penda hulu an

4
Computational Fluid Dynamics (CFD) Mechanical Engineering Department, USU Page 1 of 4 Created by AMBARITA Himsar Pendahuluan Bayangkan anda sebagai “anak mesin” punya hobby mempercantik body mobil, itu wajar, dan punya teman dari fakultas lain yang berhoby sama, anak FK misalnya. Suatu hari si teman datang menemui anda dan dengan bangganya menunjukkan mobilnya telah dipasangin “aerokit” berbentuk semacam airfoil yang dipasang di atas atap mobilnya. Katanya si tukang mesinnya menjamin, dengan aerokitnya mobil itu menjadi lebih aerodynamis, dan bisa melaju lebih kencang 25% dengan daya mesin yang sama. Tentu sebagai anak mesin, ego anda akan tersinggung masa sih, trus kok bisa? dia kan bukan anak mesin. Bagaimana membuktikannya ya? Mengujinya langsung dengan membalap dan merasakannya tentu kurang pas, karena terlalu subjective dan tidak terukur 25% nya tadi. Seandainya anda mengerti dan mahir menjalankan CFD hal ini bukan masalah. Katakanlah anda punya salah satu commercial code CFD, dengan bantuan CAD, anda bisa menggambar model mobil tersebut. Gambarkan dua model, yaitu dengan aerokit dan tanpa aerokit. Masukkan ke CFD solver, tentukan kecepatan mobil sesuai yang anda inginkan. Tunggu beberapa saat untuk running program dan abracadabra! akan keluar hasilnya. Maka bandingkan apakah aerokit itu mengurangi koefisien drag nya atau malah menambah. Kalau memang berkurang, apa sampai 25%. Seandainya benar tentu sebagai anak mesin anda tidak ingin disainginya, masak kalah ama anak FK di masalah mobil? Anda rancang lagi aerokit di gambar anda itu, uji lagi dan usahakan hasilnya lebih baik. Pokoknya harus lebih aerodinamis, mau jadi 25.1% terserah, yang penting di atasnya. Bayangkan masalah ini bisa anda jawab secara ilmiah hanya dengan menggunakan seperangkat PC biasa atau notebook. Jika cerita di atas terjadi tahun 70 atau awal 80 an, anda baru bisa menyelesaikannya dengan menggunakan super computer yang hanya dipunyai segelintir pusat riset. Karena perhitungan ini melibatkan ribuan sampai jutaan persamaan dan algoritma penyelesaiannya saat itu belum secanggih sekarang. Kebelakang lagi, seandainya itu terjadi sebelum tahun 50 an, anda harus mengujinya di wind tunnel. Beruntunglah anda yang jadi mahasiswa di era komputasi. Jadi jangan lewatkan perkembangan ilmu CFD ini. CFD adalah singkatan dari Computational Fluid Dynamics, yang jika diterjemahkan kedalam bahasa Indonesia kira-kira Perhitungan Dinamika Fluida. Bagi engineer perhitungan dinamika fluida dilakukan untuk mendapatkan medan kecepatan dan distribusi tekanan. Karena dengan mengetahui kedua hal ini maka perhitungan lanjutan seperti perhitungan gaya, perpindahan panas, dll dapat dilakukan. Parameter-parameter ini diperlukan untuk keperluan analisa, evaluasi, atau design suatu struktur yang melibatkan fluida. Contoh yang paling mudah adalah prinsip kerja sebuah airfoil atau bentuk penampang sayap pesawat. Jika distribusi kecepatan dan tekanan disekitar airfoil diketahui maka gaya angkat dan drag airfoil tesebut akan dapat dihitung. Dengan mengetahui perhitungan ini maka akan dapat dianalisa apakah airfoil tersebut mampu mengangkat berat total pesawat. Atau jika tidak, bagaimana mendesign bentuk airfoil yang mampu. Untuk inilah diperlukan perhitungan fluida dynamik. Sebagai pelajaran awal, aliran fluida tunduk kepada hukum-hukum alam dan jika hukum-hukum yang bersangkutan diaplikasikan maka hasilnya adalah persamaan-persamaan pembentuk aliran (governing equations). Persamaan pembentuk aliran ini adalah Persamaan Differensial Parsial (PDE). Untuk mendapatkan solusinya, PDE ini umumnya dapat diselesaikan secara analitik jika banyak dilakukan asumsi. Tetapi solusi dengan banyak asumsi ini adalah sangat terbatas di masalah-masalah yang real, bisa dikatakan hampir tidak ada. Maka diperlukan cara lain yang mampu memberikan solusi dengan asumsi seminimal mungkin. Cara yang dapat memberikan solusi pendekatan adalah cara numerik yang dikenal sebagai CFD. Cara kerja CFD ini dapat diringkaskan sebagai berikut. Masalah yang akan diselesaikan, pertama-tama, dibagi menjadi beberapa atau sampai jutaan grid (tergantung kemampuan alatnya atau komputernya). PDE akan didiskritasi untuk tiap grid dan akan didapatkan kumpulan persamaan linier yang akan diselesaikan secara iterasi. Iterasi akan berhenti jika jawaban yang mungkin paling dekat sudah dicapai (convergent). Sebagai bahan hayalan, bayangkan suatu masalah 2 dimensi dibagi menjadi 100 x 100 grid. Maka jumlah grid ada 10 ribu grid. Tiap grid mengandung u,v, dan P masing masing untuk kecepatan arah x dan y dan tekanan. Bayangkan akan ada 30 ribu bilangan tak diketahui. Untuk mendapatkan jawaban nya maka hanya mungkin dilakukan dengan komputer. Jadi sejarah perkembangan algoritma CFD tidak bisa dilepaskan dari dukungan kecepatan computer. Persamaan pembentuk aliran Navier-Stokes telah dikenal kurang lebih 189 tahun. Tetapi, persamaan ini tetaplah berupa persamaan differensial tanpa penyelesaian yang meyakinkan. Memang telah didapat beberapa jawaban analitik terhadap persamaan ini, namun, setelah mengalami beberapa penyederhanaan atau asumsi. Bagi para praktisi, jawaban ini tidak cukup untuk mendukung kebutuhan analysis dan design. Karena masalah yang sebenarnya jauh lebih komplex. Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan para engineer, masalah aliran fluida lebih banyak diselesaikan dengan cara experiment murni di wind tunnel. Gambar 1 Metode penyelesaian masalah dinamika fluida

