Wisnu indrawan

Biodata Diri :

Watashinonamaeha wisnu ndes

Nama  : Wisnu Indrawan

NPM  : 1906433745

Jurusan : Teknik Mesin

Institusi : Universitas Indonesia

Penjuruan : SUBAK (Sistem Utilitas Bangunan)

Tugas Pertama

Muhasabah Diri :

Pada pertemuan pertama kami mempelajari apa makna dari komputasi teknik.

a. Definisi Komputasi

Komputasi  : setulnya bisa diartikan sebagai cara untuk menemukan pemecahan masalah dari data input dengan menggunakan suatu algoritme. Hal ini ialah apa yang disebut dengan teori komputasi, suatu sub-bidang dari ilmu komputer dan matematika. Selama ribuan tahun, perhitungan dan komputasi umumnya dilakukan dengan menggunakan pena dan kertas, atau kapur dan batu tulis, atau dikerjakan secara mental, kadang-kadang dengan bantuan suatu tabel. Namun sekarang, kebanyakan komputasi telah dilakukan dengan menggunakan komputer.

Komputasi ilmiah dan numerik adalah bidang booming dalam penelitian, teknik, dan analitik. Revolusi dalam industri komputer selama beberapa dekade terakhir telah menyediakan alat baru dan kuat untuk praktisi komputasi. Ini telah memungkinkan usaha komputasi dari skala dan kompleksitas yang sebelumnya tidak pernah terjadi sebelumnya. Akibatnya, semua bidang dan industri bermunculan. Perkembangan ini masih berlangsung, dan ini menciptakan peluang baru seiring dengan meningkatnya perangkat keras, perangkat lunak, dan algoritme. Pada akhirnya, teknologi yang memungkinkan untuk gerakan ini adalah perangkat keras komputasi yang kuat yang telah dikembangkan dalam beberapa dekade terakhir. Namun, untuk seorang praktisi komputasi, lingkungan perangkat lunak yang digunakan untuk pekerjaan komputasi sama pentingnya dengan, jika tidak lebih penting daripada, perangkat keras di mana perhitungan dilakukan.

b. Current state of knowledge

Knowledge i have learned in master amount of application and I just know it in master degree, and this is application I had to learn in master degree, first is lab view, I use it for measure temperature in contactor, so I know the temperature at inlet and outlet, second is REFROP this application helped me to know enthalpy in refrigerant, is superheated or subcool, third but not last is CFD-SOF with this application I can calculate velocity of fluid at an object, for example, is I calculated velocity in planar plate, internal flow pipe, and so on.

c. Pengalaman Komputasi Teknik

Untuk pengalaman saya menggunakan komputasi sudah ada beberapa, seperti CFD SOF dan beberapa bahasa pemograman, tetapi di era data scientist sekarang banyak yang sedang menggunakan bahasa python untuk menjadi bahasa pemograman mereka, hal ini dikarekan python merupakan bahasa pemograman open source (gratis) dan mudah di gunakan untuk pemula, berikut dasar - dasar menggunakan bahsa python :

Pengenalan Komputasi Menggunakan Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diartikan untuk keperluan umum yang banyak digunakan dalam komputasi ilmiah dan teknik. Pertama dan terpenting, Python terkenal dengan sintaks code yang bersih dan mudah dibaca. Pembacaan kode yang baik meningkatkan pemeliharaan, yang secara umum menghasilkan lebih sedikit bug dan aplikasi yang lebih baik secara keseluruhan, tetapi juga memungkinkan pengembangan kode yang cepat. Dalam pemecahan masalah komputasi, tentu saja, penting untuk mempertimbangkan kinerja algoritma dan implementasinya. Sementara kinerja runtime terbaik dapat dicapai dalam bahasa pemrograman tingkat rendah seperti fortran dan C, bekerja dalam bahasa tingkat tinggi seperti Python biasanya mengurangi waktu pengembangan dan seringkali menghasilkan kode yang lebih fleksibel dan dapat diperluas.

