Erdiyanto Munandar

alt text

Nama Saya Erdiyanto Munandar, bisa dipanggil Erdi. Saya memiliki topik penelitian "Optimasi Multi-Objektif Sistem Energi Keberlanjutan yang Terintegrasi dengan Implementasi Teknologi Carbon Capture". Penelitian ini adalah pendekatan yang bertujuan untuk menemukan keseimbangan terbaik antara beberapa tujuan, seperti meningkatkan efisiensi energi, mengurangi emisi karbon, dan menekan biaya operasional. Teknologi Carbon Capture bekerja dengan menangkap dan menyimpan CO2 yang dihasilkan dari pembangkit energi, sehingga mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung transisi menuju penggunaan energi yang lebih bersih dan ramah lingkungan. Promotor untuk penelitian ini adalah Prof. Dr. -Ing. Ir. Nasruddin, M.Eng.

Presentasi DAI 5 :

APLIKASI CFD

Simulasi Cavity dengan OpenFoam :

Rangkuman Lid Driven Cavity :

https://drive.google.com/file/d/1Ecqga0k9b7woELJSsFm5lJjY7dDxOHR2/view?usp=sharing

Dokumen Studi Skema Diskritisasi (UTS) :

https://drive.google.com/file/d/1feQg49Udhp0Ib7fnwGGnbPpO66a9wyLj/view?usp=sharing

Catatan Kuliah Pertemuan ke-1

Pada pertemuan pertama mata kuliah Aplikasi CFD, kami memulai dengan perkenalan dengan dosen pengajar, Pak DAI. Beliau merupakan seorang ahli di bidang Computational Fluid Dynamics (CFD) dan memiliki pengalaman yang luas dalam mengembangkan aplikasi simulasi CFD. Salah satu karya beliau yang sangat menarik adalah aplikasi simulasi CFD yang beliau kembangkan sendiri, bernama CFDSOF. Aplikasi ini mencerminkan kedalaman pengetahuan Pak DAI dalam CFD dan pendekatan praktisnya dalam bidang tersebut.

Untuk perkuliahan yang akan datang, Pak DAI menjelaskan bahwa kami akan menggunakan aplikasi OpenFoam untuk simulasi CFD. OpenFoam adalah software open-source yang banyak digunakan di kalangan akademisi dan profesional untuk melakukan berbagai macam simulasi fluida. Ini adalah salah satu perangkat lunak paling populer dalam bidang CFD karena fleksibilitas dan kemampuannya dalam menangani berbagai jenis kasus simulasi. Pada pertemuan ini, beliau mengarahkan kami untuk menginstall OpenFoam di perangkat masing-masing. Untungnya, saya sudah pernah menggunakan OpenFoam sebelumnya, sehingga saya tidak perlu melakukan instalasi ulang karena aplikasi tersebut sudah terpasang di laptop saya dan saya sudah familiar dalam menggunakannya.

Bagi yang membutuhkan panduan untuk instalasi OpenFoam, berikut adalah (https://www.youtube.com/@kelasCFD/videos) yang bisa diikuti untuk memastikan proses instalasi berjalan lancar. Selain itu, tutorial OpenFoam yang dulu saya gunakan bisa diakses melalui (https://www.cfd.at/sites/default/files/tutorialsV4/OFTutorialSeries.pdf) ini. Tutorial tersebut berisi panduan langkah demi langkah yang sangat membantu bagi pemula.

Selain membahas perangkat yang akan digunakan, Pak DAI juga memperkenalkan metode pembelajaran yang beliau kembangkan sendiri, yaitu DAI5. Metode ini terdiri dari beberapa tahapan penting dalam proses pembelajaran, yang meliputi:

1. Intention (Niat) – Memulai setiap langkah dengan niat yang jelas dan tujuan yang ingin dicapai.

2. Initial Thinking (Pemikiran Awal) – Melakukan analisis awal sebelum memulai sesuatu untuk memahami konteks atau masalah yang akan dipecahkan.

3. Idealization (Idealasi) – Mengidealkan solusi atau pendekatan terbaik untuk menyelesaikan suatu masalah.

4. Instruction Set (Instruksi) – Memecah proses ke dalam langkah-langkah yang jelas dan sistematis, sehingga memudahkan pelaksanaan.