Upload: muhammad-nur-shobakh

Post on 22-Jan-2016

213 views

Category:

Documents


0 download

DESCRIPTION

1

TRANSCRIPT

Page 1: Penda Hulu An

Computational Fluid Dynamics (CFD) Mechanical Engineering Department, USU

Page 1 of 4

Created by AMBARITA Himsar

Pendahuluan

Bayangkan anda sebagai “anak mesin” punya hobby mempercantik body mobil, itu wajar, dan punya teman

dari fakultas lain yang berhoby sama, anak FK misalnya. Suatu hari si teman datang menemui anda dan dengan

bangganya menunjukkan mobilnya telah dipasangin “aerokit” berbentuk semacam airfoil yang dipasang di atas atap

mobilnya. Katanya si tukang mesinnya menjamin, dengan aerokitnya mobil itu menjadi lebih aerodynamis, dan bisa

melaju lebih kencang 25% dengan daya mesin yang sama. Tentu sebagai anak mesin, ego anda akan tersinggung

masa sih, trus kok bisa? dia kan bukan anak mesin. Bagaimana membuktikannya ya? Mengujinya langsung dengan

membalap dan merasakannya tentu kurang pas, karena terlalu subjective dan tidak terukur 25% nya tadi.

Seandainya anda mengerti dan mahir menjalankan CFD hal ini bukan masalah. Katakanlah anda punya

salah satu commercial code CFD, dengan bantuan CAD, anda bisa menggambar model mobil tersebut. Gambarkan

dua model, yaitu dengan aerokit dan tanpa aerokit. Masukkan ke CFD solver, tentukan kecepatan mobil sesuai yang

anda inginkan. Tunggu beberapa saat untuk running program dan abracadabra! akan keluar hasilnya. Maka

bandingkan apakah aerokit itu mengurangi koefisien drag nya atau malah menambah. Kalau memang berkurang, apa

sampai 25%. Seandainya benar tentu sebagai anak mesin anda tidak ingin disainginya, masak kalah ama anak FK di

masalah mobil? Anda rancang lagi aerokit di gambar anda itu, uji lagi dan usahakan hasilnya lebih baik. Pokoknya

harus lebih aerodinamis, mau jadi 25.1% terserah, yang penting di atasnya. Bayangkan masalah ini bisa anda jawab

secara ilmiah hanya dengan menggunakan seperangkat PC biasa atau notebook.

