A. Project Title
Analisis distribusi Temperatur Air Conditioner pada Ruang dengan pendekatan DAI 5 Framework
B. Author Complete Name
Naufal Hibatullah Ramadhan
C. Affiliation
Fakultas Teknik, Departemen Teknik Mesin, Universitas Indonesia.
D. Abstract
Studi ini bertujuan untuk menganalisis distribusi temperatur pada ruangan berpendingin Air Conditioner (AC) dengan bentuk persegi panjang atau persegi menggunakan pendekatan numerik metode beda hingga (Finite Difference Method, FDM). Studi ini dilatarbelakangi oleh pengalaman pribadi, yaitu mengamati perbedaan kecepatan pendinginan antara kamar kos dan ruang tamu di rumah. Simulasi mempertimbangkan asumsi steady-state, tidak ada sumber panas lain selain AC, serta konveksi pada permukaan ruangan dengan mengabaikan radiasi termal. Hasil simulasi menunjukkan bahwa ukuran ruangan, posisi relatif terhadap AC, serta karakteristik dinding sangat memengaruhi distribusi temperatur. Studi ini memberikan gambaran penting bagi optimasi penempatan AC dalam desain ruangan untuk meningkatkan kenyamanan.
E. Author Declaration
1. Deep Awareness (of) I
Saya sadar bahwa studi ini merupakan kewajiban saya untuk menuntut ilmu dan memberikan kontribusi bermanfaat kepada masyarakat. Dalam proses tersendiri saya berusaha menjaga kesadaran akan kehadiran dan ridha Allah SWT, serta menjaga etika saya dalam mengerjakan studi ini.
1.1. Consciousness of Purpose
Saya sadar bahwa apa yang saya lakukan untuk memahami distribusi temperatur AC ini merupakan bentuk kecil dari mukjijat Allah swt dalam fenomena alam.
1.2. Self-awareness
saya menjaga kesadaran atas bias pribadi berdasarkan pengalaman subjektif tentang kenyamanan termal, dan berusaha obyektif dalam analisis.
1.3. Ethical Considerations
Analisis dilakukan dengan mempertimbangkan etika penggunaan energi secara efisien dan bertanggung jawab terhadap lingkungan.
1.4. Integration of CCIT
Seluruh proses diiringi dengan cara cerdas ingat Tuhan (CCIT), menjadikan proyek ini bagian dari pengingat saya terhadap tuhan.
1.5. Critical Reflection
Studi ini bukan hanya mengejar solusi teknis, tetapi sebagai refleksi saya tentang bagaimana teknologi bisa memberi manfaat sosial secara luas.
1.6. Continuum of Awareness
Seluruh proses yang dilakukan oleh saya harus dengan kesadaran progresif yang menjaga kesinambungan pemikiran dan tujuan ilahiah.
2. Intention of the Project Activity
Studi ini dilakukan dengan tujuan untuk memperdalam pemahaman saya tentang distribusi panas dalam ruang berpendingin AC, dan juga sebagai bentuk kontribusi pada bidang teknik mesin, serta untuk menghasilkan solusi yang bermanfaat, beretika, dan berkelanjutan.
2.1. Clarity of Intent
Intensi utama saya dalam studi ini yaitu untuk memahami distribusi temperatur sebagai bentuk mukjizat Allah SWT.
2.2. Alignment of Objectives
Tujuan lebih ditekankan agar sejalan dengan nilai keberlanjutan dan kesejahteraan manusia.
2.3. Relevance of Intent
Penelitian ini relevan dengan kebutuhan nyata akan kenyamanan termal dan efisiensi energi di lingkungan hidup.
2.4. Sustainability Focus
Hasil analisis diarahkan untuk mendukung desain sistem pendingin yang berkelanjutan dan hemat energi.
2.5. Focus on Quality
Saya berkomitmen terhadap keandalan, ketelitian, dan presisi dalam setiap tahapan analisis.
F. Introduction
Temperatur merupakan salah satu besaran fisika yang merepresentasikan tingkat energi kinetik rata-rata partikel dalam suatu sistem. Temperatur tidak hanya menjadi indikator panas atau dingin suatu objek, tetapi juga berpengaruh langsung terhadap kenyamanan manusia, stabilitas material, dan kinerja berbagai sistem teknik. Dalam kehidupan sehari-hari, pengendalian temperatur menjadi faktor penting untuk meningkatkan kenyamanan, produktivitas, serta efisiensi energi.