Metode ini dirancang untuk membantu kami, para mahasiswa, dalam mendekati proses belajar dan simulasi CFD dengan cara yang lebih terstruktur dan efektif.

Selama pertemuan tersebut, saya diminta oleh Pak DAI untuk berbagi pengalaman pribadi terkait penggunaan CFD. Saya bercerita mengenai pengalaman saya saat melakukan simulasi pada sebuah model pesawat terbang. Dalam proses simulasi ini, saya menyadari bahwa meskipun saya mampu mengoperasikan perangkat lunak CFD, saya merasa belum benar-benar memahami teori-teori yang mendasari simulasi tersebut dengan baik. Pengalaman ini menjadi salah satu alasan utama saya memutuskan untuk mengambil mata kuliah ini, karena saya merasa perlu memperdalam pemahaman tentang konsep-konsep dasar yang mendukung penggunaan CFD agar bisa lebih maksimal dalam penerapannya di masa mendatang.

Secara keseluruhan, pertemuan pertama ini memberikan gambaran yang jelas tentang bagaimana jalannya mata kuliah Aplikasi CFD, baik dari segi perangkat lunak yang akan digunakan, metode pembelajaran, maupun ekspektasi dari Pak DAI terhadap para mahasiswa. Saya sangat antusias untuk mengikuti kelas ini lebih lanjut, terutama untuk memperdalam pemahaman saya mengenai teori CFD dan penerapannya.

---

Catatan Kuliah Pertemuan ke-2

Pada pertemuan kedua mata kuliah Aplikasi CFD, Pak DAI membahas prosedur dasar dalam menjalankan simulasi CFD yang terdiri dari tiga tahap utama, yaitu pre-processing, processing, dan post-processing. Setiap tahap dijelaskan dengan sangat rinci oleh Pak DAI menggunakan aplikasi CFD yang beliau kembangkan sendiri, yaitu CFDSOF. Penjelasan ini selalu dikaitkan dengan framework DAI5, sebuah pendekatan penyelesaian masalah berbasis conscious thinking, yang telah beliau perkenalkan pada pertemuan pertama.

1. Pre-Processing Tahap pertama dalam prosedur CFD adalah pre-processing, yang melibatkan persiapan awal sebelum simulasi dijalankan. Pak DAI menghubungkan setiap langkah dalam pre-processing dengan elemen Intention dan Initial Thinking dari DAI5:

• Pembuatan Geometri: Pada tahap ini, Pak DAI menekankan pentingnya Intention (Niat) dalam menentukan tujuan simulasi secara jelas. Seperti yang dijelaskan dalam DAI5, niat haruslah didasarkan pada kesadaran penuh dan tujuan akhir yang ingin dicapai dari simulasi.
• Meshing: Dalam Initial Thinking (Pemikiran Awal), kita melakukan analisis awal dan persiapan mesh untuk memecah geometri menjadi elemen-elemen kecil. Pak DAI menekankan pentingnya berpikir kritis dalam memilih jenis dan kualitas mesh yang tepat agar simulasi berjalan optimal.

2. Processing Tahap kedua adalah inti dari simulasi CFD, di mana solusi numerik dihitung berdasarkan data pre-processing. Setiap langkah dalam processing dihubungkan dengan elemen Idealization dan Instruction Set dari DAI5:

• Pemilihan Solver: Pak DAI menjelaskan bagaimana konsep Idealization (Idealisasi) diterapkan dalam memilih solver. Proses idealisasi membantu menyederhanakan masalah yang kompleks melalui asumsi-asumsi yang dapat dipertanggungjawabkan, yang kemudian digunakan untuk memilih metode perhitungan yang tepat.
• Iterasi dan Konvergensi: Tahap ini terkait dengan Instruction Set (Instruksi), di mana Pak DAI menjelaskan bahwa iterasi dalam simulasi harus diatur secara sistematis. Setiap langkah perlu dipandu oleh instruksi yang jelas untuk mencapai konvergensi, yaitu ketika solusi simulasi stabil dan dapat diandalkan.

