Pemisahan aliran pada bodi mobil

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

2.9 Pemisahan aliran pada bodi mobil

Selama fluida mengalir melalui bodi kendaraan terdapat suatu titik ketika kecepatan berubah lebih lambat dan fluida mulai bergerak dengan arah berlawanan. Penomena ini disebut “separasi” atau pemisahan aliran fluida.

Biasanya hal ini terjadi pada bagian belakang kendaraan.Separasi sangat bergantung pada distribusi tekanan yang dipaksakan oleh lapisan terluar pada aliran.

Lapisan batas turbulen dapat memepertahankan tekanan yang lebih besar tanpa separasi jika dibandingkan dengan aliran laminar. Separasi ini menyebabkan

23 perubahan sifat dibelakang kendaraan dan pastinya akan mempengaruhi aliran fluida dibelakang mobil. Fenomena ini merupakan faktor utama yang diletakkan sebagai studi “wake” pada kendaraan.[5]

Gambar 2.14 Separasi aliran dan wake pada bodi mobil[12]

2.10 Upaya pengurangan drag pada dengan streamlining

Para peneliti telah banyak memberikan kontribusi dalam masalah aerodinamika pada kendaraan. Salah satu cara untuk mengurangi drag adalah merancang bentuk bodi yang mengikuti aliran udara (streamline) untuk mengurangi pemisahan aliran sehingga mengurangi drag. Tetapi dengan mengikuti aliran udara (streamlining) memiliki efek yang berlawanan pada drag tekanan dan gesekan. Hal ini akan mengurangi drag tekanan dengan menunda pemisahan lapisan batas sehingga mengurangi tekanan antara bagian belakang dan depan bodi dan menambah drag gesekan pada luasan permukaan. Hasilnya bergantung kepada yang mana yang memberikan efek paling dominan.[3]

Ada beberapa optimisasi yang telah dipelajari untuk mengurangi drag bodi harus memenuhi kedua efek tersebut dan harus dapat meminimalkan sum dari keduanya, sebagai mana ditunjukkan pada gambar. Total drag paling minimum terjadi pada D/L=0.25 untuk kasus seperti gambar. Untuk kasus silinder sirkular dengan ketebalan yang sama dengan gambar akan memiliki koefisien drag lima kali lebih besar. Meskipun demikian, adalah mungkin untuk mengurangi drag pada suatu komponen silinder menjadi seperlimanya dengan menggunakan cara-cara yang tepat. [3]

24 Gambar 2.15 Grafik efek dimensi pada aerofoil terhadap Cd[3]

Efek streamlining terhadap koefisien drag dapat digambarkan dengan baik dengan memperhatikan suatu elips dengan rasio panjang dan lebar yang berbeda (L/D) dimana L adalah panjang yang sejajar dengan arah aliran fluida dan D adalah ketebalan elips seperti ditunjukkan pada gambar. Sebagai catatan bahwa drag berkurang dengan drastis dengan elips yang lebih ramping (D semakin kecil).

Untuk kasus khusus, L/D=1 (lingkaran), koedisien drag, Cd 1. Sebagai mana rasio semakin berkurang, dan lingkaran akan berubah bentuk menyerupai plat tipis, koefisien drag bertambah menjadi 1,9. Sebagai catatan tambahan bahwa bentuk kurva akan cenderung lurus pada rasio L/D 4.

Gambar 2.16 Garif koefisiean drag terhadap bentuk elips [3]

Oleh karena itu, untuk diameter D, bentuk elips dengan ratio L/D 4 biasanya memiliki keutungan dalam koefisien dragmterhadap L. Hal ini dikarenakan aliran akan tetap bertahan mengikuti bentuk permukaan dan

25 mengurangi tekanan. Adapun gesekan yang terjadi biasanya diabaikan karena hanya kurang dari dua persen dari seluruh drag. Jika D ditentukan dan dipertahankan sedangkan L ditambah, maka akan menghasilkan suatu bentuk yang langsing dan frontal area yang lebih kecil dibanding dengan penambahan D dan L tetap.

Teori diatas dijadikan sebagai dasaruntuk mengurangi drag pada mobil, beberapa aspek telah diteliti dalam membentuk bodi kendaraan yang sesuai dengan aliran udara (streamlining). Upaya-upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi drag pada bodi kendaraan khususnya mobil diantaranya akan dibahas sebagai berikut.