Salah satu perangkat utama yang digunakan untuk mengatur temperatur dalam ruang tertutup adalah Air Conditioner (AC). AC bekerja dengan prinsip dasar pertukaran panas, di mana panas dari dalam ruangan diambil dan dibuang ke lingkungan luar, sehingga menghasilkan efek pendinginan. Efektivitas pendinginan ini sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti ukuran ruangan, material dinding, desain aliran udara, dan spesifikasi teknis dari unit AC itu sendiri.
Berdasarkan pengalaman pribadi saya, saya merasakan adanya perbedaan kenyamanan termal antara kos tempat saya tinggal dan ruang tamu di rumah. Di kos yang berukuran lebih kecil, ruangan terasa lebih cepat dingin dibandingkan dengan ruang tamu di rumah yang lebih luas. Selain itu, saya juga menyadari bahwa jenis AC yang digunakan, material dinding, serta jarak terhadap unit AC memberikan dampak signifikan terhadap distribusi suhu. Ketika saya berdiri lebih dekat dengan AC, saya merasakan suhu yang jauh lebih dingin dibandingkan saat berada di sudut ruangan.
Pengamatan ini mendorong saya untuk melakukan analisis distribusi temperatur dalam ruangan berbentuk persegi atau persegi panjang dengan bantuan simulasi numerik. Dalam analisis ini, saya menggunakan beberapa asumsi penyederhanaan, yaitu kondisi steady-state, hanya terdapat satu sumber panas (AC), terdapat konveksi pada permukaan dinding, dan mengabaikan efek radiasi termal dari permukaan dinding dan AC. Dengan pendekatan ini, saya bertujuan untuk memahami bagaimana ukuran ruangan, posisi AC, dan faktor fisik lainnya memengaruhi distribusi temperatur di dalam ruang.
Melalui studi ini, saya berharap dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang pola distribusi suhu di ruangan ber-AC sehingga dapat digunakan untuk merancang sistem pendinginan yang lebih efisien, meningkatkan kenyamanan termal, serta mengoptimalkan penggunaan energi di berbagai jenis ruang.
3. Initial Thinking (about the Problem):
3.1. Problem Understanding
Masalah diidentifikasi sebagai ketidakmerataan distribusi temperatur dalam ruangan ber-AC.
3.2. Stakeholder Awareness
Diperhatikan bahwa pengguna ruangan (manusia) adalah pihak utama yang terdampak oleh distribusi suhu.
3.3. Contextual Analysis
Analisis mempertimbangkan faktor seperti material dinding, ukuran ruang, dan kondisi lingkungan sekitar.
3.4. Root Cause Analysis
Diselidiki akar penyebab ketidakmerataan suhu, seperti pengaruh ukuran ruangan, posisi AC, dan properti termal dinding.
3.5. Relevance of Analysis
Studi ini diarahkan agar memiliki aplikasi praktis dalam perencanaan desain ruangan dan sistem HVAC.
3.6. Use of Data and Evidence
Asumsi numerik dan nilai-nilai fisik diambil dari referensi di bidang termal dan mekanika fluida.
G. Methods & Procedures
Pada proyek ini, saya menggunakan pendekatan berbasis simulasi numerik untuk menganalisis distribusi temperatur dalam sebuah ruangan yang dikondisikan dengan Air Conditioner (AC). Metode yang digunakan harus mampu merepresentasikan distribusi panas pada kondisi tunak (steady-state) dengan memperhatikan mekanisme perpindahan panas konduksi dan konveksi di permukaan dinding.
Untuk memastikan replikasi, proses dilakukan dalam dua tahapan utama: Idealization (penyederhanaan masalah menjadi model fisik dan matematis) dan Instruction Set (langkah teknis untuk menyelesaikan model tersebut menggunakan metode numerik).
4. Idealization:
Dalam menyederhanakan permasalahan, asumsi-asumsi berikut diterapkan:
4.1. Assumption Clarity
4.1.1. Kondisi Steady-State
Temperatur dalam ruangan dianggap tidak berubah terhadap waktu:
sehingga distribusi temperatur memenuhi persamaan Laplace 2 dimensi:
4.1.2. Sumber Panas Tunggal
sumber hanya satu yaitu dari perubahan temperatur AC. Tidak ada tambahan panas dari manusia, alat elektronik, atau sinar matahari:
4.1.3. Konveksi pada Permukaan Dinding
Perpindahan panas antara udara dalam ruangan dan dinding terjadi melalui mekanisme konveksi dengan kondisi batas:
k = konduktivitas termal (W/m·K)
h = koefisien konveksi (W/m²·K)
T∞ = temperatur udara luar.
