil untuk mencapai hasil yang memuaskan. Semakin lama simulasi, semakin kecil Delta t. Sudah pasti saatnya untuk mencari metode numerik yang lebih efektif!<br />
<br />
[[File:Simulation with different steps.PNG|500px]]<br />
<br />
==== '''4.3.4 Sebuah Penyelesaian dari Metode Numerik ''' ====<br />
<br />
Dalam skema Forward Euler,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(1).JPG|500px]]<br />
<br />
kita dapat mengganti u^n pada persamaan terakhir dengan nilai u^n+1 yang baru dihitung dari<br />
persamaan pertama:<br />
<br />
[[File:4.3.4.(2).JPG|500px]]<br />
<br />
Sebelum membenarkan perbaikan ini secara matematis, mari kita coba pada contoh sebelumnya. Hasilnya muncul pada Gambar 4.18. Kita melihat bahwa amplitudo tidak tumbuh, tetapi<br />
fase tidak sepenuhnya benar. Setelah 40 periode (Gbr. 4.18 kanan) kita melihat signifikan<br />
perbedaan antara solusi numerik dan tepat. Penurunan t menurun<br />
kesalahan. Misalnya, dengan 2000 interval per periode, kami hanya melihat fase kecil<br />
kesalahan bahkan setelah 50.000 periode (!). Kita dapat menyimpulkan bahwa perbaikan tersebut menghasilkan<br />
metode numerik yang sangat baik!<br />
Mari kita tafsirkan skema yang disesuaikan secara matematis. Pertama kami memesan (4,49) - (4,50)<br />
sedemikian rupa sehingga perbedaan pendekatan terhadap derivatif menjadi transparan:<br />
<br />
[[File:4.3.4.(10).JPG|500px]]<br />
<br />
[[File:4.3.4.(3).JPG|500px]]<br />
<br />
Kami menafsirkan (4,51) sebagai persamaan diferensial sampel pada titik mesh tn, karena<br />
kami memiliki vn di sisi kanan. Sisi kiri kemudian perbedaan maju atau<br />
Meneruskan perkiraan Euler ke turunan u0<br />
, lihat Gambar 4.2. Di samping itu,<br />
kami menginterpretasikan (4,52) sebagai persamaan diferensial sampel pada titik mesh tnC1, karena kami miliki di sisi kanan. <br />
<br />
[[File:4.3.4.(4).jpeg]]<br />
<br />
Dalam hal ini, perbedaan aproksimasi pada<br />
sisi kiri adalah perbedaan ke belakang,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(5).jpeg]]<br />
<br />
<br />
<br />
Gambar 4.19 mengilustrasikan perbedaan mundur. Kesalahan dalam perbedaan mundur sebanding dengan t, sama seperti untuk perbedaan maju (tetapi konstanta proporsionalitas dalam istilah kesalahan memiliki tanda yang berbeda). Diskretisasi yang dihasilkan<br />
metode untuk (4,52) sering disebut sebagai skema Backward Euler.<br />
<br />
Untuk meringkas, gunakan perbedaan maju untuk persamaan pertama dan mundur<br />
Perbedaan untuk hasil persamaan kedua dalam metode yang jauh lebih baik daripada hanya menggunakan<br />
maju perbedaan dalam kedua persamaan.<br />
<br />
Cara standar untuk mengekspresikan skema ini dalam fisika adalah dengan mengubah urutan<br />
persamaan,<br />
<br />
[[File:4.3.4.(6).jpeg]]<br />
<br />
dan terapkan perbedaan maju ke (4,53) dan perbedaan mundur ke (4,54):<br />
<br />
[[File:4.3.4.(7).jpg]]<br />
<br />
Artinya, pertama kecepatan v diperbarui dan kemudian posisi u, menggunakan kecepatan yang paling baru dihitung. Tidak ada perbedaan antara (4,55) - (4,56) dan (4,49) -<br />
(4,50) sehubungan dengan akurasi, jadi urutan persamaan diferensial asli<br />
tidak apa-apa. Skema (4.55) - (4.56) berada di bawah nama Semi-implisit<br />
Euler4 atau Euler-Cromer. Implementasi (4.55) - (4.56) ditemukan dalam file<br />
osc_EC.py. Inti dari kode itu seperti<br />
<br />
[[File:4.3.4.(8).jpg]]<br />
<br />
<br />
[[File:4.3.4.(9).jpg]]<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.5 Metode Runge-Kutta orde 2 (atau metode Heun) ====<br />
Sebuah metode yang cukup populer digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial biasa (ODE) vector dan skalar adalah metode Runge-Kutta Order (RK2), atau biasa dikenal dengan metode Heun. Ide dasar pada metode ini, yang pertama untuk ODE skalar, adalah dengan membentuk aproksimasi perbedaan terpusat (centered difference) terhadap turunan antara dua titik waktu yang didefinisikan sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Kolab1.JPG]]<br />
<br />
Formula dari centered difference tersebut dapat digambarkan melalui Gambar 4.20. Error pada aproksimasi centered difference ini proporsional terhadap nilai ∆t2, 1 order lebih tinggi dibandingkan dengan pendekatan forward and backward difference, yang berarti nilai jika kita memiliki sebuah nilai ∆t, maka error nya akan berkurang secara effektif dengan menggunakan centered difference karena nilai error tersebut berkurang dengan faktor 4, daripada faktor 2. <br />
<br />
[[File:Kolab2.JPG]]<br />
<br />
Permasalahan yang ada pada skema centered difference semacam ini untuk persamaan ODE secara umum, u’=f(u,t) adalah kita mendapatkan<br />
<br />
[File:Kolab3.JPG]]<br />
<br />
Yang mana ini akan menyulitkan karena kita tidak mengetahui berapa nilai un+1/2. Namun demikian, ktia dapat mengaproksimasi nilai f diantara dua level waktu dengan menggunakan rata-rata aritmatik dari nilai f tesebut pada saat tn dan tn+1 :<br />
<br />
[[FIle:Kolab4.JPG]]<br />
<br />
Kemudian hasilnya adalah :<br />
[[File:results435.jpg]]<br />
Dimana berupa persamaan aljabar nonlinear untuk <br />
[[File:f435.jpeg]]<br />
dan bukan fungsi linear dari u.<br />
sehingga untuk menyelesaikan fungsi<br />
[[File:f4351.jpg]]<br />
tanpa menyelesaikannya dengan persamaan nonlinear, dapat diprediksi [[File:f4352.jpg]] <br />
menggunakan persamaan Forward Euler:<br />
[[File:f4353.jpg]]<br />
Sehingga dapat digunakan metode<br />
[[File:f4354.jpg]]<br />
metode tersebut dapat diaplikasikan untuk ODEs scalar dan vector.<br />
<br />
Untuk system osilasi dengan <br />
[[File:f4355.jpg]]<br />
<br />
Pada file osc_Heun.py terdapat implementasinya. File tersebut menjalankan simulasi untuk 10 period dengan 20 kali langkah per periode. <br />
<br />
Solusi Numerical dan eksak yang berkaitan dengan ini terdapat di fig. 4.21. dapat diliat bahwa amplitude meningkat namun tidak sebanyak pada metode forward euler. Bgaimanapun juga, metode forward euler adalah yang terbaik.<br />
Perlu diingat juga bahwa metode forward euler memberikan prediksi yang lebih baik, seperti contohnya untuk persoalan pertumbuhan/peluruhan, atau SIR mode. Akan tetapi metode orde 2 runge-kutta atau metod heun juga bisa dipertimbangkan. Meskipun untuk menyelesaikan persoalan osilasi, metode euler sudah terbaik.<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.6 Perangkat Lunak untuk Menyelesaikan ODEs ====<br />
<br />
