Muhammad Afif Rachmat

Biodata
Nama	Muhammad Afif Rachmat
NPM	1906356185
Email	Muhammad.afif92@ui.ac.id
Youtube	https://www.youtube.com/watch?v=szu4bZKi0Vw

Muhammad Afif Rachmat

Biodata Nama : Muhammad Afif Rachmat TTL  : Lebak, 08 April 2001 Jurusan : Teknik Mesin Hobi : games, catur, outdoor

HALO! Perkenalkan nama saya Muhammad Afif Rachmat (NPM 1906356185) biasa dipanggil Afif. Saya Adalah mahasiswa Teknik Mesin angkatan 2019 dari Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Seaya memiliki ketertarikan kepada bidang mesin karena saya ingin berinovasi dan berkreasi di bidang teknologi seperti Alm. B.J. Habibie. untuk itu saya memasuki jurusan mesin untuk mengejar cita-cits saya.

Materi Sebelum UTS

Sebelum UTS kami diajarkan oleh Bapak Engkos A. Kosasih, dan materi yang diajarkan diantaranya adalah:

• Deret Mclaurin & Deret Taylor, dengan metode forward, center, dan backward
• Bracketing Methods dan Open Methods, dimana bracketing methods meliputi graphical methods, bisection methods, dan false-position methods sedangkan open methods meliputi simple fixed-point iteration, newton-raphson methods, secant methods, dan brents methods
• Mencari nilai interpolasi dan regresi linier menggunakan matriks

Catatan Minggu Pertama (11 November 2020)

Tujuan Pembelajaran

• Memahami konsep dan prinsip dasar metode numerik
• Dapat menerapkan pemahaman yang didapatkan dalam mata kuliah Metode Numerik
• Mampu menerapkan pemahaman metode numerik dalam bidang keteknikan
• Membentuk kita menjadi orang yang lebih beradab

Manfaat Belajar bagi Diri Saya Sendiri

Menurut saya, pembelajaran adalah suatu proses untuk memahami peristiwa-peristiwa yang terjadi di sekitar kita. Saya merasakan bahwa dengan belajar, saya dapat lebih memahami tentang peristiwa-peristiwa yang terjadi di lingkungan saya, dan membantu saya untuk memecahkan permasalahan baru yang sebelumnya belum pernah saya temukan. Belajar juga dapat meningkatkan kepekaan sosial, kepedulian dan empati dalam diri saya.

Komputer dalam Metode Numerik

Komputer merupakan alat hitung yang sangat cepat, namun pada hakikatnya, komputer bersifat "dummy" dan mempunyai batasan-batasan hitungan yang tidak dapat dilewati. Apa artinya bagi diri saya adalah saya menyadari bahwa komputer merupakan alat hitung yang cepat, namun pada akhirnya semuanya bergantung kepada sang pengguna itu sendiri, sehingga kita harus bisa lebih percaya diri dan menyadari bahwa kemampuan kita bahkan lebih diatas komputer manapun.

Tugas Minggu Pertama

Dalam kesempatan kali ini saya membuat suatu video pembelajaran mengenai penggunaan aplikasi OpenModelica pada perhitungan gaya dalam Katrol Majemuk :

Catatan Minggu Kedua (18 N0vember 2020)

    Pada Minggu kedua ini Mahasiswa harus sudah mengerjakan tugas yang diberikan oleh dosen dan bisa menjelaskannya .Sebelum memasuki materi pembelajaran metode numerik, Mahasiswa diminta mereview fungsi pembelajaran aljabar linear dan hubungannya dengan metode numerik. Kemudian, menceritakan pengalaman mempelajari aplikasi Open Modelica. Dan dari yang saya pelajari, aplikasi ini dibuat dengan tujuan bahasa pemodelan, bukan coding. Namun, ketika melakukan perhitungan, code yang ditulis harus dalam bahsa C++. Salah satu alasan pemilihan penggunaan aplikasi ini adalah karena Open Modelica dibuat open dan free, yang dimana semua orang boleh menggunakannya. Open Modelica mempunyai beberapa fitur, seperti membuat model, class, connector, expanable connector, record, function, dan lain-lain. Aplikasi ini object oriented, kita bisa membuat beberapa class fungsi dan class eksekusi, kemudian menggabungkannya ke dalam satu model, dengan pembelajaran hari dapat disebut sebagai sistem panggil.