4.1.4. Mengabaikan Radiasi Termal
Efek radiasi dianggap tidak signifikan, sehingga perpindahan panas radiasi diabaikan:
4.1.5. Geometri Persegi Panjang/Persegi
Ruangan dimodelkan dalam 2 dimensi asumsi tampak panjang dan lebar.
4.2. Creativity and Innovation
Saya memilih pendekatan numerik berbasis Finite Difference Method (FDM) untuk menyelesaikan persamaan Laplace distribusi temperatur.
Selain itu, untuk mempercepat konvergensi solusi, metode iterasi seperti Gauss-Seidel atau Successive Over-Relaxation (SOR) dirancang untuk diimplementasikan, sehingga solusi lebih cepat stabil meskipun menggunakan grid yang cukup rapat.
4.3. Physical Realism
Model yang dibuat tetap mempertahankan realisme fisik seperti, Perpindahan panas difokuskan melalui konduksi dan konveksi, sesuai fenomena nyata dalam ruangan ber-AC. Boundary condition di permukaan AC diberikan temperatur tetap, mewakili aliran udara dingin dari AC. Konveksi pada dinding luar memperhitungkan interaksi ruangan dengan lingkungan sekitar, sehingga lebih realistis.
4.4. Alignment with Intent
Idealization ini selaras dengan niat awal proyek, yaitu untuk memahami pengaruh posisi AC, ukuran ruangan, dan mekanisme perpindahan panas terhadap distribusi temperatur dalam ruangan. Dengan penyederhanaan yang tetap realistis, analisis ini diharapkan memberikan insight nyata tentang desain dan efisiensi penggunaan AC di berbagai ukuran ruangan.
4.5. Scalability and Adaptability
Model ini dirancang agar skalabel dan adaptif seperti, Ukuran domain (ruangan) bisa diubah dengan mudah. Lokasi AC dapat dimodifikasi untuk berbagai konfigurasi. Dan Koefisien konveksi dinding dapat disesuaikan dengan kondisi lingkungan (misal ruangan ber-AC di kota panas vs kota dingin).
Model diatas berguna agar simulasi dapat diterapkan pada berbagai kondisi nyata tanpa perlu mengubah struktur dasar model.
4.6. Simplicity and Elegance
Model ini disusun dengan pendekatan sederhana namun efektif seperti, Menggunakan persamaan Laplace yang linear dan stabil. Skema numerik FDM yang intuitif dan mudah diprogram. Penyajian hasil dalam bentuk kontur distribusi temperatur yang informatif dan mudah dipahami. Dan Sederhana dalam asumsi, elegan dalam eksekusi, namun tetap kuat dalam menghasilkan informasi yang berguna.
5. Instruction (Set):
5.1. Clarity of Steps
Langkah-langkah simulasi ini sebagai berikut dibantu menggunakan aplikasi CFDSOF dan model python:
5.1.1. Definisikan Geometri Ruangan:
Menentukan Panjang (L), Lebar (W): 6×6
CFDSOF:
Python:
Bagi domain ruangan menjadi grid (misal, 6 × 6 grid points).
CFDSOF:
Python:
5.1.2. Tentukan Kondisi AC:
Setel temperatur keluar AC sebagai nilai tetap, misal 16°C. dalam satuan kelvin menjadi 289°K.
CFDSOF:
Python:
5.1.3. Tentukan Boundary Conditions:
Permukaan dinding ruangan: mengalami konveksi dengan koefisien h tertentu (contoh h=10 W/m2⋅K)
Permukaan lantai bisa diasumsikan adiabatik atau konveksi ringan.
5.1.4. Modelkan Persamaan Steady-State 2D:
Gunakan persamaan Laplace tiga 2D:
Discretisasi menggunakan metode beda hingga (finite difference)
Model python :
Terdapat pada lampiran
Model CFDSOF :
W3 merupakan AC, W2 merupakan ruangan (asumsi dari atas sehingga yang berpengaruh hanya x dan z), w1 merupakan tembok penghalang agar suhu tidak keluar.