Terdapat banyak metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan ODEs, dan alangkah baiknya kita memilih akses yang mudah untuk mengimplementasikannya ke berbagai metode, terutama metode adaptif yang canggih dan kompleks yang dapat menyesuaikan nilai Δt secara otomatis untuk mendapatkan nilai akurasi yang ditentukan. Phyton Odespy3 merupakan salah satu perangkat yang dapat memberikan akses yang mudah ke berbagai metode numerik untuk menyelesaikan ODEs.<br />
<br />
Salah satu contoh termudah dalam penggunaan Odespy adalah untuk menyelesaikan masalah u’ = u, u(0) = 2, untuk 100 time steps sampai t = 4:<br />
<br />
import odespy<br />
<br />
def f(u, t):<br />
return u<br />
<br />
method = odespy.Heun #or, e.g., odespy.ForwardEuler<br />
solver = method(f)<br />
solver.set_initial _condition(2)<br />
time_points = np.linspace(0, 4, 101)<br />
u. t = solver.solve (time_points)<br />
<br />
Dengan kata lain, kalian mendefinisikan sebuah fungsi f(u, t), menginisialisasi sebuah objek penyelesaian Odespy, mengatur kondisi awal, menghitung titik waktu pengumpulan dimana anda menginginkan solusinya, dan bertanya mengenai solusinya. Variabel arrays u dan t dapat dibuat menjadi sebuah grafik secara langsung, yaitu: plot(t,u).<br />
<br />
Fitur menarik yang dimiliki oleh Odespy ialah parameter permasalahan dapat menjadi sebuah argumen pada fungsi f(u, t) penggunanya. Sebagai contoh, apabila permasalahan ODE kita adalah u’ = -au + b, dengan 2 parameter yaitu a dan b, kita dapat menuliskan fungsi f kita menjadi<br />
<br />
def f(u, t, a, b):<br />
return -a*u + b<br />
<br />
Sebagai tambahan, permasalahan yang bergantung pada argumen a dan b dapat ditransfer ke fungsi ini bila kita mengumpulkan nilainya dalam sebuah daftar atau tuple ketika membuat sebuah pemecahan Odespy dan menggunakan argumen f_args:<br />
<br />
a = 2<br />
b = 1<br />
solver = method(f, f_args=[a, b])<br />
<br />
Hal ini merupakan sebuah fitur yang baik karena parameter permasalahan haruslah selain sebagai sebuah variabel global – sekarang dapat menjadi sebuah argument dalam fungsi kita secara alami.<br />
<br />
Menggunakan Odespy untuk menyelesaikan osilasi ODEs seperti u” + ω2u = 0, diformulasikan sebagai sebuah sistem u’ = v dan v’ = -ω2u, dilakukan sebagai berikut. Kita tentukan sebuah nilai time steps per periode dan hitung time steps yang diasosiasikan serta waktu akhir simulasi (T), cantumkan sebuah nilai periode untuk disimulasikan:<br />
<br />
Import odespy<br />
<br />
# Define the ODE system<br />
# u’ = v<br />
# v’ = -omega**2*u<br />
<br />
def f(sol, t, omega=2):<br />
u, v = sol<br />
return [v, -omega**2*u]<br />
<br />
#Set and compute problem dependent parameters<br />
omega = 2<br />
X_0 = 1<br />
number_of_periods = 40<br />
time_intervals_per_period = 20<br />
from numpy import pi, linspace, cos<br />
P = 2*pi/omega #length of one period # length of one period<br />
dt = P/time_intervals_per_period # time step<br />
T = number_of_periods*P # final simulation time<br />
<br />
# Create Odespy solver object<br />
odespy_method = odespy.RK2<br />
solver = odespy_method(f, f_args=[omega])<br />
<br />
# The initial condition for the system is collected in a list<br />
Solver.set_initial_condition([X_0, 0])<br />
<br />
# Compute the desired time points where we want the solution<br />
N_t = int(round(T/dt)) # no of time intervals<br />
Time_points = linspace(0, T, N_t+1)<br />
<br />
# Solve the ODE problem<br />
sol, t = solver.solve(time_points)<br />
<br />
# Note: sol contains both displacement and velocity<br />
# extract original variables<br />
u = sol[:,0]<br />
v = sol[:,1]<br />
<br />
Dua pernyataan terakhir menjadi penting karena dua fungsi u dan v di dalam sistem ODE tersebut tergabung bersama dalam sebuah array di dalam pemecahan Odespy. Solusi pada sistem ODE ditunjukan sebagai array 2 dimesi dimana kolom pertama (sol[:,0]) disimpan sebagai u dan kolom kedua (sol[:,1]) disimpan sebagai v. Mengeplot u dan v merupakan sebuah masalah dalam menjalankan plot(t, u, t, v).<br />
<br />
Catatan<br />
<br />
Di dalam fungsi tersebut kita menuliskan f(sol, t, omega) dibandingkan menulis f (u, t, omega) untuk mengindikasikan bahwa solusi pada f adalah solusi pada waktu t dimana nilai u dan t tergabung bersama: sol = [u,v]. Kita dapat juga menggunakan u sebagai argumen:<br />
<br />
def f(u, t, omega=2):<br />
u, v = u<br />
return [v, -omega**2*u]<br />
<br />
Ini hanya berarti kita mendefinisikan ulang nama u pada fungsi tersebut untuk merata-ratakan solusi pada waktu t untuk komponen pertama pada sistem ODE tersebut.<br />
<br />
Untuk beralih ke metode numerik lain, tinggal substitusikan RK2 dengan nama yang sesuai dari metode yang diinginkan. Mengetik pydoc odespy pada terminal window memunculkan daftar dari metode yang dijalankan. Cara yang sangat sederhana dalam memilih metode ini menyarankan penambahan yang jelas dari kode diatas: kita dapat menentukan daftar metode, menjalankan semua metode, dan membandingkan setiap kurva u pada sebuah plot. Sebagaimana odespy juga mengandung skema Euler-Cromer, kita menulis kembali sistem ini dengan v’ = -w2u sebagai ODE pertama dan u’ = v sebagai ODE kedua, karena ini adalah pilihan standar ketika menggunakan metode Euler-Cromer (juga pada odespy):<br />
<br />
def f(u, t, omega=2): <br />
v, u = u <br />
return [-omega**2*u, v]<br />
<br />
Perubahan persamaan ini juga mempengaruhi kondisi awal: komponen pertama adalah nol dan yang kedua adalah X_0 maka kita perlu melewati daftar [0, X_0] untuk solver.set_ initial_condition.<br />
<br />
Kode osc_odespy.py mengandung detail:<br />
<br />
def compare(odespy_methods, <br />
omega, <br />
X_0, <br />
number_of_periods, <br />
time_intervals_per_period=20): <br />
from numpy import pi, linspace, cos <br />
P = 2*pi/omega # length of one period <br />
dt = P/time_intervals_per_period <br />
T = number_of_periods*P<br />
# If odespy_methods is not a list, but just the name of <br />
# a single Odespy solver, we wrap that name in a list <br />
# so we always have odespy_methods as a list <br />
if type(odespy_methods) != type([]): <br />
odespy_methods = [odespy_methods] <br />
# Make a list of solver objects <br />
solvers = [method(f, f_args=[omega]) for method in <br />
odespy_methods] <br />
for solver in solvers: <br />
solver.set_initial_condition([0, X_0]) <br />
# Compute the time points where we want the solution <br />
dt = float(dt) # avoid integer division <br />
N_t = int(round(T/dt)) <br />
time_points = linspace(0, N_t*dt, N_t+1) <br />
legends = [] <br />
for solver in solvers: <br />
sol, t = solver.solve(time_points) <br />
