METODE KOMPUTASI FLUIDA Dosen: Nur Ikhwan, ST., M.Eng. Disusun oleh : Sri Gandari Putri S.
(2114100073)
Kartika Firdausi
(2114100077)
Ammar Zulhan
(2114100122)
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2017
TUGAS I METODE KOMPUTASI FLUIDA
MOD M ODE E L I N G CY C Y C L ONE ON E
Dosen : Nur : Nur Ikhwan, ST., M.Eng.
Disusun oleh : Sri Gandari Putri S.
(2114100073)
Kartika Firdausi
(2114100077)
Ammar Zulhan
(2114100122)
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 2017
1. Problem Description
Modeling cyclone ini akan menggunakan desain dengan geometry dan dimensi seperti pada gambar 1.(a) dengan modifikasi pada ujung cyclone seperti pada geometry C. Cyclone akan dilewati aliran gas dengan kecepatan 800 m 3/h, Standard Pressure 20 o C, Particle Load 5.31g/kg. Sedangkan untuk materialnya digunakan bubuk lime stone, ukuran partikel medium 5µm dan densitas solid 2770 kg/m 3.
(a)
(b) Gambar 1. Dimensi general cyclone (a). Modifikasi cyclone tipe C (b).
2. Strategi Membuat Geometry Cyclone
Dalam pembuatan cyclone ini digunakan beberapa meetode strategi sebagi berikut : a. Menggunakan metode Top down b. Geometry cyclon dibagi menjadi 2 diteengah untuk mempermudah meshing c. Pembuatan geometry dimulai dari volume bawah
3. Mesh Cyclone
Gambar 2 merupakan hasil final dari meshing volume cyclone yang telah dilakukan secara keseluruhan. Jumlah dari cell k eseluruhannya adalah sebanyak 74090
Gambar 2. Hasil meshing cyclone secara keseluruhan.
Gambar 3 meshing pada tiap geometry surface
Meshing Tekanan
Gambar 4. Meshing tekanan pada Cyclone Meshing Kecepatan
Gambar 5. Meshing Kecepatan pada Cyclone Pda pembuatan meshing kecepatan dan meshing tekanan ini digunakan 287444 meshing mixed interior, 97200 hexahedral
Hasil Total
Meshing Kecepatan
Meshing tekanan
TUGAS II METODE KOMPUTASI FLUIDA
PERMODELAN ALIRAN TURBULEN PADA PLAT DATAR
Dosen : Nur Ikhwan, ST., M.Eng.
Disusun oleh : Sri Gandari Putri S.
(2114100073)
Kartika Firdausi
(2114100077)
Ammar Zulhan
(2114100122)
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 2017
1. FENOMENA ALIRAN
Simulasi lapisan batas (boundary layer ) aliran yang mengalir diatas flat plate sangat berguna untuk mengetahui kemampuan software untuk mensimulasikan aliran di dekat dinding, memprediksikan wall shear stress dan wall heat transfer . Boundary layer akan terbentuk mulai dari leading edge dan akan terus mengembang (Gambar 1). Pada daerah leading edge selalu terjadi perubahan besar dan arah kecepatan yang tiba‐tiba. Simulasi dilakukan untuk dua jenis aliran yaitu laminar dan turbulen. Namun, dalam pemodelan kali ini hanya digunakan untuk jenis pemodelan aliran turbulen. Dari hasil simulasi akan didapatkan nilai boundary layer thickness, skin friction dan distribusi Nuselt number yang akan dibandingkan dengan nilai perhitungan secara empiris.
Gambar 1. Proses Pembentukan Lapisan Batas Laminar ke Turbulen (Sumber: Mekanika Fluida Komputasi, Nur Ikhwan) Hasil analisa secara empiris untuk karakteristik lapisan batas dapat dijumpai di berbagai literatur. Salah satu literatur adalah buku Permindahan Panas dan Massa oleh Chapra ( 1988). Untuk Aliran Turbulen, korelasi tebal lapisan batas, skin friction coefficien dan bilangan Nusselt adalah sebagai berikut:
dimana : 5 x 105 < Rex < 107 0,6 < Pr < 50 Untuk mendapatkan hasil simulasi yang baik maka tinggi dari domain aliran minimal harus sepuluh kali dari boundary layer thickness maksimum, hal ini diperuntukkan supaya pertambahan dari boundary layer thickness bisa diakomodasi serta untuk meminimalisasi pengaruh dari adverse pressure gradient .
2.
