Difference between revisions of "I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari"
(→Senin, 11 Mei 2020) |
(→Senin, 27 April 2020) |
||
Line 174: | Line 174: | ||
− | 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 | + | 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. |
− | + | Disini saya akan menjelaskan sedikit mengenai apa itu ANN (Artificial Neural Network). | |
+ | |||
+ | 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: | ||
+ | |||
+ | [[File:gbrANN.PNG|360px|thumb|center|Source: Network Modeling pada ANN]] | ||
+ | |||
+ | 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. | ||
---- | ---- |
Revision as of 22:37, 17 May 2020
Contents
Data Diri
Nama : I Gusti Agung Ayu Desy Wulandari
NPM : 1906433650
Peminatan : Sistem Utilitas Bangunan dan Keselamatan Kebakaran
Tempat, Tanggal Lahir : Seririt, 17 Desember 1996
Promotor : Prof. Dr. Ir. M. Idrus Alhamid
Pemahaman Mengenai Komputasi Teknik (Current State of Knowledge & Skill)
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. 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.
Resume Kuliah Komputasi Teknik
Senin, 3 Februari 2020
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.
Pada pertemuan pertama kemarin, Bapak Dr. Ahmad Indra Siswantara menjelaskan bahwa tujuan dari mempelajari Komputasi Teknik ini antara lain :
1. Memahami konsep-konsep dan prinsip-prinsip dalam mempelajari Komputasi Teknik
2. Mampu menerapkan pemahaman tersebut ke dalam bidang ilmu Teknik Mesin
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.
Senin, 10 Februari 2020
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. 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. 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.
Senin, 17 Februari 2020
Pak DAI menjabarkan bahwa sebagai mahasiswa kita memiliki 3 musuh utama pada diri kita, antara lain:
1. Ketidaktahuan
2. Egois
3. Malas
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.
Senin, 24 Februari 2020
QUIZ I
Perbedaan Metode Komputasi Finite Element, Finite Difference dan Finite Volume [1]
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.
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.
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.
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.
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.
Senin, 9 Maret 2020
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.
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.
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.
Pemaparan oleh Pak DAI mengenai tahapan Rule of Thumb ini antara lain:
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.
2. Merumuskan model matematis, baik yang telah ada atau yang dikembangkan sendiri, dimana model matematis ini mengandung asumsi-asumsi (constraint, boundary condition, dll.)
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
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
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
6. Selanjutnya adalah menulis atau menyusun report berupa result and discussion
7. Memberikan rekomendasi-rekomendasi terkait solusi penyelesaian permasalahan yang belum ditemui pada kasus ini maupun kasus sebelumnya
Senin, 13 April 2020 (Quiz Oscillating One-Dimensional System)
QUIZ II
Senin, 20 April 2020
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:
1. Metode Finite Element atau Finite Volume
2. Metode ANN atau GA
Tugas ini dikerjakan secara berkelompok sesuai dengan kelompok yang telah dibagi oleh ketua kelas sebelumnya.
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.
Laporan ini telah kelompok kami upload juga pada page Studi Kasus Komputasi Teknik pada link berikut:
Senin, 27 April 2020
Pada pertemuan ini Pak DAI mengadakan evaluasi individu pada masing-masing mahasiswa yang mencakup:
1. Memahami konsep, prinsip, thinking concept komputasi
2. Penerapan konsep/skill dalam komputasi
3. Dengan belajar, dapat lebih mengenal diri
Evaluasi ini dilakukan dengan cara:
1. Menunjukkan kontribusi diri
2. Menunjukkan pemahaman diri dalam komputasi
3. Menunjukkan skill/ketrampilan dalam komputasi
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.
Disini saya akan menjelaskan sedikit mengenai apa itu ANN (Artificial Neural Network).
Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan syaraf tiruan adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan perilaku jaringan syaraf manusia [2]. Konfigurasi sederhana algoritma ANN dapat dijelaskan pada gambar dibawah ini:
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.
Senin, 4 Mei 2020
Pada pertemuan ini, Pak DAI memberikan kami tugas secara berkelompok untuk menerjemahkan salah satu paper dalam Studi Kasus Komputasi Teknik dengan judul "Simplified Finite Elements model to represent Mass-Spring structures in dynamic simulation" yang ditulis oleh Rúbia M. Bosse dan André Teófilo Beck.
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
Senin, 11 Mei 2020
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.
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?
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:
1. Kania Amelia Safitri
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.
Maka saat nilai luasan A diperbesar maka akan menurunkan nilai u (kecepatan) sesuai persamaan kontinuitas A1 V1 = A2 V2.
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.
2. Muhammad Jeri At Thabari, Dieter Rahmadiawan dan Ayu Desy Wulandari
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
dP = f L rho V^2 / 2 D
Dari persamaan diatas terlihat bahwa nilai diameter (pengaruhnya terhadap luas area) berbanding terbalik dengan nilai pressure loss dP.
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.
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.
3. Daniel Meino Soedira
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)
dan distribusi tegangan geser diseluruh pipa : t = (2 τ r)/D
Oleh karena itu penurunan dan tekanan geser dihubungkan oleh : deltaP = (4 l τ)/D
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.