Tugas Minggu Kedua

berikut adalah tugas untuk minggu kedua yaitu tentang class dan cara memanggil function.

Catatan Minggu Ketiga (25 November 2020)

Pada minggu ketiga ini kami diminta untuk membuat pseudocode untuk metode penyelesaian Gauss-Jordan. namun pada kelas, masih banyak mahasiswa termasuk saya yang sudah lupa dan tidak bisa membuat pseudocode untuk Gauss-Jordan. jadi untuk minggu ketiga ini mahasiswa harus melakukan latihan yang ada di buku finite element dan mencoba menyelesaikan persamaan pada 9.5 di OpenModelica.

tugas tentang trusses

We can use Finete Element Method to solve this problem. We can make equation with numerical method use Open modelica.

Persamaan model Trusses parameter Integer N=10; //Global matrice = 2*points connected parameter Real A=8; parameter Real E=1.9e6; Real G[N,N]; //global Real Ginitial[N,N]; //global Real Sol[N]; //global dispplacement Real X[N]={0,0,0,0,0,0,0,-500,0,-500}; Real R[N]; //global reaction force Real SolMat[N,1]; Real XMat[N,1]; //boundary coundition Integer b1=1; Integer b2=3; //truss 1 parameter Real X1=0; //degree between truss Real k1=A*E/36; Real K1[4,4]; //stiffness matrice Integer p1a=1; Integer p1b=2; Real G1[N,N]; //truss 2 parameter Real X2=135; //degree between truss Real k2=A*E/50.912; Real K2[4,4]; //stiffness matrice Integer p2a=2; Integer p2b=3; Real G2[N,N]; //truss 3 parameter Real X3=0; //degree between truss Real k3=A*E/36; Real K3[4,4]; //stiffness matrice Integer p3a=3; Integer p3b=4; Real G3[N,N]; //truss 4 parameter Real X4=90; //degree between truss Real k4=A*E/36; Real K4[4,4]; //stiffness matrice Integer p4a=2; Integer p4b=4; Real G4[N,N]; //truss 5 parameter Real X5=45; //degree between truss Real k5=A*E/50.912; Real K5[4,4]; //stiffness matrice Integer p5a=2; Integer p5b=5; Real G5[N,N]; //truss 6 parameter Real X6=0; //degree between truss Real k6=A*E/36; Real K6[4,4]; //stiffness matrice Integer p6a=4; Integer p6b=5; Real G6[N,N]; /* for each truss, please ensure pXa is lower then pXb (X represents truss element number) */ algorithm //creating global matrice K1:=Stiffness_Matrices(X1); G1:=k1*Local_Global(K1,N,p1a,p1b); K2:=Stiffness_Matrices(X2); G2:=k2*Local_Global(K2,N,p2a,p2b); K3:=Stiffness_Matrices(X3); G3:=k3*Local_Global(K3,N,p3a,p3b); K4:=Stiffness_Matrices(X4); G4:=k4*Local_Global(K4,N,p4a,p4b); K5:=Stiffness_Matrices(X5); G5:=k5*Local_Global(K5,N,p5a,p5b); K6:=Stiffness_Matrices(X6); G6:=k6*Local_Global(K6,N,p6a,p6b); G:=G1+G2+G3+G4+G5+G6; Ginitial:=G; //implementing boundary condition for i in 1:N loop G[2*b1-1,i]:=0; G[2*b1,i]:=0; G[2*b2-1,i]:=0; G[2*b2,i]:=0; end for; G[2*b1-1,2*b1-1]:=1; G[2*b1,2*b1]:=1; G[2*b2-1,2*b2-1]:=1; G[2*b2,2*b2]:=1; //solving displacement Sol:=Gauss_Jordan(N,G,X); //solving reaction force SolMat:=matrix(Sol); XMat:=matrix(X); R:=Reaction_Trusses(N,Ginitial,SolMat,XMat); end Trusses;

Stiffness Matricies

function Stiffness_Matrices

input Real A;
Real Y;
output Real X[4,4];
Real float_error = 10e-10;
protected
final constant Real pi=2*Modelica.Math.asin(1.0);

algorithm

Y:=A/180*pi;
   
X:=[(Modelica.Math.cos(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.cos(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y);

Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.sin(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.sin(Y))^2;

-(Modelica.Math.cos(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.cos(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y); 