1. Membulatkan bidang frontal bodi kendaraan[12]

Dengan membulatkan bidang frontal bodi, baik pada kabin maupun bagian yang menonjol dapat mengurangi gaya hambat sebesar 32%. Hal ini dikarenakan bidang kontak udara dengan bodi akan semakin banyak dan separasi aliran berkurang.

Gambar 2.17 Efek pembulatan bentuk terhadap aliran udara di bagian depan mobil[8]

2. Merancang bodi kendaraan yang streamline.

Bentuk streamline adalah bentuk bodi yang bulat dan lurus, dari kabin sampai pada bodi belakang, menyerupai airfoil. Hal umum yang mungkin

26 dapat kita lihat adalah bentuk pesawat terbang. Sebagaimana dijelaskan sebelumnya bentuk streamline akan memberi keuntungan drag bagi bodi.

Gambar 2.18 Bentuk bodi mobil yang streamline[16]

3. Merancang body dengan model perahu

Model perahu yaitu bodi menyempit bagian belakang jika dilihat dari atas dan samping, secara bertahap akan menyempit saat mendekati area belakang. Ini akan mengurangi area turbulensi di belakangnya yang dihasilkan saat mobil melaju dan mengurangi kemungkinan terjadinya pemisahan aliran.

Gambar 2.19 Model perahu pada bagian belakang mobil[8]

4. Meratakan bagian bawah bodi dan membuat difuser

Aliran udara selain melalui bagian atas bodi juga akan melalui bagian bawah. Oleh karena itu, sangat penting meratakan bagian bawah bodi mobil secara optimal.Selain itu, pada bagian bawah belakang mobil sering dibuat berbentuk diffuser (bagian yang semakin melebar). Konsep ini

27 sebenarnya sama dengan pembuatan bentuk perahu. Namun letaknya berada dibawah bodi mobil.

5. Meminimalkan Area Frontal

Sebagaimana dalam persamaan 2.11, luas area frontal berbanding lurus dengan besar koefisien drag (Cd). Oleh karena itu, untuk mengurangi tahanan aerodinamis pada bodi mobil hendaknya bidang frontal diminimalkan dan mengurangi daerah-daerah yang menjorok dan bagian-bagian yang tumpul karena memicu adanya separasi (pemisahan) aliran sehingga menimbukan drag lokal.

6. Menutup roda dengan desain bodi

Selain upaya-upaya di atas, menutup roda juga dapat memberi keuntungan aerodinamis pada kendaraan.Hal ini dilakukan untuk mengurangi tahanan aerodinamis yang masih ke daerah penutup roda. Selain karena adanya putaran roda yang menyebabkan adanya wake lokal. Contoh kendaraan dengan roda tertutup ditunjukkan pada gambar 2.20 di bawah ini.

Gambar 2.20 Menutup roda dapat mengurangi drag kendaraan Sumber: Tim Horas

2.11Perhitungan Dinamika Fluida (Computational Fluid Dynamics)

Dinamika fluida adalah cabang dari ilmu mekanika fluida yang mempelajari tentang pergerakan fluida. Dinamika fluida dipelajari melalui tiga cara yaitu:

28 - Dinamika fluida eksperimental

- Dinamika fluida secara teori, dan - Dinamika fluida secara numerik (CFD)

Computational Fluid Dynamics (CFD) merupakan suatu ilmu untuk memprediksi aliran fluida, perpindahan panas, perpindahan massa, reaksi kimia, dan fenomena yang berhubungan, dengan menyelesaikannya menggunakan persamaan-persamaan matematika secara numerik.

2.11.1 Persamaan Pembentuk Aliran

Dinamika fluida terdiri dari tiga dasar yaitu konservasi massa, momentum dan energi. Pembahasan tentang hukum konservasi ketiga hal di atas merupakan dasar persamaan pembentukan aliran yang terjadi pada setiap aliran fluida.Persamaan-persamaan tersebutakan dijelaskan di bawah ini.

1. Hukum Konservasi Massa

Misalkan sebuah elemen fluida dalam kasus tiga dimensi dengan dimensi dx, dy dan dz seperti ditunjukkan pada Gambar 2.21. Konsep dasar dari hukum konservasi massa adalah bahwa jumlah pertambahan massa pada volume control adalah sama dengan jumlah aliran massa yang masuk dan keluar elemen.

Gambar 2.21 Konservasi massa pada elemen fluida[1]

29 Atau menggunakan operator divergen dapat dituliskan sebagai

……….……….. (2.10)

Persamaan di atas merupakan bentuk umum dari persamaan konservasi massa yang biasa disebut juga dengan persamaan kontinuitas.