Jika cerita di atas terjadi tahun 70 atau awal 80 an, anda baru bisa menyelesaikannya dengan menggunakan

super computer yang hanya dipunyai segelintir pusat riset. Karena perhitungan ini melibatkan ribuan sampai jutaan

persamaan dan algoritma penyelesaiannya saat itu belum secanggih sekarang. Kebelakang lagi, seandainya itu

terjadi sebelum tahun 50 an, anda harus mengujinya di wind tunnel. Beruntunglah anda yang jadi mahasiswa di era

komputasi. Jadi jangan lewatkan perkembangan ilmu CFD ini.

CFD adalah singkatan dari Computational Fluid Dynamics, yang jika diterjemahkan kedalam bahasa

Indonesia kira-kira Perhitungan Dinamika Fluida. Bagi engineer perhitungan dinamika fluida dilakukan untuk

mendapatkan medan kecepatan dan distribusi tekanan. Karena dengan mengetahui kedua hal ini maka perhitungan

lanjutan seperti perhitungan gaya, perpindahan panas, dll dapat dilakukan. Parameter-parameter ini diperlukan untuk

keperluan analisa, evaluasi, atau design suatu struktur yang melibatkan fluida. Contoh yang paling mudah adalah

prinsip kerja sebuah airfoil atau bentuk penampang sayap pesawat. Jika distribusi kecepatan dan tekanan disekitar

airfoil diketahui maka gaya angkat dan drag airfoil tesebut akan dapat dihitung. Dengan mengetahui perhitungan ini

maka akan dapat dianalisa apakah airfoil tersebut mampu mengangkat berat total pesawat. Atau jika tidak,

bagaimana mendesign bentuk airfoil yang mampu. Untuk inilah diperlukan perhitungan fluida dynamik.

Sebagai pelajaran awal, aliran fluida tunduk kepada hukum-hukum alam dan jika hukum-hukum yang

bersangkutan diaplikasikan maka hasilnya adalah persamaan-persamaan pembentuk aliran (governing equations).

Persamaan pembentuk aliran ini adalah Persamaan Differensial Parsial (PDE). Untuk mendapatkan solusinya, PDE

ini umumnya dapat diselesaikan secara analitik jika banyak dilakukan asumsi. Tetapi solusi dengan banyak asumsi

ini adalah sangat terbatas di masalah-masalah yang real, bisa dikatakan hampir tidak ada. Maka diperlukan cara lain

yang mampu memberikan solusi dengan asumsi seminimal mungkin. Cara yang dapat memberikan solusi

pendekatan adalah cara numerik yang dikenal sebagai CFD.

Cara kerja CFD ini dapat diringkaskan sebagai berikut. Masalah yang akan diselesaikan, pertama-tama,

dibagi menjadi beberapa atau sampai jutaan grid (tergantung kemampuan alatnya atau komputernya). PDE akan

didiskritasi untuk tiap grid dan akan didapatkan kumpulan persamaan linier yang akan diselesaikan secara iterasi.

Iterasi akan berhenti jika jawaban yang mungkin paling dekat sudah dicapai (convergent). Sebagai bahan hayalan,

bayangkan suatu masalah 2 dimensi dibagi menjadi 100 x 100 grid. Maka jumlah grid ada 10 ribu grid. Tiap grid

mengandung u,v, dan P masing masing untuk kecepatan arah x dan y dan tekanan. Bayangkan akan ada 30 ribu

bilangan tak diketahui. Untuk mendapatkan jawaban nya maka hanya mungkin dilakukan dengan komputer. Jadi

sejarah perkembangan algoritma CFD tidak bisa dilepaskan dari dukungan kecepatan computer.

Persamaan pembentuk aliran Navier-Stokes

telah dikenal kurang lebih 189 tahun. Tetapi, persamaan

ini tetaplah berupa persamaan differensial tanpa

penyelesaian yang meyakinkan. Memang telah didapat

beberapa jawaban analitik terhadap persamaan ini,

namun, setelah mengalami beberapa penyederhanaan

atau asumsi. Bagi para praktisi, jawaban ini tidak cukup

untuk mendukung kebutuhan analysis dan design.

Karena masalah yang sebenarnya jauh lebih komplex.

Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan para

engineer, masalah aliran fluida lebih banyak

diselesaikan dengan cara experiment murni di wind

tunnel.

Gambar 1 Metode penyelesaian masalah dinamika fluida

Page 2: Penda Hulu An

Computational Fluid Dynamics (CFD) Mechanical Engineering Department, USU

Page 2 of 4

Created by AMBARITA Himsar

Cara ini memang memberikan jawaban yang mencukupi, tetapi mempunyai beberapa masalah. Pertama

adalah masalah ekonomi. Real engineering problems sering kali melibatkan ukuran yang sangat besar dan tentu

memerlukan wind tunnel yang lebih besar lagi. Untuk menghindari hal ini maka sering dilakukan pemodelan lalu

hasilnya di ekstrapolasi. Tetapi hal ini kadang kala memberikan hasil yang kurang memuaskan. Pengukuran juga

sering memberikan error, oleh karena itu untuk mendapatkan pengukuran yang lebih akurat memerlukan biaya yang

sangat besar. Sering kali untuk medapatkan kondisi yang diinginkan diperlukan usaha yang sangat besar. Ada

kondisi extreme yang tidak bisa didapatkan secara experimental. Untuk menanggulangi masalah-masalah inilah

dikembangkan CFD. Dengan hadirnya CFD, metode penyelesaian terhadap dinamika fluida dapat dibagi menjadi 3

pilar, theory murni, experiment murni, dan simulasi numeric. Saat ini ketiga pilar dibuat bekerja sama saling

melengkapi untuk melakukan analisa dan design. Ketiga pilar ini digambarkan pada Gambar 1.

Cara Kerja CFD

Bagaimana CFD bekerja untuk menyesaikan PDE akan disinggung sekilas pada bagian ini. Pada awalnya PDE

diturunkan dengan mengasumsikan fluida itu terdiri bagian bagian kecil yang disebut grid. Dengan menerapkan

hukum-hukum alam pada grid-grid ini dan menggunakan ukuran grid yang sangat kecil hingga mendekati nol, maka

persamaan itu bisa ditampilkan dalam bentuk kontiniu (smooth). Persamaan yang “smooth” inilah yang berlaku

secara umum dan dicoba oleh para matematikawan dan engineer untuk bisa diselesaikan. Tetapi seperti yang sudah

disinggung sebelumnya, hasilnya tidak memuaskan. Sementara CFD melakukan sebaliknya, PDE ini dikembalikan

lagi ke bentuk grid. Pada grid-grid ini persamaan-persamaan pembentuk aliran itu tidak lagi berbentuk PDE tetapi

sudah berbentuk system persamaan linier. Untuk mendapatkan jawaban, system persamaan linier inilah yang

diselesaikan. Inilah inti dari cara CFD menyelesaikan persamaan pembentuk aliran. Sementara bagaimana

menggiring masalah-masalah analysis menjadi masalah CFD untuk bisa diselesaikan akan dijelaskan pada paragraph

berikut.

Katakan anda telah menentukan masalah yang

akan dianalisis, maka urutan melaksanakan suatu

analisis dalam CFD, umumnya, mengikuti bagan yang

digambarkan pada gambar 2. Kepada masalah yang

akan anda analyis harus dilakukan dahulu analisa awal

(Preliminary decision). Apakah masalah itu akan

diselesaikan secara seluruhnya atau bisa dimanfatkan

sifat simetry dari masalah tersebut untuk mengurangi

computational cost. Nasehat yang selalu harus diingat

sebelum melakukan analysis adalah sederhanakan

masalah anda tapi jangan sampai menghilangkan

informasi teknik atau bagian yang menentukan. Dua

pertanyaan yang harus dijawab di sini adalah: what to

model? and which analysis type? Contoh pertama, jika

anda ingin mengalisis pengaruh aliran udara luar yang

melewati sebuah gedung yang berbentuk segiempat.

Anda tidak perlu menganalysis semuanya, manfaatkan

sifat simetry gedung tersebut dan mungkin anda cukup

menganalisa setengahnya saja. Tentu sifat simetry

tidak bisa anda manfaatkan jika seandainya gedung

anda tersebiut tidak simmetri. Contoh berikutnya, jika

anda menganalisis proses pengeringan tentu anda harus

melakukan analisis transient karena variable waktu

adalah bagian yang utama. Tetapi untuk analisa

performasi dari sebuah heat exchanger, aliran steady

mungkin cukup. Hal-hal seperti inilah yang harus

diputuskan dulu sebelum melakukan analysis.

