Difference between revisions of "Yoshua Lian Calvin"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
(→‎PERTEMUAN 12 NOVEMBER 2019)
 
(17 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 2: Line 2:
 
!colspan="2"|Profile
 
!colspan="2"|Profile
 
|-
 
|-
−
|colspan="2"|[[File:316522.jpg|250px|Center]]
+
|colspan="2"|[[File:UserPhoto.jpg|250px|Center]]
 
|-
 
|-
 
|'''Nama Lengkap'''
 
|'''Nama Lengkap'''
Line 52: Line 52:
  
 
[[File: PSEUDO EXP.jpg |800px|thumb|left|Pseudocode Exp]]
 
[[File: PSEUDO EXP.jpg |800px|thumb|left|Pseudocode Exp]]
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
 +
=='''PERTEMUAN 3(17 Sept 2019)'''==
 +
 +
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.'''
 +
 +
 +
Pada kelas Metode Numerik Pertemuan ketiga ini, Kita diajari tentang turunan numerik. terdapat 3 pendekatan dalam turunan numerik seperti yang dibawah ini :
 +
 +
[[File:Capture111.PNG]]
 +
 +
Jika nilai ''h'' sama, turunan pusat adalah metode yang paling akurat.
 +
 +
 +
Kemudian, pada hari itu juga setelah kami diajarkan Turunan Numerik, materi kelas dilanjutkan oleh Asisten Kelas, yaitu Bang Hanif Furqon Hidayat. kami diperkenalkan dengan bahasa pemrograman C++. C++ itu sendiri merupakan bahasa pemrograman yang berorientasi pada Objek. Kami Diajarkan untuk memindahkan Pseudocode Pada pertemuan Kedua kedalam C++.
 +
 +
=='''Tugas Metode Numerik, 29 OKTOBER 2019'''==
 +
 +
Pertemuan hari ini yang diajarkan oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara membahas Python secara pemula, disertai beberapa command sederhana. Dalam pertemuan ini, juga diberikan soal latihan dalam bentuk narasi. Kelas diinstruksikan untuk mencari waktu yang diperlukan oleh suatu mobil, dengan ketentuan bhp, torsi, dll ditentukan kelompok, untuk mencapai kecepatan maksimal, dari posisi diam.
 +
Terdapat juga tugas yang diberikan oleh Pak Dai pada saat tadi pagi kelas yaitu seperti :
 +
 +
>>> 3+4
 +
 +
7
 +
 +
>>> import math
 +
 +
>>> math.sqrt (99)
 +
 +
9.9498743710662
 +
 +
>>> akardari = math.sqrt
 +
 +
>>> akardari (9)
 +
 +
3.0
 +
 +
>>> x=30
 +
 +
>>> y=20
 +
 +
>>> z=10
 +
 +
>>> x+y+z
 +
 +
6.0
 +
 +
>>> x-y-z
 +
 +
0
 +
 +
>>> pow (x,y)
 +
 +
34867844010000000000000000000
 +
 +
>>> string1 = 'internal transmision'
 +
 +
>>> string2 = 'three speed shimano'
 +
 +
>>> print (string + '' + string2)
 +
 +
Traceback (most recent call last) :
 +
 +
  File "<pyshell#", line 1, in <module>
 +
 +
    print (string + '' + string2)
 +
 +
internal transmision 3 speed shimano
 +
 +
>>> print (string1[0:11])
 +
 +
intrnal tr
 +
 +
>>>
 +
 +
 +
 +
Jawaban dari tugas yang diberikan oleh Bapak Dai pada kelas pagi hari ini :
 +
 +
[[File:Tugas Metode Numerik mecari Tvmax Yoshua Lian Calvin 1706036476.jpg]]
 +
 +
 +
=='''PERTEMUAN 5 November 2019 '''==
 +
 +
Metode Numerik dapat dilakukan dalam metode ''brainware'', ''software'' dan ''hardware''. Dalam menyelesaikan masalah ''brainware'', dibutuhkan permasalahannya yaitu ''Engineering Problem (Real Life Case)''. Contoh-contoh dari ''Engineering Problem'' adalah ''Initial value problem'' dalam kasus soal adalah ''top speed problem'' dan ''Boundary value problem'' dalam kasus ini adalah ''aerodynamics''. Untuk menyelesaikan permasalahan engineering yang ada adalah dengan menentukan model. Model bisa dalam bentuk ''math'' atau ''physical''. Setelah menentukan model, kita harus mempelajari kasus dan modelnya sehingga menemuka solusi dari permasalahan yang berupa ''Analysis Results'' yang sudah ''valid/accepted''. Namun dalam menyelesaikan masalah kita bisa menggunakan software yang ada lalu bisa langsung menemukan solusinya. Software yang bisa digunakan adalah ''CFD, FEA, AI (Neural Network)'' dan ''Optimization''.