PEMODELAN ALIRAN
Simulasi dilakukan pada aliran turbulen ( Re = 10 7 ). Panjang domain aliran 1,3 m dengan panjang flat plate 1 m. Tinggi dari domain aliran kira‐ kira sepuluh kali dari boundary layer thickness. Properti fluida dan parameter lainnya disajikan pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Parameter‐parameter yang digunakan untuk simulasi aliran lapisan batas
(Sumber: Mekanika Fluida Komputasi, Nur Ikhwan) Syarat batas untuk domain aliran adalah, velocity inlet untuk sisi domain sebelah kiri dengan asumsi kecepatan uniform, pressure outlet untuk sisi keluaran sebelah kanan dengan tekanan sebesar tekanan atmosfer, dan sisanya kita kondisikan sebagai simmetry boundary condition. Perbaikan jumlah grid diberikan pada daerah di sekitar leading egde untuk mengakomodasi terjadinya perubahan secara tiba‐ tiba dari arah dan besarnya kecepatan. Pada simulasi untuk aliran turbulen digunakan empat macam pemodelan turbulensi, yaitu: -
k‐ε standart
-
k‐ε RNG
-
k‐ε r ealizable
-
Reynold stress modeling (RSM).
3.
HASIL SIMULASI
Berikut ini merupakan hasil meshing yang didapat dari software Gambit dan Fluent:
Gambar 2. Struktur Grid Aliran Turbulen
Gambar 3. Pressure pada Aliran Turbulen
Gambar 4. Velocity pada Aliram Turbulen
4.
ANALISA PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan grafik distribusi nusselt number lapisan batas turbulen:
Distribusi Nusselt Number Lapisan Batas Turbulen 12000 10000 8000 u 6000 N
4000 2000 0 0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
X K-e standart
K-e RNG
K-e Realizable
RSM
Nu Empiris
Grafik 1. Distribusi Nusselt Number Lapisan Batas Turbulen Grafik 1 di atas merupakan hubungan distribusi Nusselt number dengan jarak x sesuai dengan simulasi dan mengacu pada referensi buku Mekanika Fluida
1.2
Komputasi, yang telah diterbitkan oleh Bapak Nur Ikhwan. Grafik 1 menunjukkan bahwa terdapat kenaikan dan penurunan nilai Cf yang cukup signifikan. Namun pada hasil simulasi, kenaikan dan penurunan tersebut dari nilai Cf tidak terlalu jelas terlihat. Hal ini disebabkan oleh perbedaan kualitas meshing yang digunakan dalam simulasi, dimana semakin kecil meshing yang dilakukan maka akan didapatkan hasil yang semakin akurat dan tentunya akan menghasilkan grafik yang terlihat dengan jelas kenaikan/penurunan yang terjadi sepanjang jarak x. Selain itu, dipengaruhi juga oleh besarnya interval count. Grafik 1 ini digunakan untuk validasi dari simulasi yang telah dilakukan. Berikut ini merupakan grafik distribusi skin friction lapisan batas turbulen:
Distribusi Skin Friction Lapisan Batas Turbulen 0.005 0.0045 0.004 f C0.0035
0.003 0.0025 0.002 0.3
0.5
0.7
0.9
1.1
1.3
1.5
X K-e standart
K-e RNG
K-e realizable
RSM
Empiris
Grafik 2. Distribusi Skin Friction Lapisan Batas Turbulen Grafik 2 menunjukkan hubungan antara nilai skin friction pada lapisan batas turbulen terhadap jarak x. Nilai skin factor diperoleh dengan dua metode yaitu metode simulasi dengan software Gambit-Fluent dan perhitungan formula empiris. Grafik 2 menunjukkan bahwa trendline grafik menunjukkan penurunan nilai Cf seiring bertambahnya nilai x. Baik grafik K-e standar, K-e RNG, K-e Realizable,
RSM, maupun hasil empiris menunjukkan trendline yang cenderung sama. Adanya perbedaan yang terjadi disebabkan karena perbedaan metode pendekatan perhitungan yang digunakan masing-masing model. Secara garis besar dapat dilihat bahwa masing-masing model turbulen cenderung mendekati nilai Cf empiris. K-Epsilon merupakan salah satu jenis permodelan turbelensi yang sering digunakan dan dapat menunjukan kinerja yang baik apabila nilai gradasi tekanan terlalu besar. Model ini menggunakan dua variabel yang berbeda, variabel pertama adalah energi kinetik turbulen (k) dan variabel kedua adalah disipasi t urbulensi (ε). Nilai k menunjukan jumlah energi dalam turbulensi sedangkan nilai ε menunjukan ukuran dari turbulensi. Terdapat tiga buah jenis model K-Epsilon yang berbeda, yaitu Model Standard K-Epsilon, Realisable K-Epsilon, dan RNG K-Epsilon. Reynold stress model (RSM) merupakan model turbulensi paling rumit yang disediakan oleh FLUENT. RSM biasa digunakan
ketika aliran rumit
khusunya dengan reynold stresses anisotropi seperti pada aliran swirling pada combustor, rotating flow passages, dan cyclone. Dari hasil simulasi kali ini didapatkan bahwa semua grafik Cf hasil simulasi menunjukkan nilai yang mendekati nilai Cf empiris, namun berbeda secara signifikan dengan data pada referensi acuan sehingga dapat disimpulkan bahwa semua turbulensi k epsilon dan RSM pada FLUENT masih kurang akurat untuk dipakai dalam permodelan aliran turbulen. Hal ini disebabkan karena interval count yang digunakan berbeda setiap model aliran.