Langkah berikutnya adalah membangun

model yang akan di analysis. Inti dari langkah ini

adalah menvisualisasikan masalah kita dalam bentuk

gambar teknik yang semirip mungkin dengan benda

yang sebenarnya.

Gambar 2 Alur yang umum dalam CFD

Biasanya kita menggunakan software-software yang disediakan para dealer CFD. Contoh, pengguna FLUENT

biasanya cukup familiar dengan GAMBIT, ada juga ICEM, dan para pengguna ANSYS Workbench biasa

menggunakan Design modeler (DM). Hypermesh juga sangat terkenal di bidang pembentukan model ini. Bagi anda

yang familiar dengan CAD seperti Pro-Engineer, Catia, atau Solid works bisa memanfaatkannya untuk membangun

model. Setelah model dibangun langkah berikutnya adalah membaginya menjadi bagian-bagian yang kecil yang

disebut grid. Kualitas hasil CFD biasanya sangat bergantung kepada kualitas grid yang baik. Semakin kecil ukuran

Page 3: Penda Hulu An

Computational Fluid Dynamics (CFD) Mechanical Engineering Department, USU

Page 3 of 4

Created by AMBARITA Himsar

grid yang anda buat, diyakini, semakin dekat penyelesaian masalah anda dengan jawaban theory. Tetapi jumlah grid

yang semakin banyak, semakin kecil grid jumlahnya semakin banyak, akan membebani computer anda. Oleh karena

itu berkompromilah dengan jumlah grid dan kemampuan computer anda.

Meskipun tidak melibatkan perhitungan yang rumit, dalam CFD pekerjaan membangun model dan grid

biasanya memakan waktu yang paling banyak dalam dunia CFD. Berdasarkan pengalaman saya, itu bisa mencapai

60-80% dari total waktu.

Untuk ini memang diperlukan ketekunan dan

kemampuan imaginasi untuk memerintahkan grid

developer tersebut mengadopsi real problem menjadi

model yang siap di analysa.Contoh model yang

dibangun dengan menggunakan Gambit dapat dilihat

pada Gambar 3 berikut.

Setelah model terbentuk dan dibagi atas grid,

maka langkah berikutnya adalah meg-exportnya ke CFD

solver. Berikutnya menentukan persamaan pembentuk

aliran yang anda inginkan berlaku untuk model anda.

Kenapa ini penting? Karena memang kualitas analisys

anda tergantung kepada pemilihan persamaan

pembentuk aliran yang akan anda selesaikan. Ada

pertanyaan yang umumnya membantu memutuskan hal

ini, apakah jenis alirannya laminar atau turbulent?,

melibatkan perubahan fasa, temperature mempengaruhi

sifat fluidanya?, dll. Semua commercial code CFD

biasanya masih memberikan pilihan teknik-teknik

diskritisasi yang anda inginkan untuk anlisis anda.

Teknik diskritisasi ini akan kita bahas pada kuliah ini.

Gambar 3 Membangun model dan grid dengan GAMBIT

(Source ANSYS)

Kondisi batas juga harus ditetapkan dengan benar. Jawaban yang anda dapat sebenarnya bisa diterjemahkan

sebagai pengaruh kondisi batas kepada masalah yang sedang di analisis. Contohnya dalam analisis aliran fluida

dalam pipa, kecepatan pada bagian input adalah kondisi batas. Jika kecepatan ini berubah maka pola aliran dalam

pipa akan berubah, demikian juga kondisi batas di sisi keluaran pipa. Sama dengan teknik diskritisasi, kita bisa

memilih teknik penggabungan medan kecepatan dan medan tekanan. Teknik penggabungan ini biasanya dikenal

dengan istilah coupling method. Istilah-istilah ini juga akan dibahas pada kuliah berikutnya. Langkah berikutnya

adalah run yang tentunya proses iterasi dari semua persamaain linier. Untuk menghentikan proses run anda

sebenarnya diminta menentukan criteria menhentikan run tersebut. Jika krikeria ini tidak anda tentukan maka proses

iterasi anda akan berlangsung terus sampai computer anda kehabisa tenaga. Begitu anda mendapatkan hasilnya

maka anda harus megarikannya untuk mendapatkan kesimpulan dari analisis anda. Atau untuk membuat klient anda

mengerti akan masalah yang mereka hadapi. Proses-proses ini begitu mudah jika hanya dituliskan tetapi

memerlukan kerja keras untuk diimplementasikan.

