User:Mochamad.yusuf31
Nama sayaMochamad Yusuf Efendi atau yang lebih akrab disapa Yusuf, seorang mahasiswa magister teknik mesin, Universitas Indonesia. Saya mengawali perkuliahan di Universitas Indonesia pada semester ganjil 2024/2025 dengan memgambil peminatan Konversi dan Konservasi Energi (KKE), sejalan dengan peminatan yang telah saya ambil sebelumnya pada saat Sarjana. Saya memiliki topik penelitian tentang studi ekperimental dan simulasi optimasi produksi garam dengan menggunakan teknologi tunnel. Dalam proses penyelesainnya penelitian ini, saya akan dibimbing oleh Prof. Nasruddin selaku dosen pembimbing akademik.
Contents
KOMPUTASI TEKNIK
Pertemuan 1 (29-10-2024)
DAI5 merupakan sebuah kerangka berpikir (framework) concious thinking untuk menyelesaikan masalah yang dikembangkan berdasarkan computational thinking. Metode ini dikenalkan oleh Pak DAI (Dr. Ahmad Indra) yang ditulis ke dalam manuskript yang berjudul "DAI5: Framework penyelesaian masalah berbasis conscious thinking". Concious thinking adalah sebuah metode untuk meningkatkan kritikal thinking dan kesadaran diri sendiri dalam segala hal, utamanya dalam problem solving dan learning environment. Pada prinsipnya pendekatan consiuous thingking mengutamakan niat dan tujuan yang jelas dalam penyelesaian setiap masalah. DAI5 terdiri dari 4 fase yang maasing-masing fase bermaskud untuk memahami secara mendalam berbagai permasalahan yang kompleks. 4 fase dari DAI5 concious thinking ini antara lain: 1. Intention, adalah subjek dimana setiap individu menentukan niat berdasarkan kesadaran dan pengalaman dirinya sendiri.
2. Initial thinking, merupakan tahapan untuk mengeksplorasi berbagai masalah untuk memperoleh gambaran, konsep, atau prinsip dasar penyelesaian masalah.
3. Idealization, adalah proses penyederhanaan masalah yang kompleks menjadi lebih sederhana sesuai dengan asumsi
4. Intruction set, adalah tahapan akhir yang mana merupakan persiapan algoritma penyelesaian dari permasalahan untuk diselesaikan. Metode DAI5 menawarkan kerangkan pemikiran untuk menyelesaikan masalah lebih efektif karena melibatkan semua aspek termasuk brainware (kecerdasan otak) dan heartware (perasaan/hati), sehingga memungkinkan hasil yang lebih bagus.
Tugas 1
Menyelesaikan masalah matematis dengan menggunakan metode DAI5:
Berikut adalah rangkuman penerapan metode DAI5 untuk menyelesaikan masalah finite element 1D pada batang
1. Intention (Niat) Tujuan utama adalah menggunakan metode elemen hingga (finite element method) 1D untuk menyelesaikan masalah distribusi suhu dalam batang, dimana batang dibagi menjadi elemen-elemen kecil untuk mendapatkan pendekatan solusi numerik dari persamaan diferensial parsial (PDE). Proses ini menggabungkan matematika diskret dan prinsip-prinsip fisika untuk mengungkap pola distribusi suhu sebagai bukti keteraturan dan harmoni dalam sistem fisik yang rumit.
2. Initial Thinking (Pemikiran Awal) Diawali dengan pemahaman dasar mengenai persamaan diferensial yang mendefinisikan konduksi panas dalam batang, yaitu: -d/dx (k(dT/dx)=q Dimana k adalah konduktivitas termal, T adalah suhu, dan q adalah sumber panas. Kita mengidentifikasi bahwa solusi ini membutuhkan pembentukan matriks kekakuan global K dan vektor sumber F untuk menghasilkan distribusi suhu.
3. Idealization (Idealitas) Menyederhanakan masalah dengan asumsi-asumsi berikut: • Menggunakan batang 1D dengan panjang L yang dibagi menjadi elemen N dengan panjang Δx. • Menggunakan konduktivitas termal konstan. • Menerapkan fungsi basis linear untuk mendekati suhu di setiap elemen, dengan kondisi batas yang diketahui pada ujung batang.