Persamaan (2.13) adalah unsteady, kekekalan massa atau persamaan kontinuitas tiga dimensi pada sebuah titik dalam sebuah fluida kompresibel.

Suku pertama pada sisi sebelah kiri kelajuan perubahan dalam waktu dari densitas (massa per satuan volume). Suku kedua menjelaskan neto aliran massa keluar dari elemen melintasi boudarinya dan disebut suku konvektif.

Pada persamaan inkompresibel, dimana kerapatan spasial dan temporal diabaikan, persamaan ini dapat disederhanakan dengan menghilangkan dari persamaan.[1]

2. Hukum konservasi momentum

Hukum ini dikenal juga dengan hokum Newton II tentang gerak. Tingkat kenaikan momentum partikel fluida sama dengan jumlah gaya gaya pada partikel atau resultan gaya yang bekerja pada suatu objek sama dengan percepatan dikalikan dengan massa objek tersebut. Suatu elemen kecil fluida dengan dimensi dx, dy dan dz ditunjukkan pada Gambar 2.22. Pada gambar tersebut hanya gaya searah x yang ditampilkan. Sebagai catatan,

30 Dalam menyoroti kontribusi yang disebabkan gaya-gaya permukaan sebagai bagian tersendiri dalam persamaan momentum dan memasukkan gaya-gaya badan sebagai suku source.

Gambar 2.22 Konservasi momentum pada elemen fluida[1]

Keadaan tegangan dari sebuah elemen fluida didefinisikan dalam suku - suku tekanan dan sembilan komponen tegangan viskos ditunjukkan dalam Gambar 2.7. Tekanan, sebuah tekanan normal, di tandai oleh . Tegangan-tegangan viskos ditandai oleh .Notasi akhiran yang biasa digunakan untuk menandakan arah tegangan viskos.akhirani dan j dalam menandakan bahwa komponen tegangan bekerja dalam arah j pada sebuah permukaan normal kearah.[1]

Dengan mengacu kepada elemen fluida tersebut, maka persamaan konservasi momentum dapat dituliskan sebagai:

Atau dalam bentuk tensor dapat dituliskan sebagai:

Persamaan di atas berlaku untuk kondisi tunak (steady). Untuk kondisi tidak tunak (unsteady), maka persamaan dalam hubungannya terhadap waktu, , dihilangkan.

3. Hukum konservasi energiHukum konservasi energy mengatakan bahwa laju perubahan energi dalam dan E pada suatu elemen sama dengan jumlah fluks panas yang masuk ke elemen itu dan laju kerja yang bekerja pada elemen oleh gaya yang ada pada bodi dan permukaannya. Hukum ini dapat dituliskan sebagai

32 Gambar 2.23 Konservasi energi pada elemen fluida[1]

Penyelesaian dari kesetimbangan energi pada gambar adalah suatu persamaan konservasi energi yang dituliskan sebagai:

Atau dapat dituliskan dalam tensor sebagai

(

)

̇

………(2.15) Dimana i, j, k = 1, 2, 3 yang merupakan sumbu x, y, z

Jika beberapa asumsi dinyatakan, beberapa bagian dari persamaan energi dapat dihilangkan. Sebagai contoh, jika kerapatan massa konstan atau fluida inkompresibel, maka persamaan menjadi nol. Selanjutnya, jika disipasi kekentalan diabaikan, maka dapat dihilangkandari persamaan. Dan juga jika energi dalam yang timbul pada elemen sama dengan nol, dapat juga dihilangkan dari persamaan.

Meskipun persamaan pembentuk aliran di atas terlihat sangat rumit, namun persamaan tersebut berasal dari hokum konservasi yang sangat sedarhana yaitu konservasi massa, momentum dan energi. Pada kasus tiga dimensi , humum ini menjadi lima persamaan yang berbeda. Mereka merupakan system yang disatukan dari persamaan diferensial parsial

33 nonlinear.Sampai saat ini belum ada solusi analitik dari persamaan-persamaan tersebut.Dalam hal ini, persamaan ini bukan tidak memiliki solusi namun sampai saat ini belum ditemukan. Metode yang lain yang digunakan untuk menyelesakan persamaan tersebut adalah dengan metode numerik yang dikenal dengan Computational Fluid Dynamics (CFD). Dengan metode ini, persamaan ini akan diselesaikan dengan iterasi untuk menemukan solusi yang mungkin berdekatan dengan solusi sebenarnya.[1]