Bidang Aplikasi CFD

CFD awalnya (sejarahnya) dikembangkan hanyalah untuk kebutuhan bidang aerospace. Dimana

perhitungan diperlukan untuk melengkapi data pengujian di terowongan angin. Setelah sukses dengan misi awal ini

ternyata CFD sekarang sangat banyak digunakan diberbagai bidang. Prinsipnya selama melibatkan fluida mengalir

maka CFD dapat digunakan. Untuk menggambarkan luasnya bidang aplikasi CFD ini, jika anda mengunjungi

website ANSYS, yang menjual FLUENT dan CFX, maka bisa anda jumpai berbagai aplikasi CFD yang telah

digunakan. Mulai dari masalah-masalah yang bisa mendekatkan kita dengan sang pencipta, seperti simulasi

perhitungan perpindahan panas di badan pesawat antariksa yang melewati medan gravitasi antar planet sampai ke

masalah-masalah yang bisa membuat kita agak “kemayu” sebagai mahasiswa teknik mesin seperti, simulasi

perhitungan pola aliran pipis bayi memenuhi pampers. Tentu saja masih banyak masalah lain yang hadir di antara

kedua aplikasi yang “bertolak belakang ini”.

Beberapa aplikasi CFD yang umum dikenal dapat dituliskan sebagai berikut:

1. Aerodynamic pada pesawat dan mobil (drag and lift

coefficient)

5. Elektro dan elektronika: Pendinginan alat-alat

elektro dan elektronika

2. Hidrodinamic pada kapal 6. Chemical process

3. Power plant: Pembakaran pada motor bakar dan

Turbin gas

7. External dan Internal Building environment: HVAC

4. Turbomachinery 8. Biomedical Engineering

Page 4: Penda Hulu An

Computational Fluid Dynamics (CFD) Mechanical Engineering Department, USU

Page 4 of 4

Created by AMBARITA Himsar

Tantangan yang masih tersisa

Meskipun saat ini posisi CFD sudah terbangun dengan baik dan telah memasuki pasar secara sukses bukan

berarti penelitian masalah ini sudah selesai. Masih banyak masalah yang belum memberikan jawaban yang

memuaskan. Masalah-masalah yang ada bisa dibagi atas dua bagian, di bidang hardware dan software. Di bidang

hardware, kemampuan PC yang ada di pasaran sekarang masih dirasakan kurang untuk menjalankan real simulasi

dengan melibatkan seluruh struktur secara komplit. Simulasi secara komplit, saat ini, masih dijalankan di super-

super computer yang dapat menjalankan kalkulasi trilyunan grid. Untuk yang menggunakan PC, masih sebatas

meminimilasir masalah, misalnya, menganalisa bagian-bagian tertentu saja. Oleh Karena kekurangan ini, maka

masih banyak hasil kalkulasi CFD divalidasi dengan experiment. Diharapkan dengan selalu membandingkan hasil

dari kedua cara ini saling melengkapi satu sama lain.

Di bidang software atau kemampuan algoritmanya juga masih banyak PR yang harus diselesaikan para

engineer. Pertama masalah aliran Turbulent. Pada aliran turbulen partikel fluida itu mengalir sambil berfluktuasi,

berbeda dengan aliran laminar yang hanya mengalir. Jika efek dari fluktuasi ini dimasukkan ke dalam persamaan

Navier-Stokes, maka untuk menyelesaikannya secara langsung (Direct Numerical Simulation, DNS) diperlukan

ukuran grid yang sangat kecil supaya dapat menangkap efek getaran ini. Hasil analisa menunjukkan untuk fluida

ukuran 111 ×× cm3 diperlukan jumlah grid minimal 10

9. Jumlah ini masih mustahil dilakukan oleh PC yang ada di

pasaran sekarang. Oleh Karena itu metode menyelesaikan aliran turbulent masih menggunakan pemodelan-

pemodelan tambahan. Dan yang paling banyak digunakan adalah merata-ratakan persamaan tersebut dengan

menambahkan persamaan turbulent kinetic energy. Dengan metode ini persamaan turbulent yang sangat complex

menjadi seperti persamaan laminar. Jadi semua sifat laminar, seperti steady state, two-dimensional, dan simmetri

bisa diadopsi oleh persamaan turbulent rata-rata ini. Meskipun sebenarnya ini tidak benar, karena efek fluktuasi tadi,

tetapi sejauh ini hasilnya masih bisa dikatakan menunjukkan trend yang sama. Dengan menggunakan asumsi-asumsi

rata-rata ini (Averaged Navier-Stokes Equation) banyak masalah-masalah CFD yang sudah dipublikasikan.