-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.sin(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.sin(Y))^2];

for i in 1:4 loop
 for j in 1:4 loop
   if abs(X[i,j]) <= float_error then
     X[i,j] := 0;
   end if;
 end for;
end for;

end Stiffness_Matrices;

Trusses Problem 2 (Homework)

Discplacement Graphics

Reaction Forces Graphics

Persamaan class Trusses_HW parameter Integer N=8; //Global matrice = 2*points connected parameter Real A=0.001; //Area m2 parameter Real E=200e9; //Pa Real G[N,N]; //global Real Ginitial[N,N]; //global Real Sol[N]; //global dispplacement Real X[N]={0,0,-1035.2762,-3863.7033,0,0,-1035.2762,-3863.7033}; Real R[N]; //global reaction force Real SolMat[N,1]; Real XMat[N,1]; //boundary condition Integer b1=1; Integer b2=3; //truss 1 parameter Real X1=0; //degree between truss Real k1=A*E/1; Real K1[4,4]; //stiffness matrice Integer p1a=1; Integer p1b=2; Real G1[N,N]; //truss 2 parameter Real X2=0; //degree between truss Real k2=A*E/1; Real K2[4,4]; //stiffness matrice Integer p2a=2; Integer p2b=3; Real G2[N,N]; //truss 3 parameter Real X3=90; //degree between truss Real k3=A*E/1.25; Real K3[4,4]; //stiffness matrice Integer p3a=2; Integer p3b=4; Real G3[N,N]; //truss 4 parameter Real X4=90+38.6598; //degree between truss Real k4=A*E/1.6; Real K4[4,4]; //stiffness matrice Integer p4a=1; Integer p4b=4; Real G4[N,N]; //truss 5 parameter Real X5=90-38.6598; //degree between truss Real k5=A*E/1.6; Real K5[4,4]; //stiffness matrice Integer p5a=3; Integer p5b=4; Real G5[N,N]; /* for each truss, please ensure pXa is lower then pXb (X represents truss element number) */ algorithm //creating global matrice K1:=Stiffness_Matrices(X1); G1:=k1*Local_Global(K1,N,p1a,p1b); K2:=Stiffness_Matrices(X2); G2:=k2*Local_Global(K2,N,p2a,p2b); K3:=Stiffness_Matrices(X3); G3:=k3*Local_Global(K3,N,p3a,p3b); K4:=Stiffness_Matrices(X4); G4:=k4*Local_Global(K4,N,p4a,p4b); K5:=Stiffness_Matrices(X5); G5:=k5*Local_Global(K5,N,p5a,p5b); G:=G1+G2+G3+G4+G5; Ginitial:=G; //implementing boundary condition for i in 1:N loop G[2*b1-1,i]:=0; G[2*b1,i]:=0; G[2*b2-1,i]:=0; G[2*b2,i]:=0; end for; G[2*b1-1,2*b1-1]:=1; G[2*b1,2*b1]:=1; G[2*b2-1,2*b2-1]:=1; G[2*b2,2*b2]:=1; //solving displacement Sol:=Gauss_Jordan(N,G,X); //solving reaction force SolMat:=matrix(Sol); XMat:=matrix(X); R:=Reaction_Trusses(N,Ginitial,SolMat,XMat); end Trusses_HW;

Fungsi Panggil

Matrice Transformation function Stiffness_Matrices input Real A; Real Y; output Real X[4,4]; Real float_error = 10e-10; final constant Real pi=2*Modelica.Math.asin(1.0); algorithm Y:=A/180*pi; X:=[(Modelica.Math.cos(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.cos(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y); Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.sin(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.sin(Y))^2; -(Modelica.Math.cos(Y))^2,-Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.cos(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y); -Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),-(Modelica.Math.sin(Y))^2,Modelica.Math.cos(Y)*Modelica.Math.sin(Y),(Modelica.Math.sin(Y))^2]; for i in 1:4 loop for j in 1:4 loop if abs(X[i,j]) <= float_error then X[i,j] := 0; end if; end for; end for; end Stiffness_Matrices;

