User:LuthfiShafwan

From ccitonlinewiki
Revision as of 20:39, 11 November 2024 by LuthfiShafwan (talk | contribs) (Tugas 2)
Jump to: navigation, search

Introduction

IMG-20240516-WA0001.jpg

Nama saya muhammad luthfi shafwan, mahasiswa S2 Teknik Mesin peminatan Teknologi dan Sumber Daya Maritim angkatan 2024

Komputasi Teknik Pertemuan 1 (Pasca UTS) 29/10/2024

Pada pertemuan pertama ini, mahasiswa diperkenalkan dengan sebuah framework bernama DAI-5, yang dikembangkan oleh Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara. Framework ini didasari oleh konsep conscious thinking atau berpikir secara sadar. Landasan dari framework ini adalah falsafah yang beliau utarakan, yaitu "I'm my consciousness," yang menegaskan pentingnya kesadaran dalam setiap tindakan. Sebagai inisiator, beliau merumuskan framework ini menjadi empat tahapan penting:

(1) Intention, Menentukan niat/ide awal

(2) Initial Thinking, Mengeksplorasi dari ide yang kita inisiasikan sebelumnya

(3) Idealization, Penarikan solusi Dari ide tersebut kemudian mensimplifikasi sesuatu agar lebih ideal

(4) Instruction Set, Solusi ideal yang menjadi output pada tahapan sebelumnya, dikonversi menjadi sebuah tahapan sistematis Tahapan-tahapan ini merepresentasikan pentingnya pendekatan sistematis dalam berbagai aspek kehidupan.

Tugas 1

kasus distribusi tekanan pada geometri Oscillating Water Coloumn untuk 2 konfigurasi, 1 chamber 2 turbine dan 2 chamber 1 turbine

Pada pertemuan kali ini, Pak Dai memberikan arahan kepada mahasiswa untuk melakukan diskusi mengenai FEM (Finite Element Method) melalui platform ChatGPT. Diskusi ini akan mencakup beberapa pertanyaan yang sesuai dengan arahan beliau, dengan output yang diharapkan dapat menghubungkan konsep FEM dengan langkah-langkah yang terdapat dalam kerangka DAI-5. Kasus yang menjadi subjek diskusi melalui platform chatGPT kali ini adalah Finite Element Method (FEM) untuk Oscillating Water Column (OWC) dengan 2 konfigurasi (1 turbin 2 chamber dan 2 turbin 1 chamber)

hasil diskusi dengan ChatGPT mengenai FEM pada OWC dengan 2 konfigurasi


Carbon(3).png


Output(1).png

Grafik diatas merupakan output dari code yang di generate oleh chatGPT mengenai kasus ini dengan anggapan gelombang normal, dapat dilihat bahwa pada grafik pertama yaitu konfigurasi 1 (1 Turbin, 2 Chamber): Grafik menunjukkan variasi nilai u(x) di sepanjang posisi x dalam domain. Distribusi ini mengikuti pola sinusoidal yang diberikan oleh sumber gaya gelombang. Sementara pada konfigurasi 2 (2 Turbin, 1 Chamber): Grafik menunjukkan bahwa nilai u(x) tetap konstan di sepanjang domain, mencerminkan perbedaan dalam konfigurasi elemen dan pengaruhnya terhadap solusi.

Tugas 2

Tugas 2 ini menggunakan metode elemen hingga (1D Finite Element Method) dalam analisis perpindahan panas untuk memahami bagaimana distribusi suhu dalam sebuah pipa. Python digunakan untuk menentukan distribusi suhu di sepanjang pipa dengan pemanasan seragam, di mana pipa memiliki suhu 0°C di kedua ujungnya. Setelah itu, hasil simulasi yang dihasilkan diinterpretasikan secara mendalam untuk memberikan wawasan tentang karakteristik distribusi suhu, dan hasil tersebut kemudian dihubungkan dengan DAI5 Framework.

1. Persamaan Konduksi Panas (Hukum Fourier)

Persamaan konduksi panas satu dimensi dalam kondisi steady-state tanpa adanya sumber panas internal (untuk aliran panas konduktif) adalah:

Screenshot 2024-11-11 191354.png

di mana:

  • K konduktivitas termal ss 304 (W/m·K)
  • T adalah suhu (°C atau K)
  • X adalah posisi sepanjang


2. Persamaan Konduksi Panas dengan Sumber Panas

Jika terdapat sumber panas seragam Q dalam pipa, persamaan konduksi panas menjadi:

Screenshot 2024-11-11 191405.png

di mana Q adalah sumber panas per satuan volume (W/m³).