Satu metode kompromi antara persamaan rata-rata ini dengan DNS akhir-akhir ini banyak menjadi topic

penelitian, metode ini disebut Large Eddy Simulation (LES). Metode LES ini tetap menggunakan rata-rata sebagai

parameter utama, tetapi fluktuasinya diperhitungkan dalam bentuk model. Proses perhitungan jadi lebih panjang

tetapi hasilnya lebih bisa diterima. Dan hal ini menunjukkan bahwa masalah turbulent ini masih jauh dari selesai jika

ingin mendapatkan jawaban yang lebih sempurna. Masalah-masalah ini masih hanya beberapa tantangan dunia CFD.

Tetapi saat ini para researcher dan engineer masih bekerja untuk bisa menuntaskannya untuk menghasilkan solusi

yang terbaik.

Posisi kita sebagai Engineer

Jika bisa ditarik suatu kesimpulan dari pendahuluan ini adalah sebagai berikut. CFD telah memainkan

peranan kunci dalam perkembangan ilmu teknik mesin terutama yang berhubungan dengan aliran fluida. Meskipun

CFD masih menjadi topik riset yang sedang berjalan, tetapi CFD tetap menjadi suatu alat untuk melakukan analisa,

design, dan research. Dikarenakan sifatnya yang jauh lebih murah dibanding harus mengadakan pengujian langsung,

maka banyak bidang kerja yang sudah meminati para engineer yang punya kemampuan CFD ini. Telah terjadi

peningkatan pencarian terhadap para engineer ini. Khusus untuk kita di Indonesia sebenarnya CFD ini bisa menjadi

jawaban atas minimnya biaya riset yang tersedia. Bukan bermaksud ingin terus membanding-bandingkan, tetapi kita

bisa melihat kasus India. Sebagai suatu negara yang ekonominya menanjak, India menyediakan biaya yang minim

untuk Riset, (Pesan Bill Gates Pesan dari India, Kompas 29 juli 2009). Tetapi minimnya biaya riset ini tidak

menghalangi para researcher dan engineer dari India untuk berkarya. Booming TI menjadi jawaban mereka, jika

China kuat di manufaktur maka India masih jawara di bidang TI, yang tentusaja CFD adalah salah satu didalamnya.

Secara khusus untuk kita mahasiswa USU, matakuliah CFD ini memang sudah menjadi matakuliah yang terdaftar

sejak tahun 2006, tetapi dua tahun terakhir resmi berjalan sebagai satu mata kuliah. Secara kawasan, saudara-

saudara kita di Singapore dan Malaysia memang sudah lebih maju dalam memanfaatkan CFD ini utk kebutuhan

mereka. Diharapkan kita bisa menjadi salah satu pusat pengembangan dan aplikasi CFD di negara kita Indonesia.

Sebagai pengajar, saya tidak mengharapkan terlalu jauh untuk bisa melahirkan para engineer kelas satu di

bidang CFD ini. Tetapi paling tidak dengan diperkenalkannya mata kuliah ini akan muncul study dan tugas akhir

dari mahasiswa yang sudah melibatkan CFD ini. Bagi mahasiswa S1, tujuan matakuliah ini saya batasi hanya

sampai mampu menggunakan salah satu comercial code CFD dan mengartikan hasilnya. Tetapi hanya mampu

menggunakan tanpa mengetahui proses yang terjadi di dalamnya rasanya kurang bagus juga untuk perkembangan

ilmunya. Jadi diharapkan untuk tetap mengikuti proses perkembangan CFD ini. Bagi mahasiswa S2, meskipun

diharapkan mampu juga menjalankan salah satu commercial code tersebut ada tujuan tambahan yang diharapkan

membedakannya dengan mahasiswa S1, yaitu diharapkan mampu membuat suatu mini code (self developed code)

yang ditulis sendiri untuk menyelesai masalah-masalah riset sederhana.

31 January 2011

DR. Himsar AMBARITA