Agis Gilang Setiawan

Bismillahirrahmannirrahim ("Hello World!")

Jangan lupa istighfar dan berdoa sebelum melakukan sesuatu

Minggu 1

Mengapa kita harus belajar kalkulus?

Sebagai fondasi dasar untuk dapat mempelajari dan memahami mata kuliah lanjutan lainnya sekaligus melatih sense pelajar dalam menyelesaikan masalah yang berbasis logika

Phyton adalah salah satu bahasa pemrograman yang umum digunakan

Flowchart

Input --> Process --> Output

Pelajaran 1 minggu kedepan : pelajari Phyton, dan buat program untuk menyelesaikan suatu persoalan (dimulai dari alogaritmanya)

TUGAS 1

Python adalah salah satu dari banyaknya bahasa pemrograman. Python merupakan bahasa pemrograman yang paling sering digunakan di zaman modern ini.

Menyelesaikan persamaan (x^2-1)/(x-1) dengan menggunakan pyhthon.

  def tugas(x):
     result = (x**2-1)/(x-1)
     try:
         result
     except ZeroDivisionError:
         result = float('~')
     return result

  a = 1
  b = a + 0.3
  d = a - c
  hasilnya = 0
  jumlah = 0
  while a < b+ 0.5:
     d =d + 0.01
     print(result(d))
     a = a + 0.1
     jumlah = jumlah + 1
     if soal(d) != float('~'):
         hasilnya = hasilnya + soal(d)

      
     print("Limit = ")
     print(hasilnya/jumlah)

Minggu 2

Kita harus mengenal terlebih dahulu partner kita dalam bekerja, yakni komputer

Pengertian bit

Praktik Langsung

Dasar-dasar programming + Phython

Diberi tugas dan mengerjakan dirumah

Mempelajari Tupple dan List

Tuple

Tuple adalah daftar yang berurutan dan terdiri dari beberapa elemen. Sebagai contoh tuple digunakan untuk menyimpan data seperti nama, nomor telepon, tempat dan tanggal lahir, email, dll.

List

List adalah kumpulan data yang berurutan maupun yang tidak berurutan. List dapat digunakan untuk menyimpan data kedalam daftar, mengurangi data, dan menambah data.

Minggu depan akan diadakan quiz 1 metnum

Minggu 3

Mempelajari penggunaan fungsi while, if, else, dan for

Mempraktikan penggunaan bahasa pemrograman untuk membuat deret bilangan Fibonacci

Penggunaan while

a=0
b=1
d=1
n1=input()
n=int(n1)
if(n==1):
    c=1
else:
    while(d<n):
        c=a+b
        a=b
        b=c
        d=d+1
print("Suku " + n1 + " adalah:")
print(c)

Penggunaan For

a=0
b=1
d=1
n1=input()
n=int(n1)
if(n==1):
    c=1
else:
    for d in range(n-1):
        c=a+b
        a=b
        b=c
        d=d+1
print("Suku " + n1 + " adalah:")
print(c)

Sebelum pekan depan sudah dibuatkan kelompok dan oekan depan sudah mengerjakan tugas kelompok

Minggu 4

Tugas Membuat program Gauss Elimination Saya dapat membuat program menghitung nilai X pada AX=B dengan metode Gauss Elimination. Namun masih memiliki kekurangan yaitu, hanya berlaku untuk matriks rectangular (nxn), dan Matrik B hanya memiliki 1 kolom.

a=[[2,-3,-1],
  [3,2,-5],
  [2,4,-4]]
b =[[3],
   [-9],
   [-5]]
c=[1,1,1,1,1,1,1,1]
n=len(b)
#Elimination
for k in range(0,n-1):
        for i in range(n-1,k,-1):
            if a[i][k] != 0.0:
                op= a[i][k]/a[i-1][k]
                b[i][0]=b[i][0]-op*b[i-1][0]
                for f in range(0,n):
                        a[i][f]=a[i][f]-op*a[i-1][f]
#Subtitution                       
if a[n-1][n-1] != 0:
    c[n-1]=b[n-1][0]/a[n-1][n-1]
else:
    c[n-1]=0
for i in range(n-2,-1,-1):
    sigma=0
    for k in range(0,n,1):
            y=a[i][k]*c[k]
            sigma=sigma+y
    sigma=sigma-a[i][i]
    if a[i][i] != 0:
        c[i]=(b[i][0]-sigma)/a[i][i]
    else:
        a[i][i] =0
for v in range(0,n,1):
    print(a[v])
print(c[0:n])