 +
 +
'''Runge Kutta Method'''
 +
 +
Persamaan Diferensial Biasa (PDB) adalah persamaan yang melibatkan satu atau lebih turunan fungsi satu peubah. Metode Runge-Kutta adalah alternatif lain dari metode deret Taylor yang tidak membutuhkan perhitungan turunan. Metode ini berusaha mendapatkan derajat ketelitian yang lebih tinggi, dan sekaligus menghindarkan keperluan mencari turunan yang lebih tinggi dengan jalan mengevaluasi fungsi f(x, y) pada titik terpilih dalam setiap selang langkah.
 +
[[File: Metnum_5_nov_2019.JPG|550px]]
 +
 +
 +
==''' PERTEMUAN 12 NOVEMBER 2019'''==
 +
 +
 +
Pada pertemuan 12 November 2019 mahasiswa mempelajari Metode Runge-Kutta. Metode ini adalah metode yang termasuk dalam golongan metode iteratif implisit dan eksplisit, sama seperti dengan metode Euler
 +
 +
Lalu, mahasiswa mempelajari perangkat lunak CFDSOF-NG. Untuk mempelajari aliran fluida. Langkah yang diajarkan menggunakan CFDSOF adalah sebagai berikut:
 +
 +
 +
1. Buat ''case'' baru dengan memasukkan nama proyek, lalu tekan ''create case''
 +
 +
[[File:METNUM_12_NOV.JPG]]
 +
 +
2. Masukkan model STL yang akan disimulasikan dengan menekan ''import geometry''
 +
 +
[[File:Metnum_12_nov_2.JPG]]
 +
 +
3. Pindah ke bagian ''base mesh'' dan ubah ''mesh'' sesuai kehendak.
 +
 +
[[File:Metnum_12_nov_3.JPG]]
 +
 +
4. Pindah ke bagian ''generate mesh'', dan pastikan titik kuning (titik referensi) berada di luar benda. Untuk memunculkan titik kuning, tekan tombol yang dilingkari dengan lingkaran kuning. Setelah itu tekan ''generate mesh''
 +
 +
[[File:Metnum_12_nov_4.JPG]]
 +
 +
5. Pindah ke bagian ''check mesh'' lalu klik ''check mesh''. Jika muncul tulisan ''mesh OK'' maka ia siap dipakai
 +
 +
[[File:Metnum_12_nov_5.JPG]]
 +
 +
6. Pindah ke bagian ''Simulation model'' dan atur kondisi simulasi sesuai keinginan
 +
 +
[[File:12_nov_metnum_6.JPG]]
 +
 +
7. Lalu pindah ke CFD Solve
 +
 +
8. Pindah ke CFD-Post untuk melihat hasil simulasi. Setelah itu pindah ke Paraview
 +
 +
[[File:Metnum 12 nov 8.JPG]]
 +
 +
9. Kemudian cari ''Drag Force''
 +
 +
[[file:Metnum_12_nov_9.JPG]]
 +
 +
10. Hasil dapat dilihat di bawah:
 +
 +
[[file:Metnum_12_nov_10.JPG]]
 +
 +
=='''MPERTEMUAN 19 November 2019'''==
 +
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 +
Pada pertemuan kali ini, kami diajarkan optimasi aerodinamik automobile. Bang edo, asisten dosen kelas kami menjelaskan tentang optimasi. Optimasi adalah  adalah sebagai aktivitas untuk mendapatkan nilai minimum suatu fungsi karena untuk mendapatkan nilai maksimum suatu fungsi dapat dilakukan dengan mencari mininum dari negatif fungsi yang sama.
 +
 +
[[file:19_nov.JPG]]
 +
 +
=='''PERTEMUAN 26 November 2019)'''==
 +
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 +
Pada pertemuan kali ini, kami diberikan tugas dan kuis, dengan soal Apa yang didapat di kelas metode numerik, soal limit dengan hasil tak hingga diselesaikan menggunakan apa, kenapa pak dai memakai peci.