3. Post-Processing Tahap terakhir adalah post-processing, di mana hasil simulasi dianalisis dan dievaluasi. Pak DAI mengaitkan langkah ini dengan Intention dan Initial Thinking kembali:

• Visualisasi Hasil: Dalam post-processing, hasil simulasi perlu divalidasi terhadap Intention awal untuk memastikan bahwa tujuan simulasi telah tercapai. Pak DAI menunjukkan bagaimana CFDSOF dapat digunakan untuk memvisualisasikan hasil dalam bentuk grafik dan kontur.
• Analisis Data: Pada tahap ini, Initial Thinking digunakan untuk menganalisis data yang relevan dan memastikan bahwa data yang diekstrak sesuai dengan tujuan simulasi yang telah ditetapkan di awal proses.

4. Diskusi dan Tanya Jawab Pada akhir kelas, Pak DAI membuka sesi diskusi dan tanya jawab. Salah satu topik yang dibahas dalam diskusi ini adalah simulasi propeller toroidal untuk drone yang dilakukan menggunakan CFD. Beberapa mahasiswa yang mendapat tugas merancang simulasi bertanya terkait detail teknis, dan Pak DAI menjelaskan konsep simulasi tersebut dengan sangat rinci. Selama diskusi, saya mengajukan dua pertanyaan terkait:

1.Pentingnya Grid Independence Test: Saya bertanya apakah grid independence test merupakan tahap yang penting dalam simulasi CFD. Pak DAI menjawab bahwa grid independence test adalah wajib dalam simulasi. Tahap ini memastikan bahwa hasil simulasi tidak bergantung pada ukuran grid, sehingga hasil yang didapatkan lebih akurat dan dapat diandalkan.
    
2.Parameter Wall y+: Saya juga menanyakan tentang parameter wall y+ dan kapan kita harus memastikannya. Pak DAI menjelaskan dari konsep dasar boundary layer, di mana parameter y+ penting dalam simulasi aliran turbulen dekat dinding. Beliau menjelaskan bahwa memastikan nilai y+ berada pada kisaran yang tepat penting agar model turbulensi yang digunakan dalam simulasi dapat bekerja dengan optimal. Pak DAI selalu menjelaskan setiap konsep dari dasar agar kami memahami dengan baik esensi dari setiap proses CFD, bukan hanya bagaimana mengoperasikan perangkat lunaknya saja.

Pak DAI juga menekankan bahwa kita tidak boleh diatur oleh simulator, tetapi kita yang harus mengatur simulasi. Artinya, pemahaman mendalam tentang setiap aspek simulasi sangat penting agar kita dapat menggunakan alat simulasi dengan cara yang benar, serta memahami makna dari setiap hasil yang diperoleh.

---

Catatan Kuliah Pertemuan ke-3

Pemodelan Aliran Fluida dalam Rongga dengan CFDSOF

Pada pertemuan ketiga ini, Pak DAI memulai dengan memperlihatkan simulasi aliran fluida dalam rongga (lid-driven cavity) menggunakan perangkat lunak CFDSOF di depan kelas. Simulasi tersebut melibatkan rongga persegi berukuran 0,1 m x 0,1 m dengan dinding atas yang bergerak ke arah kanan pada kecepatan 0,1 m/detik. Rongga diisi dengan udara yang memiliki densitas 1,0 kg/m³ dan viskositas 2,0 x 10^-5 kg/m-detik. Saat simulasi dijalankan, peserta kelas dapat melihat bagaimana fluida dalam rongga mulai bergerak, mengikuti gerakan dinding atas, dan membentuk pola vortex yang kompleks.

Proses Simulasi dengan CFDSOF

Simulasi ini dimulai dengan membentuk domain komputasi dalam perangkat lunak CFDSOF. Rongga dibagi menjadi grid-grid kecil yang mewakili elemen-elemen dari ruang fluida. Pak DAI menjelaskan bahwa grid ini penting untuk memastikan setiap bagian dari rongga dihitung dengan tepat. Persamaan Navier-Stokes yang kompleks diterapkan pada setiap elemen grid melalui metode numerikal. Setelah domain dan grid diatur, parameter lain seperti tipe cell dan kondisi sempadan (boundary conditions) disesuaikan agar sesuai dengan kondisi simulasi.

