ccitonline.com

1. Deep Awareness of “I”

Saya menyadari bahwa ketertarikan saya terhadap topik ini berasal dari minat saya pada dinamika fluida, khususnya bagaimana aliran udara dapat direkayasa untuk meningkatkan efisiensi sistem teknik seperti sayap pesawat atau saluran udara. Pengalaman belajar CFD, khususnya menggunakan perangkat lunak seperti Star CCM+, membuat saya penasaran bagaimana metode numerik yang kompleks dapat diterapkan secara visual dan interaktif dalam simulasi nyata.

Saya juga menyadari bahwa pemahaman saya tentang metode numerik, seperti metode elemen hingga (FEM), metode volume hingga (FVM), dan metode beda hingga (FDM), perlu dikaitkan langsung dengan aplikasi konkret agar pemahaman tersebut tidak hanya bersifat teoritis, melainkan aplikatif. Oleh karena itu, saya melihat proyek ini sebagai kesempatan untuk menggabungkan keilmuan matematis dengan perangkat lunak rekayasa modern

2. Intention

Tujuan dari pembahsan ini, diantaranya:

1. Mengetahui prinsip metode numerik yang digunakan dalam proses simulasi
2. Mengetahui prinsip dan persamaan matematis yang menjadi dasar dalam proses simulai
3. Mengetahui hasil simulasi fluida pada vortex generator berupa drag coefficient dan drag force

3. Initial Thinking

Computational Fluid Dynamics (CFD) adalah metode berbasis komputer untuk menganalisis dan mensimulasikan perilaku aliran fluida (seperti udara atau air) serta perpindahan panas dengan menyelesaikan persamaan matematika (seperti Navier-Stokes) secara numerik. CFD digunakan untuk memahami pola aliran, tekanan, temperatur, dan gaya dalam berbagai aplikasi teknik, seperti aerodinamika, sistem perpipaan, dan pendinginan elektronik.

Pada simulasi kali ini, prinsip metode numerik yang digunakan dalam software adalah FEA. FEA atau Finite Element Analysis merupakan metode numerik yang memecah area aliran fluida menjadi elemen-elemen kecil, lalu menyelesaikan persamaan Navier-Stokes menggunakan pendekatan formulasi lemah. Teknik ini sangat efektif untuk menganalisis aliran pada bentuk geometri yang rumit serta cocok untuk simulasi yang melibatkan gabungan beberapa fenomena fisik, seperti interaksi antara fluida dan struktur (FSI).

Prinsip fisika yang digunakan adalah persamaan Navier-Stokes

Dari persamaan tersebut, digunakan FEA sebagai salah satu metode numerik dengan proses sebagai berikut:

1. Discretization (Diskritisasi domain)
   • Domain aliran fluida dibagi menjadi elemen-elemen kecil (segitiga/segienam untuk 2D, tetrahedral/hexahedral untuk 3D).
2. Weak Formulation (Formulasi Lemah)
   • Persamaan Navier-Stokes diubah ke bentuk integral (weak form) menggunakan metode Galerkin, agar dapat diterapkan pada elemen hingga.
3. Shape Functions (Fungsi Bentuk)
   • Fungsi interpolasi (biasanya linier atau kuadratik) digunakan untuk menyatakan kecepatan dan tekanan di setiap elemen.
4. Assembly (Penyusunan Sistem Persamaan)
   • Elemen lokal disatukan menjadi matriks global yang menggambarkan sistem fluida secara keseluruhan.
5. Solving (Penyelesaian Numerik)
   • Sistem persamaan nonlinier diselesaikan secara iteratif menggunakan solver seperti Newton-Raphson atau metode segregated.
6. Post-processing
   • Hasil simulasi dianalisis untuk melihat distribusi kecepatan, tekanan, dan parameter lainnya pada domain fluida.

4. Idealization

Model 3D Vortex Generator disimulasikan dengan Simcenter STAR-CCM+ 

Hasil simulasi tersebut menunjukan

1. Aliran dibelokkan saat melewati sirip, menunjukkan adanya efek gangguan aliran (flow disturbance), percepatan lokal, atau bahkan recirculation (putaran balik aliran).
2. Terlihat bahwa kecepatan meningkat saat aliran melewati sela-sela sirip dengan rentang kecepaan 0,7 hingga 20.8 m/s karena adanya penyempitan jalur aliran (efek venturi atau nozzle effect), yang menyebabkan fluida terakselerasi.
3. Tekanan tinggi muncul pada permukaan stagnasi atau permukaan depan sirip yang langsung bertabrakan dengan aliran.
4. Adanya gradasi tekanan menandakan drop tekanan (pressure drop) dari bawah ke atas, yang merupakan kerugian energi aliran, penting diperhitungkan dalam sistem pendinginan.

