User:LuthfiShafwan

From ccitonlinewiki
Revision as of 18:16, 3 November 2024 by LuthfiShafwan (talk | contribs) (Tugas 1)
Jump to: navigation, search

Introduction

IMG-20240516-WA0001.jpg

Nama saya muhammad luthfi shafwan, saya adalah mahasiswa S2 Teknik Mesin, 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

"halo, saya ingin berdiskusi mengenai pendekatan numerik (komputasi teknik) pada optimasi geometri ruang udara pada oscillating water coloumn"

"Halo! Pendekatan numerik untuk optimasi geometri ruang udara pada Oscillating Water Column (OWC) adalah topik yang menarik dan kompleks dalam komputasi teknik, khususnya untuk optimasi efisiensi energi dalam konversi energi gelombang laut. Dalam konteks ini, pendekatan numerik umumnya melibatkan metode komputasi fluida (CFD) untuk mensimulasikan interaksi antara air dan udara di dalam kolom. Beberapa pendekatan yang bisa digunakan adalah:

1. Simulasi CFD (Computational Fluid Dynamics) • Pemodelan Aliran Fluida: CFD digunakan untuk memodelkan interaksi aliran air dan udara dalam OWC. Metode ini dapat mencakup pemodelan turbulensi, analisis tekanan, dan dinamika aliran di dalam kolom osilasi. Anda dapat menggunakan perangkat lunak seperti ANSYS Fluent, OpenFOAM, atau COMSOL untuk menyimulasikan dinamika fluida. • Metode Discretization: Anda bisa menggunakan metode volume hingga (finite volume method, FVM) atau metode elemen hingga (finite element method, FEM) untuk melakukan diskritisasi persamaan Navier-Stokes dan memodelkan perilaku fluida. • Interaksi Air dan Udara: Untuk mensimulasikan permukaan antara air dan udara, gunakan metode Volume of Fluid (VOF) atau Level Set untuk menangani antarmuka antara dua fase tersebut.

2. Optimasi Geometri • Parameterisasi Geometri: Untuk mengoptimalkan bentuk ruang udara, parameterisasi geometri menjadi penting. Pendekatan ini dapat mencakup perubahan bentuk internal dari kolom atau variasi pada lebar atau tinggi ruang udara untuk memaksimalkan efisiensi. • Algoritma Optimasi: Setelah parameterisasi, Anda dapat menerapkan algoritma optimasi seperti Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), atau Gradient-based optimization methods untuk mencari konfigurasi geometri yang optimal. Algoritma ini akan mengevaluasi hasil simulasi CFD di setiap iterasi dan mencari bentuk yang paling efisien.

3. Analisis Resonansi • Untuk memaksimalkan output energi, ruang udara pada OWC perlu beresonansi dengan frekuensi gelombang laut. Pemodelan ini biasanya melibatkan perhitungan frekuensi alami dari kolom dan penyesuaian dimensi geometri untuk mencapai resonansi optimal.

4. Pendekatan Multiphysics • Karena OWC melibatkan interaksi antara fluida (air dan udara) dan struktur (ruang udara), Anda mungkin perlu pendekatan multiphysics. Simulasi multiphysics memungkinkan pemodelan interaksi antara gelombang laut dan struktur OWC, membantu dalam mengidentifikasi potensi deformasi atau keausan yang dapat mengurangi efisiensi.

5. Validasi Hasil Simulasi dengan Eksperimen atau Data Lapangan • Setelah mendapatkan hasil simulasi, validasi dengan data eksperimen atau data lapangan penting untuk memastikan hasil simulasi mendekati kondisi nyata. Ini juga membantu mengidentifikasi faktor-faktor eksternal yang mungkin tidak dimodelkan dalam simulasi numerik.