2.12 Metode CFD Menggunakan Perangkat Lunak FLUENT

CFD memungkinkan penyelesaian persamaan pembentuk aliran dengan menggunaka suatu perhitungan numerik yang disebut dengan metode volume hingga (finite volume methods).Untuk memudahkan perhitungan numerik, telah tersedia banyak perangkat lunak computer. Salah satu perangkat lunak yang terkenal dalam perhitungan dan simulasi CFD adalah FLUENT.[2]

2.12.1 FLUENT

FLUENT adalah program komputer yang dikembangkan oleh ANSYS Inc.

untuk memodelkan aliran fluida dan perpindahan panas dalam geometri yang kompleks. FLUENT merupakan salah satu jenis program CFD (Computational Fluid Dynamics) yang menggunakan metode diskritisasi volume hingga.

FLUENT memiliki fleksibilitas mesh, sehingga kasus-kasus aliran fluida yang memiliki mesh tidak terstruktur akibat geometri benda yang rumit dapat diselesikan dengan mudah. Selain itu, FLUENT memungkinkan untuk penggenerasian mesh lebih halus atau lebih besar dari mesh yang sudah ada berdasarkan pemilihan solusi aliran.

Fluent menggunakan teknik control volume untuk mengubah persamaan pembentuk aliran menjadi persamaan algebra sehingga dapat diselesaikan secara numeric. Teknik control volume ini mengandung pengintegralan setiap persamaan pembentuk aliran pada tiap-tiap kontol volume, menghasislkan persamaan-persamaan diskrit yang mengkonservasikan tiap jumlah yang ada pada control volume.

34 Secara lengkap langkah-langkah FLUENT dalam menyelesaikan suatu simulasi adalah sebagai berikut :

1. Membuat geometri dan mesh pada model.

2. Memilih solver yang tepat untuk model tersebut (2D atau 3D).

3. Mengimpor mesh model (grid).

4. Melakukan pemeriksaan pada mesh model.

5. Memilih formulasi solver.

6. Memilih persamaan dasar yang akan dipakai dalam analisa.

7. Menentukan sifat material yang akan dipakai.

8. Menentukan kondisi batas.

9. Mengatur parameter kontrol solusi.

10. Initialize the flow field.

11. Melakukan perhitungan/iterasi.

12. Menyimpan hasil iterasi.

13. Jika diperlukan, memperhalus grid kemudian melakukan iterasi ulang.[19]

2.12.2 Skema Numerik

FLUENT memberikan dua pilihan metode numerik, yaitu metode segregated dan coupled. Kedua metode tersebut dapat digunakan untuk memecahkan persamaan integral kekekalan momentum, massa, dan energi (governing integral equation), serta besaran skalar lainnya seperti turbulensi. Dalam proses pemecahan masalah, baik metode segregated dan coupled memiliki persamaan yaitu menggunakan teknik kontrol volume. Teknik kontrol volume sendiri terdiri dari:

1. Pembagian daerah asal (domain) ke dalam kontrol volume diskrit dengan menggunakan grid komputasi.

2. Integrasi persamaan umum kontrol volume untuk membuat persamaan aljabar dari variabel tak-bebas yang berlainan (discrete dependent variables) seperti kecepatan , tekanan, suhu, dan sebagainya

3. Linearisasi persamaan dan solusi diskritisasi dari resultan sistem persamaan linear untuk menghasilkan nilai taksiran variabel tak-bebas.

35 Pada dasarnya metode segregated dan coupled memiliki persamaan dalam proses diskritisasi yaitu volume berhingga (finite volume), tetapi memiliki perbedaan pada cara pendekatan yang digunakan untuk melinearisasi dan memecahkan suatu permasalahan.[2]

2.12.3 Diskritisasi (Discretization)

FLUENT menggunakan suatu teknik berbasis volume kendali untuk mengubah bentuk persamaan umum (governing equation) ke bentuk persamaan aljabar (algebraic equation) agar dapat dipecahkan secara numerik.Teknik kontrol volume ini intinya adalah pengintegralan persamaan diferensial umum untuk setiap volume kendali, sehingga menghasilkan suatu persamaan diskrit yang menetapkan setiap besaran pada suatu basis volume kendali. Diskritisasi persamaan umum dapat diilustrasikan dengan menyatakan persamaan kekekalan kondisi-steady untuk transport suatu besaran skalar. Hal ini ditunjukkan dengan Persamaan 3.1 yang ditulis dalam bentuk integral untuk volume kendali sembarang.Persamaan 3.1 diterapkan untuk tiap volume kendali atau sel dalam daerah asal komputasi (domain).sebagai berikut :[2]