Perhatikan dosen dan serap ilmunya, jangan bukunya

Mechanical modelling seperti stress

Parameter elastisitas (keengganan untuk berubah bentuk) sebagai sifat bahan

kita makhluk yang sangat dimuliakan

kenalkan pancasila,

modeling kasus engineering dengan metnum

parameter secara pyshically

Macam macam tegangan

Mengurangi kebenaran, karena pengurangan asumsi pada simulasi

Keadaan disederhanakan terus

Tugas saya menyusun persamaan diatas untuk tiap titik

Minggu 5

Phyton adalah bahasa pemrograman yang umum digunakan
Modelling spring system
Modelling menggunakan matrix system
Penggunaan Third Party Tool seperti Numpy dan Simpy

Minggu 6

Peran komputer adalah sebagai tool dalam menyelesaikan modelling
Asumsi kontinuum, homogen, dan konstan 
Imagination is more powerful than knowledge
Kontinuum adalah sebuah notasi dimana ketika variabel terikat memiliki perubahan yang sangat kecil mendekati 0 akan memiliki nilai yang sama
Percaya akan tuhan, surga, dan neraka
Metode numerik merupakan Computer Aided Engineering
Penjelasan runge kutta untuk penyelesaian persamaan turunan.

Minggu 7

Diadakan kuis

UTS

Muhasabah UTS

Problem A
#Menentukan nilai gravitasi
g=float(input("Masukkan nilai g(m/s^2):"))
#Menentukan nilai m4
m4=float(input("Masukkan nilai m4(kg):"))
#Menentukan nilai m3
m3=float(input("Masukkan nilai m3(kg):"))
#Menentukan nilai m2
m2=float(input("Masukkan nilai m2(kg):"))
#Menentukan nilai m1
m1=float(input("Masukkan nilai m1(kg):"))

#Pengoperasian mencari nilai sin a
sina=m4/(m3+m2+m1)
#Menghitung nilai T3
T3=m4*g
#Menghitung nilai T2
T2=T3-(m3*g*sina)
#Menghitung nilai T1
T1=m1*g*sina

#print nilai T3
print("Besar T3:",T3,"N")
#print nilai T2
print("Besar T2:",T2,"N")
#print nilai T1
print("Besar T1:",T1,"N")

Problem B
#Menentukan nilai gravitasi
g=float(input("Masukkan nilai g(m/s^2):"))
#Menentukan nilai massa mobil
m=float(input("Masukkan nilai massa mobil(kg):"))
#Menentukan nilai koefisien gesek
cs=float(input("Masukkan nilai cs:"))
#Menentukan nilai koefisien drag udara
cd=float(input("Masukkan nilai cd:"))
#Menentukan nilai a
a=float(input("Masukkan nilai a(m/s^2):"))
#Menentukan nilai xo
xo=float(input("Masukkan nilai xo(m):"))
#Menentukan nilai vo
vo=float(input("Masukkan nilai vo(m/s):"))
#Menentukan nilai vmaks
vmaks=float(input("Masukkan nilai vmaks(m/s):"))
#Pengoperasian mencari nilai gaya gesek
frik=m*g*cs
din=cd*vmaks**2
#Pengoperasian mencari tmaks
tmaks=(vmaks-xo)/(a-(m*g*cs)-(cd*vmaks**2))
#Menghitung nilai xmaks
xmaks=xo+vo*tmaks+(0.5*a*tmaks**2)-(0.5*frik*tmaks**2)-(0.5*din*tmaks**2)

#print nilai tmaks
print("t saat vmaks:",tmaks,"s")
#print nilai T3
print("x saat vmaks",xmaks,"m")

test

m = eval(input("massa mobil : "))
g = 9.81
cd = eval(input("koefisien drag udara : "))
frik = eval(input("koefisien gesek jalan : "))
hp = eval(input("Besar Horsepower mobil : "))
rpm = eval(input("Besar RPM mobil : "))
sina = eval(input("Besar sina bidang miring: "))
cosa = eval(input("Besar cosa bidang miring: "))
v = 0
t = 0
dt = 1 #tinggi step atau waktu
error = 100 

Fmobil = (hp * 9550) / (rpm * ((2 * 3.14)/60))
p = (Fmobil/m) - g*frik
q = cd/m 

def dvdt(t, v):
    return p-(q*(v)**(1.5))-(cosa*frik*g)-(sina*g)

while error > 0.005: 
    k1 = dvdt(t, v) 
    k2 = dvdt(t + 0.5 * h, v + 0.5 * h * k1)
    k3 = dvdt(t + 0.5 * h, v + 0.5 * h * k2) 
    k4 = dvdt(t + h, v + h * k3) 
    v1 = v + (1.0 / 6.0)*(k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4)
    t = t + h
    error = ((v1 - v) / v1)*100 #persentase error
    v = v1
    lst.append(v1)
   
waktu = len(lst)

print ("waktu untuk mencapai velocity maksimal adalah: ", waktu+1)
print ("velocity maksimal adalah: ", v1)

