Difference between revisions of "Review Materi 10"

From ccitonlinewiki
Jump to: navigation, search
 
(2 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
Pada pertemuan kali ini, kami diperkenalkan mengenai ANN, suatu program yang dibilang advance oleh pak Dai sendiri. Apa itu ANN? ANN adalah kepanjangan dari Artificial Neural Network. Sama seperti AI atau artificial intelligence atau kecerdasan buatan. Maka dari itu, ANN adalah suatu program yang berhubungan dengan ''sistem syaraf'' manusia. ANN membutuhkan banyak sekali variabel itulah mengapa program ini dibilang kompleks dan sulit.
+
Setelah itu, kita lanjutkan dalam pengambilan data dan hasil grafik dari data tersebut. Untuk mendapatkan data yang kita inginkan, yaitu Drag Force (Fd). Kita tambahkan, masih pada aplikasi yang sama, yaitu Paraview, setelah di simulasikan mesh, ditambahkan Filter>Alphabetical>Integrate Variables untuk menampilkan variable yang terhitung pada CFD.
  
Setelah dijelaskan mengenai apa itu ANN, kami langsung mengaplikasikannya untuk mencari dan menguji tingkat keakuratan dari ANN itu sendiri mengenai grafik atau hasil dari data airfoil tugas sebelumnya.
+
[[File:Drag force.png|600px]]
  
Langkah paling awal dalam menguji ANN adalah memasukkan data berupa excel ke dalam web dari platform ANN tersebut. Platform yang digunakan adalah [https://hub.gke.mybinder.org/user/jupyterlab-jupyterlab-demo-nrtsjmgw/lab/tree/demo/ANN_Apip.ipynb]. Untuk lebih jelas, dapat dilihat gambar dibawah berikut.
+
Dari data yang ditampilkan akan diketahui berapa nilai Drag Force atau Fd. Didapatkan nilai Drag Force (Fd) untuk kecepatan fluida 10 meter per detik selama 20 detik, sebesar 3.568. Lalu, untuk mengamati Drag Force yang didapatkan oleh mobil, hanya perlu mengganti nilai kecepatan fluida dengan 15, 20, 25 sampai 40 meter per detik dengan waktu yang sama. Maka didapatkan,
  
[[File:ANN 1.png|500px|center]]
+
[[File:Data Fd.png|600px]]
  
Setelah menginput data dari airfoil, langkah selanjutnya adalah menguji dan menampilkan grafik yang didapat dari excel (real)
+
Langkah terakhir yang dilakukan untuk mempercantik adalah dengan menambahkan grafik agar lebih mudah dibaca dan dimengerti drag force yang dialami pada permukaan mobil dengan variasi kecepatan angin. Grafik yang didapatkan akan tampak seperti berikut,
  
[[File:ANN 2.png|500px|center]]
+
[[File:Grafik Fd.png|600px]]
  
Setelah itu, variabel dari data dinormalisasi agar matriks menjadi tidak terlalu besar.
+
Lalu, kita lanjutkan dalam pencarian optimasi menggunakan pseudocode sebagai berikut,
  
[[File:ANN 4.png|500px|center]]
+
[[File:Optimasi 1.png|500px]]
  
Grafik output real yang didapat diketahui hanyalah 30% data yang diproses oleh excel. Lalu, langkah selanjutnya adalah membuat ANN
+
[[File:Optimasi 2.png|500px]]
  
[[File:ANN 6.png|500px|center]]
+
[[File:Optimasi 3.png|500px]]
 
 
Setelah dimasukkan pseudocode untuk ANN, kita unnormalisasi lagi agar mendapat nilai sesungguhnya dan over-fitting agar grafik yang didapat lebih akurat. Setelah itu kita bandingkan grafik real dan yang diproses oleh ANN
 
 
 
[[File:ANN 7.png|500px|center]]
 

Latest revision as of 15:32, 17 December 2019

Setelah itu, kita lanjutkan dalam pengambilan data dan hasil grafik dari data tersebut. Untuk mendapatkan data yang kita inginkan, yaitu Drag Force (Fd). Kita tambahkan, masih pada aplikasi yang sama, yaitu Paraview, setelah di simulasikan mesh, ditambahkan Filter>Alphabetical>Integrate Variables untuk menampilkan variable yang terhitung pada CFD.

Drag force.png

Dari data yang ditampilkan akan diketahui berapa nilai Drag Force atau Fd. Didapatkan nilai Drag Force (Fd) untuk kecepatan fluida 10 meter per detik selama 20 detik, sebesar 3.568. Lalu, untuk mengamati Drag Force yang didapatkan oleh mobil, hanya perlu mengganti nilai kecepatan fluida dengan 15, 20, 25 sampai 40 meter per detik dengan waktu yang sama. Maka didapatkan,

Data Fd.png

Langkah terakhir yang dilakukan untuk mempercantik adalah dengan menambahkan grafik agar lebih mudah dibaca dan dimengerti drag force yang dialami pada permukaan mobil dengan variasi kecepatan angin. Grafik yang didapatkan akan tampak seperti berikut,

Grafik Fd.png

Lalu, kita lanjutkan dalam pencarian optimasi menggunakan pseudocode sebagai berikut,

Optimasi 1.png

Optimasi 2.png

Optimasi 3.png