∮ ∮ ∫

Persamaan (3.1) diterapkan untuk tiap volume kendali atau sel dalam daerah asal komputasi (domain). Diskretisasi persamaan (3.1) pada sel tertentu diberikan pada persamaan berikut :

……….………(2.17)

= jumlah sisi

= nilai yang dikonversikan melalui sisi f

= fluks massa yang melalui sisi

= luas sisi f, | | | | = jumlah yang tegak lurus terhadap f V = volume sel

diskretisasi persamaan perpindahan scalar dengan teknik volume kendali diilustrasikan pada Gambar 3.2

Gambar 2.24Volume Kendali Digunakan Sebagai Ilustrasi Diskretisasi Persamaan Transport Skalar[2]

Untuk penggunaan model sel 2D quadrilateral ditunjukkan pada Gambar 2.23 yang merupakan suatu contoh volume kendali.

Gambar 2.25 Volume Kendali Digunakan Sebagai Ilustrasi Diskretisasi Persamaan Transport Skalar pada model sel 2D quadrilateral.[2]

FLUENT menyimpan nilai-nilai diskrit skalar pada pusat-pusat sel (c₀ dan c₁ pada Gambar 2.23 dan Gambar 2.24). Meskipun demikian, nilai-nilai sisi diperlukan untuk suku konveksi dalam Persamaan 2.22 dan harus diinterpolasi dari nilai-nilai pusat sel. Hal ini diselesaikan dengan menggunakan skema upwind.Upwinding berarti bahwa nilai sisi diturunkan dari besaran-besaran hulu atau “upwind”, relatif terhadap arah kecepatan tegak lurus , dalam Persamaan.

Terdapat beberapa metode dalam menyelesaikan persamaan-persamaan

37 pembentuk aliran. Berikut ini beberapa metode yang digunakan dalam FLUENT.[2]

2.12.3.1 First-Order Upwind

Ketika menginginkan keakuratan (accuracy) orde-pertama, besaran-besaran sisi sel ditentukan dengan cara mengasumsikan bahwa nilai-nilai pusat-sel pada beberapa variabel medan menggambarkan nilai rata-rata-sel dan berlaku untuk seluruh sel; besaran-besaran sisi identik dengan besaran-besaran sel. Oleh karena itu, ketika first-order upwind dipilih, nilai sisi diatur sama dengan nilai-pusat pada sel upstream.[2]

2.12.3.2 Second-Order Upwind Scheme

Ketika menginginkan keakuratan (accuracy) orde-kedua, besaran-besaran pada sisi sel ditentukan dengan menggunakan suatu pendekatan rekontruksi linear multidimensi. Dalam pendekatan ini, keakuratan orde yang lebih tinggi diperoleh pada sisi-sisi sel melalui ekspansi deret Taylor berdasarkan solusi pusat sel di sekitar sentroid sel. Oleh karena itu, saat second-order upwinding dipilih, nilai sisi dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :

∑ ∑ ……….…………(2.18)

……….………(2.19)

Dimana dan merupakan nilai pusat-sel dan gradiennya dalam sel upstream dan adalah vektor perpindahan dari sentroid sel upstream ke sentroid sisi. Formulasi ini membutuhkan penentuan gradient di setiap sel. Gradien ini dihitung dengan menggunakan teorima divergensi,dan dalam bentuk diskret ditulis sebagai:

∑ ……….………(2.20)

Oleh karena itu nilai face dihitung dengan merata-ratakan dari dua sel yang berdekatan dengan sisi (face) [2].

38 2.12.4 Bentuk Linearisasi Persamaan Diskrit

Persamaan transport skalar terdiskretisasi (Persamaan 3.2) mengandung variabel skalar yang tidak diketahui pada pusat sel sebagaimana nilai-nilai yang tidak diketahui dalam sel-sel tetangga yang ada disekelilingnya. Persamaan ini pada umumnya akan menjadi tidak linear akibat adanya variabel-variabel ini.

Bentuk linear Persamaan 3.2 dapat ditulis sebagai berikut :[2]

∑ ……….………(2.21)

dimana subkrip nb menunjukkan sel tetangga, dan ap dan anbadalah koefisien-koefisien linear untuk dan .