TUGAS III METODE KOMPUTASI FLUIDA
PEMODELAN ALIRAN MELALUI SUDDE N
EXPANSION
Dosen : Nur Ikhwan, ST., M.Eng.
Disusun oleh : Sri Gandari Putri S.
(2114100073)
Kartika Firdausi
(2114100077)
Ammar Zulhan
(2114100122)
DEPARTEMEN TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 2017
1. Sudden E xpansion Suatu sudden enlargement atau biasa juga disebut dengan sudden expansion adalah kondisi penampang dimana daerah alir fluida membesar tiba-tiba sehingga kecepatannya menurun. Aliran fluida mengalir dari penampang kecil kee penampang besar. Saat fluida memasuki pipa besar, suatu pancaran terbentuk disaat fluida terpisah dari dinding tabung kecil. Karena tidak ada dinding pipa yang mengendalikan pancaran fluida yang dihasilkan dari pipa kecil, maka pancaran itu akan berekspansi sehingga mengisi seluruh permukaan. Sebagian kecil fluida terpisah dari pancarannya dan bersirkulasi diantara dinding dan pancaran.
Gambar Fitting Perpipaan Sudden Enlargement Pada sudden enlargement semakin besar nilai head loss maka semakin besar koefisien losses-nya karena nilainya berbanding lurus dengan head loss. Sedangankan untuk perbandingan dengan Reynold number awalnya menurun kemudian pada titik kritis koefisien losses naik pada Reynold number tertentu karena adanya pressure drop. Kecepatan pada sudden enlargement semakin kecil karena adanya pelebaran penampang sesuai dengan rumus Q= A1 x V1 , dari rumus tersebut diketahui bahwa harga Q berbanding lurus dengan harga A dan V. Tetapi yang digunakan disini adalah Vupstream dengan Vupstream yang berbanding terbalik dengan kLs yang semakin besar.
ℎ = ( 2 )
2.
Dimensi Sudden Expansion untuk Simulasi
Sebelum memulai simulasi, diperlukan pembuatan model sudden expansion dengan dimensi seperti pada gambar dibawah ini. H adalah tinggi atau diameter outlet. h adalah tinggi atau diameter inlet. Dimana nilai h/H = 6. Untuk panjang pipa bernilai 100h. pada simulasi ini nilai h ditentukan sebesar 1. U adalah kecepatan fluida yang mengalir dari penampang setinggi h menuju penampang setinggi H. Sedangakan xr merupan besaran Panjang yang menyatakan Panjang vortex.
Gambar Dimensi sudden expansion untuk simulasi 3. Hasil Mesh
4. Hasil Simulasi
Simulasi ini dilakukan menggunakan software Fluent dengan parameter parameter sebagai berikut: Kecepatan: 0.824489 m/s Jenis Fluida: air Densitas :1.225 kg/m^3 Viskositas: 0.001 kg·m−1·s−1. H : 1.2 m h : 0.2 m Berikut merupakan hasil simulasi yang dilakukan: Simulasi Contour untuk Kecepatan
Gambar 1. Velocity Standar
Gambar 2. Velocity RNG
Gambar 3. Velocity RSM
Simulasi Contour untuk Tekanan
Gambar TKE_Std
Gambar TKE_RNG
Gambar TKE_RSM
Analisa Hasil
MeanStreamwise Velocity at x/h=5 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.8
1
MeanStreamwise Velocity at x/h=10 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
Jika diamati secara lebih detail, penyimpangan estimasi panjang reatt achment disebabkan oleh penyimpangan profil kecepatan yang terjadi pada doma in aliran. Gambar diatas menampilkan profile kecepatan model turbulensi. Hampir semua model mampu memprediksi kecepatan mendekati eksperimen, kecuali mod el
RNG
dan
RSM
60 yang
terlambat
dan Peng yang memprediksi terlalu besar.
memprediksi
reattachment
Turbulent Kinetic Energy at x/H=5 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
0.05
0.1 rng
0.15 rsm
0.2 std
0.25
0.3
0.35
experiment
Turbulent Kinetic Energy at x/H=10 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
0.05
0.1 rng
rsm
0.15 std
0.2
0.25
experiment
Tidak seperti prediksi kecepatan, prediksi energi kinetik turbulensi memiliki nila i yang jauh lebih besar dari nilai eksperimen. Besarnya nilai penyimpangan yang terjadi, disebabkan oleh geometri aliran yang memiliki rasio ekspansi yang besar (H/h=5). Rasio ekspansi yang besar menyebabkan timbulnya adverge pressure gr adient yang besar dan menyebabkan turbulensi bersifat tidak homogen (unisotr opic turbulence). Unisotropic turbulence memang menjadi kelemahan dari se mua pemodelan turbulensi dua‐persamaan (semua model k‐ε dan k‐ω). Lebih jauh lagi, penyimpangan nilai energi kinetik turbulensi dapat menyebabkan penyi
mpangan prediksi perpindahan panas karena energi kinetik turbulensi berhubunga n dengan temperatur fluktuasi di persamaan perpindahan panas turbulen.