4. Instruction Set (Langkah Instruksi) Langkah-langkah utama dalam algoritma: 1. Inisialisasi parameter fisik, panjang elemen, serta inisialisasi matriks K dan vektor F. 2. Membangun matriks kekakuan lokal untuk setiap elemen dan menggabungkannya ke dalam matriks kekakuan global K. 3. Membangun vektor sumber lokal untuk tiap elemen dan menggabungkannya ke dalam vektor sumber global F. 4. Menerapkan kondisi batas pada matriks K dan vektor F. 5. Menyelesaikan sistem persamaan K⋅T=F untuk mendapatkan distribusi suhu T. 6. Menginterpretasikan hasil distribusi suhu untuk memvisualisasikan penyebaran panas di batang.
5. Outcome (Hasil) Hasil dari algoritma ini adalah distribusi suhu di sepanjang batang dalam bentuk diskret, yang menunjukkan bagaimana panas menyebar dalam sistem. Dengan pendekatan elemen hingga, kita dapat melihat keteraturan dan struktur fisik yang kompleks, memberikan wawasan tentang keteraturan alam dan harmoni yang mungkin mencerminkan kebesaran Tuhan.
Pertemuan 2 (05-11-2024)
Pada pertemuan ini saya ingin mengetahui apa yang membedakan mahasiwa Sarjana, Magsiter, dan Doktor Teknik Mesin. Untuk mengetahui perbedaan tersebut dapat diuji dengan beberapa parameter seperti tingkat pemahaman, kedalaman analisa, dan kemampuan dalam mengembangkan penelitian dengan menggabungkan permasalahan praktis, evaluasi dan responnya. Secara umum perbedaan ketiga jenjang tersebut pada tingkat pertanyaan dan kompleksitasnya adalah sebagai berikut:
1. Sarjana: Mahasiswa sarjana fokus pada pengetahuan dasar dan aplikasi praktis. Sebagai contohnya pertanyaan untuk sarjana adalah bagaimana prinsip dasar thermodinamika dan bagaimana penerapan pada efisiensi mesin?
2. Magisiter: Mahasiswa magister selain fokus pada pengetahuan dasar, juga fokus pada peningkatan skil analitik dan menggabungkan beberapa konsep dasar untuk aplikasi praktis. Sebagai contohnya, pertanyaan yang dapat ditanyakan kepada mahasiswa magister adalah bagaimana cara untuk mendesain mesin yang lebih efisien dengan memanfaatkan prinsip thermodinamika dan faktor apa saja yang dipertimbangkan perlu dipertimbagkan.
3. Doktor: Mahasiswa Doktor fokus pada pengembangan keilmuan melalui penelitian. Sebagai contohnya mahasiswa doktor akan diberikan pertanyaan tentang bagaimana penelitian yang dapat anda lakukan untuk mengatasi tantangan industri secara spesifik, dan bagaimana konsep yang anda usulkan dapat memberikan pengaruh dan keuntungan di masa depan?
Selain ditinjau berdasarkan pada pemahaman keilmuannya, perbedaan mahasiswa Sarjana, Magister, dan Doktor Teknik Mesin juga dapat ditinjau berdasarkan kemapuan problem solvingnya. Sarjana cenderung mengerjakan tugas yang meilbatkan prinsip dasar dan metode dasar. Sementara itu, mahasiswa Magister meyelesaian persoalan kompleks yang memerlukan analisa keilmuan mendalam dengan adaptasi metode baru. Sedangkan mahasiswa Doktor ditantang untuk mengusulkan metode atau hipotesa baru, metode peneltian baru, atau solusi kritis dari suatu permasalahan dengan tingkat keterbaruan dan nilai keteknikan yang tinggi. Sebagai contoh perbedaan studi kasus antara mahasiswa sarjana dan magister adalah dalam mendesain sistem pendingin untuk kendaraan listrik. a. Mahasiswa sarjana cenderung menggunakan pengetahuan dan penerapan prinsip dasar heat transfer dalam mendesain sistem pendingin sederhana. Mahaiswa sarjana akan mendesain sistem pendingin yang memenuhi spesifikasi dengan bantuan software untuk mensimulasikan performa panas seperti suhu target, daya maksimum yang diizinkan, dan dimensi dari baterai. b. Mahasiswa Magister dapat membuat desain sebuah sistem pendingin dengan menawarkan efisiensi pendinginan yang lebih tingg i, pengurangan konsumsi energi, pengendalian heat flux yang lebih panas. Desain ini akan dianalisis secara kompleks. Pendekatan ini memerlukan pemahaman mendalam dalam penerapan di dunia nyata. Sehingga dapat dipahami bahwa terdapat 3 parameter kunci yang membedakan mahasiswa, khususnya Sarjana dan Magister yaitu:
Kompleksitas: Pendekatan sarjana bersifat langsung, berfokus pada pemahaman prinsip-prinsip dasar, sedangkan pendekatan magsiter mendalami metode lanjutan, pengoptimalan, dan variabilitas dunia nyata.