3. Diskritisasi dengan Metode Elemen Hingga (FEM)

Metode elemen hingga digunakan untuk mendiskritisasi persamaan diferensial parsial ini menjadi sistem persamaan linear. Matriks kekakuan lokal untuk elemen 1D diberikan oleh:

Screenshot 2024-11-11 191411.png

di mana Δx adalah panjang elemen.

4. Penyusunan Vektor Gaya

Vektor gaya F diisi dengan kontribusi dari sumber panas seragam:

Screenshot 2024-11-11 191415.png

5. Sistem Persamaan Linear

Setelah menyusun matriks kekakuan global K dan vektor gaya F, sistem persamaan linear yang perlu diselesaikan adalah:

Screenshot 2024-11-11 191421.png

di mana:

  • K adalah matriks kekakuan global
  • T adalah vektor suhu pada simpul-simpul
  • F adalah vektor gaya total

6. Kondisi Batas

Kondisi batas (Dirichlet boundary conditions) diterapkan dengan menetapkan suhu tertentu di simpul-simpul yang terkait, seperti suhu 0°C di kedua ujung pipa.

Perhitungan Manual untuk kasus distribusi suhu pada pipa stainless steel dengan panjang 3 meter menggunakan persamaan fourrier

CamScanner 11-11-2024 14.38-1--1.png
Carbon(5).png
Output, google 1.png

Interpretasi Grafik

Grafik yang merupakan output dari code yang menggunakan google collab menunjukkan distribusi temperatur pada pipa SS 304 sepanjang 3 meter, di mana suhu pada kedua ujung pipa dijaga pada 0°C, menyebabkan suhu meningkat secara bertahap ke titik maksimum sekitar 70°C di tengah pipa sebelum menurun kembali. Hal ini mengindikasikan pemanasan seragam sepanjang pipa dan penyelesaian distribusi suhu dilakukan menggunakan metode elemen hingga (1D FEM).

Hubungan dengan Framework DAI5

Framework DAI5 terdiri dari lima tahap: Intention, Initial Thinking, Idealization, Instruction Set. Berikut cara algoritma FEM ini dihubungkan dengan DAI5: Framework DAI5 terdiri dari lima tahap: Intention (Tujuan), Initial Thinking (Pemikiran Awal), Idealization (Idealasi), Instruction Set (Set Instruksi), Implementation (Implementasi). Berikut cara algoritma FEM ini dihubungkan dengan DAI5:

  1. Intention (Tujuan):
    • Tujuan utama adalah membuat aplikasi Python untuk menganalisis distribusi suhu di sepanjang pipa menggunakan metode FEM 1D dengan pemanasan seragam dan kondisi batas tertentu (0°C di kedua ujung).
  2. Initial Thinking (Pemikiran Awal):
    • Pikirkan bagaimana masalah ini dapat diselesaikan menggunakan pendekatan numerik, seperti metode elemen hingga. Identifikasi parameter utama, seperti properti material (SS 304), panjang pipa, dan distribusi suhu.
  3. Idealization (Idealasi):
    • Buat model matematika dari sistem fisik dengan menyederhanakannya menjadi model 1D yang dapat didiskritisasi. Asumsikan distribusi pemanasan seragam dan kondisi steady-state untuk mempermudah simulasi.
    • Idealasi ini mencakup pemilihan model elemen hingga 1D dengan matriks kekakuan lokal dan global.
  4. Instruction Set (Set Instruksi):
    • Susun langkah-langkah instruksi yang mencakup pengisian matriks kekakuan global, vektor gaya, penerapan kondisi batas, dan penyelesaian sistem persamaan. Rancang algoritma dalam bentuk kode Python yang jelas dan terstruktur.
  5. Implementation (Implementasi):
    • Jalankan kode Python yang telah dibuat untuk mengimplementasikan solusi. Visualisasikan hasil distribusi suhu dan interpretasikan untuk memahami bagaimana suhu menyebar di sepanjang pipa berdasarkan parameter yang diberikan.