v = sol[:,0] <br />
u = sol[:,1] <br />
# Plot only the last p periods <br />
p = 6 <br />
m = p*time_intervals_per_period # no time steps to plot <br />
plot(t[-m:], u[-m:]) <br />
hold(’on’) <br />
legends.append(solver.name()) <br />
xlabel(’t’) <br />
# Plot exact solution too <br />
plot(t[-m:], X_0*cos(omega*t)[-m:], ’k--’) <br />
legends.append(’exact’) <br />
legend(legends, loc=’lower left’) <br />
axis([t[-m], t[-1], -2*X_0, 2*X_0]) <br />
title(’Simulation of %d periods with %d intervals per period’ <br />
% (number_of_periods, time_intervals_per_period)) <br />
savefig(’tmp.pdf’); savefig(’tmp.png’) <br />
show()<br />
<br />
Fitur baru pada kode ini adalah kemampuan untuk mem-plot hanya periode p terakhir, yang memperbolehkan kita untuk menjalankan long time simulations dan melihat hasil akhir tanpa plot yang berantakan dengan terlalu banyak periode. Syntax t[-m:] mem-plot elemen m terakhir dalam t (indeks negatif dalam hitungan susunan/daftar Pyhton dari akhir).<br />
<br />
Kita bisa membandingkan metode Heun (atau setara metode RK2) dengan skema Euler-Crome:<br />
<br />
compare(odespy_methods=[odespy.Heun, odespy.EulerCromer], <br />
omega=2, X_0=2, number_of_periods=20, <br />
time_intervals_per_period=20)<br />
<br />
Gambar 4.22 menunjukkan bagaimana metode Heun (garis biru dengan piringan kecil) memiliki error yang cukup besar pada amplitude dan fase sesudah setelah periode 14-20 (kiri atas), namun menggunakan sebanyak tiga kali langkah waktu membuat kurvanya hampir sama (kanan atas). Akan tetapi setelah periode 194-200 error tersebut telah berkembang (kiri bawah), tetapi dapat cukup dikurangi dengan mengurangi separuh langkah waktu (kanan bawah).<br />
<br />
Dengan semua metode di Odespy, sekarang menjadi mudah untuk mulai menjelajahi metode-metode lain, seperti perbedaan mundur (backward differences) bukannya perbedaan maju (forward differences) yang digunakan dalam skema Forward Euler. Latihan 4.17 mengatasi permasalahan tersebut.<br />
<br />
Odespy berisi metode adaptif yang cukup canggih di mana pengguna "dijamin" untuk mendapatkan solusi dengan akurasi yang ditentukan. Tidak ada jaminan matematis, tetapi error untuk sebagian besar kasus tidak akan menyimpang secara signifikan dari toleransi pengguna yang mencerminkan keakuratan. Metode yang sangat populer dari jenis ini adalah metode Runge-Kutta-Fehlberg, yang menjalankan metode Runge-Kutta orde 4 dan menggunakan metode Runge-Kutta orde 5 untuk memperkirakan error sehingga dapat disesuaikan untuk menjaga error di bawah toleransi. Metode ini juga dikenal luas sebagai ode45, karena itulah nama fungsi yang mengimplementasikan metode ini di Matlab. Kita dapat dengan mudah menguji metode Runge-Kutta-Fehlberg segera setelah kita tahu nama Odespy yang sesuai, yaitu RKFehlberg:<br />
<br />
compare(odespy_methods=[odespy.EulerCromer, odespy.RKFehlberg], <br />
omega=2, X_0=2, number_of_periods=200, <br />
time_intervals_per_period=40)<br />
<br />
[[File:oscillating17-2.png]]<br />
<br />
Perhatikan bahwa argumen time_intervals_per_period mengacu pada titik waktu di mana kami ingin solusinya. Poin-poin ini juga yang digunakan untuk perhitungan numerik dalam pemecah odespy.EulerCromer, sedangkan pemecah odespy.RKFehlberg akan menggunakan satu set titik waktu yang tidak diketahui karena interval waktu disesuaikan ketika metode berjalan. Orang dapat dengan mudah melihat titik-titik yang sebenarnya digunakan oleh metode karena ini tersedia sebagai himpunan solver.t_all (tetapi merencanakan atau memeriksa titik-titik membutuhkan modifikasi di dalam metode perbandingan).<br />
<br />
Gambar 4.23 menunjukkan contoh komputasi di mana metode Runge-Kutta-Fehlberg jelas lebih unggul daripada skema Euler-Cromer dalam simulasi yang lama, tetapi perbandingannya tidak terlalu adil karena metode Runge-Kutta_Fehlberg berlaku sekitar dua kali lebih banyak langkah waktu dalam hal perhitungan ini dan melakukan lebih banyak pekerjaan per langkah waktu. Ini adalah tugas yang cukup rumit untuk membandingkan dua metode yang sangat berbeda dalam cara yang wajar sehingga pekerjaan komputasi versus akurasi dilaporkan secara ilmiah dengan baik.<br />
<br />
[[File:oscillating18-2.png]]<br />
<br />
==== 4.3.7 Metode Runge-Kutta Orde 4 ====<br />
Metode Runge-Kutta Orde 4 adalah metode yang sering digunakan secara luas untuk menyelesaikan ODEs, karena menghasilkan data dengan tingkat akurasi yang tinggi bahkan dalam time step yang tidak terlalu kecil.<br />
<br />
[[File:1-.PNG]]<br />
<br />
Algoritma; Pertama-tama kita nyatakan algoritma 4-stage<br />
<br />
[[File:2-.PNG]]<br />
<br />
Dimana<br />
<br />
[[File:3-.PNG]]<br />
<br />
[[File:4-.PNG]]<br />
<br />
[[File:5-.PNG]]<br />
<br />
<br />
'''Aplikasi'''; Kita bisa menjalankan simulasi seperti pada Figs. 4.16, 4.18, dan 4.21, untuk 40 periode. 10 periode terakhir ditunjukan melalui Fig. 2.24. Hasil yang ditunjukan terlihat impresif sebagaimana penggunaan metode Euler-Cromer.<br />
<br />
<br />
'''Implementasi'''; Tingkatan dalam metode Runge-Kutta orde-4 bisa dengan mudah diimplementasikan sebagai modifikasi dari osc_Heun.py code. Sebagai alternatif, salah satu dapat menggunakan osc_odespy.py code dengan menyediakan argumen odespy_methods-[odespy.RK4] untuk membandingkan fungsi. <br />
<br />
<br />
'''Derivasi'''; Derivasi dari metode Runge-Kutta orde-4 dapat disajikan dengan cara pedagogis yang menyatukan banyak elemen fundamental dari teknik diskritisasi numerik dan bisa menggambarkan banyak aspek “numerical thinking ”ketika membangun perkiraan metode solusi.<br />
<br />
Kita mulai dengan mengintegrasikan general ODE [[File:6-.PNG]] dari waktu ke waktu, mulai dari tn sampai t(n_1),<br />
<br />
[[File:9-.PNG]]<br />
<br />
Tujuan dari komputasi [[File:10-.PNG]], ketika [[File:11-.PNG]] pada saat ini lebih dikenal dengan nilai ''u''. Tantangan mengintegralkan muncul ketika integrand mengandung ''u'' yang tidak diketahuai antara tn sampai t(n+1).<br />
<br />
Integral tersebut dapat diperkirakan dengan menggunakan Simpson’s rule yang telah terkenal<br />
<br />
[[File:12-.PNG]]<br />
<br />
Permasalahan dengan persamaan ini adalah kita tidak mengetahui nilai dari [[File:13-.PNG]] dan [[File:14-.PNG]] karena hanya u^n yang tersedia dan hanya f^n yang dapat dihitung.<br />
<br />
Untuk melanjutkan, idenya dalah menggunakan berbagai perkiraan untuk [[File:15-.PNG]] dan [[File:16-.PNG]] berdasarkan penggunaan skema yang telah diketahui untuk ODE dalam interval [[File:17-.PNG]] dan [[File:18-.PNG]]. Mari kita bagi persamaan integral menjadi empat suku.<br />