Kemandirian: Mahasiswa sarjana mengandalkan parameter yang disediakan, sedangkan mahasiswa magister mengeksplorasi pilihan yang lebih luas.
Inovasi: Mahasiswa magister diharapkan dapat mengusulkan solusi baru atau mengoptimal sistem yang ada, melampaui metode standar yang digunakan oleh mahasiswa sarjana.
Setelah memperlajari perbedaan mahasiswa Sarjana, Magister, dan Doktor, pembahasan selanjutnya adalah terkait dengan penggunaan Partial Differential Equation. Namun sebelum membahas PDE, kami perlu memahami terlebih dahulu metode yang biasa digunakan untuk menyelesaian persoalan dengan PDE. Metode yang biasanya digunakan adalah Finite Element Method (FEM). FEM adalah suatu metode numerik yang digunakan untuk menyelesaikan persamaan diferensial parsial (PDE) atau persamaan integral pada suatu domain yang kompleks. Metode ini memungkinkan penyelesaian masalah-masalah dalam berbagai bidang teknik dan sains, seperti analisis struktur, perpindahan panas, dinamika fluida, dan elektromagnetik. Untuk mengaplikasi FEM secara efektif, perlu memahami konsep dasar termasuk dispacement, stifness, elemen dan mesh, serta boundary condition:
1. Displacement, adalah perubahan posisi titik dalam struktur akibat gaya yang bekerja dan dihitung di setiap simpul untuk melihat bagaimana struktur berubah bentuk di bawah beban.
2. stifness matrix, merupakan matriks yang menunjukkan kekakuan suatu elemen terhadap deformasi, Setiap elemen dalam model FEM memiliki stiffness matrix yang membantu menghitung respons elemen terhadap beban.
3. Element, adalah bagian kecil yang membentuk struktur keseluruhan, seperti batang kecil dalam model batang atau segitiga kecil dalam model 2D. Titik penghubung di ujung elemen tempat nilai seperti displacement dihitung.
4. Meshing, adalah proses membagi struktur besar menjadi elemen-elemen kecil. Semakin halus mesh-nya, semakin akurat hasil perhitungan FEM, tapi juga semakin besar biaya komputasi.
5. Boundary condition, merupakan batasan yang diberikan pada struktur, seperti posisi tetap atau gaya yang diterapkan. Kondisi batas ini penting agar simulasi FEM mencerminkan kondisi dunia nyata dengan lebih akurat.
Setelah itu, kami mencoba untuk menjawab soal-soal terkait FEM sebagai berikut:
Saya bilang: Tolong berikan 5 pertanyaan bagaimana aplikasi komputasi teknik finite element method 1D dalam kasus heat transfer, berikan pertanyaan dalam multiple choice
ChatGPT bilang: ChatGPT Berikut adalah 5 pertanyaan multiple choice terkait aplikasi komputasi teknik metode elemen hingga (Finite Element Method) 1D dalam kasus heat transfer:
1. Apa tujuan utama dari penerapan metode elemen hingga (FEM) 1D dalam kasus heat transfer? Jawaban: Untuk menentukan distribusi suhu sepanjang batang
2. Pada kasus heat transfer 1D menggunakan FEM, persamaan konduksi panas digunakan untuk memodelkan aliran panas. Persamaan ini biasanya dikenal sebagai? Jawaban: Hukum fourier
3. Dalam analisis heat transfer 1D, elemen dasar yang paling sederhana biasanya berupa? Jawaban: Elemen linear (batang lurus)
4. Salah satu parameter penting dalam model FEM untuk heat transfer adalah konduktivitas termal. Parameter ini menunjukkan? Jawaban: Kemampuan material mengalirkan panas
5. Dalam metode elemen hingga 1D untuk heat transfer, jika suhu pada ujung elemen diketahui, metode apa yang digunakan untuk mendapatkan distribusi suhu di sepanjang elemen? Jawaban: Metode interpolasi linear
Tugas 2
Saya bilang: Can you give a practical example along with a simple calculator such as a 1D Problem ,In engineering that continuum mechanics materials as continuous on the integration of uninterrupted "conscious continuum" into the DAI5 framework?