Environement Untuk Komputasi Dengan Python

Ada beberapa environtment berbeda yang dapat digunakan Python untuk komputasi ilmiah dan teknis. Keragaman ini memiliki kelebihan dan kekurangan dibandingkan dengan lingkungan yang didukung. Dalam produk komputasi memiliki keanekaragaman menyediakan fleksibilitas dan dinamika yang cocok untuk spesialisasi untuk kasus penggunaan tertentu. Di sini saya memberikan orientasi lingkungan umum untuk komputasi ilmiah. Contoh 3 GUI yang digunakan untuk menjalankan python adalah :

1. IPython

IPython merupakan sebuah console yang dapat dijalankan secara interaktif. Secara bersama dengan text editor untuk menuliskan code, menyediakan yang ringan untuk dikembangkan .

2. The Jupyter Notebook

Merupakan aplikasi web di mana kode Python dapat ditulis dan dieksekusi melalui browser web. Environtment ini sangat bagus untuk komputasi numerik, analisis, dan penyelesaian masalah, karena memungkinkan seseorang untuk mengumpulkan code, output yang dihasilkan oleh code, dokumentasi teknis terkait, dan analisis dan interpretasi, semuanya dalam satu dokumen.

3. Spyder

Integrated Development Environment, yang dapat digunakan untuk menulis dan menjalankan kode Python secara interaktif. IDE seperti Spyder adalah alat yang dapat diguankan untuk mengembangkan library dan modul Python yang bisa digunakan kembali

Interpreter

Cara standar untuk mengeksekusi kode Python adalah menjalankan program secara langsung melalui interpreter Python. Pada kebanyakan sistem, interpreter Python dipanggil menggunakan perintah python. Ketika Python file source diperintahkan sebagai argumen untuk perintah ini, kode Python dalam file tersebut dijalankan.

$ python hello.py

Hello from Python!

  Di sini file hello.py berisi satu baris:

print("Hello from Python!")

Untuk melihat versi Python mana yang diinstal, seseorang dapat menjalankan perintah python dengan argumen --version:

$ python –version

Python 3.6.5

Adalah umum untuk menginstal lebih dari satu versi Python pada sistem yang sama. Setiap versi Python memelihara kumpulan perpustakaannya sendiri dan menyediakan perintah penerjemahnya sendiri (sehingga setiap lingkungan Python dapat menginstal perpustakaan yang berbeda). Pada banyak sistem, versi tertentu dari juru bahasa Python tersedia melalui perintah seperti, misalnya, python2.7 dan python3.6. Dimungkinkan juga untuk mengatur lingkungan python virtual yang independen dari lingkungan yang disediakan sistem. Ini memiliki banyak keuntungan dan saya sangat menyarankan untuk membiasakan diri dengan cara ini bekerja dengan Python. Lampiran A memberikan perincian tentang cara mengatur dan bekerja dengan lingkungan semacam ini.

Tugas Kedua

a. Menjelaskan Sinopsis Tugas Akhir

JUDUL :

Sistem Pendingin Mengguankan Thermo Electric Cooler dengan Controller Propotional - Integral Derivative

SINOPSIS :

Pendinginan merupakan salah satu proses yang dapat digunakan untuk berbagai macam penggunaan, antara lain untuk menjaga produk industri makanan dan produk medis seperti obat-obatan dan vaksin. Proses pendinginan sekarang masih menggunakan teknologi pengawetan berbasis kompresi menggunakan gas pendingin. Tipe gas pendingin yang digunakan adalah tipe R134a dan R600a, tetapi tipe R134a mengandung gas HFCs yang sudah dilarang penggunaannya dan tipe R600a memiliki COP yang lebih rendah. Penelitian ini bertujuan merancang perangkat keras dan perangkat lunak yang dapat diaplikasikan pada pendingin termoelektrik, dengan merancang sebuah alat yang digunakan untuk sistem lemari pendingin menggunakan Thermoelectric Cooler (TEC) dan mendapatkan nilai COP yang tinggi. Sistem dibangun dengan kontroler Proportional Integral Derivative (PID). Sistem ini menggunakan beberapa alat antara lain, sensor suhu, Transistor tipe TIP31, modul bluetooth, kipas, dan mikrokontroler ATSAM3X8E. Pengendalian suhu dilakukan dengan membandingkan set-point suhu yang diinginkan dengan suhu dari sensor. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa semakin besar nilai tegangan yang diberikan maka semakin besar pula besar nilai Pulse Wave Modulation (PWM) yang dihasilkan. Semakin tinggi nilai besar PWM, semakin cepat penurunan suhu pada kotak pendingin. Dari beberapa pengujian dapat disimpulkan bahwa nilai parameter kontrol proporsional (Kp), parameter kontrol integral (Ki), dan nilai parameter kontrol deferensial (Kd ), dimana pada nilai Kp = 255, Ki = 100, dan Kd = 200 mendapatkan grafik yang lebih stabil dan mendekati nilai set-point, dengan nilai error sebesar 2,86 %.