5.1.5. Selesaikan Sistem Persamaan:
Gunakan metode iterasi
5.1.6. Visualisasi Hasil:
Plot distribusi temperatur menggunakan Heatmap
CFDSOF:
Python:
5.2. Comprehensiveness
Penyajian diusahakan oleh saya singkat dan jelas dari Langkah,model,hasil, dan visualisasi.
5.3. Physical Interpretation
Dapat dinyatakan temperatur tertinggi di area jauh dari AC. temperatur terendah di dekat keluaran AC. Dan Gradien temperatur terjadi sepanjang panjang, lebar, dan tinggi ruangan.
5.4. Error Minimization
Saya menggunakan grid 6 x 6 untuk mengurangi mengurangi error numerik. Selain itu saya melakukan iterasi sebanyak 1000x untuk mengurang kesalahan, dan menggunakan 2 model yaitu dari aplikasi CFDSOF dan Python.
5.5. Verification and Validation
Berdasarkan simulasi yang didapat dengan pengalaman saya. Saya merasakan bahwa semakin berdepanan dengan AC maka semakin terasa dingin dibandingkan saya berdiri di pinggir.
5.6. Iterative Approach
Dengan menggunakan iterasi semakin minim erornya sehingga mendekati fenomena nyata.
5.7. Sustainability Integration
Analisis ini mendukung penggunaan AC secara optimal, sehingga bisa membantu penghematan energi.
5.8. Communication Effectiveness
5.9. Alignment with the DAI5 Framework
Tetap mengaitkan proses analisis ini dengan kesadaran tujuan utama (mencari ilmu untuk kebaikan dan kebermanfaatan).
5.10. Documentation Quality
Saya berusaha untuk mendokumentasikan gambar pada simulasi ini.
H. Results & Discussion
Hasil dan Diskusi
Bagian berikut menyajikan hasil distribusi temperatur pada simulasi ruang dengan dimensi 6x6x6 meter, menggunakan model grid 6x6x6 dan unit pendingin udara (AC) yang disetel pada 16°C. Hasil-hasil ini dibahas terkait dengan masalah yang dihadapi dan literatur yang ada, dengan fokus pada wawasan dan implikasi untuk optimasi sistem.
Hasil
Distribusi Temperatur
Hasil simulasi menunjukkan adanya gradien suhu yang jelas di dalam ruangan. AC yang ditempatkan di dinding (X=0) menghasilkan suhu konstan 16°C di sekitar area keluarannya. Suhu di sekitar AC jauh lebih rendah dibandingkan dengan bagian lain di ruangan.
Seperti yang diharapkan, suhu meningkat secara bertahap seiring menjauhnya titik dari outlet AC, menciptakan gradien suhu yang merata di seluruh ruangan. Ini menunjukkan bahwa efek pendinginan berkurang semakin jauh dari AC, yang merupakan fenomena umum pada ruangan ber-AC.
Area di dekat dinding, yang lebih jauh dari AC, tetap berada pada suhu awal ruangan (misalnya 25°C, diasumsikan untuk simulasi ini), yang menunjukkan peran konveksi dan radiasi panas dari permukaan dinding.
Plot Kontur Suhu
Sebuah plot kontur distribusi suhu pada irisan Z tengah (irisan vertikal) dihasilkan. Plot ini menunjukkan dengan jelas bahwa suhu di sekitar AC lebih rendah, sementara suhu di sudut ruangan lebih tinggi. Distribusi suhu ini sesuai dengan harapan teoritis, di mana efek pendinginan paling kuat di dekat sumber AC dan berkurang dengan jarak.
Kontur suhu juga memperlihatkan area yang mungkin kurang efektif dalam sirkulasi udara, menunjukkan zona yang bisa memperoleh manfaat dari ventilasi tambahan atau penempatan AC yang lebih strategis.
Resolusi Grid dan Akurasi Komputasi
Grid 6x6x6 dipilih untuk mencapai keseimbangan antara efisiensi komputasi dan akurasi. Meskipun grid ini memberikan gambaran yang cukup baik mengenai distribusi suhu, grid yang lebih halus (misalnya 10x10x10) dapat menghasilkan profil suhu yang lebih mulus, terutama di area yang lebih jauh dari AC.