Simulasi dijalankan melalui proses iterasi, di mana perangkat lunak secara bertahap menghitung nilai-nilai kecepatan dan tekanan di setiap elemen grid hingga hasil yang stabil diperoleh. Proses ini memerlukan penyimpanan file kasus (case file) dan file hasil perhitungan (data file) dengan nama yang tepat untuk memastikan file dapat terbaca oleh perangkat lunak.

Visualisasi dan Analisis Hasil

Setelah proses iterasi selesai, hasil simulasi ditampilkan dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Pada layar, peserta kelas dapat melihat pola aliran fluida dalam bentuk vektor kecepatan dan kontur tekanan. Pola aliran ini memperlihatkan bagaimana fluida bergerak mengikuti gerakan dinding, membentuk vortex atau pusaran di dalam rongga. Tekanan minimum terlihat di pusat pusaran, menunjukkan adanya perbedaan tekanan yang signifikan di berbagai area rongga.

Pak DAI menunjukkan bagaimana peserta dapat memanipulasi tampilan visual ini, seperti memperbesar, memperkecil, dan menggeser gambar untuk melihat hasil simulasi dengan lebih jelas. Kami juga menganalisis distribusi kecepatan fluida di sepanjang sumbu vertikal (sumbu-Y) dan perubahan tekanan di sepanjang sumbu horizontal (sumbu-X). Analisis ini memungkinkan kami memahami lebih dalam bagaimana kecepatan dan tekanan fluida berinteraksi di dalam rongga.

Teori di Balik Simulasi Lid-Driven Cavity

Setelah memperlihatkan hasil simulasi, Pak DAI kemudian menjelaskan teori yang mendasari fenomena yang terlihat pada visualisasi. Simulasi lid-driven cavity adalah salah satu studi kasus klasik dalam Computational Fluid Dynamics (CFD) yang digunakan untuk memodelkan aliran fluida yang dipengaruhi oleh gerakan dinding. Dalam kasus ini, gerakan dinding atas menyebabkan fluida di dalam rongga bergerak, membentuk pola aliran yang kompleks, termasuk pusaran atau vortex yang stabil.

Persamaan Navier-Stokes: Inti dari Pemodelan CFD

Pak DAI kemudian menjelaskan pentingnya persamaan Navier-Stokes dalam simulasi fluida. Persamaan ini adalah inti dari pemodelan aliran fluida, yang menggambarkan bagaimana kecepatan, tekanan, dan viskositas fluida saling berinteraksi. Dalam kasus aliran lid-driven cavity, persamaan Navier-Stokes menggambarkan bagaimana fluida merespons gerakan dinding, menciptakan pola aliran yang dapat diamati dalam simulasi.

Namun, Pak DAI juga menekankan bahwa persamaan Navier-Stokes sangat kompleks dan tidak dapat diselesaikan secara analitik untuk sebagian besar kasus aliran nyata. Oleh karena itu, pendekatan numerikal digunakan dalam CFD, di mana domain fluida dibagi menjadi grid-grid kecil, dan perhitungan dilakukan secara iteratif. Hal ini memungkinkan perangkat lunak seperti CFDSOF untuk memprediksi perilaku fluida dengan akurasi yang tinggi.

Hubungan Tekanan, Momentum, dan Gaya Sentripetal

Pak DAI juga menjelaskan fenomena yang terjadi dalam simulasi, khususnya bagaimana tekanan fluida terkait dengan momentum yang dihasilkan oleh gerakan dinding. Saat dinding atas bergerak, fluida dipercepat, dan momentum fluida meningkat. Fenomena vortex yang terlihat dalam simulasi menunjukkan adanya tekanan yang lebih rendah di pusat pusaran. Hal ini disebabkan oleh gaya sentripetal yang bekerja pada fluida, yang menariknya menuju pusat pusaran. Sesuai dengan prinsip Bernoulli, tekanan di pusat pusaran lebih rendah karena kecepatan fluida yang tinggi di sekitarnya.