<br />
<br />
[[File:19-.PNG]]<br />
<br />
Dimana [[File:C01.JPG|40px]], [[File:C02.JPG|40px]], dan [[File:C03.JPG|40px]] adalah pendekatan untuk [[File:C04.JPG|40px]] dan [[File:C05.JPG|40px]] yang dapat digunakan pada perhitungan. Untuk [[File:C01.JPG|40px]] dapat menggunakan pendekatan untuk [[File:C06.JPG|40px]] berdasarkan tahap Forward Euler pada size [[File:C14(2).JPG|27px]]<br />
<br />
<br />
[[File:4-63.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Persamaan ini mempermudah prediksi [[File:C04.JPG|40px]], sehingga untuk [[File:C02.JPG|40px]] kita dapat mencoba metode Backward Euler untuk memperkirakan [[File:C06.JPG|40px]]<br />
<br />
<br />
[[File:4-64.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Dengan [[File:C02.JPG|40px]] sebagai pendekatan untuk [[File:C04.JPG|40px]], pada akhirnya bentuk akhir dari [[File:C03.JPG|40px]] dapat menggunakan metode midpoint (atau central difference, juga disebut metode Crank-Nicholson) untuk memperkirakan [[File:C15(2).JPG|30px]].<br />
<br />
<br />
[[File:4-65.JPG|400px]]<br />
<br />
<br />
Kita telah menggunakan metode Forward dan Backward Euler, juga centered difference approximation pada konteks Simpsons rule. Diharapkan kombinasi dari metode ini dapat menghasilkan overall time stepping dari [[File:C07.JPG|20px]] ke [[File:C08.JPG|40px]] yang lebih akurat dibandingkan individual steps (yang memiliki error proportional dengan [[File:C09.JPG|20px]] dan [[File:C10(2).JPG|25px]]). Hal ini benar bahwa: error numerik yang terjadi seperti [[File:C11(2).JPG|40px]] Untuk konstanta ''C'', artinya error lebih cepat mendekati nol ketika time step size dikurangi, dibandingkan dengan metode Forward Euler [[File:C12(2).JPG|80px]], metode Euler-Cromer [[File:C12(2).JPG|80px]],atau Runge Kutta orde 2, atau metode Heuns [[File:C13(2).JPG|80px]].<br />
<br />
Perhatikan bahwa Metode Runge-Kutta Orde 4 sepenuhnya eksplisit jadi tidak diperlukan untuk menyelesaikannya dengan persamaan aljabar baik secara linier maupun non linier, terlepas dari apa yang terlihat pada ''f''. Namun nilai kesetabilannya kondisional dan bergantung pada nilai ''f'' tersebut. Ada sebuah bagian besar dari metode implisit Runge-Kutta yang nilai kesetabilannya tidak kondisional. namun diperlukan solusi dari persamaan aljabar yang melibatkan nilai ''f'' pada setiap "''time step''". Odespy dapat dimanfaatkan untuk mendukung penyelesaian dari banyak metode Runge-Katta yang eksplisit. Tetapi belum bisa digunakan untuk metode Runge-Katta yang implisit.<br />
<br />
==== 4.3.8 Efek Lain : Damping, Nonlinearity, dan external force ====<br />
<br />
Model permasalahan u’’ + ω2u = 0 adalah model matematika yang paling simple untuk oscilating system. Namun, Model ini lebih banyak membutuhkan metode numerik, seperti yang sudah kita lihat, dan sangat berguna untuk menjadi tolak ukur untuk mengevaluasi kinerja dari metode numerik.<br />
<br />
Dalam Pengaplikasian dikehidupan nyata lebih banyak melibatkan efek fisika, yang mengarahkan ke persamaan diferensial dengan ketentuan yang lebih banyak dan juga lebih kompleks. biasanya, memiliki kekuatan redaman f (u ') dan pegas s (u). Kedua gaya ini tergantung pada nonlinear dari uraiannya, u’ atau u. sebagai tambahan, gaya lingkungan F(t) jufga bekerja pada sistem. Contohnya, pendulum klasik memiliki “pegas” nonlinear atau mengembalikan gaya s(u) ~ sin (u), dan gaya tahan dari udara pada pendulum menyebabkan terjadinya gaya redam f(u’) ~ |u’|u. Contoh dari gaya lingkungan adalah getaran dari tanah (seperti gempa) dan juga seperti ombak atau angina.<br />
<br />
Dengan tiga jenis gaya yang bekerja pada sistem : F(t), f(u’), dan s(u). maka dapat ditulis persamaan F(t) – f(u’) – s(u). Tanda mines didepan f dan s menunjukan bahwa fungsi ini didefinisikan sebagai gaya yang melawan gerakan. Sebagai Contoh, Pegas yang terpasang pada roda mobil dikombinasikan dengan beberapa perdeam yang efektif. Masing-masing memiliki gaya redam f(u’) = bu’ yang bekerja melawan kecepatan pegas u’. gaya fisika yang sesuai dapat dtulis –f: -bu’, yang menunjuk ke bawah saat pegas diregangkan (dan poin u’ ke atas), sedangkan -f bertindak ke atas saat pegas dikompresi (dan poin u’ ke bawah).<br />
<br />
Gambar 4.25 menunjukan contoh dari massa m terpasang dengan pegas nonlinear dan dashpot, dan bersubyek pada gaya lingkungan F(t). Namun, model umum yang kita miliki dapat juga digunakan pada pendulum pada gambar 4.26 dengan s (u) = m g sin θ dan f (u ̇) = 1/2 C_D Aϱ(θ|) ̇θ| (Dimana CD = 0.4, A adalah area perpotongan dari body dan ϱ adalah densitas udara)<br />
<br />
[[File:Gambar425.png]]<br />
<br />
Gambar 4.25 Sistem Oscillating General<br />
<br />
Hukum Newton kedua untuk sistem yang dapat ditulis dengan akselerasi waktu massa pada sisi kiri dan gaya pada sisi kanan:<br />
<br />
[[File:438rumus1.png]]<br />
<br />
Bagaimanapun persamaan ini lebih umum disusun ulang menjadi<br />
<br />
[[File:438rumus2.png]]<br />
<br />
Karena persamaan diferensial adalah orde 2, disebabkan oleh istilah u^'', kita membutuhkan dua kondisi awal:<br />
<br />
[[File:438rumus3.png]]<br />
<br />
[[File:gambar426.png]]<br />
<br />
Gambar 4.26 Sebuah pendulum dengan gaya<br />
<br />
Catat bahwa dengan pilihan [[File:438rumus4.png]] kita memperoleh kembali persamaan diferensial biasa [[File:438rumus5.png]]<br />
<br />
Bagaimana kita bisa menyelesaikan (4.66)? sebagaimana persamaan diferensial biasa yang simpel [[File:438rumus6.png]] kita mulai dengan menulis ulang persamaan diferensial biasa orde 2 sebagai sebuah sistem dari dua persamaan diferensial biasa orde 1:<br />
<br />
[[File:438rumus8.png]]<br />
<br />
Kondisi awal menjadi <br />
<br />
[[File:438rumus9.png]]<br />
<br />
Setiap metode dari sebuah sistem persamaan diferensial biasa orde 1 dapat digunakan untuk menyelesaikan [[File:438rumus10.png]]<br />
<br />
'''The Euler-Cromer scheme'''<br />
<br />
Sebuah pilihan atraktif dari sebuah implementasi, akurasi dan efisiensi sudut pandang adalah skema Euler-Cromer dimana kita mengambil sebuah perbedaan kedepan pada (4.68) dan perbedaan kebelakang pada (4.69):<br />
<br />
[[File:438rumus11.png]]<br />
<br />
Kita dapat dengan mudah menyelesaikan [[File:438rumus12.png]] yang tidak diketahui:<br />
<br />
[[File:438rumus13.png]]<br />
<br />
<br />
'''kata kata dalam perintah ODEs'''<br />
<br />