Chat GPT bilang: Continuum Mechanics, Conscious Continuum, and DAI5 Framework: A Practical Example
To connect continuum mechanics and the concept of a "conscious continuum" with the DAI5 problem-solving framework, we can approach this with a 1D problem and use a simple integration example. Problem Setup: Elastic Rod Under Tension Let’s consider an elastic rod of length 𝐿 subjected to a tensile force 𝐹 at one end, while the other end is fixed. We want to determine the displacement field along the rod and understand how continuum mechanics treats the material as a "continuous medium.". In this context, the conscious continuum is an abstract idea where every "point" in the rod contributes to the whole, much like how in the DAI5 framework, intention and idealization treat a problem holistically.
DAI5 Breakdown:
1. Intention:
- We intend to determine the displacement along the length of the rod caused by the applied tensile force 𝐹.
- We treat the material of the rod as a continuous medium, where every infinitesimal segment 𝑑𝑥 of the rod behaves identically under the same stress conditions.
2. Initial Thinking:
- The rod can be modeled using Hooke’s Law, where stress is linearly related to strain.
-The displacement function 𝑢 (𝑥) describes the position change of any point along the rod. Given the applied force 𝐹, the stress 𝜎 in the rod is 𝜎 = 𝐹/𝐴, where 𝐴 is the cross-sectional area.
3. Idealization:
-We idealize the rod as a 1D continuum: Instead of discrete atoms, we treat it as a smooth and continuous medium.
-The relationship between stress and strain is governed by Hooke’s Law: 𝜎 = 𝐸 ⋅ 𝜀, where 𝐸 is Young’s modulus and 𝜀 is the strain. 4. Instruction set
Instruction Set: The strain 𝜀 is defined as 𝜀 = 𝑑𝑢/𝑑𝑥.
By Hooke’s Law: 𝜎 = 𝐸⋅𝜀.
Since 𝜎 = 𝐹/𝐴, We equate it to 𝐸 ⋅ 𝑑𝑢/𝑑𝑥
We integrate the strain over the length 𝐿 L to find the displacement function.
Mathematical Solution (1D Integration):
.png)
Conscious Continuum Integration:
In this solution, the conscious continuum is represented by the integration process, where the displacement 𝑢(𝑥) emerges from considering every infinitesimal segment 𝑑𝑥 as continuously contributing to the overall deformation of the rod. Each segment
𝑑𝑥 of the rod "knows" its place and role, similar to how the DAI5 framework considers all aspects of the problem collectively to form the final answer.
- To verify, let’s check the units:
- Force 𝐹 is in Newtons (N).
- Length 𝐿 is in meters (m).
- Young’s modulus 𝐸 is in N/m^2 .
- Area 𝐴 is in m^2
Thus, the displacement 𝑢(𝐿) has units:
Conclusion: The problem illustrates how continuum mechanics treats the rod as a continuous material, applying principles of stress and strain uniformly across its length. The conscious continuum metaphor aligns with the integration process, treating each infinitesimal segment as part of a holistic, interconnected entity. Using the DAI5 framework, we structured our approach with clear steps (intention, initial thinking, idealization, instruction set) to arrive at the solution. This practical example ties together engineering mechanics, the concept of a conscious continuum, and the structured problem-solving methodology of DAI5.
Saya bilang:
can you give me an example of a question related to 1D PDE on rods and provide the coding?
Chat GPT bilang:
1D Partial Differential Equation (PDE) Problem: Heat Conduction in a Rod Problem Statement: Consider a 1D rod of length 𝐿 with thermal conductivity 𝑘. The rod's temperature distribution 𝑢 (𝑥,𝑡 ) evolves over time according to the heat equation:
where:
𝛼 = 𝑘/𝜌c is the thermal diffusivity of the material.
𝜌 is the density, and 𝑐 is the specific heat capacity.