 +
 +
=='''PERTEMUAN 3 Desember 2019'''==
 +
 +
'''Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara'''
 +
 +
Pada pertemuan hari ini, Kami diberikan tugas untuk presentasi setiap kelompok. ada 3 kelompok yang maju menjelaskan di depan kelas. Salah satunya termasuk kelompok kami. Kelompok kami menjelaskan tentang Optimasi Airfoil Menggunakan Python dengan Simulasi CFDSOF-NG.
 +
 +
Pada presentasi ini kami ditugaskan untuk mencari sudut optimal airfoil dengan menggunakan CFDSOF-NG.
 +
 +
hal pertama yang dilakukan adalah modelling menggunakan inventor.
 +
 +
[[File:3_Desember_metnum.JPG|600px]]
 +
[[File:3_Desember_metnum_2.JPG|600px]]
 +
 +
Selanjutnya kami mencari persamaan dengan regresi linear.
 +
Grafik naik turun mendekati persamaan polynomial pangkat enam.
 +
 +
Dilakukan regresi polynomial dengan tiga cara :
 +
 +
''Excel''
 +
 +
''Polynomial regression''
 +
 +
''Multiple linear regression''
 +
 +
 +
 +
'''Dengan excel'''
 +
 +
[[File:Dengan_excel1.JPG|600px]]
 +
[[File:Dengan_excel2.JPG|600px]]
 +
[[File:Dengan excel3.JPG|600px]]
 +
 +
'''Dengan multiple linear regression'''
 +
 +
 +
 +
 +
[[File:Aaaa.JPG|600px]]
 +
 +
[[File:Metnum_Desember1.JPG|600px]]
 +
[[File:Metnum_desember2.JPG|600px]]
 +
[[File:Metnum_desember3.JPG|600px]]
 +
[[File:Metnum_desember_4.JPG|600px]]
 +
 +
 +
'''Dengan Polynomial Regression'''
 +
 +
 +
 +
[[File:Aaaa.JPG|600px]]
 +
 +
[[File:DPR1.JPG|600px]]
 +
[[File:DPR2.JPG|600px]]
 +
 +
 +
 +
Lalu didapatkan regresi linearnya sebagai berikut :
 +
 +
[[File:GRAFIK LD.JPG|600px]]
 +
 +
 +
Setelah itu dilakukan coding didalam phyton, ada 2 metode yang kami lakukan dalam optimasi kali ini, yaitu SLSQP dan Gradient Method.
 +
 +
[[File:KODING.JPG|600px]]
 +
 +
'''SLSQP'''
 +
 +
[[File:Slqsdp1.JPG|600px]]
 +
[[File:Slsqd2.JPG|600px]]
 +
[[File:Slsqd3.JPG|600px]]
 +
 +
'''Gradient method'''
 +
 +
Pada gradient method, Digunakan penurunan secara metode numerik. pada metode ini, ,menggunakan fungsi dari excel karena paling mendekati bentuk hasil simulasi. Pada metode ini juga, dilakukan while loop hingga gradien sama dengan nol.
 +
 +
[[File:GM1.JPG|600px]]
 +
[[File:GM2.JPG|600PX]]
 +
 +
=='''PERTEMUAN 10 Desember 2019'''==
 +
 +
Pada pertemuan kali ini, kami diajarkan tentang ANN, yaitu Artificial Neural Network. ANN Adalah sistem pembelajaran terawasi yang dibangun dari sejumlah besar elemen sederhana, yang disebut neuron atau perceptron. Setiap neuron dapat membuat keputusan sederhana, dan memberi feed keputusan itu ke neuron lain, yang diorganisasikan dalam lapisan yang saling berhubungan.
 +
 +
[[File:Donlottt.JPG]]
 +
 +
Adanya ANN dapat membantu kami dalam menguji hasil antara prediksi dengan aslinya.
 +
 +
Langkah-Langkah
 +
 +
'''1. Memasukkan Library yang dibutuhkan'''
 +
 +
akan muncul versi dari TensorFlow
 +
 +
'''2. Mengupload file excel'''
 +
 +
file excel yang sudah dibuat (contoh excel berisi hubungan antara fdrag, flift, dan angle of attack)
 +
 +
'''3. Normalisasi'''
 +
 +
dilakukan supaya matriksnya tidak terlalu besar
 +
 +
'''4. Membuat ANN'''
 +
 +
'''5. Unnormalisasikan'''
 +
 +
dilakukan supaya didapatkan hasil yang sebenarnya
 +
 +
'''6. Hasilnya muncul'''
 +
 +
semakin sama antara output prediksi dan output real maka dapat dikatakan berhasil