Perintah ODE dalam sistem ODE penting untuk model yang diperluas (4.68) - (4.69). Bayangkan kita menulis persamaan untuk u’ terlebih dahulu dan kemudian untuk v’. Metode Euler-Cromer akan menggunakan forward difference untuk u^n+1 dan kemudian backward difference akan menggunakannya untuk v^n+1. Yang Terkhir akan menyebabkan persamaan nonlinear algebraic untuk v^n+1 <br />
<br />
[[File:(4.3.8) 1.png]]<br />
<br />
jika f(v) adalah fungsi nonlinear dari v Ini akan membutuhkan metode numerik untuk persamaan aljabar nonlinier untuk mencari v^n+1 saat memperbarui v^n+1 melalui forward difference memberikan persamaan untuk v^n+1 itu linear dan sepele untuk dipecahkan dengan tangan.<br />
<br />
File osc_EC_general.pymemiliki fungsi Euler Cromer yang mengimplementasikan metode ini:<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 2.png]]<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 3.png]]<br />
<br />
Metode Runge-Kutta orde ke 4<br />
<br />
Metode RK4 hanya mengevaluasi sisi kanan sistem ODE,<br />
<br />
[[File:(4.3.8) 4.png]]<br />
<br />
untuk nilai-nilai u, v, dan t yang diketahui, maka metode ini sangat sederhana untuk digunakan terlepas dari bagaimana fungsi s(u) dan f(v)dipilih.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
==== 4.3.9 ilustrasi redaman linier ====<br />
<br />
Kami menganggap sistem rekayasa dengan pegas linier, s(u) = kx, dan peredam kental, di mana gaya peredaman adalah porpotional terhadap u', f(u') = bu', untuk beberapa konstanta b > 0. Pilihan ini dapat memodelkan sistem pegas vertikal di dalam mobil (tetapi insinyur sering suka menggambarkan sistem tersebut dengan massa bergerak horizontal seperti yang digambarkan pada Gambar 4.25). kita dapat memilih nilai-nilai sederhana untuk konstanta untuk mengilustrasikan efek dasar redaman (dan kegembiraan selanjutnya). Memilih osilasi sebagai fungsi u(t) = cos t sederhana dalam kasus tak teredam, kita dapat menetapkan m = 1, k = 1, b = 0,3, Uo = 1, Vo = 0. Fungsi berikut mengimplementasikan kasus ini:<br />
<br />
[[File:Wafi_439-1.png|500px]]<br />
<br />
Fungsi plot_u adalah kumpulan plot untuk merencanakan u(t), atau bagian darinya. Gambar 4.27 menunjukkan efek dari bu': kita memiliki osilasi dengan (perkiraan) periode 2π, seperti yang diharapkan, tetapi amplitudo teredam secara efisien.<br />
<br />
[[File:Kania 439-2.png|500px]]<br />
<br />
<br />
'''Komentar mengenai pekerjaan dengan masalah berskala'''<br />
<br />
Alih-alih menetapkan b = 0,3 dan m = k = Uo = 1 sebagai nilai fisik yang “tidak mungkin”, akan lebih baik untuk skala persamaan mu" + bu' + ku = 0. Ini mengartikan bahwa kita memasukan variabel independen dan dependen yang tak berdimensi :<br />
<br />
[[File:Kania_439-3.png|200px]]<br />
<br />
Di mana tc dan uc adalah ukuran karakteristik waktu dan perpindahan, sehingga [[File:Kania_439-5.png|15px]] dan [[File:Kania_439-6.png|20px]] memiliki ukuran tipikal mereka didekat kesatuan. Dalam masalah ini, kita dapat memilih [[File:Kania_439-7.png|70px]] dan [[File:Kania_439-8.png|80px]]. Ini memberikan masalah yang berskala (atau tanpa dimensi) berikut untuk kuantitas tak berdimensi [[File:Kania_439-9.png|40px]]:<br />
<br />
[[File:Kania_439-4.png|600px]]<br />
<br />
Faktnya adalah hanya ada satu parameter fisik di kasus ini: angka β. Menyelesaikan masalah ini begitu juga terkait dengan masalah utama dengan parameter yaitu m = k = Uo = 1 dan b = β. Tetapi untuk menyelsaikan masalah dengan satuan lebih umum: jika kita memdapatkan solusi ¯u(¯t;β), kita dapat menemukan solusi fisik pada kasus ini, dikarenakan :<br />
<br />
[[File:439rumus.png|200px]]<br />
<br />
Selama β didapat, kita dapat menemukan u untuk Uo , k, dan m dengan rumus diatas, dengan begitu pengerjaan simulasi dapat dipersingkat waktu. Ini menunjukkan pengerjaan dengan skala atau masalah satuan.<br />
<br />
<br />
==== 4.3.10. Ilustrasi Redaman Linier Dengan Eksitasi Sinusoidal ====<br />
Sekarang kita akan memperluas contoh sebelumnya untuk menambah beberapa gaya osilasi eksternal pada sistem: F (t) = Asin (wt). Mengendarai mobil di jalan dengan lonjakan sinusoidal mungkin memberikan eksitasi eksternal pada sistem pegas di mobil (w terkait dengan kecepatan mobil).<br />
<br />
from math import pi,sin<br />
w = 3<br />
A = 0.5<br />
F = lambda t: A*sin(w*t)<br />
<br />
kita dapatkan grafik pada gambar 4.28 .Perbedaan yang mencolok dari Gambar 4.27 adalah bahwa osilasi dimulai sebagai sinyal ''cos t'' teredam tanpa banyak pengaruh gaya eksternal, tetapi kemudian osilasi bebas dari sistem yang tidak teredam ''(cos t) u’’ + u = 0'' mati dan gaya eksternal ''0: 5 sin.(3t)'' menimbulkan osilasi dengan periode yang lebih pendek ''2phi/3''. Dianjurkan untuk menggunakan beberapa nilai A yang lebih besar dan beralih dari sinus ke acosinus dalam F dan mengamati efeknya. Jika mencarinya di dalam buku fisika, Anda dapat menemukan solusi analitik yang tepat untuk masalah persamaan diferensial dalam kasus ini.<br />
<br />
====4.3.11. Sistem pegas-massa dengan gesekan luncur====<br />
<br />
Sebuah benda dengan massa ''m'' bekerja pada sebuah pegas dengan kekakuan ''k'' saat meluncur pada sebuah bidang permukaan. Benda tersebut mengalami gaya gesek ''f(u')'' disebabkan terjadi kontak antara benda dengan bidang permukaan seperti terlihat pada Gambar 4.30. Gaya gesek ''f(u')'' dapat dimodelkan dengan gesekan Coulomb sebagai berikut:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.1.png|180px|center]]<br />
<br />
Dimana ''μ'' adalah koefisien gesek, dan mg merupakan gaya normal pada bidang permukaan benda yang bergerak. Formula ini dapat juga ditulis sebagai ''f(u') = μmg sign (u')'', dengan syarat fungsi signum sign (x) didefinisikan nol untuk ''x'' = 0 (numpy.sign mempunyai sifat ini). Untuk memastikan bahwa signum dari definisi ''f'' benar, ingat bahwa gaya fisis aktual adalah ''-f'' dan positif (misal ''f''<0) ketika gaya tersebut bekerja berlawanan dengan benda yang bergerak dengan kecepatan ''u'''<0.<br />
<br />
[[File:606px-1d_oscillating_dynamic_system_29.1.png|600px|thumb|center|Gambar 4.30 Sketsa dari sebuah subjek sistem osilasi dinamis untuk gesekan luncur dan gaya pegas satu dimensi.]]<br />
<br />
Gaya pegas nonlinear diambil sebagai:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.2.png|160px|center]]<br />
<br />
Yang mana nilai ''-ku'' diperkirakan untuk nilai ''u'' yang kecil, namun stabil pada ±''k/α'' untuk nilai ±''αu'' yang besar. Berikut adalah plot dengan ''k''=1000 dan ''u'' ∈ [-0.1,0.1] untuk tiga nilai ''α'':<br />
<br />
[[File:591px-1d_oscillating_dynamic_system_30.1.png|center]]<br />
<br />
Jika tidak ada gaya eksitasi eksternal yang bekerja pada benda, maka persamaan gerak yang kita dapatkan adalah:<br />