Pertanyaan tentang RANS, DNS, dan LES

Pada sesi tanya jawab, saya menanyakan apakah metode RANS, DNS, dan LES masih berhubungan dengan persamaan Navier-Stokes. Pak DAI menjelaskan bahwa ketiga metode tersebut berhubungan erat dengan persamaan Navier-Stokes, terutama dalam konteks perhitungan turbulensi. Turbulensi adalah fenomena yang sangat kompleks dalam dinamika fluida, dan metode RANS, DNS, dan LES dikembangkan untuk membantu memodelkan dan menyederhanakan perhitungan yang terkait dengan turbulent stress.

---

Catatan Kuliah Pertemuan ke-4

Pada pertemuan keempat ini, fokus utama adalah pada pengembangan simulasi cavity 3D, yang melanjutkan studi dari simulasi 2D yang telah dilakukan sebelumnya. Simulasi cavity menjadi penting dalam konteks Computational Fluid Dynamics (CFD) karena memungkinkan kita untuk memahami aliran fluida dalam ruang terbatas dan bagaimana aliran ini dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti geometri, kecepatan, dan model turbulensi. Dalam simulasi ini, kami beralih dari simulasi 2D yang sederhana ke simulasi 3D yang lebih realistis, memberikan gambaran yang lebih mendekati kondisi nyata.

Simulasi 3D dilakukan dengan ukuran domain 10x50x10 cm, menggantikan simulasi 2D sebelumnya yang hanya berukuran 10x10 cm. Bagian front dan back yang pada simulasi 2D diberi boundary condition empty, kini diubah menjadi symmetry plane. Hal ini memberikan simulasi yang lebih efisien dari segi komputasi, sekaligus menjaga simetri aliran di dalam cavity.

Variasi Model Turbulensi dan Perbandingan dengan Aliran Laminar

Tiga model turbulensi utama digunakan dalam simulasi ini untuk menggambarkan berbagai skenario aliran turbulen: k-epsilon, RNG k-epsilon, dan Reynolds Stress Model (RSM). Masing-masing model diuji dan hasilnya dibandingkan dengan simulasi aliran laminar. Perbedaan utama yang diamati adalah:

k-epsilon Model: Model ini sering digunakan karena kesederhanaannya dalam menangani aliran turbulen yang stabil, meskipun kurang efektif dalam menangani aliran yang mengalami separasi atau aliran kompleks​

RNG k-epsilon Model: Modifikasi dari k-epsilon ini memberikan prediksi yang lebih baik untuk aliran vorteks dan geometri kompleks. Model ini lebih efektif untuk aliran yang mengalami distorsi besar​

Reynolds Stress Model (RSM): Model ini menawarkan pemodelan yang lebih rinci dengan menghitung secara eksplisit komponen tegangan Reynolds. RSM lebih cocok digunakan untuk aliran turbulen dengan gradien kecepatan yang tajam​

Hasil perbandingan dengan aliran laminar menunjukkan bahwa aliran laminar lebih sederhana dan stabil, namun kurang memadai untuk memodelkan fluktuasi aliran yang kompleks.

Mengapa Turbulensi Harus Dimodelkan?

Pak DAI menekankan pentingnya memodelkan turbulensi karena menyelesaikan semua skala aliran turbulen secara langsung (melalui Direct Numerical Simulation - DNS) memerlukan sumber daya komputasi yang sangat besar dan tidak praktis untuk aplikasi industri. Turbulensi adalah fenomena aliran yang sangat kompleks, di mana fluktuasi aliran yang tidak teratur terjadi pada berbagai skala spasial dan temporal. Menggunakan model seperti Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) membantu memprediksi perilaku rata-rata aliran turbulen dengan efisiensi yang lebih tinggi​

Pemodelan ini juga berkaitan dengan turbulent stress, yaitu tegangan yang dihasilkan dari fluktuasi aliran turbulen. Model turbulensi membantu menghitung tegangan ini tanpa perlu menghitung fluktuasi kecil yang tidak relevan untuk aplikasi teknik sehari-hari.