Latest revision as of 15:09, 17 December 2019

Profile
Center
Nama Lengkap Yoshua Lian Calvin
NPM 1706036476
Jurusan Teknik Mesin/ Reguler


PERTEMUAN 1

Metode Numerik adalah operasi memformulasikan persamaan matematika. Karena batasan kemampuan penghitungan manusia dan kalkulator sederhana maka penghitungan numerik menggunakan komputasi. Salah satu komputasi paling sederhana menggunakan Microsoft Excel. Dengan komputasi dapat melakukan penghitungan dengan efisien dan akurat. Pada materi kelas ini formulasi yang digunakan yaitu menghitung deret taylor dari sin (phi/7). Deret Taylor ini untuk mengakpromisasikan nilai fungsi dengan jumlah dari turunan yang tak berhingga, dalam kasus ini dicari nilai sin (phi/7). Dalam menghitung fungsi ini terdapat beberapa konstanta yaitu : i = turunan ke-i

x = phi/7

Ratio = suku n / suku n-1 yang dimasukan dengan rumus =-1*(Nilai X)²/((2*Nilai i)*(2*Nilai i + 1))

Suku = Dimasukan dengan rumus = Suku ke n*Rasio pada nilai i

Fungsi = Dimasukan dengan rumus =Fungsi ke n-1 + Suku ke n

Error = Dimasukan dengan rumus =ABS(suku ke n/fumgsi ke n-1

Penggunaan Taylor's Method dalam pencarian nilai SIN
Penggunaan Taylor's Method dalam pencarian nilai SIN

Tabel Komputasi Sin (Phi/7)


PERTEMUAN 2

Hari, Tanggal : Selasa, 10 September 2019

Pengajar  : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.

Pada pertemuan ke-2 Kelas Metnum, Pak Engkos mengajarkan tentang bahasa pemograman. Bahasa pemograman sendiri itu adalah media instruksi komputer untuk menjalankan perintah yang diberikan. Bahasa pemograman paling rendah yaitu binary yang hanya terdiri dari 0 dan 1. Namun untuk menerjemahkan bahasa manusia ke bahasa binary dibutuhkan mesin penerjemah yang disebut complier. Pseudocode sendiri berarti kode imitasi karena tidak dapat diterjemahkan complier namun pseudocode ini menggunakan bahasa manusia sehingga dapat dimengerti langsung. Pseudocode memberikan garis besar instruksi dan dimana dapat menjadi acuan untuk membuat bahasa pemogramannya.

Pseudocode Sin (x)
Pseudocode Cos (x)
Pseudocode Exp

























































































PERTEMUAN 3(17 Sept 2019)

Oleh : Dr. Ir. Engkos Achmad Kosasih M.T.


Pada kelas Metode Numerik Pertemuan ketiga ini, Kita diajari tentang turunan numerik. terdapat 3 pendekatan dalam turunan numerik seperti yang dibawah ini :

Capture111.PNG

Jika nilai h sama, turunan pusat adalah metode yang paling akurat.


Kemudian, pada hari itu juga setelah kami diajarkan Turunan Numerik, materi kelas dilanjutkan oleh Asisten Kelas, yaitu Bang Hanif Furqon Hidayat. kami diperkenalkan dengan bahasa pemrograman C++. C++ itu sendiri merupakan bahasa pemrograman yang berorientasi pada Objek. Kami Diajarkan untuk memindahkan Pseudocode Pada pertemuan Kedua kedalam C++.