<br />
[[File:Eq4.3.11.3.png|300px|center]]<br />
<br />
Mari kita simulasikan situasi dimana sebuah benda dengan massa 1 kg meluncur pada bidang permukaan dengan ''μ'' = 0.4, terikat pada pegas dengan kekakuan ''k'' = 1000 kg/s^2. Perpindahan awal benda adalah 10 cm, dan parameter ''α'' dalam ''s(u)'' diatur pada 60 1/m.<br />
<br />
Dengan menggunakan fungsi EulerCromer dari kode osc_EC_general, kita dapat menulis fungsi sliding_friction untuk menyelesaikan masalah ini:<br />
<br />
Def sliding_friction():<br />
from numpy import tanh, sign<br />
<br />
f = lambda v: mu*m*g*sign(v)<br />
alpha = 60.0<br />
s = lambda u: k/alpha*tanh(alpha*u)<br />
F = lambda t: 0<br />
<br />
g = 9.81<br />
mu = 0.4<br />
m = 1<br />
k = 1000<br />
<br />
U_0 = 0.1<br />
V_0 = 0<br />
<br />
T = 2<br />
dt = T/5000<br />
<br />
u, v, t = EulerCromer(f=f, s=s, F=F, m=m, T=T, <br />
U_0=U_0, V_0=V_0, dt=dt)<br />
plot_u(u, t)<br />
<br />
Setelah menjalankan fungsi sliding_friction memberi kita hasil seperti pada Gambar. 4.31 dengan ''s(u)= -k/α tanh(αu)'', (kiri) dan versi linierisasi ''s(u)=ku'' (kanan).<br />
<br />
[[File:Photoagh.png|600px|thumb|center|Gambar 4.31 Efek pegas nonlinear (kiri) dan linier (kanan) pada gesekan luncur]]<br />
<br />
====4.3.12. Metode finite diference; Undamped, Linear Case====<br />
<br />
Selanjutnya kita akan membahas metode numerik untuk ODE orde kedua<br />
<br />
u^''+ω^2 u=0, u(0)=U_0,u^' (0)=0,t∈(0,T]<br />
<br />
tanpa menulis ulang ODE sebagai sistem ODE orde pertama. Motivasi utama untuk "metode solusi lain" adalah bahwa prinsip-prinsip diskritisasi menghasilkan skema yang sangat baik, dan yang lebih penting, pemikiran seputar diskritisasi bisa digunakan kembali ketika memecahkan persamaan diferensial parsial.<br />
Gagasan utama dari metode numerik ini adalah untuk memperkirakan urutan kedua turunan u'' dengan selisih terbatas. Sementara ada beberapa pilihan perbedaan perkiraan untuk derivatif orde pertama, ada satu rumus yang mendominasi untuk turunan orde kedua:<br />
<br />
[[File:Persamaan4.74.jpg]]<br />
<br />
Error dalam perkiraan tersebut proporsional terhadap ∆t^2. Biarkan ODE valid di beberapa titik waktu yang berubah ubah t_n,<br />
<br />
u^'' (t_n )+ ω^2 u (t_n )=0<br />
<br />
Selanjutnya memasukkan rumus perkiraan (4.74) diatas, sehingga di dapatkan<br />
<br />
[[File:Persamaan4.75.jpg]]<br />
<br />
Sekarang diasumsikan bahwa u^(n-1) dan u^n sudah dihitung, dan u^(n+1) adalah yang baru<br />
tidak diketahui. Memecahkan sehubungan dengan u^(n+1)<br />
<br />
[[File:Persamaan4.76.jpg]]<br />
<br />
Masalah besar muncul ketika kita ingin memulai skema. Kita tahu bahwa u^0 = U_0, tetapi menerapkan (4,76) untuk n=0 untuk menghitung u^1<br />
<br />
[[File:Persamaan4.77.jpg]]<br />
<br />
Dimana kita tidak mengetahui U-1. Kondisi awal U’ (0) = 0 dapat membantu kiti untuk menghilangkan U-1 dan kondisi ini bagaimanapun juga harus dimasukkan dalam beberapa cara. Untuk tujuan ini, kami mendiskritasikan u’(0) = 0 dengan perbedaan terpusat, <br />
<br />
<br />
[[File:Persamaan4.78.jpg]]<br />
<br />
Oleh karena itu, u-1 = u1, dan kita dapat menggunakan relasi ini untuk menghilangkan u1 di persamaan 4.77 <br />
<br />
[[File:Persamaan4.79.png]]<br />
<br />
Dengan U0 = U0 dan u1 dihitung dari persamaan (4.78), kita dapat menghitung u2, u3, dan seterusnya dari persamaan (4.76). Latihan 4.19 meminta Anda untuk mengeksplorasi bagaimana langkah-langkah di atas diubah seandainya kita memiliki kondisi awal bukan nol u’ (0) = V0<br />
<br />
Kita dapat memperkirakan kondisi awal U’(0) dengan menggunakan Forward difference<br />
<br />
[[File:Persamaan4.80.jpg]]<br />
<br />
Mengarah pada u1 = u0 . lalu kita dapat menggunakan persamaan (4.76) untuk langkah selanjutnya . Walaupun forward difference memiliki kesalahan proporsional ke ∆t . dimana centered difference yang kita gunakan memiliki error proporsional ke ∆t2. Yang dimana kompatibel dengan akurasi (erro yang enunjukan ∆t2) yang digunakan dalam diskritisasi persamaan diferensial. <br />
Metode untuk ODE orde kedua yang dijelaskan di atas berjalan di bawah nama metode Störmer atau integrasi Verlet 7. Ternyata metode ini secara matematis setara dengan skema Euler-Cromer Atau lebih tepatnya, rumus umum (4,76) setara dengan rumus Euler-Cromer.<br />
<br />
<br />
====4.3.13 Metode finite diference; damping linier====<br />
Sebuah isu kunci adalah bagaimana untuk mengkonferensi skema dari daerah 4.3.12 ke <br />
persamaan diferensial dengan lebih banyak istilah. Kita mulai dengan kasus linear<br />
penempatan f (u') = bu', kemungkinan gaya per nonlinear s(u), dan sebuah<br />
gaya excitation F(t):<br />
<br />
[[File:4.79.png]]<br />
<br />
<br />
Kita harus cari perkiraan perbedaan yang tepat untuk u' di dalam bu'. Sebuah pilihan yang baik adalah perbedaan berpusat<br />
<br />
<br />
[[File:4.80.png]]<br />
<br />
Sampling persamaan pada titik tn,<br />
<br />
[[File:4.80a.png]]<br />
<br />
Dan memasukkan perkiraan perbedaan terhingga pada u" dan u' hasil dalam<br />
<br />
<br />
[[File:4.81.png]]<br />
<br />
<br />
Dimana F" adalah notasi pendek untuk F(t). Persamaan (4.81) adalah linear dalam<br />
u^(n+1) tak diketahui kita dapat dengan mudah memecahkan untuk kuantitas ini:<br />
<br />
<br />
[[File:4.82.png]]<br />
<br />
<br />
Pada kasus tanpa redaman, kita membutuhkan formula khusus untuk u1. kondisi awal U`(0) = 0 menyatakan bahwa u-1 = u1, dan dengan persamaan (4.82) untuk n = 0, kita mendapatkan.<br />
<br />
[[File:4.8.3casees.JPG]]<br />
<br />
Pada kasus yang lebih unun dengan sebuah bentuk redaman nonlinier f(u`),<br />
<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.JPG]]<br />
<br />
<br />
Kita mendapatkan<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.1.JPG]]<br />
<br />
Dimana sebauh persamaan ajabar non linier untuk un+1 bahwa harus diseleseikan dengan metode numerik. Skema lebih bagus diperoleh dari penggunaan "backward difference" untuk u`,<br />
<br />
[[File:4.8.3.2.1.2.1.2.JPG]]<br />
<br />
Karena pada bagian redaman akan lebih diketahui, yang hanya melibatkan un dan un-1, dan kita dapat dengan mudah menyelesaikan untuk un+1.<br />