Boundary untuk External Flow

Dalam simulasi external flow, penentuan boundary condition dilakukan secara iteratif. Proses ini dimulai dengan membuat domain simulasi kecil dan secara bertahap memperluasnya hingga boundary condition tidak lagi mempengaruhi hasil simulasi di area yang menjadi fokus studi. Hal ini penting agar aliran masuk dan keluar dari domain simulasi tidak menyebabkan gangguan atau refleksi gelombang yang dapat merusak akurasi hasil simulasi​

Pendekatan iteratif ini memungkinkan kita untuk menentukan ukuran domain yang optimal, di mana batas domain tidak mengganggu aliran di area yang diteliti, menghasilkan simulasi yang lebih stabil dan akurat.

Adaptive Mesh

Adaptive mesh digunakan dalam simulasi ini untuk meningkatkan resolusi di area dengan gradien aliran tinggi. Grid mesh dapat diadaptasi secara lokal untuk memperhalus resolusi di daerah kritis, seperti di sekitar dinding atau zona turbulensi tinggi, tanpa meningkatkan kepadatan mesh di seluruh domain. Ini memungkinkan simulasi yang lebih efisien secara komputasi tanpa mengorbankan akurasi di area yang memerlukan resolusi tinggi​.

---

Catatan Kuliah Pertemuan ke-5

Pertemuan ini bertujuan untuk memperkenalkan konsep dasar dari masing-masing metode, sekaligus memberikan pemahaman yang lebih mendalam terkait bagaimana FVM digunakan untuk memodelkan fenomena fisik seperti difusi dan konveksi dalam berbagai media, baik fluida maupun padatan.

Tiga Metode Numerik: FDM, FEM, dan FVM

Finite Difference Method (FDM): FDM menggantikan turunan dalam persamaan diferensial dengan perbedaan antara nilai-nilai fungsi pada titik-titik diskret dalam grid. Metode ini biasanya digunakan untuk masalah dengan geometri sederhana dan lebih mudah diterapkan.

Finite Element Method (FEM): FEM lebih fleksibel dalam hal penanganan geometri yang kompleks. Dengan metode ini, domain dibagi menjadi elemen-elemen kecil, dan persamaan diferensial diselesaikan pada setiap elemen. Ini sangat cocok untuk struktur dan sistem dengan bentuk geometri yang rumit.

Finite Volume Method (FVM): FVM menghitung fluks antar volume kontrol dengan memastikan hukum konservasi massa, energi, atau momentum tetap berlaku. FVM sering digunakan dalam simulasi fluida dan perpindahan panas, karena metode ini dapat diterapkan pada berbagai jenis geometri dan cocok untuk aliran yang lebih kompleks.

Difusi dalam FVM

Difusi adalah proses di mana suatu zat, panas, atau energi menyebar dari daerah dengan konsentrasi tinggi ke daerah dengan konsentrasi rendah. Pada FVM, difusi dihitung dengan memperhitungkan perubahan konsentrasi antar volume kontrol. Setiap volume kontrol menerima atau kehilangan fluks berdasarkan perbedaan konsentrasi, sehingga properti seperti massa atau energi tetap terjaga.

Gradien (Grad): Gradien menunjukkan bagaimana suatu nilai berubah dalam ruang. Dalam konteks difusi, gradien mengukur perbedaan konsentrasi atau suhu antara dua titik.

Divergensi (Div): Divergensi menunjukkan apakah suatu fluks mengalir masuk atau keluar dari suatu titik atau volume. Dalam FVM, divergensi membantu mengukur jumlah zat atau energi yang keluar dari satu volume kontrol dan masuk ke volume kontrol yang berdekatan.

Konveksi dalam FVM

Konveksi adalah perpindahan massa atau energi yang terjadi karena gerakan fluida. Dalam FVM, konveksi dihitung dengan mempertimbangkan aliran fluida yang membawa zat atau energi melalui volume kontrol. Fenomena ini mencakup perpindahan panas atau zat yang mengikuti aliran fluida, yang dipengaruhi oleh kecepatan dan arah aliran tersebut.

Konveksi bisa bersifat alami (disebabkan oleh perbedaan suhu yang menciptakan pergerakan fluida) atau dipaksakan (disebabkan oleh gaya eksternal seperti pompa atau kipas).