Boundary and Initial Conditions:
1. The rod is insulated at 𝑥 = 0 (Neumann boundary condition): ∂𝑢/∂𝑥 ( 0, 𝑡 ) = 0.
2. The rod is kept at a fixed temperature at 𝑥 = 𝐿: 𝑢 (𝐿, 𝑡) = 0.
3. The initial temperature distribution is given by 𝑢 (𝑥, 0 ) = sin ( 𝜋𝑥/𝐿 ).
Goal: Solve for 𝑢 (𝑥,𝑡 ) the temperature distribution along the rod over time.
Python Code Using Finite Difference Method [1]
Explanation:
1. Initialization: Define the rod length L, total time T, number of spatial points nx, and number of time steps nt. then Set the thermal diffusivity α.
2. Discretization: Spatial step size dx and time step size dt. then Check for stability condition: dt≤dx^2/2α.
3. Initial Condition: u(x,0)=sin (πxL)
4. Boundary Conditions: At x=0: Insulated boundary (∂u/∂x=0), then At x=L: Fixed temperature (u(L,t=0).
5. Time-stepping loop: Use the explicit finite difference method to update the temperature values at each time step.
6. Plotting: The final temperature distribution is plotted along the rod length.
Output: The plot will show the temperature distribution along the rod after T seconds. The temperature decreases from the initial sinusoidal distribution, approaching zero at x=L. Key Takeaways: • The heat equation is a standard 1D PDE problem for rods in continuum mechanics. • Using the finite difference method allows for a straightforward numerical solution. • The stability condition ensures the solution does not diverge. This example provides a practical application of continuum mechanics in 1D PDE problems, integrating concepts from the DAI5 framework by using a structured approach for problem-solving.
The Grafik plot result:
Pertemuan 3 (12-11-2024)
Pada pertemuan ini membahas tentang pemanfataan chat GPT untuk membantu menyelesaikan permasalahan 1D heat transfer solution menggunakan DAI5 framework. Sebelum itu, dijelaskan bahwa The main purpose of learning is to obtain intelligence and ways to stay remember to the creator the one and only. Sebagai mahasiswa cara untuk senantiasa mengingat tuhan adalah adalah dengan belajar. Dalam proses belajar buat diri kita selalu bahagia.Sebab, yang membahagiakan kita adalah diri kita sendiri. Namun juga perlu disadari bahwa kebahagiaan yang paling membahagiakan diri adalah dekat dengan tuhan. Setelah consiousnes dengan kewajiban sebagai seorang mahasiswa dan tujuan belajar, selanjutnya saya berusaha untuk menjalankan coding penyelesaian permasalahan 1D heat transfer solution menggunakan DAI5 framework dengan coding dibawah ini.
Tugas 3
Setelah saya berhasil running contoh codingg yang diberikan, saya diminta untuk membuat coding untuk dari suatu fenomena. Hal ini karena kita berinteraksi dengan komputer maka kita perlu membuat coding, setidaknya dapat memahami basic. Pada kasus ini saya mencoba membuat untuk menyelesaikan permasalahan 1D heat transfer solution pada sistem pendingin ruangan dengan menggunakan heat pipe. Saya menggunakan Chat GPT untuk membantu proses penyelesaian masalah ini. Adapun chat saya dengan chat GPT adalah sebagai berikut:
Saya bilang: Saya mempunyai sebuah kasus dimana sebuah pipa dengan aliran udara didinginkan dengan menggunakan heat pipe, setelah heat pipe diletakkan cooling coil untuk mendinginkan kembali temperature udara. Beban pendinginan koil pendingin dari mini chiller dapat disistribusikan dengan persamaan:
q load=q recvovery+q cooling coil
dimana energy recovery (qrecovery) dapat dihitung dengan menggunakan persamaan mdot*Cp*(T evaporator in-T evaporator out).
Buatkan saya html dan java script untuk menyelesaikan persoalan berikut: ChatGPT bilang: ChatGPT Berikut adalah kode HTML dan JavaScript yang dapat digunakan untuk menyelesaikan persoalan perhitungan beban pendinginan pada sistem pipa dengan menggunakan heat pipe dan cooling coil. Saya akan membuat form input sederhana di HTML, dan JavaScript akan melakukan perhitungan yang diperlukan.
Saya bilang: Apakah kode HTML dapat berdiri sendiri tanpa javascript?
