Difference between revisions of "Tugas 2 Metnum Dani (Case Study)"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
(Persamaan Optimasi Tank)
(Kode yang digunakan (Python))
 
(3 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 8: Line 8:
 
C_m (material cost) = 2 $/kg
 
C_m (material cost) = 2 $/kg
  
W_m (welding cost) = 15 $/m (diasumsikan diperlukan welding pada setiap tutup dan dasar tank
+
C_w (welding cost) = 15 $/m (diasumsikan diperlukan welding pada setiap tutup dan dasar tank
  
 
== Menentukan dimensi ==
 
== Menentukan dimensi ==
Line 16: Line 16:
 
l = 0.15 m
 
l = 0.15 m
  
v = (πd^2 l)/4 = 0.00076 m^3
+
v ≤ 0.001  → (πd^2 l)/4 = 0.00076 m^3  
  
 
t = 0.001 m
 
t = 0.001 m
Line 40: Line 40:
  
  
[[
+
[[File : dani metnum3.png||400px]] (menghitung cost yang dibutuhkan)
 +
 
 +
 
 +
 
 +
== Kode yang digunakan (Python) ==
 +
 
 +
# Import library python untuk membantu menyelesaikan nonlinear programming\
 +
 +
from gekko import GEKKO
 +
 
 +
import numpy as np
 +
 
 +
# menyatakan variabel untuk l dan d dengan lb adalah batas bawah dan ub adalah batas atas (berlaku sebagai constrain)
 +
 
 +
m = GEKKO()
 +
 
 +
d = m.Var(value=0.08, lb=0, ub=0.1)
 +
 
 +
l = m.Var(value=0.15, lb=0, ub=0.17)
 +
 
 +
m.Equation(np.pi*(d**2)*l*0.25<=0.001)
 +
 
 +
 
 +
# Melakukan optimasi variabel l dan d
 +
 
 +
m.solve()
 +
 
 +
print(l.value[0])
 +
 
 +
print(d.value[0])
 +
 
 +
-Output adalah nilai l = 0.079164178354, dan nilai d = 0.042635773839
 +
 
 +
 
 +
# Menyatakan fungsi dari persamaan optimasi storage
 +
 
 +
# Menghitung massa
 +
 
 +
def mass (l, d, rho = 2700, t = 0.01)
 +
 
 +
    mass = rho(l*np.pi(((d*0.5 + t)**2.0) - (d*0.5)**2.0) + 2.0*t*np.pi*((d*0.5 + t)**2.0))
 +
 
 +
    return mass
 +
 
 +
 
 +
# Menghitung panjang welding
 +
 
 +
def weld_length(d : float, t =0.01):
 +
 
 +
    weld_length = (4*np.pi(d + t))
 +
 
 +
    return weld_length
 +
 
 +
 
 +
# Menghitung Cost total storage
 +
 
 +
def cost(mass, weld_length, material_cost = 2, weld_cost = 15):
 +
 
 +
    cost = float(material_cost*mass(l.value[0], d.value[0]) + weld_cost*weld_length(d.value[0]))
 +
 
 +
    return print(f'Least Cost Tank Optimization is, {cost}$')
 +
 
 +
 
 +
- Output = Least Cost Tank Optimization is 103.435$
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''Berdasarkan perhitungan dengan bantuan bahasa pemrograman python, dibutuhkan biaya 103.435$ untuk mendesain storage 0.001 m^3 atau 1 liter dengan material aluminium dengan massa 10.626 kg serta panjang 0.792 m dan diameter 0.426 m '''

Latest revision as of 04:26, 6 June 2023

Menentukan Material Tank Storage'

Material yang tepat untuk tank storage hidrogen adalah aluminium dengan keterangan :

p (density) = 2700 kg/m^3

C_m (material cost) = 2 $/kg

C_w (welding cost) = 15 $/m (diasumsikan diperlukan welding pada setiap tutup dan dasar tank

Menentukan dimensi

d = 0.08 m

l = 0.15 m

v ≤ 0.001 → (πd^2 l)/4 = 0.00076 m^3

t = 0.001 m


Menghitung Constrain

d_max = d + 2t = 0.1 → d_max ≤ 0.1

l_max = l + 2t = 0.017 → l_max ≤ 0.17

v_max ≤ 0.001 m^3


Persamaan Optimasi Tank

Dani metnum1.png (menentukan massa tank)


Dani metnum2.png (menentukan panjang welding yang dibutuhkan)


Dani metnum3.png (menghitung cost yang dibutuhkan)


Kode yang digunakan (Python)

# Import library python untuk membantu menyelesaikan nonlinear programming\

from gekko import GEKKO

import numpy as np

# menyatakan variabel untuk l dan d dengan lb adalah batas bawah dan ub adalah batas atas (berlaku sebagai constrain)

m = GEKKO()

d = m.Var(value=0.08, lb=0, ub=0.1)

l = m.Var(value=0.15, lb=0, ub=0.17)

m.Equation(np.pi*(d**2)*l*0.25<=0.001)


# Melakukan optimasi variabel l dan d

m.solve()

print(l.value[0])

print(d.value[0])

-Output adalah nilai l = 0.079164178354, dan nilai d = 0.042635773839


# Menyatakan fungsi dari persamaan optimasi storage
# Menghitung massa

def mass (l, d, rho = 2700, t = 0.01)

   mass = rho(l*np.pi(((d*0.5 + t)**2.0) - (d*0.5)**2.0) + 2.0*t*np.pi*((d*0.5 + t)**2.0))
   return mass


# Menghitung panjang welding 

def weld_length(d : float, t =0.01):

   weld_length = (4*np.pi(d + t))
   return weld_length


# Menghitung Cost total storage

def cost(mass, weld_length, material_cost = 2, weld_cost = 15):

   cost = float(material_cost*mass(l.value[0], d.value[0]) + weld_cost*weld_length(d.value[0]))
   return print(f'Least Cost Tank Optimization is, {cost}$')


- Output = Least Cost Tank Optimization is 103.435$


Berdasarkan perhitungan dengan bantuan bahasa pemrograman python, dibutuhkan biaya 103.435$ untuk mendesain storage 0.001 m^3 atau 1 liter dengan material aluminium dengan massa 10.626 kg serta panjang 0.792 m dan diameter 0.426 m