Tugas Metode Numerik, 29 OKTOBER 2019

Pertemuan hari ini yang diajarkan oleh Bapak Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara membahas Python secara pemula, disertai beberapa command sederhana. Dalam pertemuan ini, juga diberikan soal latihan dalam bentuk narasi. Kelas diinstruksikan untuk mencari waktu yang diperlukan oleh suatu mobil, dengan ketentuan bhp, torsi, dll ditentukan kelompok, untuk mencapai kecepatan maksimal, dari posisi diam. Terdapat juga tugas yang diberikan oleh Pak Dai pada saat tadi pagi kelas yaitu seperti :

>>> 3+4

7

>>> import math

>>> math.sqrt (99)

9.9498743710662

>>> akardari = math.sqrt

>>> akardari (9)

3.0

>>> x=30

>>> y=20

>>> z=10

>>> x+y+z

6.0

>>> x-y-z

0

>>> pow (x,y)

34867844010000000000000000000

>>> string1 = 'internal transmision'

>>> string2 = 'three speed shimano'

>>> print (string + + string2)

Traceback (most recent call last) : 

  File "<pyshell#", line 1, in <module>

    print (string +  + string2)

internal transmision 3 speed shimano

>>> print (string1[0:11])

intrnal tr

>>>


Jawaban dari tugas yang diberikan oleh Bapak Dai pada kelas pagi hari ini :

Tugas Metode Numerik mecari Tvmax Yoshua Lian Calvin 1706036476.jpg


PERTEMUAN 5 November 2019

Metode Numerik dapat dilakukan dalam metode brainware, software dan hardware. Dalam menyelesaikan masalah brainware, dibutuhkan permasalahannya yaitu Engineering Problem (Real Life Case). Contoh-contoh dari Engineering Problem adalah Initial value problem dalam kasus soal adalah top speed problem dan Boundary value problem dalam kasus ini adalah aerodynamics. Untuk menyelesaikan permasalahan engineering yang ada adalah dengan menentukan model. Model bisa dalam bentuk math atau physical. Setelah menentukan model, kita harus mempelajari kasus dan modelnya sehingga menemuka solusi dari permasalahan yang berupa Analysis Results yang sudah valid/accepted. Namun dalam menyelesaikan masalah kita bisa menggunakan software yang ada lalu bisa langsung menemukan solusinya. Software yang bisa digunakan adalah CFD, FEA, AI (Neural Network) dan Optimization.

Runge Kutta Method

Persamaan Diferensial Biasa (PDB) adalah persamaan yang melibatkan satu atau lebih turunan fungsi satu peubah. Metode Runge-Kutta adalah alternatif lain dari metode deret Taylor yang tidak membutuhkan perhitungan turunan. Metode ini berusaha mendapatkan derajat ketelitian yang lebih tinggi, dan sekaligus menghindarkan keperluan mencari turunan yang lebih tinggi dengan jalan mengevaluasi fungsi f(x, y) pada titik terpilih dalam setiap selang langkah. Metnum 5 nov 2019.JPG


PERTEMUAN 12 NOVEMBER 2019

Pada pertemuan 12 November 2019 mahasiswa mempelajari Metode Runge-Kutta. Metode ini adalah metode yang termasuk dalam golongan metode iteratif implisit dan eksplisit, sama seperti dengan metode Euler

Lalu, mahasiswa mempelajari perangkat lunak CFDSOF-NG. Untuk mempelajari aliran fluida. Langkah yang diajarkan menggunakan CFDSOF adalah sebagai berikut:


1. Buat case baru dengan memasukkan nama proyek, lalu tekan create case

METNUM 12 NOV.JPG

2. Masukkan model STL yang akan disimulasikan dengan menekan import geometry

Metnum 12 nov 2.JPG

3. Pindah ke bagian base mesh dan ubah mesh sesuai kehendak.

Metnum 12 nov 3.JPG

4. Pindah ke bagian generate mesh, dan pastikan titik kuning (titik referensi) berada di luar benda. Untuk memunculkan titik kuning, tekan tombol yang dilingkari dengan lingkaran kuning. Setelah itu tekan generate mesh