Ilustrasi Difusi dan Konveksi pada Fase Fluida dan Padatan

Difusi dalam Fluida: Misalnya, penyebaran zat terlarut dalam air akan menyebar ke seluruh air sampai konsentrasinya merata. Fenomena ini terjadi karena gradien konsentrasi yang menyebabkan zat bergerak dari area konsentrasi tinggi ke konsentrasi rendah.

Difusi dalam Padatan: Dalam padatan, seperti logam, panas bergerak dari bagian yang lebih panas ke bagian yang lebih dingin melalui konduksi. Ini adalah bentuk difusi di mana energi termal berpindah karena perbedaan suhu.

Konveksi dalam Fluida: Misalnya, udara panas yang naik ke atas di ruang tertutup atau air yang bergerak ketika dipanaskan. Dalam konveksi, massa fluida bergerak dan membawa panasnya bersamaan, menyebabkan perpindahan energi yang lebih cepat.

Konveksi dalam Padatan: Pada material padat, konveksi tidak terjadi karena partikel dalam padatan tidak bergerak bebas seperti fluida. Perpindahan panas pada padatan lebih mengandalkan difusi (konduksi) untuk mentransfer energi dari satu bagian ke bagian lainnya.

---

Ujian tengah Semester

https://drive.google.com/file/d/1dJzDhydFjXaC6e6w3R4x4m26YJJf9PkG/view?usp=sharing

KOMPUTASI TEKNIK

Diskusi dengan ChatGPT tentang Heat Transfer 1D

Dokumentasi Diskusi:

https://drive.google.com/file/d/1ivhyilLuB0dqDFphUQ0A5AMq7IpgeydK/view?usp=sharing

Diskusi dimulai dengan menetapkan tujuan utama dari penerapan metode elemen hingga ini, yaitu bukan sekadar untuk menyelesaikan masalah matematis, tetapi juga sebagai upaya untuk mengenali dan memahami keteraturan alam sebagai cerminan kebijaksanaan Sang Pencipta. ChatGPT membantu saya melihat bahwa setiap langkah dalam proses pemecahan masalah ini dapat dilihat sebagai bagian dari perjalanan spiritual untuk mengenal dan mengapresiasi kebijaksanaan Sang Pencipta dalam hukum-hukum alam. Dengan menggunakan kerangka DAI5 yang terdiri dari Intention, Initial Thinking, Idealization, Instruction Set (yang mencakup Interpretation dan Iteration), saya memastikan bahwa setiap langkah tetap berada dalam jalur yang selaras dengan tujuan utama ini.

Tahap pertama dalam kerangka ini adalah Intention, di mana saya menetapkan niat atau tujuan mendasar yang akan mengarahkan seluruh proses. Dalam konteks ini, tujuan saya bukan sekadar menyelesaikan masalah matematika, tetapi juga untuk mengapresiasi keteraturan dan keseimbangan alam yang mencerminkan kebijaksanaan Sang Pencipta. Dengan bantuan ChatGPT, saya memilih metode elemen hingga sebagai pendekatan yang memungkinkan saya untuk melihat keteraturan dalam sistem fisika secara bertahap dan terstruktur. Intensi ini menjadi landasan yang mengarahkan semua tahapan berikutnya, memastikan bahwa setiap langkah tetap terhubung dengan tujuan utama.

Pada tahap Initial Thinking, ChatGPT membantu saya menganalisis masalah persamaan diferensial satu dimensi secara mendalam. Persamaan ini menggambarkan distribusi atau perubahan suatu kuantitas fisik, seperti suhu atau perpindahan, yang menunjukkan prinsip keseimbangan dalam sistem fisika. Melalui analisis yang dibimbing oleh ChatGPT, saya menyadari bahwa persamaan ini menggambarkan harmoni yang ada di alam. ChatGPT kemudian memandu saya untuk mengubah persamaan ini menjadi bentuk yang lebih sederhana sehingga dapat dipecahkan menggunakan metode elemen hingga. Proses ini juga memperkuat pemahaman saya tentang prinsip-prinsip keseimbangan yang mendasari persamaan tersebut.