Hasil yang didapat konsisten dengan ekspektasi untuk resolusi grid seperti ini, memberikan gambaran yang baik tentang dinamika termal dalam ruangan, meskipun grid yang lebih rapat akan memberikan akurasi yang lebih tinggi, terutama dalam menggambarkan gradien suhu yang lebih tepat.
Konvergensi dan Pencapaian Steady-State
Metode iterasi Gauss-Seidel digunakan untuk menyelesaikan persamaan panas keadaan tetap. Sistem berhasil mencapai konvergensi setelah 1000 iterasi, dengan error yang lebih kecil dari toleransi yang ditentukan yaitu 10^-4. Ini menunjukkan bahwa metode yang digunakan cukup efisien dan memadai untuk parameter model yang diberikan.
Keadaan steady-state tercapai setelah iterasi yang cukup, mengonfirmasi bahwa distribusi suhu telah mencapai keseimbangan dan tidak ada perubahan signifikan antara iterasi.
Implikasi untuk Aplikasi Dunia Nyata
Simulasi ini memberikan wawasan yang berguna tentang dinamika termal dalam ruangan dengan pendinginan udara. Memahami kinerja pendinginan, terutama di ruang yang lebih besar atau berbentuk tidak teratur, dapat menjadi acuan bagi insinyur dan arsitek dalam merancang sistem HVAC yang lebih efisien.
Optimasi Energi: Hasil gradien suhu menunjukkan pentingnya penempatan AC dan konfigurasi ruang dalam mengoptimalkan penggunaan energi. Pendinginan yang berlebihan di area yang jauh dari AC dapat dihindari dengan mengatur posisi AC atau aliran udara.
Kenyamanan dan Desain: Menjaga distribusi suhu yang merata sangat penting untuk kenyamanan penghuni. Hasil simulasi ini menyarankan bahwa perlu ada pertimbangan tambahan seperti ventilasi dan sirkulasi udara dalam desain ruangan untuk mengurangi ekstrem suhu di area tertentu.
Diskusi
Efektivitas Sistem Pendinginan
Sistem pendingin yang diwakili oleh AC dapat menciptakan lingkungan yang lebih dingin di sekitar area outlet. Namun, suhu meningkat seiring menjauhnya titik dari AC. Hal ini menunjukkan bahwa AC bekerja lebih efektif di area sekitar keluaran udara, sementara di area yang lebih jauh dari AC, pengaruh pendinginan berkurang.
Pengaruh Resolusi Grid pada Akurasi Hasil
Penggunaan grid 6x6x6 sudah cukup untuk memberikan gambaran umum mengenai distribusi suhu dalam ruangan. Namun, untuk hasil yang lebih presisi, terutama di area yang lebih jauh dari AC, grid dengan resolusi lebih tinggi bisa digunakan. Ini akan menghasilkan distribusi suhu yang lebih halus, meskipun memerlukan lebih banyak waktu komputasi.
Perbandingan dengan Kondisi Nyata
Meskipun hasil simulasi ini realistis, penting untuk memverifikasi hasilnya dengan data eksperimen nyata apabila memungkinkan. Perbedaan antara suhu simulasi dan suhu yang terukur di dunia nyata bisa disebabkan oleh faktor-faktor lain seperti variasi aliran udara, jenis material dinding, atau ketidaksempurnaan model dalam menggambarkan kondisi batas (misalnya, konveksi atau adiabatik pada permukaan lantai).
Pertimbangan untuk Pengembangan Model Lebih Lanjut
Meskipun model ini sederhana, pengembangan lebih lanjut bisa mencakup faktor tambahan seperti konduksi termal melalui dinding, jendela, atau langit-langit, serta pengaruh ventilasi atau aliran udara alami. Selain itu, mempertimbangkan variabilitas suhu luar ruangan atau sumber panas internal juga akan memberikan hasil yang lebih realistis.
Model ini bisa diperluas untuk mencakup simulasi dinamis atau waktu nyata, di mana kondisi ruangan berubah seiring waktu dan suhu AC mungkin tidak konstan.
I. Conclusion, Closing Remarks, Recommendations
Simulasi berhasil menunjukkan distribusi temperatur pada ruangan dengan AC di tengah dinding. Disarankan untuk memperhitungkan lebih banyak variabel seperti variasi bentuk ruangan, pengaruh radiasi, serta optimasi sistem aliran udara untuk mencapai efisiensi pendinginan yang lebih baik.
