Kelompok 3

Perkenalkan, Kami dari kelompok 3 dengan anggota

1. Candra Steven

2. Fahmi Ismail Wibisono

3. Wildan Zulfa Abdurrohman

Metode Eliminasi Gauss

Eliminisasi Gauss adalah metode untuk mengoperasikan nilai-nilai di dalam matriks sehingga menjadi matriks yang lebih sederhana. Dengan melakukan operasi baris sehingga matriks tersebut menjadi salah satu metode penyelesaian persamaan linear.

Contoh soal

---

Pengerjaan Matematis

Menggunakan Eliminasi Gauss

Kemudian menyelesaikan dengan Subtitusi

Pengerjaan Menggunakan Bahasa Python

Dalam penggunaan matriks pada bahasa python dibutuhkan fungsi array dengan cara import numpy

Hasil perhitungan dengan Python

Program Python

Runge Kutta

Pada tanggal 9 Oktober 2019, kami diberikan tugas untuk membuat persamaan pegas dengan metode Runge Kutta. Soalnya adalah sebagai berikut

Penyelesaian dari soal ini dapat diselesaikan dengan coding sebagai berikut

# Di sini, kita akan menggunakan x0 dan y sebagai titik asal, x sebagai t yang diinginkan, dan h sebagai increment. Kita menggunakan h = 0.01. 
x0 = 0
y = 0
h = 0.01
x = float(input("Masukkan nilai t: "))
if 0 <= x < 2:
  # dydx menyatakan persamaan awal dalam soal. Persamaan harus diintegralkan sekali untuk menghasilkan persamaan kecepatan.
  # Didapat hasil 2x^2 - 30xy karena dipakai massa m = 2,5 kg dan konstanta pegas k = 75 N/m.
  # P(t) dinyatakan dalam x. 
  def dydx(x, y): 
    return (2*x**2 - 30*x*y) 
  # Ini merupakan implementasi perhitungan Runge-Kutta.
  def rungeKutta(x0, y0, x, h): 
    n = (int)((x - x0)/h)  
    y = y0 
    for i in range(1, n + 1): 
       k1 = h * dydx(x0, y) 
       k2 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k1) 
       k3 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k2) 
       k4 = h * dydx(x0 + h, y + k3) 
 
       # untuk y selanjutnya 
       y = y + (1.0 / 6.0)*(k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4) 
 
       # untuk x selanjutnya
       x0 = x0 + h 
    return y 
  print("Nilai y pada t =", x, "adalah", rungeKutta(x0, y, x, h))
elif x >= 2:
  # Ketika x >= 2, perhitungan harus diganti karena P(t) sudah konstan di angka 20 N.
  def dydx(x, y): 
    return (8 - 30*x*y) 
  def rungeKutta(x0, y0, x, h): 
    n = (int)((x - x0)/h)  
    y = y0 
    for i in range(1, n + 1): 
       k1 = h * dydx(x0, y) 
       k2 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k1) 
       k3 = h * dydx(x0 + 0.5 * h, y + 0.5 * k2) 
       k4 = h * dydx(x0 + h, y + k3) 
       y = y + (1.0 / 6.0)*(k1 + 2 * k2 + 2 * k3 + k4)
       x0 = x0 + h 
    return y 
  print("Nilai y pada t =", x, "adalah", rungeKutta(x0, y, x, h))
else:
  print("Mohon masukkan nilai t positif.")

Tugas Simulasi CFD Pada Mobil

Tugas Optimasi CFD Airfoil

File:Optimasikelompok31.png

700px

File:Optimasikelompok32.png

700px

File:Hasiloptimasikelompok3.png

700px

Silahkan berkomentar pada kolom di bawah

Sort by date Sort by score

Enable comment auto-refresher

Add your comment

ccitonlinewiki welcomes all comments. If you do not want to be anonymous, register or log in. It is free.