Minggu 10

Kasus fisika nyata runge-kutta

Minggu 11

Penjelasan mengenai gelombang
Sarjana dituntut merumuskan masalah kemudian menemukan solusi
Sales mobil menjual mobil dengan spesifikasi power dan torque

Minggu 12

Terdapat banyak cara pengelolaan data
Terdapat error dalam suatu pengelolaan data
Dilakukan optimasi sebagai pengurangan error
Optimasi dilakukan untuk mencari nilai efektif

Minggu 13

Penggunaan CFDSOF
Penggunaan Paraview
Menghitung gaya drag dan gaya lift

Minggu 14

Quiz
Soal yang diberikan berupa soal yang sudah diberikan sebelumnya
Sebagai review
Presentasi kelompok yang sudah selesai

===CFD CAR DRAG ANALYSIS===

Analysis drag dilakukan terlebih dahulu input data yang diperlukan pada CFD-Pre dan CFD-Solve. Berikut adalah hasil setelah dilakukan Mesh Geometry dan Run Solver dari mobil yang akan dianalisa.

Kemudian, pada bagian tab CFD-Post, dilakukan running dengan aplikasi Paraview untuk mengetahui drag force yang ingin dicari tahu.

Lalu, dilakukan pengerjaan dengan filter Generate Surface Normal, dengan mengapply tampak car_body saja yang terlihat. Kemudian, dilakukan kalkulasi besar P terhadap gaya normal sumbu x. Hasil tersebut kemudian di apply kembali sehingga menghasilkan perhitungan yang diinginkan yaitu Drag Force yang ditentukan. Didapatkan besarnya setelah dilakukan filter dan integrasi perhitungan yang ada. Berikut adalah skema yang dilakukan:

Kemudian, dilakukan percobaan lainnya dengan variasi V dengan interval 1 dari 10 hingga 20. Akhirnya, didapatkan data yang kemudian dibentuk grafiknya serta trendline yang berbentuk kurva sebagai berikut:

Optimasi

Optimasi untuk kasus airfoil dilakukan menggunakan kode sbb:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Dec 2 14:39:11 2019

@author: rjsec
"""

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize


def cdrag(x):
    x1 = x[0]
    drag = 0.0000003*x1**4-0.00002*x1**3+0.0008*x1**2+0.0026*x1-0.0517
    return drag

def clift(x):
    x1 = x[0]
    lift = 0.0000001*x1**4+0.00001*x1**3+0.0003*x1**2+0.0052*x1+0.0187
    return lift

def objective(x):
    return cdrag(x)

def constraint1(x): 
    return 90 - cdrag(x)
def constraint2(x):
    return 90 - clift(x)

con1=({'type':'ineq','fun':constraint1})
con2=({'type':'ineq','fun':constraint2})
cons = (con1,con2)

x1_guess = 50

x0 = np.array([x1_guess]) 

sol = minimize(objective,x0, method='SLSQP',constraints=cons, options={'disp':True})

xopt = sol.x
forceopt = -sol.fun 

dragopt = cdrag(xopt)
liftopt = clift(xopt) 

print ("")
print ("Hasil optimasi:")
print ("Sudut optimal = "+str(-xopt[0]))
print ("Total force optimal = "+str(forceopt))
print ("Drag force optimal = "+str(-dragopt))
print ("Lift force optimal = "+str(liftopt))

Tugas Besar

Spesifikasi Airfoil

Airfoil yang digunakan adalah MH 70 11.08% - Martin Hepperle MH70
Span = 2 mm
Root and Tip Chord = 10 mm 

Pembuatan model airfoil
Airfoil dibuat dengan menggunakan software Autodesk Inventor

Simulasi menggunakan CFD
Model yang sudah dibuat diimport ke CFDSOF

Model memasuki tahap meshing
 
Berikut adalah Boundary geometry untuk proses meshing


Model memasuki tahap-tahap analisis sebagai berikut 

Perhitungan menggunakan Paraview
Model meshing diimport ke Paraview
Perhitungan dilakukan dengan tahap berikut

Hasil Percobaan
Data Percobaan
Data Percobaan


Grafik Percobaan
Berikut adalah grafik lift dan drag kami


Optimasi
Kode yang digunakan


Berikut hasil optimasi yang dilakukan


Grafik hasil optimasi Lift vs Drag

Minggu 15

Presentasi CFDSOF

Minggu 16

Mempelajari tentang ANN (Artificial Neural Network)
Terinspirasi dari otak manusia
Digunakan dalam klasifikasi dan prediksi
Tahapan-tahapan membuat ANN