Kelemahan dari backward difference dibandingkan dengan centered difference (4.80) adalah ini mengurangi urutan akurasi dalam skema keseluruhan dari ∆t2 ke ∆t. Pada kenyataanya, skema Euler-Cromer mengevaluasi istilah redaman nonlinear sebagai f(vn), saat menghitung vn+1, dan ini setara dengan menggunakan backward difference di atas. Akibatnya, kenyamanan skema Euler-Cromer untuk redaman nonlinier datang dengan konsekuensi menurunkan akurasi keseluruhan skema dari urutan kedua ke urutan pertama pada ∆t. Menggunakan trik yang sama dalam skema beda hingga {finite difference} untuk persamaan diferensial orde kedua, yaitu, menggunakan backward difference dalam f(u’), membuat skema ini sama bagus dan akuratnya seperti skema Euler-Cromer pada kasus nonlinier umum mu”+f(u’)+s(u) = F.<br />
<br />
<br />
=='''Hasil tugas kaloborasi Oscillating 1-D Dynamic Artikel 1'''==<br />
<br />
=== Pembagian Tema ===<br />
<br />
4.3.1 [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky] <br />
<br />
4.3.2 Andhika, faturahman<br />
<br />
4.3.4 iqbal & Alghi & Adam, aji suryadi<br />
<br />
4.3.5 Shabrina & Edo, jerry, raihan <br />
<br />
4.3.6 ronald & Desy & yophie, ardi <br />
<br />
4.3.7 Kania & Chandra, evi & Dieter<br />
<br />
4.3.9 Wafirul & fajri & keni, maha<br />
<br />
4.3.10 Daniel & paskal, Joko & aghnia<br />
<br />
4.3.11 Bambang ali. <br />
<br />
4.3.12 Bagus, maheka, adzanna, Adinda <br />
<br />
4.3.13 Harry, wisnu, Ichwan, fadli<br />
<br />
=== Artikel Kolaborasi : ''1-D OSCILLATING SYSTEM'' arranged by [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Oldy_Fahlovi Oldy Fahlovvi], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muchalis_Zikramansyah_Masuku Muchalis Zikramansyah Masuku], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=AHMAD_ZIKRI Ahmad Zikri], [http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Irfan_Dzaky Muhammad Irfan Dzaky]===<br />
<br />
Berikut ini kami lampirkan tugas kolaborasi tentang ''1-D OSCILLATING SYSTEM'' dalam bentuk slideshow.<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-01.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-02.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-03.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-04.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-05.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-06.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-07.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-08.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-09.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-10.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-11.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-12.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-13.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-14.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-15.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-16.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-17.jpg<br />
File:Artikel Kolaborasi - Komputasi Teknik-18.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
=== Artikel 1 Hasil diskusi : OSCILLATING 1-D DYNAMIC SYSTEM with 1 MASS, 3 SPRING and 1 DAMPING ===<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-001.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-002.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-003.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-004.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-005.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-006.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-007.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-008.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-009.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-010.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
[[File:Tugas_Komtek_Artikel_Oscillating_Dynamic_System-011.jpg|500 px]]<br />
<br />
<br />
=== Tema 4.3.13 Linear Damping Oscillation ===<br />
<br />
Finite Difference Methode (FDM) untuk turunan adalah salah satu metode paling sederhana dan tertua untuk menyelesaikan persamaan diferensial. Itu sudah dikenal oleh L. Euler (1707-1783), dalam system satu dimensi ruang dan dikembangkan ke dimensi dua oleh C. Runge (1856-1927). Munculnya FDM dalam aplikasi numerik dimulai pada awal 1950-an dan perkembangannya dipicu oleh munculnya komputer yang menawarkan kerangka kerja yang memungkinkan dalam menyelesaikan permasalahan kompleks di bidang sains dan teknologi.<br />
<br />
Prinsip dasar FDM hampir sama dengan skema matematis yang digunakan untuk menyelesaikan persamaan differential biasa. FDM sendiri terdiri dari perkiraan operator diferensial dengan mengganti turunan dalam persamaan menggunakan differential equation. Error antara solusi numerik dan solusi eksak ditentukan dari error yang dilakukan oleh operator differential ke operator difference. Error ini disebut discretization error atau pemotongan kesalahan . Dicretization error menggambarkan bahwa terdapat pemafaatan taylor series dalam perhitungannya.<br />
<br />
Konsep utama dari beda hingga yang dimisalkan dengan fungsi u pada titik x ∈ R dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:<br />
<br />
<br />
<br />
[[File:Satu 123456798.jpg]]<br />
<br />
dengan nilai h mendekati 0, maka hasil kalkulasi akan menghasilkan perkiraan turunan yang baik, semakin kecil nilai h maka akan semakin baik hasil turunan yang diperoleh.<br />
Untuk menyelesaikan permasalahan FDM menggunakan domain batas Ω =] 0 , 1 [ ⊂ R dan u : Ω → R<br />
<br />
[[File:Dua 123456789.jpeg]]<br />
<br />
<br />
<br />
Dimana c dan f merupakan 2 fungs yang diberikan dengan nilai Ω, c ≥ 0<br />
<br />
<br />
<br />
Secara sederhana, kita dapat meringkas konsep finite difference methode sebagai berikut:<br />
<br />
<br />
[[File:Tiga 123456789.jpeg]]<br />
<br />
[[File:SMPDP1.jpg]]<br />
<br />
[[File:SMPDP2.jpg]]<br />
<br />
<br />
Penyelesaian case dengan menggunakna python <br />
<br />
import matplotlib.pylab as pylab<br />
<br />
# forces plots to appear in the ipython notebook<br />
# matplotlib inline<br />
<br />
from scipy.integrate import odeint<br />
from pylab import plot,xlabel,ylabel,title,legend,figure,subplots<br />
<br />
from pylab import cos, pi, arange, sqrt, pi, array, array<br />
<br />
# membuat fungsi sedniri bernama MassSpringDamper<br />
<br />
<br />
def MassSpringDamper(state,t):<br />
'''<br />
k=spring constant, Newtons per metre<br />
m=mass, Kilograms<br />
c=dampign coefficient, Newton*second / meter <br />
<br />
for a mass,spring<br />
xdd = ((-k*x)/m) + g<br />
for a mass, spring, damper <br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g<br />
for a mass, spring, dmaper with forcing function<br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g + cos(4*t-pi/4)<br />
'''<br />
<br />