Metnum 12 nov 4.JPG

5. Pindah ke bagian check mesh lalu klik check mesh. Jika muncul tulisan mesh OK maka ia siap dipakai

Metnum 12 nov 5.JPG

6. Pindah ke bagian Simulation model dan atur kondisi simulasi sesuai keinginan

12 nov metnum 6.JPG

7. Lalu pindah ke CFD Solve

8. Pindah ke CFD-Post untuk melihat hasil simulasi. Setelah itu pindah ke Paraview

Metnum 12 nov 8.JPG

9. Kemudian cari Drag Force

Metnum 12 nov 9.JPG

10. Hasil dapat dilihat di bawah:

Metnum 12 nov 10.JPG

MPERTEMUAN 19 November 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan kali ini, kami diajarkan optimasi aerodinamik automobile. Bang edo, asisten dosen kelas kami menjelaskan tentang optimasi. Optimasi adalah adalah sebagai aktivitas untuk mendapatkan nilai minimum suatu fungsi karena untuk mendapatkan nilai maksimum suatu fungsi dapat dilakukan dengan mencari mininum dari negatif fungsi yang sama.

19 nov.JPG

PERTEMUAN 26 November 2019)

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan kali ini, kami diberikan tugas dan kuis, dengan soal Apa yang didapat di kelas metode numerik, soal limit dengan hasil tak hingga diselesaikan menggunakan apa, kenapa pak dai memakai peci.

PERTEMUAN 3 Desember 2019

Oleh : Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara

Pada pertemuan hari ini, Kami diberikan tugas untuk presentasi setiap kelompok. ada 3 kelompok yang maju menjelaskan di depan kelas. Salah satunya termasuk kelompok kami. Kelompok kami menjelaskan tentang Optimasi Airfoil Menggunakan Python dengan Simulasi CFDSOF-NG.

Pada presentasi ini kami ditugaskan untuk mencari sudut optimal airfoil dengan menggunakan CFDSOF-NG.

hal pertama yang dilakukan adalah modelling menggunakan inventor.

3 Desember metnum.JPG 3 Desember metnum 2.JPG

Selanjutnya kami mencari persamaan dengan regresi linear. Grafik naik turun mendekati persamaan polynomial pangkat enam.

Dilakukan regresi polynomial dengan tiga cara :

Excel

Polynomial regression

Multiple linear regression


Dengan excel

Dengan excel1.JPG Dengan excel2.JPG Dengan excel3.JPG

Dengan multiple linear regression



Aaaa.JPG

Metnum Desember1.JPG Metnum desember2.JPG Metnum desember3.JPG Metnum desember 4.JPG


Dengan Polynomial Regression


Aaaa.JPG

DPR1.JPG DPR2.JPG


Lalu didapatkan regresi linearnya sebagai berikut :

GRAFIK LD.JPG


Setelah itu dilakukan coding didalam phyton, ada 2 metode yang kami lakukan dalam optimasi kali ini, yaitu SLSQP dan Gradient Method.

KODING.JPG

SLSQP

Slqsdp1.JPG Slsqd2.JPG Slsqd3.JPG

Gradient method

Pada gradient method, Digunakan penurunan secara metode numerik. pada metode ini, ,menggunakan fungsi dari excel karena paling mendekati bentuk hasil simulasi. Pada metode ini juga, dilakukan while loop hingga gradien sama dengan nol.

GM1.JPG 600PX

PERTEMUAN 10 Desember 2019

Pada pertemuan kali ini, kami diajarkan tentang ANN, yaitu Artificial Neural Network. ANN Adalah sistem pembelajaran terawasi yang dibangun dari sejumlah besar elemen sederhana, yang disebut neuron atau perceptron. Setiap neuron dapat membuat keputusan sederhana, dan memberi feed keputusan itu ke neuron lain, yang diorganisasikan dalam lapisan yang saling berhubungan.

Donlottt.JPG

Adanya ANN dapat membantu kami dalam menguji hasil antara prediksi dengan aslinya.

Langkah-Langkah

1. Memasukkan Library yang dibutuhkan

akan muncul versi dari TensorFlow

2. Mengupload file excel

file excel yang sudah dibuat (contoh excel berisi hubungan antara fdrag, flift, dan angle of attack)

3. Normalisasi

dilakukan supaya matriksnya tidak terlalu besar

4. Membuat ANN

5. Unnormalisasikan

dilakukan supaya didapatkan hasil yang sebenarnya

6. Hasilnya muncul

semakin sama antara output prediksi dan output real maka dapat dikatakan berhasil

Retrieved from "http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Yoshua_Lian_Calvin&oldid=18397"