Global Element Matrice function Local_Global input Real Y[4,4]; input Integer B; input Integer p1; input Integer p2; output Real G[B,B]; algorithm for i in 1:B loop for j in 1:B loop G[i,j]:=0; end for; end for; G[2*p1,2*p1]:=Y[2,2]; G[2*p1-1,2*p1-1]:=Y[1,1]; G[2*p1,2*p1-1]:=Y[2,1]; G[2*p1-1,2*p1]:=Y[1,2]; G[2*p2,2*p2]:=Y[4,4]; G[2*p2-1,2*p2-1]:=Y[3,3]; G[2*p2,2*p2-1]:=Y[4,3]; G[2*p2-1,2*p2]:=Y[3,4]; G[2*p2,2*p1]:=Y[4,2]; G[2*p2-1,2*p1-1]:=Y[3,1]; G[2*p2,2*p1-1]:=Y[4,1]; G[2*p2-1,2*p1]:=Y[3,2]; G[2*p1,2*p2]:=Y[2,4]; G[2*p1-1,2*p2-1]:=Y[1,3]; G[2*p1,2*p2-1]:=Y[2,3]; G[2*p1-1,2*p2]:=Y[1,4]; end Local_Global;

Gauss_Jordan function Gauss_Jordan input Integer N; input Real A[N,N]; input Real B[N]; output Real X[N]; Real float_error = 10e-10; algorithm X:=Modelica.Math.Matrices.solve(A,B); for i in 1:N loop if abs(X[i]) <= float_error then X[i] := 0; end if; end for; end Gauss_Jordan;

Reaction Matrice Equation function Reaction_Trusses input Integer N; input Real A[N,N]; input Real B[N,1]; input Real C[N,1]; Real X[N,1]; output Real Sol[N]; Real float_error = 10e-10; algorithm X:=A*B-C; for i in 1:N loop if abs(X[i,1]) <= float_error then X[i,1] := 0; end if; end for; for i in 1:N loop Sol[i]:=X[i,1]; end for; end Reaction_Trusses;

Minggu Keempat (2 Desember 2020)

Pada pertemuan ke empat ini mahasiswa harus melaporkan hasil pekerjaan rmah yang diberikan selama seminggu terakhir untuk di koreksi. pada pertengahan kelas didapati bahwa model pseudocode yang paling baik adalah yang josiah dan ka Hikaru. kemudian mahasiswa harus mengkaji ulang dan mengevaluasi pekerjaan rumah untuk menjadi seperti josiah atau ka Hikaru. dan di akhir pertemuah, diberikan Quiz untuk membuat diagram kelas dan flowchart dari modelica yang sudah diprogram oleh josiah. ditambah dengan PR 4 untuk membuat flowchart dan diagram kelas pada soal trusses yang diberikan.

flowchart adalah alur pengerjaan atau sebuah peta konsep untuk mempermudah penjelasan mengenai penyelesaian suatu sistem. Didalam flowchart terdapat diagram kelas untuk melambangkan apa yang harus dilakukan atau yang terjadi kepada sistem tersebut selama berada di bagian itu. berikut adalah jenis-jenis diagram kelas untuk melambangkan suatu kerja.

• • 
  • 

Quiz Flowchart and Diagram Class

Pada Quiz pertama saya mencoba membuat flowchart dan diagram class sendiri untuk menaksir alur pengerjaan modelica josiah, berikut adalah hasil yang saya buat sendiri berdasarkan perkiraan saya:

Kemudian Setelah beberapa saat berdiskusi, akhirnya diperlihatkan bahwa flowchart josiah lebih baik dan lebih lengkap. sehingga semua mahasiswa harus merevisi hasil pengerjaannya masing-masing agar menjadi seperti josiah. berikut adalah flowchart hasil revisi saya berdasarkan flowchart josiah.

Tugas Minggu keempat

Pada pr kali ini kami ditugaskan untuk membuat coding dari OpenModelica untuk menyelesaikan soal dibawah dan jga membuat flowchart dan diagram kelas untuk alur pengerjaan soal tersebut.

pada gambar dapat diketahui bahwa: Luas Cross-sectional Area = 15 cm^2, E = 70 GPa, Banyak Truss = 3, Banyak Point = 4

Dan berikut adalah flowchart dan diagram class untuk alur penyelesaiannya

Dibawah ini adalah coding untuk soal 3d trusses berdasarkan dari saudara Ahmad Mohammad Fahmi dari kelas metode numerik 03 :

bentuk Operasi OpenModelica untuk membuat fungsi Kekakuan elemen

Kemudian membuat fungsi Kekakuan Global

Setelah itu berdasarkan hasil penjumlahan kekakuan per elemen dibuatlah fungsi Kekakuan Global Gabungan