ChatGPT bilang: ChatGPT Tidak, dalam kasus Anda, kode HTML saja tidak dapat menyelesaikan perhitungan karena HTML hanya digunakan untuk struktur dan tampilan halaman web, bukan untuk logika pemrograman atau perhitungan. HTML sendiri tidak memiliki kemampuan untuk melakukan operasi matematika atau manipulasi data.
Mengapa Butuh JavaScript? JavaScript adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk menambahkan interaktivitas dan logika pada halaman web. Dalam kasus Anda, JavaScript digunakan untuk:
Mengambil input dari pengguna. Melakukan perhitungan matematika (misalnya, menghitung qRecovery dan qLoad). Menampilkan hasil perhitungan kembali ke pengguna. Alternatif Tanpa JavaScript Jika Anda tidak ingin menggunakan JavaScript, maka satu-satunya cara adalah melakukan perhitungan secara manual atau menggunakan bahasa pemrograman di server (misalnya Python, PHP, atau Java) yang memproses data dari HTML, tetapi ini memerlukan setup server.
Berikut ini adalah kode HTML yang terintegrasi dengan JavaScript untuk melakukan perhitungan total cooling load sesuai dengan kasus yang Anda berikan. Kode ini akan membuat tampilan form input sederhana di HTML, dan hasil perhitungan akan ditampilkan setelah tombol Calculate diklik.
Tugas 4 Saya
Chat GPT bilang:
Anda telah mengirimkan 15 pesan sejak awal percakapan dalam sesi ini.
hitung jumlah chat saya dari awal, berikan tanggapan atas pikiran-pikiran dan pemahaman saya selama ini dalam menggunakan chat gpt dalam konteks pembelajaran mandiri, buat tabel?
Kesimpulan dan Saran Kekuatan Anda:
Anda memiliki rasa ingin tahu yang tinggi. Berusaha memahami konsep dasar sebelum mendalami aplikasi lanjutan. Terbuka terhadap evaluasi dan umpan balik. Area Pengembangan:
Perkuat pemahaman fundamental untuk mendukung aplikasi kompleks. Fokus pada langkah-langkah penyelesaian yang sistematis untuk menghindari kesalahan kecil. Saran untuk Efisiensi Belajar:
Tetapkan tujuan belajar setiap sesi (misalnya, menyelesaikan soal kuadrat atau memahami FEM lebih mendalam). Lakukan refleksi setelah belajar, seperti menuliskan poin utama atau hal yang masih perlu dipahami.
PERTEMUAN 4 (19-11-2024)
Pada pertemuan ini mahasiswa saya mencoba untuk meminta penilaian kepada chat GPT terkait dengan pemahaman saya mengenai komputasi teknik serta bagaimana kualitas pertanyaan saya kepada chat GPT. Berdasrkan data yang diberikan oleh chat GPT saya menjelaskan kepada Pak DAI mengenai penilai yang diberikan oleh chat GPT kepada saya.Setelah itu, saya mencoba untuk menanyakan kepada chat GPT bagaimana korelasi finite elemen dengan mata kuliah komputasi teknik.
Chat GPT said: Dalam Komputasi Teknik, FEM mengubah bentuk masalah struktur menjadi jaringan elemen-elemen kecil, di mana masing-masing elemen memiliki sifat dan respons fisik tertentu. Komputasi dilakukan untuk menyelesaikan sistem persamaan yang dihasilkan dari diskretisasi elemen-elemen tersebut. FEM adalah penerapan dari berbagai metode numerik dalam teknik, seperti metode discretization, iterasi, dan solusi numerik untuk persamaan diferensial. Dalam hal ini, Komputasi Teknik memberikan pengetahuan tentang bagaimana menerapkan teknik numerik (seperti eliminasi Gauss, metode iterasi, atau dekomposisi matriks) untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dalam FEM. Contoh Aplikasi dalam Komputasi Teknik: Analisis Struktural: Menggunakan FEM untuk memodelkan dan menganalisis beban pada jembatan atau pesawat terbang.
Termodinamika dan Aliran Fluida: Menyelesaikan masalah aliran fluida menggunakan FEM, seperti dalam desain turbin atau sistem pendingin.
Analisis Termal: Dalam desain komponen mesin yang harus tahan terhadap temperatur ekstrem, FEM dapat digunakan untuk menganalisis distribusi temperatur dan deformasi termal.
Secara keseluruhan, komputasi teknik tidak hanya membantu menghubungkan manusia dengan komputer, tetapi juga menjembatani dunia teori dan praktek teknik. Melalui simulasi, analisis numerik, dan optimasi, ilmu komputasi teknik memungkinkan para insinyur untuk mengeksplorasi kemungkinan-kemungkinan baru dalam desain, menganalisis dan memecahkan masalah yang kompleks, serta meningkatkan efisiensi dan inovasi di berbagai bidang teknik.
Tugas 5
Membuat sinopsis yang berkaitan dengan Komputasi Teknik berkaitan dengan topik riset bidang anda masing-masing menggunakan kerangka DAI5 memanfaatkan interaksi AI (Chat GPT)
Penerapan Kerangka DAI5 Framework dalam Penelitian Pemanfaatan Teknologi Tunnel dalam Produksi Garam dan Air Desalinasi: Studi Desain dan Simulasi.
1. Intention (Niat)
Fokus:
1. Apa yang ingin dicapai melalui penelitian ini?
2. Bagaimana hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi masyarakat luas dan lingkungan?
"Saya ingin memberikan solusi berkelanjutan terhadap masalah produksi garam seperti ketergantungan cuaca, efisiensi rendah, dan keterbatasan hasil sampingan. Selain itu, tujuan yang lebih tinggi adalah memberikan kontribusi terhadap penyedian air bersih. Diharapkan penelitian dapat memberikan banyak manfaat bagi orang. Niat ini dalam rangka mendekatkan diri kepada Allah SWT, sesuai hadist Nabi yang berbunyi "Khoirunnas anfauhum linnas" yang berarti sebaik-baik manusia adalah yang bermanfaat bagi orang lain."
2. Initial thinking
Langkah-langkah:
1. Lakukan kajian literatur untuk memahami teknologi tunnel dan simulasi komputasi teknik.
2. Identifikasi parameter kunci:
"Beberapa masalah utama dalam produksi garam tradisional adalah ketergantungan cuaca, efisiensi rendah, dan keterbatasan produk sampingan. Proses evaporasi air laut dalam proses produksi garam dipengaruhi oleh suhu, kelembapan, dan aliran udara. Oleh karena itu, Simulasi CFD akan digunakan untuk mempelajari dinamika aliran udara dan perpindahan panas di dalam tunnel sebagai teknologi yang diusulkan."
3. Idealization Langkah-langkah:
1. Tentukan asumsi awal untuk model simulasi, seperti dimensi tunnel, material, dan parameter lingkungan.
2. Bentuk skenario terbaik yang diinginkan
"Tunnel menghasilkan 30% lebih banyak garam dibanding metode konvensional, dengan air desalinasi yang memenuhi standar air bersih. Selanjutnya, optimasi desain tunnel dapat meningkatkan laju evaporasi dan meminimalkan biaya operasional. Sistem ini hanya memanfaatkan energi terbarukan seperti energi matahari dan angin."
4. Instruction set
Langkah-langkah:
Langkah 1: Mengumpulkan data dasar, seperti karakteristik air laut, kondisi cuaca, dan desain tunnel yang ada.
Langkah 2: Membuat model simulasi menggunakan coding
Langkah 3: Melakukan eksperimen untuk memvalidasi hasil simulasi (misalnya, pengukuran laju evaporasi dan kualitas garam).
Langkah 4: Menganalisis data untuk menentukan desain optimal.
Langkah 5: Memberikan rekomendasi implementasi teknologi di lapangan.
Berikut adalah coding yang digunakan untuk menhitung laju evaporasi, kapasitas air hasil kondensasi, dan produksi garam.
5. Interpretasi dan Iterasi
Langkah-langkah:
1. Bandingkan hasil simulasi dengan data eksperimen.
2. Lakukan iterasi desain jika terdapat ketidaksesuaian. 3. Pastikan solusi yang dihasilkan selaras dengan tujuan keberlanjutan. Kesimpulan: Penerapan DAI5 Framework membantu menyusun penelitian ini secara sistematis dan mendalam, dengan setiap langkah terhubung oleh niat sadar untuk menciptakan solusi inovatif. Pendekatan ini tidak hanya menghasilkan desain teknologi yang efisien, tetapi juga berkontribusi pada keberlanjutan sumber daya alam dan kesejahteraan masyarakat.