4. Harry Purnama
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.
Kemudian pada persamaan pressure drop, dP = f L rho V^2 / 2 D ==> f L V^2 / 2 = dP D
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.
Sinopsis Tugas Akhir (Skripsi) S1
Judul Skripsi : Analisa Kinerja Termal Sistem Pendingin Central Processing Unit (CPU) Berbasis Cascade Straight Heat Pipe
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.
Presentasi Sinopsis Skripsi
Pemodelan Matematis
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 :
R = (Te - Tc) / Q = deltaT / Q
Dimana R adalah hambatan termal Te adalah temperatur pada bagian evaporator heat pipe Tc adalah temperatur pada bagian kondenser heat pipe dan Q adalah beban kalor yang diberikan pada heat pipe
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.
Hambatan termal yang terjadi pada bagian evaporator terdiri dari hambatan termal pada dinding, wick, dan evaporasi.
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.
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.
Adapun besarnya Lwall pada kondensor adalah 0.0005 m, kwall besarnya 401 watt/mK, Ac besarnya 0.00031 m2, dan keff besarnya 20.8 watt/mK.
Yang ketiga adalah hambatan termal yang ditimbulkan konduksi oleh dinding secara aksial. Besarnya dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut :
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.
Extended Abstract
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.
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. 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.
Optimasi Kebutuhan Energi Manusia
Apa itu Kalori?
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 [3]. Kalori dapat juga disebut sebagai takaran energi dalam makanan.
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 [4].
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 [5].
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. 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 [6].
Menghitung Kalori
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.
Ada beberapa cara menghitung kebutuhan kalori, yaitu:
1. Rumus Harris-Benedict 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. - 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. - 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. - 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.
2. Rumus WHO (World Health Organization) 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.
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 [7]. Berikut cara menghitungnya.
1. Tentukan berat badan ideal (BB)
Langkah awal yang harus diketahui adalah tinggi badan (TB) yang Anda miliki saat ini. Berat badan (BB) ideal bisa diperhitungkan dengan cara:
BB Ideal = 0,9 x (TB-100).
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.
2. Hitung kebutuhan basal (KB)
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.
KB perempuan = BB Ideal x 25 KKal
KB pria = BB Ideal x 30 KKal
Contoh : KB = 58,5 x 25 Kkal = 1462,5 Kkal
3. Aktivitas fisik (AF)
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.
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).
Aktivitas sedang (20-30 persen) : kerja rumah tangga (20 persen), bersepeda (30 persen), bowling (20 persen), berjalan cepat (30 persen), berkebun (30 persen).
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).
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.
4. Koreksi usia (KU)
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.
5. Total kalori yang dibutuhkan (TK)
Setelah mendapatkan semua komponen yang dibutuhkan, maka total kalori (TK) sehari ini bisa dihitung dengan rumus:
TK = KB + AF - KU
Perhitungan Kebutuhan Energi per Hari
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.
Ujian Tengah Semester (UTS)
1. Video hasil belajar komputasi teknik
Background music:
I Fell in Love with You One Night in September by Rook1e
this girl by Elijah Who
this feeling's too good by j'san
It's OK to Cry by Sarcastic Sounds
Drag Me Down - Instrumental by Kartoffel Club
5:32pm by The Deli
2. Laporan hasil tugas optimasi kebutuhan energi manusia
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.
3. Draft paper project komputasi teknik
Title
Thermal Performance Analysis of CPU Cooling System Based on Cascade Straight Heat Pipe with Nanofluids
Background
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.
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
Objectives
1. To find out the value of CPU temperature that cascade straight heat pipe can reduce at the maximum load.
2. To find out the value of cascade straight heat pipe condenser output temperature.
3. To get the total thermal resistance in the cascade straight heat pipe system.
Methodology
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.
References
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.
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.
S. W. Brenner, Law in an Era of “Smart” Technology. 2007.
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.
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.
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.
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.
Draft Paper Project Komputasi Teknik
1. Initial Thinking
2. Modelling
Referensi
- ↑ MachineDesign. 2016. What’s The Difference Between FEM, FDM, and FVM?. Tersedia pada: [1]. [Diakses: 29-Februari-2020].
- ↑ Ensiklopedi Seismik. 2008. Artificial Neural Network (ANN). Tersedia pada: [2]. [Diakses: 28-April-2020].
- ↑ Wikipedia. 2020. Kalori. Tersedia pada: [3]. [Diakses: 04-Maret-2020].
- ↑ DewaIlmu. 2020. Apa Itu Kalori? Dan Bagaimana Menghitung Kebutuhan Kalori Tubuh?. Tersedia pada: [4]. [Diakses: 04-Maret-2020].
- ↑ HelloSehat. 2019. Berapa Banyak Kalori yang Anda Butuhkan Per Hari?. Tersedia pada: [5]. [Diakses: 04-Maret-2020].
- ↑ AloDokter. 2017. Kalori: Kunci Berat Badan Sehat. Tersedia pada: [6]. [Diakses: 04-Maret-2020].
- ↑ Kompas. 2012. Berapa Kebutuhan Kalori Anda per Hari?