Selanjutnya membuat fungsi Gauss Jordan

kemudian membuat fungi Gaya Reaksi

Membuat Kelas Pemanggil

Setelah itu didapatlah hasil untuk U (defleksi) dan R (gaya reaksi)

Pertemuan Minggu 5 : Kelas Pengganti

Pada pertemuan kelas pengganti ini, kami mereview ulang hal apa saja yang sudah adad pada pertemuan sebelumnya. Pada kelas ini kami juga diajarkan kembali tentang sistem trusses menggunakan software open modelica. Pak Dai sebagai dosen metnum juga mengajarkan tentang pelajaran-pelajaran hidup. Beliau banyak memberikan nasihat-nasihat kebaikan pada kehidupan seperti manusia yang harus selalu berserah diri kepada Allah SWt. Beliau juga mengajarkan kita untuk muhasabah diri dengan memberi penilaian kepada diri sendiri tentang kemampuan penguasaan materi trusses menggunakan Open Modelica.

Pertemuan Minggu 6

Pada pertemuan kali ini kami diajarkan tentang optimasi menggunakan Open Modelica. Optimasi sendiri adalah sebuah cara untuk mendapatkan nilai minimum atau maksimum dari suatu permasalahan. Terdapat beberapa aspek yang diperhatikan dalam melakukan optimasi yaitu fungsi objektif dan ada juga konstrain. Pada kali ini Asisten Dosen yaitu Bu Chandra memberikan tutorial untuk melakukan optimasi menggunakan metode Bracket. Pada metode "Bracket Optimization Using Golden Ratio" terdapat satu graik yang mempunyai nilai f(x) global maks dan lokal maks serta terdapat f(x) global minimum dann lokal minimum. Pada pertemuan kali ini, Bu chandra mengajarkan sampai melakukan optimasi grafik tanpa sebuah konstrain.

Selanjutkan Bu Chandra mengajarkan langsung, dengan menggunakan Software Open MOdelica. Kita dapat membuat sebuah fungsi pada awalnya:

Fungsi panggil

function f_obj3
import Modelica.Math;
input Real x;
output Real y;
algorithm
y:= 2*Math.sin(x)-x^2/10;
end f_obj3;

setelah itu kita dapat membuat model optimasi sistem bracket sesuai yang diajarkan

model bracket_optimation3
parameter Integer n=8;
Real x1[n];
Real x2[n];
Real xup;
Real xlow;
Real d;
Real f1[n];
Real f2[n];
Real xopt;
Real yopt;
algorithm
xup :=4;
xlow:=0;
for i in (1:n) loop
  d:= (5^(1/2)-1)/2*(xup-xlow);
  x1[i]:= xlow+d;
  x2[i]:= xup-d;
  f1[i]:= f_obj3(x1[i]);
  f2[i]:= f_obj3(x2[i]);
  if f1[i]>f2[i] then
  xup:= xup;
  xlow:= x2[i];
  xopt:= xup;
  yopt:= f1[i];
  else
  xlow:= xlow;
  xup:= x1[i];
  xopt:= xup;
  end if;
  end for;
end bracket_optimation3;

Tugas Besar

Pada tugas besar kali ini kita akan mendesign suatu rangka dengan cost yang yang serendah mungkin tetapi dengan kualitas yang optimum. Terdapat beberapa variabel yang diperhatikan diantaranya :

• 1. Harga material
• 2. Jenis material
• 3. Luas Cross Section
• 4. Penampang yang digunakan

Setelah itu kita akan melakukan optimasi dan membentuk kurva efisiensi harga dengan curve fitting menggunakan Metode numerik.

Pada tugas besar trusses kali ini saya menggunakan asumsi:

• Area=0.000141
• Material yang digunakan adalah aluminium dengan Modulus elastisitas E = 70e9 N / m2