J. Acknowledgments
Saya mengucapkan terima kasih kepada Allah SWT karena telah memberikan kesempatan untuk lebih memahami fenomena alam yang diciptakan-NYA, selain itu saya juga berterimakasih kepada Prof. Dr. Ir. Ahmad Indra Siswantara yang telah memberikan saya ilmu dan bimbingan dalam pemebelajaran metode numerik selama 8 minggu.
K. (References) Literature Cited
Incropera, F. P., & DeWitt, D. P. (2002). Fundamentals of Heat and Mass Transfer. John Wiley & Sons.
Patankar, S. V. (1980). Numerical Heat Transfer and Fluid Flow. Hemisphere Publishing Corporation.
Yunus A. Cengel (2003). Heat and Mass Transfer: A Practical Approach. McGraw-Hill.
Kays, W. M., & Crawford, M. E. (1993). Convective Heat and Mass Transfer (2nd ed.). McGraw-Hill.
Sharma, A., & Rao, D. N. (2021). Computational Fluid Dynamics and Heat Transfer. Springer Nature.
L. Appendices
link gdocs
https://docs.google.com/document/d/1EYnr7cXXZ5_U-ORXVahC7_3icUYzqjUc-eGpmVwx_Rw/edit?usp=sharing
Model Python
https://colab.research.google.com/drive/1XNmbUqN_Kng9A-3mYJ9R1LZEfd-JI1AL?usp=sharing
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# — Input parameters —
# Dimensi ruang (meter)
panjang = float(input(“Masukkan panjang ruangan (x-axis) [m]: “))
lebar = float(input(“Masukkan lebar ruangan (y-axis) [m]: “))
tinggi = float(input(“Masukkan tinggi ruangan (z-axis) [m]: “))
# Jumlah grid
nx = int(input(“Masukkan jumlah grid di x (nx): “))
ny = int(input(“Masukkan jumlah grid di y (ny): “))
nz = int(input(“Masukkan jumlah grid di z (nz): “))
# Temperatur
T_ac = float(input(“Masukkan temperatur AC [°C]: “))
T_wall = float(input(“Masukkan temperatur dinding lainnya [°C]: “))
# Ukuran AC (di dinding X=0)
lebar_ac = float(input(“Masukkan lebar AC (arah y) [m]: “))
tinggi_ac = float(input(“Masukkan tinggi AC (arah z) [m]: “))
# — Setup Grid —
dx = panjang / (nx-1)
dy = lebar / (ny-1)
dz = tinggi / (nz-1)
T = np.full((nx, ny, nz), T_wall) # Inisialisasi semua temperatur = temperatur dinding
# Tentukan posisi AC di dinding X=0
y_center = lebar / 2
z_center = tinggi / 2
# Cari indeks grid untuk area AC
y_min = int((y_center – lebar_ac/2) / dy)
y_max = int((y_center + lebar_ac/2) / dy)
z_min = int((z_center – tinggi_ac/2) / dz)
z_max = int((z_center + tinggi_ac/2) / dz)
# Set suhu AC
T[0, y_min:y_max+1, z_min:z_max+1] = T_ac
# — Iterasi Steady State (Metode Gauss-Seidel sederhana) —
max_iter = 5000
tolerance = 1e-4
for iteration in range(max_iter):
T_old = T.copy()
for i in range(1, nx-1):
for j in range(1, ny-1):
for k in range(1, nz-1):
T[i, j, k] = (T[i+1, j, k] + T[i-1, j, k] +
T[i, j+1, k] + T[i, j-1, k] +
T[i, j, k+1] + T[i, j, k-1]) / 6.0
# Cek konvergensi
error = np.max(np.abs(T – T_old))
if error < tolerance:
print(f”Konvergen pada iterasi ke-{iteration}”)
break
else:
print(“Belum konvergen, pertimbangkan menambah iterasi.”)
# — Plot hasil slice tengah (z tengah) —
x = np.linspace(0, panjang, nx)
y = np.linspace(0, lebar, ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y, indexing=’ij’)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.contourf(X, Y, T[:, :, nz//2], 50, cmap=’coolwarm’)
plt.colorbar(label=”Temperatur (°C)”)
plt.title(“Distribusi Temperatur (slice Z tengah)”)
plt.xlabel(“Panjang (m)”)
plt.ylabel(“Lebar (m)”)
plt.show()
4
Aplikasi CFDSOF