b. Perbedaan deterministik dan stokastik

b.1 deterministik adalah sesuatu yang pasti akan terjadi.

b.2 stokastik adalah Stokastik adalah kebolehjadian, atau dengan kata lain sesuatu yang belum terjadi kepastiannya. "Sesungguhnya, Allah tidak akan mengubah nasib suatu kaum, hingga mereka mengubahnya sendiri.." (Q.S. Ar-Ra'd [13] : 11)

c . Komputasi Teknik pada Tugas Akhir

Tipe tugas akhir saya adalah deteministik. Hal ini dikarenakan nilai dari PID yang saya tentukan pasti. Menurut pendapat saya untuk penerapan komputasi teknik pada tugas akhir saya adalah

Pada penggunaan fitur controller PID, adalah kemampuan untuk menggunakan tiga tipe kontroller yakni propotional, integral dan derivatif yang mempengaruhi nilai keluaran kontroller untuk dipalikasikan pada nilai yang optimal dari kontroller itu sendiri.

The distinguishing feature of the PID controller is the ability to use the three control terms of proportional, integral and derivative influence on the controller output to apply accurate and optimal control. The block diagram on the right shows the principles of how these terms are generated and applied. It shows a PID controller, which continuously calculates an error value {\displaystyle e(t)}e(t) as the difference between a desired setpoint {\displaystyle {\text{SP}}=r(t)}{\displaystyle {\text{SP}}=r(t)} and a measured process variable {\displaystyle {\text{PV}}=y(t)}{\displaystyle {\text{PV}}=y(t)}, and applies a correction based on proportional, integral, and derivative terms. The controller attempts to minimize the error over time by adjustment of a control variable {\displaystyle u(t)}u(t), such as the opening of a control valve, to a new value determined by a weighted sum of the control terms.

In this model:

Term P is proportional to the current value of the SP − PV error e(t). For example, if the error is large and positive, the control output will be proportionately large and positive, taking into account the gain factor "K". Using proportional control alone will result in an error between the setpoint and the actual process value, because it requires an error to generate the proportional response. If there is no error, there is no corrective response. Term I accounts for past values of the SP − PV error and integrates them over time to produce the I term. For example, if there is a residual SP − PV error after the application of proportional control, the integral term seeks to eliminate the residual error by adding a control effect due to the historic cumulative value of the error. When the error is eliminated, the integral term will cease to grow. This will result in the proportional effect diminishing as the error decreases, but this is compensated for by the growing integral effect. Term D is a best estimate of the future trend of the SP − PV error, based on its current rate of change. It is sometimes called "anticipatory control", as it is effectively seeking to reduce the effect of the SP − PV error by exerting a control influence generated by the rate of error change. The more rapid the change, the greater the controlling or dampening effect.[1] Tuning – The balance of these effects is achieved by loop tuning to produce the optimal control function. The tuning constants are shown below as "K" and must be derived for each control application, as they depend on the response characteristics of the complete loop external to the controller. These are dependent on the behaviour of the measuring sensor, the final control element (such as a control valve), any control signal delays and the process itself. Approximate values of constants can usually be initially entered knowing the type of application, but they are normally refined, or tuned, by "bumping" the process in practice by introducing a setpoint change and observing the system response.

Control action – The mathematical model and practical loop above both use a "direct" control action for all the terms, which means an increasing positive error results in an increasing positive control output for the summed terms to apply correction. However, the output is called "reverse" acting if it is necessary to apply negative corrective action. For instance, if the valve in the flow loop was 100–0% valve opening for 0–100% control output – meaning that the controller action has to be reversed. Some process control schemes and final control elements require this reverse action. An example would be a valve for cooling water, where the fail-safe mode, in the case of loss of signal, would be 100% opening of the valve; therefore 0% controller output needs to cause 100% valve opening.