Trusses Modelling model Trusses_3D_Manual //define initial variable parameter Integer Points=16; //Number of Points parameter Integer Trusses=24; //Number of Trusses parameter Real Area=0.000141; //Area parameter Real Elas=1; //Elasticity (equals to one in order to determine the displacement limit) //define connection parameter Integer C[Trusses,2]=[1,5; 2,6; 3,7; 4,8; 5,6; //1st floor 6,7; //1st floor 7,8; //1st floor 5,8; //1st floor 5,9; 6,10; 7,11; 8,12; 9,10; //2nd floor 10,11;//2nd floor 11,12;//2nd floor 9,12; //2nd floor 9,13; 10,14; 11,15; 12,16; 13,14;//3rd floor 14,15;//3rd floor 15,16;//3rd floor 13,16];//3rd floor //define coordinates (please put orderly) parameter Real P[Points,3]=[0.3,-0.375,0; //1 -0.3,-0.375,0; //2 -0.3,0.375,0; //3 0.3,0.375,0; //4 0.3,-0.375,0.6; //5 -0.3,-0.375,0.6; //6 -0.3,0.375,0.6; //7 0.3,0.375,0.6; //8 0.3,-0.375,1.2; //9 -0.3,-0.375,1.2; //10 -0.3,0.375,1.2; //11 0.3,0.375,1.2; //12 0.3,-0.375,1.8; //13 -0.3,-0.375,1.8; //14 -0.3,0.375,1.8; //15 0.3,0.375,1.8]; //16 //define external force (please put orderly) parameter Real F[Points*3]={0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,0, 0,0,-500, 0,0,-1000, 0,0,-1000, 0,0,-500}; //define boundary parameter Integer b[:]={1,2,3,4}; //solution Real displacement[N], reaction[N]; Real check[3]; parameter Integer N=3*Points; Integer boundary[3*size(b,1)]=cat(1,(3*b).-2,(3*b).-1,3*b); Real q1[3], q2[3], g[N,N], G[N,N], G_star[N,N], id[N,N]=identity(N), cx, cy, cz, L, X[3,3]; Real err=10e-10; Real ers=10e-4; algorithm //Creating Global Matrix G:=id; for i in 1:Trusses loop for j in 1:3 loop q1[j]:=P[C[i,1],j]; q2[j]:=P[C[i,2],j]; end for; //Solving Matrix L:=Modelica.Math.Vectors.length(q2-q1); cx:=(q2[1]-q1[1])/L; cy:=(q2[2]-q1[2])/L; cz:=(q2[3]-q1[3])/L; X:=(Area*Elas/L)*[cx^2,cx*cy,cx*cz; cy*cx,cy^2,cy*cz; cz*cx,cz*cy,cz^2]; //Transforming to global matrix g:=zeros(N,N); for m,n in 1:3 loop g[3*(C[i,1]-1)+m,3*(C[i,1]-1)+n]:=X[m,n]; g[3*(C[i,2]-1)+m,3*(C[i,2]-1)+n]:=X[m,n]; g[3*(C[i,2]-1)+m,3*(C[i,1]-1)+n]:=-X[m,n]; g[3*(C[i,1]-1)+m,3*(C[i,2]-1)+n]:=-X[m,n]; end for; G_star:=G+g; G:=G_star; end for; //Implementing boundary for i in boundary loop for j in 1:N loop G[i,j]:=id[i,j]; end for; end for; //Solving displacement displacement:=Modelica.Math.Matrices.solve(G,F); //Solving reaction reaction:=(G_star*displacement)-F; //Eliminating float error for i in 1:N loop reaction[i]:=if abs(reaction[i])<=err then 0 else reaction[i]; displacement[i]:=if abs(displacement[i])<=err then 0 else displacement[i]; end for; //Checking Force check[1]:=sum({reaction[i] for i in (1:3:(N-2))})+sum({F[i] for i in (1:3:(N-2))}); check[2]:=sum({reaction[i] for i in (2:3:(N-1))})+sum({F[i] for i in (2:3:(N-1))}); check[3]:=sum({reaction[i] for i in (3:3:N)})+sum({F[i] for i in (3:3:N)}); for i in 1:3 loop check[i] := if abs(check[i])<=ers then 0 else check[i]; end for; end Trusses_3D_Manual; Berikut Reaction dan displacement yang terjadi Perhitungan harga Untuk menghitung harga dan bahan saya menggunakan bahan ST 37-2 Angle steel dimana dia merupakan low carbon steel yang biasa digunakan untuk bahan membuat rak etalase logam. Kemudian untuk harga saya mengacu pada link dibawah ini http://www.pusatbesibaja.co.id/harga-besi-siku-profil-baja-distributor-pabrik-supplier-agen-jual-toko-produsen/ https://www.steel-sections.com/steelsections/st37-2-angle-steel.html dari link diatas didapatkan beberapa data sebagai berikut data masih memiliki beberapa kekosongan. Untuk mengisinya, kita bisa menggunakan curve fitting pada aplikasi OpenModelica untuk melihat hasilnya. Pada aplikasi OpenModelica kita menggunakan Fungsi sebagai berikut function Curve_Fitting input Real X[:]; input Real Y[size(X,1)]; input Integer order=2; output Real Coef[order+1]; protected Real Z[size(X,1),order+1]; Real ZTr[order+1,size(X,1)]; Real A[order+1,order+1]; Real B[order+1]; algorithm for i in 1:size(X,1) loop for j in 1:(order+1) loop Z[i,j]:=X[i]^(order+1-j); end for; end for; ZTr:=transpose(Z); A:=ZTr*Z; B:=ZTr*Y; Coef:=Modelica.Math.Matrices.solve(A,B); end Curve_Fitting; kemudian untuk memanggil fungsi tersebut kita membutuhkan model untuk bisa menjalankan fungsi Curve_Fitting. berikut adalah modelnya model CurveFitting parameter Real X[6]={0.000111, 0.000171, 0.000304, 0.000684, 0.000744, 0.000864}; parameter Real Y[6]={179200, 239500, 429600, 963600, 1044800, 1428000}; Real coef[3]; equation coef=FuncCurveFitting(X,Y,2); end CurveFitting; kemudian dari pengerjaan tersebut didapatkan hasil sebagai berikut setelah mendapatkan cukup data kita lanjutkan dengan mengoptimasi menggnakan metode golden section menggunakan OpenModelica berikut model GoldenSection parameter Real xd[:]={0.000111, 0.000141, 0.000171, 0.000231, 0.000291, 0.000304, 0.000384, 0.000684, 0.000575, 0.000744, 0.000864, 0.000725, 0.001216}; parameter Real yd[size(xd,1)]={6.29E-05, 7.24E-05, 7.96E-05, 8.86E-05, 9.26E-05, 9.30E-05, 9.32E-05, 8.02E-05, 8.58E-05, 7.72E-05, 7.15E-05, 7.82E- 05, 5.79E-05}; parameter Real xlo=0.000111; parameter Real xhi=0.001216; parameter Integer N=100; // maximum iteration parameter Real es=0.0001; // maximum error Real f1[N], f2[N], x1[N], x2[N], ea[N], y[3]; Real xopt, fx; protected Real d, xl, xu, xint, R=(5^(1/2)-1)/2; algorithm xl := xlo; xu := xhi; y  := FuncCurveFitting(xd,yd); for i in 1:N loop d:= R*(xu-xl); x1[i]:=xl+d; x2[i]:=xu-d; f1[i]:=y[1]*x1[i]^2+y[2]*x1[i]+y[3]; f2[i]:=y[1]*x2[i]^2+y[2]*x2[i]+y[3]; xint:=xu-xl; if f1[i]>f2[i] then xl:=x2[i]; xopt:=x1[i]; fx:=f1[i]; else xu:=x1[i]; xopt:=x2[i]; fx:=f2[i]; end if; ea[i]:=(1-R)*abs((xint)/xopt); if ea[i]<es then break; end if; end for; end GoldenSection; setelah disimulasikan, maka akan didapatkan hasil berupa Xopt yang merupakan nilai optimum. metode golden section harus dijalankan sebanyak 2 kali, yang pertama untuk material tetap, yang kedua untuk area tetap. code diatas merupakan golden section untuk material tetap. berikut hasil simulasi dari material tetap (gambar atas) dan area tetap (gambar bawah) dan didapatkanlah hasil seperti diatas Kesimpulan dari hasil kalkulasi dan running di atas, didapatkan bahwa ruang area optimum adalah pada 1.945E+11 dan dimensi yang cukup mendekati area tersebut adalah pada 45x45 cm dan thickness 4mm. Adapun nilai elastisitas optimum yang didapatkan oleh golden section adalah 194.5E+9 dimana nilai tersebut masih dibawah nilai elastisitas ST 37-2 Angle steel sehingga dapa dikatakan material ST 37 ini cukup kuat dan relatif mrah untuk membuat rangka tersebut. Jadi pilihan baja ST 37 adalah yang optimal untuk kualitas yang mumpuni dan harga yang terjangkau. UAS