Setelah dilakukan simulasi, didapatkan data hasil simulasi sebagai berikut:

Berdasarkan hal tersebut, hasil analisisnya adalah:

1. Nilai Continuity dan ketiga komponen momentum (X, Y, Z) berada di orde 10⁻⁶ hingga 10⁻⁷, yang menunjukkan bahwa solusi mendekati konvergen.
2. Perubahan antar iterasi sangat kecil (misal: Continuity dari 1.4481e-06 ke 1.4485e-06), menandakan bahwa sistem sudah stabil dan tidak mengalami perubahan besar.
3. Tke (Turbulent Kinetic Energy) berkisar antara 2.622e-09 sampai 2.7298e-09, menandakan adanya aliran turbulen meskipun pada level yang cukup rendah (tipikal aliran internal).
4. Tdr (Turbulent Dissipation Rate) stabil di sekitar 1.912e-07 – 1.924e-07, yang artinya energi turbulen yang dihasilkan cukup cepat terdisipasi – menunjukkan aliran sudah cukup berkembang (fully developed).
5. Drag Coefficient tetap konstan pada 2.5153e-04, menunjukkan bahwa bentuk dan orientasi objek serta kondisi aliran sudah mencapai keadaan stasioner.
6. Drag Force konsisten pada 5.0306e-02 N, artinya gaya hambat yang dihasilkan oleh objek terhadap aliran fluida tidak berubah secara signifikan antar iterasi.

5. Instruction Set

Berdasarkan hasil simulasi yang didapat, perlu penyesuaian lanjutan terhadap part yang dilakukan uji coba, diantaranya:

1. Refinement Mesh Lokal

Disarankan untuk melakukan refinement mesh secara lokal di sekitar ujung sirip, wilayah wake, serta area dengan gradien tinggi seperti dinding dan permukaan benda. Penambahan prism layers pada permukaan padat dapat meningkatkan representasi lapisan batas (boundary layer), khususnya dalam analisis shear stress dan perpindahan panas konvektif.

2. Studi Sensitivitas Ukuran Mesh

Penting untuk melakukan studi sensitivitas terhadap ukuran elemen mesh guna memastikan independensi hasil terhadap jumlah elemen. Perbandingan nilai gaya hambat atau distribusi tekanan dari beberapa tingkat resolusi mesh dapat memberikan justifikasi objektif terkait kualitas numerik.

3. Validasi terhadap Data Eksperimental

Validasi hasil simulasi menggunakan data eksperimen atau literatur relevan sangat disarankan untuk menjamin reliabilitas model. Data acuan dapat berupa hasil uji terowongan angin, eksperimen laboratorium, atau basis data simulasi terdokumentasi.

4. Penambahan Model Fisis Tambahan

Untuk skenario yang melibatkan transfer panas antara padatan dan fluida, penerapan model Conjugate Heat Transfer (CHT) akan memberikan representasi fisik yang lebih akurat. Selain itu, jika sistem bekerja dalam temperatur tinggi, model radiasi seperti Discrete Ordinates atau Rosseland dapat dipertimbangkan.

5. Variasi Kondisi Batas

Pengujian terhadap beberapa variasi kondisi batas, seperti kecepatan masuk (inlet velocity) atau tekanan keluar (outlet pressure), dapat digunakan untuk mengidentifikasi sensitivitas desain terhadap perubahan parameter operasi. Profil turbulence intensity yang lebih realistis juga perlu diterapkan untuk mendekati kondisi aliran aktual.

6. Optimasi Geometri Sirip

Disarankan untuk mengevaluasi berbagai konfigurasi geometri sirip, seperti profil melengkung (curved), bergelombang (wavy), atau bertekstur (dimpled). Proses ini dapat difasilitasi dengan pendekatan desain parametrik atau menggunakan modul Design Exploration yang tersedia dalam perangkat lunak simulasi.

7. Simulasi Tak Tunak (Unsteady)

Untuk mengkaji fenomena transien seperti vortex shedding atau fluktuasi tekanan lokal, simulasi tak tunak perlu dilakukan. Penggunaan model turbulensi lanjutan seperti Detached Eddy Simulation (DES) atau Large Eddy Simulation (LES) dapat memberikan gambaran yang lebih rinci terhadap perilaku aliran.

8. Evaluasi Efisiensi Energi Sistem

Analisis lebih lanjut terkait rasio antara peningkatan performa (misalnya perpindahan panas) terhadap penalti energi (seperti pressure drop) dapat dilakukan untuk mengevaluasi efisiensi desain secara keseluruhan. Pendekatan ini relevan dalam konteks desain komponen termal atau aerodinamika yang hemat energi.