Winanda Amorosso

Profil

Nama  : Winanda Amorosso

NPM.  : 1506729922

Jurusan : Teknik Mesin

Pertemuan Setelah UTS

Pertemuan 1: Python

Pada meeting pertama, kami diberikan introduction ke Python, yaitu programming language yang sekarang paling banyak digunakan oleh programmer di dunia modern.

TUGAS 1: GOVERNING EQUATION

Tugas kelompok (saya member kelompok 8) mencari top speed serta waktu yang dibutuhkan untuk mencapai top speed dari sebuah mobil dengan cara mencari nilai tersebut kami harus menggunakan Teknik Runge Kutta, sebuah Teknik numerik untuk mencari nilai dari turunan sebuah fungsi dimulai dengan cara mencari governing equation.

Runge-Kutta Method sendiri ialah metode yang mengandalkan aplikasi repetisi kepada suatu persamaan untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi selama repetisi tetap digunakan. Runge-Kutta 4th Order ialah Runge-Kutta yang menggunakan 4 repetisi, dengan persamaan umum sebagai berikut:

Berdasarkan pembahasan di kelas, berikut analisa gaya yang diformulasikan dalam python :

import math

import cmath
m= float(input("massa mobil: "))
Cd= float(input("Koefisien Drag Udara: "))
Myu= float(input("koefisien gesek dinamis: "))
F = float(input("Engine's Force: "))
g= float(9.18)     #gravitational_acceleration
N = float(m*g)      #Normal_Force
V0 = float(0)       #inital_speed_value2
t0 = float(0) #initial time_value
H = 1 #step_size
Error = float(100)
print ("data data runge kutta: ")
 def Va(t0, V0):
   return ((F)-(Cd*V0**(2/3)-Myu*N)/m)
 while(Error>0.0005):
   k1 = Va(t0, V0)
   k2 = Va(t0 + 0.5, V0 + k1*0.5)
   k3 = Va(t0 + 0.5, V0 + k2*0.5)
   k4 = Va(t0 + 1, V0 + k3)
   V1 = V0 + (1/6)*(k1 + 2*k2 + 3*k3 + k4)
   Error = ((V1 - V0) / V1)
   V0 = V1
   t1 = t0 + H
   t0 = t1
   print (V1)
print ("")
print ("kecepatan max mobil merupakan: ", V1)
print ("waktu ke top speed: ", t0)

Pertemuan 2: CFDSOF-NG

Pada pertemuan ini, kami diperkenalkan dengan software yang dikembangkan oleh AIR Team, yang bernama CFDSOF-NG. Program ialah software simulasi yang dapat digunakan untuk menganalisis dan mensimulasi problem engineering berbasis ilmu Computational Fluid Dynamics (CFD). Kami kemudian diberikan tugas untuk mendapatkan kondisi aliran udara yang mengalir di sekitar mobil saat sedang bergerak. Hal ini berguna untuk mencari tahu drag force yang dialami oleh mobil sehingga dapat diukur parameter peformanya.

Pertemuan 3: Optimasi Air Foil

Pada pertemuan kali ini, kami melakukan hal yang sama dengan drag mobil, kecuali sekarang kami menggunakan airfoil yang didesain sendiri di Inventor, yang kemudian dicari tahu kondisi aliran udara yang terjadi saat bergerak dengan CFDSOF-NG dengan kecepatan dan sudut serang yang sudah ditetapkan.

Langkah langkah yang diambil adalah sebagai berikut:

1. Masukan geometry CAD

2. Masukan Geometry mesh, mesh coordination, mesh property

3. Generate mesh

4. Pilih fluid property

5. Buat boundary condition untuk fluid

6. Menentukan algortima dan waktu

7. Run solver dengan para view

8. Generate Surface Normal

9. Integral variable

10.Run program

Dari sini kita dapat mencari grafik perbandingan drag force dengan angle of attack, serta lift force dengan angle of attack. Dengan adanya grafik, dapat ditetapkan persamaan yang kemudian akan berperan dalam menentukan sudut serang yang optimal. Sudut tersebut dicari menggunakan Python yang dapat dikompilasi di Jupyter. Dari sini, dapat didapatkan sudut serang yang optimal serta drag dan lift force pada sudut serang tersebut.

Pertemuan 4: 26 November 2019

Pada pertemuan ini, kami diberikan kuis dengan soal berikut: 1. Apa perbedaan tahu dan paham Metode Numeruk? 2. Mengapa kita harus belajar Metode Numerik? 3. Mengapa Pak DAI menggunakan peci saat mengajar di dalam kelas?

Pertemuan 5: Presentasi Air Foil

Pada pertemuan ini, kami diminta untuk mempresentasikan hasil dari optimasi airfoil yang kami dapatkan.

Pertemuan 6: ANN

Pada pertemuan terakhir ini sebelum UAS, kami diajarkan tentang Artificial Neural Network (ANN). ANN ialah sistem komputer yang mengambil inspirasi oleh neural network yang ada dalam otak makhluk hidup.

Langkah langah untuk membangun sebuah ANN

- Data Preprocessing

- Add input layer

- Random w init

- Add Hidden Layers

- Select Optimizer, Loss, and Performance Metrics

- Compile the model

- use model.fit to train the model

- Evaluate the model

- Adjust optimization parameters or model if needed

Pertemuan 7: Artificial Neural Network Aplication

Pada kali ini, data yang sudah didapatkan beberapa minggu lalu dari Analisa Airfoil digunakan lagi untuk mencari tau perbandingan apakah output real dan output prediction ANN sama atau tidak.

Langkah pertama untuk membangun ANN:

1. Mengimport Library yang dibutuhkan

2. Mengupload file excel yang berisi data drag dan lift airfoil

3. Normalisasi agar matrixnya tidak terlalu besar

4. Membuat ANN

5. Unnormalize untuk mendapatkan nilai sebenarnya