k=124e3 # spring constant, kN/m<br />
m=64.2 # mass, Kg<br />
c=3 # damping coefficient <br />
# unpack the state vector<br />
x,xd = state # displacement,x and velocity x'<br />
g = 9.8 # metres per second**2<br />
# compute acceleration xdd = x''<br />
omega = 1.0 # frequency<br />
phi = 0.0 # phase shift<br />
A = 5.0 # amplitude<br />
xdd = -k*x/m -c*xd-g + A*cos(2*pi*omega*t - phi)<br />
return [xd, xdd]<br />
state0 = [0.0, 1.2] #initial conditions [x0 , v0] [m, m/sec]<br />
<br />
ti = 0.0 # initial time<br />
<br />
tf = 4.0 # final time<br />
<br />
step = 0.001 # step<br />
t = arange(ti, tf, step)<br />
state = odeint(MassSpringDamper, state0, t)<br />
x = array(state[:,[0]])<br />
xd = array(state[:,[1]])<br />
<br />
# Plotting displacement and velocity<br />
<br />
pylab.rcParams['figure.figsize'] = (15, 12)<br />
<br />
pylab.rcParams['font.size'] = 18<br />
<br />
fig, ax1 = pylab.subplots()<br />
<br />
ax2 = ax1.twinx()<br />
<br />
ax1.plot(t,x*1e3,'b',label = r'$x (mm)$', linewidth=2.0)<br />
<br />
ax2.plot(t,xd,'g--',label = r'$\dot{x} (m/sec)$', linewidth=2.0)<br />
<br />
ax2.legend(loc='lower right')<br />
<br />
ax1.legend()<br />
<br />
ax1.set_xlabel('time , sec')<br />
<br />
ax1.set_ylabel('disp (mm)',color='b')<br />
<br />
ax2.set_ylabel('velocity (m/s)',color='g') <br />
<br />
pylab.title('Mass-Spring System with $V_0=1.2 \frac{m}{s}$ and $\delta_{max}=22.9mm$') # membuat judul axis <br />
<br />
pylab.grid() # membuat tampilan grid pada gradik<br />
<br />
<br />
[[File:Grafik 123456789.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
case II <br />
<br />
=== Hasil Diskusi ===<br />
<br />
Wisnu Indrawan<br />
<br />
Harry Purnama <br />
<br />
Syefudin Ichwan <br />
<br />
Fadli Ihsan<br />
<br />
<br />
[[File:24-04-2020-1-tugas komtek.png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 12 57-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 22-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 53-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 13 53-Spyder (Python 3.7).png||500px]]<br />
<br />
[[File:hasil-24-04-2020.png||500px]]<br />
<br />
[[File:2020-04-24 23 47 29-Book1 - Excel.png||500px]]<br />
<br />
<br />
=== Artikel Kolaborasi - Penggunaan Perangkat Lunak Python untuk Menyelesaikan ODEs (Ordinary Differential Equations) pada Sistem Mekanik Berosilasi ===<br />
<br />
Berikut adalah tugas Artikel Kolaborasi kelompok kami mengenai ''Penggunaan Perangkat Lunak Python untuk Menyelesaikan ODEs pada Sistem Mekanik Berosilasi'' dengan anggota sebagai berikut:<br />
<br />
1. Ardy Lefran Lololau<br />
<br />
2. I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari<br />
<br />
3. Ronald Akbar<br />
<br />
4. Yophie Dikaimana<br />
<br />
<gallery mode="slideshow"><br />
File:Artikel_4.3.6_1.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_2.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_3.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_4.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_5.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_6.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_7.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_8.jpg<br />
File:Artikel_4.3.6_9.jpg<br />
</gallery><br />
<br />
<br />
=== Tugas kolaborasi 4.3.5 sistem osilasi satu dimensi runge - kutta : studi kasus shock breaker motor ===<br />
[[File:Collab13 (5).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (6).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (7).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (8).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (9).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (10).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (11).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (12).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (13).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (14).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (15).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (16).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (1).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (2).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (3).jpg]]<br />
[[File:Collab13 (4).jpg]]<br />
<br />
<br />
=== Artikel Tugas 4.3.9 Illustrasi redaman linear ===<br />
[[File:Halaman 1 artikell.png]]<br />
[[File:Halaman 2 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 3 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 4 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 5 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 6 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 7 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 8 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 9 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 10 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 11 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 12 artikell.png]]<br />
<br />
[[File:Halaman 13 artikell.png]]<br />
<br />
<br />
<br />
=== Artikel 4.3.12. Metode finite diference; Undamped, Linear Case ===<br />
<br />
[[File:Smoosilasi1.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi2.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi3.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi4.jpg|500 px]]<br />
<br />
[[File:Smoosilasi5.jpg|500 px]]<br />
<br />
== Artikel .... Hasil diskusi : judul ...==</div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_9.jpg&diff=33527File:Artikel 4.3.6 9.jpg2020-04-26T05:57:34Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_8.jpg&diff=33526File:Artikel 4.3.6 8.jpg2020-04-26T05:57:17Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_7.jpg&diff=33525File:Artikel 4.3.6 7.jpg2020-04-26T05:57:03Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_6.jpg&diff=33524File:Artikel 4.3.6 6.jpg2020-04-26T05:56:37Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_5.jpg&diff=33523File:Artikel 4.3.6 5.jpg2020-04-26T05:56:22Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_4.jpg&diff=33522File:Artikel 4.3.6 4.jpg2020-04-26T05:56:05Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_3.jpg&diff=33521File:Artikel 4.3.6 3.jpg2020-04-26T05:55:44Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandarihttp://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=File:Artikel_4.3.6_2.jpg&diff=33520File:Artikel 4.3.6 2.jpg2020-04-26T05:55:04Z<p>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari: </p>
<hr />
<div></div>I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari