Difference between revisions of "Muhammad Fajri Shiddiq"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
(→‎Review Pertemuan pembelajaran)
 
(9 intermediate revisions by 2 users not shown)
Line 38: Line 38:
  
  
−
'''Python Code'''
 
−
Storage system design and optimization occurs in several stages, from existing systems to meeting required limits. First, based on the required volume (1 liter), determine the plate size to use, taking into account the minimum plate area using the following calculation:<br>
 
−
1. Import the math library and the minimize module from scipy.optimize.<br>
 
−
2. Define the objective(x) function that takes x as an argument, which is an array containing the radius and height. This function calculates the surface area of a cylinder using the given formula.<br>
 
−
3. Define the constraint(x) function that takes x as an argument, which is an array containing the radius and height. This function calculates the volume of the cylinder and ensures that it is equal to 1000.<br>
 
−
4. Set the initial_guess for the radius and height.<br>
 
−
5. Define the bounds for the radius and height. In this case, the radius and height must be non-negative.<br>
 
−
6. Define the volume constraint (volume_constraint) as an equality (eq) constraint using the constraint function defined earlier.<br>
 
−
7. Minimize the surface area of the cylinder by calling the minimize function with the objective function, initial_guess, 'SLSQP' method, bounds, and volume_constraint. Save the result in the result variable.<br>
 
−
8. Retrieve the optimal values for the radius, height, and minimum surface area from the result object.<br>
 
−
9. Print the results using the print statement, including the optimal radius, optimal height, and minimum surface area.<br>
 
  
−
import math
+
----
−
from scipy.optimize import minimize
 
−
 
−
def objective(x):
 
−
    radius, height = x
 
−
    return 2 * math.pi * radius**2 + 2 * math.pi * radius * height
 
−
 
−
def constraint(x):
 
−
    radius, height = x
 
−
    return math.pi * radius**2 * height - 1000
 
−
 
−
initial_guess = [1, 10]  # Initial guess for the radius and height
 
−
 
−
# Define the bounds for the radius and height
 
−
bounds = [(0, None), (0, None)]
 
−
 
−
# Define the volume constraint
 
−
volume_constraint = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
 
−
 
−
# Minimize the surface area subject to the volume constraint
 
−
result = minimize(objective, initial_guess, method='SLSQP', bounds=bounds,                                                                       
 
−
constraints=volume_constraint)
 
−
 
−
optimal_radius = result.x[0]
 
−
optimal_height = result.x[1]
 
−
min_surface_area = result.fun
 
−
 
−
print(f"\n\nOptimal Radius: {optimal_radius} cm")
 
−
print(f"Optimal Height: {optimal_height} cm")
 
−
print(f"Minimum Surface Area: {min_surface_area} cm²\n\n")
 
−
 
 
  
−
These calculations yield the following values:<br> 
+
== PRESSURIZED HYDROGEN OPTIMIZATION ==
−
● Optimal Radius: 5.419261255088046 cm<br>
 
−
● Optimal Height: 10.838519182022262 cm<br>
 
−
● Minimum Surface Area: 553.5810443894838 cm²<br>
 
  
−
Furthermore, the calculation is performed with a given budget variable, ie Rp. 500,000. Use the following calculations for the calculations:<br>
+
'''Requirements'''
−
1. Import the `minimize` function from the `scipy.optimize` module.<br>
+
Requirements : Designing hydrogen storage at 8 bar with capacity of 1 liter and budget of Rp 500.000
−
2. Set the required `price_per_unit` and `capacity_per_unit` variables.<br>
+
Design variables : Geometry size, material thickness to strength, material selection
−
3. Set the maximum budget (`max_budget`).<br>
+
Constraints : Price not exceeding Rp 500.000
−
4. Define the objective function (`objective_function`) that takes a variable `x` and returns the negative value of `x` multiplied by `capacity_per_unit`.<br>
+
Objectives : Smallest surface area, thinnest material and withstand 8 bar pressure.
−
5. Define the budget constraint function (`budget_constraint`) that takes a variable `budget` and returns the difference between `max_budget` and the product of `price_per_unit` and `budget`.<br>
 
−
6. Create the budget constraint equation (`budget_constraint_eq`) as an inequality constraint using the `ineq` type and the `budget_constraint` function.<br>
 
−
7. Set the initial value (`x0`) to 0.<br>
 
−
8. Define the bounds for the optimization problem as a list containing a tuple `(0, None)`.<br>
 
−
9. Solve the optimization problem using the `minimize` function with the objective function, initial value, 'SLSQP' method, bounds, and constraints.<br>
 
−
10. Store the solution in the `solution` variable.<br>
 
−
11. Display the results using the `print` function, including the status of the optimization (whether an optimal cost is found or not), the number of units that can be purchased (`solution.x[0]`), the total storage capacity obtained, and the total budget required.<br>
 
  
−
from scipy.optimize import minimize
 
  
−
# Required price and capacity
+
'''Material Selection'''
−
price_per_unit = 500000  # Rupiah
+
untuk penyimpanan hidrogen di bawah tekanan, kami memilih stainless steel AISI 316. Pilihan kami didasarkan pada karakteristik khusus dan manfaat yang diberikan oleh material ini. Berikut beberapa faktor yang mendukung pertimbangan penggunaan stainless steel AISI 316 untuk penyimpanan hidrogen bertekanan:
−
capacity_per_unit = 1  # Liter
 
  
−
# Maximum budget
+
a. Ketahanan terhadap Korosi: Sifat korosif hidrogen dapat melemahkan material dan menimbulkan risiko keamanan dengan menginduksi kekeroposan dan korosi. stainless steel AISI 316 menunjukkan ketahanan yang luar biasa terhadap korosi, terutama dalam lingkungan di mana konsentrasi hidrogen tinggi. Atribut ini menjamin kekuatan dan keamanan sistem penyimpanan secara bertahan dalam jangka waktu yang lama.
−
max_budget = 500000
 
  
−
# Objective function
+
b. Kompatibilitas dengan Hidrogen: Penelitian yang luas dan aplikasi di dunia nyata telah menunjukkan bahwa stainless steel AISI 316 sangat kompatibel dengan gas hidrogen. Material ini memiliki permeabilitas yang rendah terhadap hidrogen, mengurangi kemungkinan kebocoran hidrogen dan memastikan penahanan yang efektif dalam sistem penyimpanan. Kompatibilitas ini memungkinkan penahanan gas hidrogen yang efisien dan andal.
−
def objective_function(x):
 
−
return -x * capacity_per_unit
 
  
−
# Budget constraint
+
c. Kekuatan dan Ketahanan terhadap Tekanan: Untuk menahan tekanan internal dalam sistem penyimpanan hidrogen bertekanan, material dengan kekuatan yang sangat baik sangat penting. stainless steel AISI 316 memiliki sifat mekanik yang menguntungkan, seperti kekuatan tarik dan batas elastis tinggi, memungkinkannya untuk menahan tingkat tekanan yang diperlukan tanpa mengorbankan integritas strukturalnya. Kualitas ini memastikan kemampuan material ini untuk mengatasi tuntutan penyimpanan hidrogen bertekanan dengan efektif.
−
def budget_constraint(budget):
 
−
    return max_budget - (price_per_unit * budget)
 
  
−
budget_constraint_eq = {'type': 'ineq', 'fun': budget_constraint}
+
Dengan demikian, penggunaan stainless steel AISI 316 merupakan pilihan yang tepat untuk penyimpanan hidrogen bertekanan, karena ketahanannya terhadap korosi, kompatibilitas dengan hidrogen, dan kekuatan yang cukup untuk menahan tekanan yang diperlukan.
  
−
# Initial value
+
'''Geometry Optimization'''
−
x0 = 0
 
  
−
# Bounds
+
'''a. Geometry Constraints'''
−
bounds = [(0, None)]
+
Berikut merupakan code optimasi tangki hidrogen dengan kapasitas 1 liter, dengan tekanan 8 Bar, dan biaya produksi maksimal Rp. 500.000 dengan material yang digunakan adalah AISI 316 austenitic stainless steel
  
−
# Solve the optimization problem
+
    import numpy as np
−
solution = minimize(objective_function, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=[budget_constraint_eq])
+
    from scipy.optimize import minimize
  
−
# Display the results
+
    def objektif(x):
−
print("Status:", soluti.success and "Optimal Cost" or "No solution found")
+
        # x[0] mewakili jari-jari, x[1] mewakili tinggi
−
print("Number of units that can be purchased:", solution.x[0])
+
        jari_jari = x[0]
−
print("Total storage capacity obtained:", solution.x[0] * capacity_per_unit, "liters")
+
        tinggi = x[1]
−
print("Total budget:", solution.x[0] * price_per_unit, "Rupiah")
 
  
−
Here are the results I got:<br> 
+
        # Hitung luas permukaan struktur silinder
−
● Status: Optimal Cost<br>
+
        luas_permukaan = 2 * np.pi * jari_jari * (jari_jari + tinggi)
−
● Number of units that can be purchased: 1<br>
 
−
● Total storage capacity obtained: 1.0 liters<br>
 
−
● Total budget: 500000.0 Rupiah<br><br>
 
  
−
Using the above calculations, we can graph the capacity vs. quantity comparison obtained with the following code: 
+
        return luas_permukaan
−
# Chart List
 
−
unit_list = []
 
−
total_capacity_list = []
 
  
−
# Calculation of Optimal Solution
+
    def konstrain(x):
−
for unit_count in range(int(max_budget / price_per_unit) + 1):
+
        # x[0] mewakili jari-jari, x[1] mewakili tinggi
−
    total_capacity = unit_count * capacity_per_unit
+
        jari_jari = x[0]
−
    total_cost = unit_count * price_per_unit
+
        tinggi = x[1]
  
−
if total_capacity > optimal_total_capacity and total_cost <= max_budget:
+
        # Hitung volume internal struktur silinder
−
optimal_unit_count = unit_count
+
        volume = np.pi * jari_jari**2 * tinggi
−
    optimal_total_capacity = total_capacity
 
−
    optimal_total_cost = total_cost
 
  
−
# Adding data to the list for the chart
+
        # Kembalikan selisih antara volume dan nilai yang diinginkan (1000 cm^3)
−
unit_list.append(unit_count)
+
        return volume - 1000
−
total_capacity_list.append(total_capacity)
 
  
−
# Result Display
+
    # Menebak jari-jari dan tinggi
−
print("Number of hydrogen storage units to be purchased:", optimal_unit_count)
+
    x0 = [1.0, 10.0]
−
print("Total storage capacity:", optimal_total_capacity, "liters")
 
−
print("Total cost:", optimal_total_cost, "Rupiah")
 
  
−
# Displaying the Chart
+
    # Membatasi variabel jari-jari dan tinggi
−
plt.plot(unit_list, total_capacity_list, color='red')
+
    batas = [(0, None), (0, None)]
−
plt.xlabel('Number of Hydrogen Storage')
 
−
plt.ylabel('Total Storage Capacity (liters)')
 
−
plt.title('Hydrogen Storage Optimization')
 
−
plt.grid(True)
 
−
plt.show()
 
  
−
The code used above aims to optimize hydrogen storage given the given capacity and budget constraints. The main goal is to determine the number of hydrogen storage units that should be purchased to achieve maximum storage capacity, taking into account the constraints used.
+
    # Menentukan konstrain dalam bentuk kamus
 +
    konstrain_dict = {'type': 'eq', 'fun': konstrain}
  
−
Iterations are performed to retrieve data for each unit purchased and capacity and other identified limits. We test each unit quantity to calculate total storage capacity and total associated costs. The iteration stops when the value exceeds the limit. 
+
    # Menggunakan fungsi minimize dari scipy untuk optimasi
 +
    hasil = minimize(objektif, x0, method='SLSQP', bounds=batas, constraints=konstrain_dict)
 +
 
 +
    # Mencetak hasil yang telah dioptimasi
 +
    print("Hasil Optimisasi:")
 +
    print("Jari-jari: {:.2f} cm".format(hasil.x[0]))
 +
    print("Tinggi: {:.2f} cm".format(hasil.x[1]))
 +
    print("Luas Permukaan: {:.2f} cm^2".format(hasil.fun))
 +
 
 +
 
 +
Pertama mendefinisikan fungsi objektif yang menghitung luas permukaan struktur silinder berdasarkan variabel yang diberikan yakni tinggi dan jari-jari.
 +
 
 +
Kemudian mendefinisikan fungsi konstrain yang memastikan volume internal struktur silinder memenuhi konstrain dengan selisih sebesar 1000 cm^3.
 +
 
 +
Berikutnya, menebak tebakan awal untuk jari-jari dan tinggi (x0) serta batasan untuk variabel (batas). Dalam kasus ini, mengasumsikan jari-jari dan tinggi dapat memiliki nilai positif.
 +
 
 +
Selanjutnya, gunakan fungsi minimize dari scipy.optimize untuk menyelesaikan masalah optimisasi. Bemberikan fungsi objektif , metode (SLSQP), tebakan awal, konstrain, dan batasan.
 +
 
 +
Dari code tersebut didapat hasil: '''Tinggi: 10.84 cm, Jari-jari: 5.42 cm Luas Permukaan: 553.58 cm^2'''
 +
 
 +
 
 +
'''b.Material Strenght Constraints'''
 +
 
 +
Dalam mempertimbangkan sifat mekanik stainless steel austenitik AISI 316, sangat penting untuk mematuhi batasan tertentu guna memastikan integritas struktural.
 +
 
 +
Menurut ASME BPV Code Section VIII D.1, ketebalan dinding bejana tidak boleh melebihi satu perlima dari jari-jari bejana. Selain itu, ketebalan dinding minimum harus setidaknya 1/16 inci (1,59 mm), tanpa memperhatikan faktor-faktor seperti cadangan korosi, material, atau dimensi.
 +
 
 +
Untuk mempertimbangkan kekuatan material, kami akan mengadopsi pendekatan konservatif dan kurang konservatif dengan menggunakan (yield strength) dan kekuatan tarik maksimum sebagai indikator kegagalan. Nilai-nilai ini akan digunakan untuk menetapkan batasan dan memastikan bahwa material stainless steel AISI 316 yang dipilih menjaga stabilitas struktural dalam batas yang dapat diterima.
 +
 
 +
Dalam perhitungan ini, kita akan mengulang dari radius minimum 2,9 mm hingga 12 mm dengan penambahan 1 mm dalam setiap iterasi.
 +
 
 +
 
 +
Iteration Process
 +
r = 5.42e-2
 +
p = 800000
 +
t = 2.9e-3
 +
 
 +
while t < 12e-3:
 +
  hoop = (r * p)/(t)
 +
  print('for thickness', t, 'hoop stress =', hoop, "Pa")
 +
  t += 1e-3
 +
  if hoop > 205e9:
 +
    break
 +
 
 +
Kode di atas digunakan untuk menghitung hoop stress untuk berbagai nilai ketebalan yang berkisar dari 2,9 mm hingga 12 mm, dengan batasan bahwa iterasi akan berhenti jika total tegangan lingkaran melebihi yield strength dari stainless steel AISI 316. Berdasarkan hasilnya, semua nilai ketebalan yang berkisar dari 2,9 mm hingga 12 mm dengan penambahan 1 mm memenuhi batas yield strength.
 +
 
 +
 
 +
'''Budget Constraint'''
 +
After finding the geometric parameters, the last stage of this optimization is to compare them with the cost limit which cannot exceed IDR 500,000.00. Based on the pre-selected material i.e. AISI 316, we have to choose a tank wall thickness that fits within the budget range. The following is a price list and calculations
 +
 
 +
[[File:foto-budget-constrain-metnum-fajri.jpg]]
 +
 
 +
Berdasarkan tabel diatas, kita dapat menghitung perkiraan harga dengan spesifikasi diatas (luas silinder = 571,88). Dengan membagi Harga dengan luas pelat, maka ditemukan biaya/satuan luas pelat. Setelah dihitung, dengan memaksimalkan budget, minimum berat yang masih masuk akal, dan strength masih wajar, saya memilih ketebalan 6mm untuk tank ini.
 +
 
 +
 
 +
'''Kesimpulan'''
 +
 
 +
Material yang digunakan : Sheet Metal AISI 316
 +
 
 +
Tinggi : 10,84 cm
 +
 
 +
Jari-jari : 5,42 cm
 +
 
 +
Luas Permukaan :553,58 cm^2
 +
 
 +
Tebal plat(thickness) : 6 mm
 +
 
 +
Material Cost : Rp. 181,053,00

Latest revision as of 10:22, 12 June 2023

Biodata

Nama :

Muhammad Fajri Shiddiq

NPM :

2106727941

TTL :

Palembang, 12 Februari 2004

Program Studi :

Teknik Mesin

Review Pertemuan pembelajaran

Pekan 1 Dalam menjadi manusia dibutuhkan suatu kesadaran akan apapun yang diperbuat. Pada mata kuliah mekanika fluida, proses pembelajaran akan berdasar pada konsep dengan komponen penilaian yang akan dijelaskan lebih lanjut pada Review Pekan 1

Pekan 2 Manometer merupakan alat yang menggunakan kolom cairan untuk mengukur tekanan. Penjelasan lebih lanjut terdapat pada Review pekan 2

Pekan 3 Hasil dari pengamatan penggunaan manometer, terdapat perbedaan tekanan pada pipa ketika salah satu valve dibuka. Kemudian di akhir pekan kelas diadakan kunjungan ke lab agar dapat mengamati secara langsung macam alat pengukuran tekanan, yaitu manometer analog, manometer U, pressure tranducerr. Penjelasan lebih lanjut mengenai pengamatan serta jawaban dari tugas manometer terdapat pada Review pekan 3

Pekan 4 Pembahasan mengenai geometri gerak fluida tanpa adanya perhitungan haya eksternal merupakan pengertian dasar dari kinematika fluida. Aliran sendiri memiliki tipe dan karakteristik yang bermacam. Penjelasan lebih lanjut dan hasil analisis langsung salah satu fenomena aliran pada Rumah Kabeda terdapat pada Review Pekan 4

Pekan 5 Pembahasan mengenai transport reynold, mulai dari pengertian dasar, dan kenapa pada aplikasi kinematika fluida hal ini penting. Penjelasan lebih lanjut terdapat pada Review Pekan 5


PRESSURIZED HYDROGEN OPTIMIZATION

Requirements Requirements : Designing hydrogen storage at 8 bar with capacity of 1 liter and budget of Rp 500.000 Design variables : Geometry size, material thickness to strength, material selection Constraints : Price not exceeding Rp 500.000 Objectives : Smallest surface area, thinnest material and withstand 8 bar pressure.


Material Selection untuk penyimpanan hidrogen di bawah tekanan, kami memilih stainless steel AISI 316. Pilihan kami didasarkan pada karakteristik khusus dan manfaat yang diberikan oleh material ini. Berikut beberapa faktor yang mendukung pertimbangan penggunaan stainless steel AISI 316 untuk penyimpanan hidrogen bertekanan:

a. Ketahanan terhadap Korosi: Sifat korosif hidrogen dapat melemahkan material dan menimbulkan risiko keamanan dengan menginduksi kekeroposan dan korosi. stainless steel AISI 316 menunjukkan ketahanan yang luar biasa terhadap korosi, terutama dalam lingkungan di mana konsentrasi hidrogen tinggi. Atribut ini menjamin kekuatan dan keamanan sistem penyimpanan secara bertahan dalam jangka waktu yang lama.

b. Kompatibilitas dengan Hidrogen: Penelitian yang luas dan aplikasi di dunia nyata telah menunjukkan bahwa stainless steel AISI 316 sangat kompatibel dengan gas hidrogen. Material ini memiliki permeabilitas yang rendah terhadap hidrogen, mengurangi kemungkinan kebocoran hidrogen dan memastikan penahanan yang efektif dalam sistem penyimpanan. Kompatibilitas ini memungkinkan penahanan gas hidrogen yang efisien dan andal.

c. Kekuatan dan Ketahanan terhadap Tekanan: Untuk menahan tekanan internal dalam sistem penyimpanan hidrogen bertekanan, material dengan kekuatan yang sangat baik sangat penting. stainless steel AISI 316 memiliki sifat mekanik yang menguntungkan, seperti kekuatan tarik dan batas elastis tinggi, memungkinkannya untuk menahan tingkat tekanan yang diperlukan tanpa mengorbankan integritas strukturalnya. Kualitas ini memastikan kemampuan material ini untuk mengatasi tuntutan penyimpanan hidrogen bertekanan dengan efektif.

Dengan demikian, penggunaan stainless steel AISI 316 merupakan pilihan yang tepat untuk penyimpanan hidrogen bertekanan, karena ketahanannya terhadap korosi, kompatibilitas dengan hidrogen, dan kekuatan yang cukup untuk menahan tekanan yang diperlukan.

Geometry Optimization

a. Geometry Constraints Berikut merupakan code optimasi tangki hidrogen dengan kapasitas 1 liter, dengan tekanan 8 Bar, dan biaya produksi maksimal Rp. 500.000 dengan material yang digunakan adalah AISI 316 austenitic stainless steel 

   import numpy as np
   from scipy.optimize import minimize

   def objektif(x):
       # x[0] mewakili jari-jari, x[1] mewakili tinggi
       jari_jari = x[0]
       tinggi = x[1]

       # Hitung luas permukaan struktur silinder
       luas_permukaan = 2 * np.pi * jari_jari * (jari_jari + tinggi)

       return luas_permukaan

   def konstrain(x):
       # x[0] mewakili jari-jari, x[1] mewakili tinggi
       jari_jari = x[0]
       tinggi = x[1]

       # Hitung volume internal struktur silinder
       volume = np.pi * jari_jari**2 * tinggi

       # Kembalikan selisih antara volume dan nilai yang diinginkan (1000 cm^3)
       return volume - 1000

   # Menebak jari-jari dan tinggi
   x0 = [1.0, 10.0]

   # Membatasi variabel jari-jari dan tinggi
   batas = [(0, None), (0, None)]

   # Menentukan konstrain dalam bentuk kamus
   konstrain_dict = {'type': 'eq', 'fun': konstrain}

   # Menggunakan fungsi minimize dari scipy untuk optimasi
   hasil = minimize(objektif, x0, method='SLSQP', bounds=batas, constraints=konstrain_dict)

   # Mencetak hasil yang telah dioptimasi
   print("Hasil Optimisasi:")
   print("Jari-jari: {:.2f} cm".format(hasil.x[0]))
   print("Tinggi: {:.2f} cm".format(hasil.x[1]))
   print("Luas Permukaan: {:.2f} cm^2".format(hasil.fun))


Pertama mendefinisikan fungsi objektif yang menghitung luas permukaan struktur silinder berdasarkan variabel yang diberikan yakni tinggi dan jari-jari.

Kemudian mendefinisikan fungsi konstrain yang memastikan volume internal struktur silinder memenuhi konstrain dengan selisih sebesar 1000 cm^3.

Berikutnya, menebak tebakan awal untuk jari-jari dan tinggi (x0) serta batasan untuk variabel (batas). Dalam kasus ini, mengasumsikan jari-jari dan tinggi dapat memiliki nilai positif.

Selanjutnya, gunakan fungsi minimize dari scipy.optimize untuk menyelesaikan masalah optimisasi. Bemberikan fungsi objektif , metode (SLSQP), tebakan awal, konstrain, dan batasan.

Dari code tersebut didapat hasil: Tinggi: 10.84 cm, Jari-jari: 5.42 cm Luas Permukaan: 553.58 cm^2


b.Material Strenght Constraints

Dalam mempertimbangkan sifat mekanik stainless steel austenitik AISI 316, sangat penting untuk mematuhi batasan tertentu guna memastikan integritas struktural.

Menurut ASME BPV Code Section VIII D.1, ketebalan dinding bejana tidak boleh melebihi satu perlima dari jari-jari bejana. Selain itu, ketebalan dinding minimum harus setidaknya 1/16 inci (1,59 mm), tanpa memperhatikan faktor-faktor seperti cadangan korosi, material, atau dimensi.

Untuk mempertimbangkan kekuatan material, kami akan mengadopsi pendekatan konservatif dan kurang konservatif dengan menggunakan (yield strength) dan kekuatan tarik maksimum sebagai indikator kegagalan. Nilai-nilai ini akan digunakan untuk menetapkan batasan dan memastikan bahwa material stainless steel AISI 316 yang dipilih menjaga stabilitas struktural dalam batas yang dapat diterima.

Dalam perhitungan ini, kita akan mengulang dari radius minimum 2,9 mm hingga 12 mm dengan penambahan 1 mm dalam setiap iterasi. 


Iteration Process
r = 5.42e-2
p = 800000
t = 2.9e-3

while t < 12e-3:
 hoop = (r * p)/(t)
 print('for thickness', t, 'hoop stress =', hoop, "Pa")
 t += 1e-3
 if hoop > 205e9:
   break

Kode di atas digunakan untuk menghitung hoop stress untuk berbagai nilai ketebalan yang berkisar dari 2,9 mm hingga 12 mm, dengan batasan bahwa iterasi akan berhenti jika total tegangan lingkaran melebihi yield strength dari stainless steel AISI 316. Berdasarkan hasilnya, semua nilai ketebalan yang berkisar dari 2,9 mm hingga 12 mm dengan penambahan 1 mm memenuhi batas yield strength.


Budget Constraint After finding the geometric parameters, the last stage of this optimization is to compare them with the cost limit which cannot exceed IDR 500,000.00. Based on the pre-selected material i.e. AISI 316, we have to choose a tank wall thickness that fits within the budget range. The following is a price list and calculations

Foto-budget-constrain-metnum-fajri.jpg

Berdasarkan tabel diatas, kita dapat menghitung perkiraan harga dengan spesifikasi diatas (luas silinder = 571,88). Dengan membagi Harga dengan luas pelat, maka ditemukan biaya/satuan luas pelat. Setelah dihitung, dengan memaksimalkan budget, minimum berat yang masih masuk akal, dan strength masih wajar, saya memilih ketebalan 6mm untuk tank ini.


Kesimpulan

Material yang digunakan : Sheet Metal AISI 316

Tinggi : 10,84 cm

Jari-jari : 5,42 cm

Luas Permukaan :553,58 cm^2

Tebal plat(thickness) : 6 mm

Material Cost : Rp. 181,053,00

Retrieved from "http://air.eng.ui.ac.id/index.php?title=Muhammad_Fajri_Shiddiq&oldid=70843"