Di tahap Idealization, ChatGPT membantu saya membangun model yang praktis dan sederhana namun tetap mencerminkan esensi dari sistem fisika yang sesungguhnya. Saya membagi domain masalah menjadi elemen-elemen kecil dan menentukan fungsi bentuk sederhana untuk setiap elemen tersebut. Fungsi bentuk ini memungkinkan saya untuk mendekati nilai variabel secara bertahap di setiap elemen, sehingga menciptakan model yang realistis namun tetap sederhana. Dengan arahan dari ChatGPT, saya memahami cara menghitung matriks kekakuan lokal dan vektor beban untuk setiap elemen, yang mewakili interaksi antar elemen dalam sistem. Setiap penyederhanaan atau keputusan dalam tahap ini dibuat dengan kesadaran penuh untuk memastikan model tetap setia pada kenyataan fisik, sejalan dengan Intensi Sadar untuk menjaga keseimbangan antara kesederhanaan dan akurasi.

Tahap berikutnya adalah Instruction Set, yang terdiri dari tiga komponen utama: Execution, Interpretation, dan Iteration. Pada bagian Execution, ChatGPT menjelaskan bagaimana elemen-elemen individual disusun menjadi satu sistem global melalui matriks kekakuan dan vektor beban yang menggabungkan semua elemen menjadi kesatuan. Penyusunan elemen-elemen ini menjadi satu kesatuan menggambarkan keteraturan dan harmoni dalam ciptaan. Setelah sistem global terbentuk, ChatGPT menunjukkan cara menerapkan kondisi batas pada sistem untuk memastikan bahwa solusi mencerminkan batasan fisik yang ada. Setelah itu, saya menyelesaikan sistem persamaan ini untuk mendapatkan nilai-nilai variabel yang dicari di setiap titik dalam domain.

Namun, Langkah Instruksi ini tidak hanya mencakup eksekusi teknis tetapi juga Interpretation untuk menilai apakah solusi tersebut sesuai dengan ekspektasi fisik dan matematis. ChatGPT membantu saya memahami pentingnya memverifikasi solusi yang diperoleh dan memastikan bahwa hasilnya sesuai dengan kondisi batas serta berperilaku konsisten di seluruh domain. ChatGPT juga mengarahkan saya untuk melakukan visualisasi terhadap solusi, sebagai cara untuk lebih memahami keteraturan dan keseimbangan yang ada dalam sistem. Melalui visualisasi ini, saya mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai prinsip-prinsip keseimbangan dalam sistem, yang memberikan pemahaman lebih dalam tentang keteraturan yang ada di alam.

Bagian terakhir dari Instruction Set adalah Iteration, di mana ChatGPT menjelaskan pentingnya melakukan iterasi untuk menyempurnakan model dan solusi jika diperlukan. Saya dapat menyesuaikan jumlah elemen atau meningkatkan kompleksitas model untuk memastikan solusi semakin mendekati realitas fisik yang sesungguhnya. ChatGPT menekankan bahwa setiap iterasi dilakukan bukan hanya untuk meningkatkan ketelitian teknis, tetapi juga sebagai bentuk refleksi dan pembelajaran yang berkesinambungan agar semakin mengenal keteraturan yang diciptakan oleh Sang Pencipta.

Selama diskusi, ChatGPT juga membantu saya menyusun algoritma langkah demi langkah dan diagram alir dari proses ini. Diagram alir tersebut memvisualisasikan tahapan dari awal hingga akhir, dengan menekankan bahwa Interpretation dan Iteration adalah bagian integral dari Instruction Set. Dengan demikian, proses pemecahan masalah ini tetap terarah dan selaras dengan tujuan utama.

Dalam keseluruhan proses ini, Interpretation dan Iteration menjadi bagian terintegrasi dari Instruction Set, menjadikan solusi elemen hingga bukan sekadar proses perhitungan teknis tetapi juga sebagai perjalanan reflektif dan iteratif. Dengan kerangka DAI5, saya dapat melaksanakan setiap tahap—dari Intention hingga Iteration—dengan Intensi Sadar, menjaga agar setiap langkah tetap terhubung dengan tujuan utama yaitu mengenali dan memahami keteraturan yang diciptakan oleh Sang Pencipta. ChatGPT membantu saya menyadari bahwa solusi teknis ini bukan sekadar mencari jawaban, tetapi juga sebagai cara untuk mengapresiasi desain dan harmoni yang ada dalam ciptaan.