Ketidaklinearan persamaan yang dipecahkan oleh FLUENT dapat mengakibatkan perubahan yang dihasilkan pada tiap iterasi menjadi tidak teratur.Tipikal dari adanya under-relaxation adalah mengurangi perubahan yang dihasilkan dari setiap iterasi. Dalam bentuk yang sederhana, nilai variable yang baru dalam sebual sel tergantung kepada nilai sebelumnya, . Perubahan yang dihitung, dan faktor under relaxation, , dirumuskan sebaqai berikut:

+ ……….………(2.22)

2.13 Diskritisasi Coupled Solver

Formulasi coupled solver pada FLUENT memecahkan persamaan kontinuitas, momentum, energi (jika diperlukan) dan persamaan species transport secara bersamaan sebagai sebuah set, atau vektor, dari persamaan-persamaan tersebut. Persamaan-persamaan untuk besaran-besaran tambahan akan diselesaikan secara bertahap (yaitu segregated dari satu yang lain dan dari set coupled).[2]

2.14 Model Turbulensi (Turbulence Modeling)

Aliran turbulen adalah suatu karakteristik yang terjadi karena adanya peningkatan kecepatan aliran. Peningkatan ini mengakibatkan perubahan momentum, energi, dan massa tentunya. Karena terlalu mahalnya untuk melakukan analisa secara langsung dari aliran turbulen yang memiliki skala kecil dengan frekuensi yang tinggi, maka diperlukan suatu manipulasi agar menjadi

39 lebih mudah dan murah.Salah satunya adalah dengan permodelan turbulen (turbulence model).Meskipun demikian, modifikasi persamaan yang meliputi penambahan variabel yang tidak diketahui, dan permodelan turbulen perlu untuk menentukan variabel yang diketahui [9]. FLUENT sendiri menyediakan beberapa permodelan, diantaranya adalah k-ε dan k-ω.[2]

2.14.1 Permodelan k-epsilon (k-ε)

Permodelan turbulensi k-epsilon (k-ε) terdiri atas dua bentuk yaitu standard dan

a. Permodelan k-epsilon (k-ε) standard

Model ini merupakan model turbulensi semi empiris yang lengkap.Walaupun masih sederhana, memungkinkan untuk dua persamaan yaitu kecepatan turbulen (turbulent velocity) dan skala panjang (length scale) ditentukan secara bebas independent). Model ini dikembangkan oleh Jones dan Launder. Kestabilan, ekonomis (dari segi komputansi), dan akurasi yang cukup memadai membuat model ini sering digunakan dalam simulasi fluida dan perpindahan panas.[2]

b. Permodelan k-epsilon (k-ε) Re-Normalization Group (RNG)

Model ini diturunkan dengan menggunakan metode statistik yang teliti (teori renormalisasi kelompok). Model ini merupakan perbaikan dari metode k-epsilon standard, jadi bentuk persamaan yang digunakan sama. Perbaikan yang dimaksud meliputi:

- Model RNG memiliki besaran tambahan pada persamaan laju disipasi (epsilon), sehingga mampu meningkatkan akurasi untuk aliran yang terhalang secara tiba-tiba.

- Efek putaran pada turbulensi juga telah disediakan, sehingga meningkatkan akurasi untuk jenis aliran yang berputar (swirl flow).

Jenis model ini menyediakan formulasi analitis untuk bilangan Prandtl turbulen, sementara model k-epsilon standard menggunakan nilai bilangan Prandtl yang ditentukan pengguna (kostan). Model RNG menyediakan formulasi untuk bilangan Reynold rendah, sedang model standard merupakan model untuk Reynold tinggi .[2]

40 2.14.2 Permodelan k-omega (k-ω)

Permodelan turbulensi dengan k-omega (k-ω) juga terdiri dari dua yang akan dijelaskan di bawah ini.

a. Permodelank-omega (k-ω)standard

Model yang terdapat dalam FLUENT merupakan model berdasarkan Wilcox k-omega yang memasukkan beberapa modifikasi untuk menghitung efek aliran pada bilangan Rynold rendah, kompresibilitas, dan penyebaran aliran geser (shear flow).Selain itu, model ini juga mampu diaplikasikan untuk aliran dalam saluran maupun aliran bebas geseran (free shear flow). [2]

b. Permodelan k-omega (k-ω) dengan Shear Stress Transport (SST)

Model ini dikembangkan oleh Menter untuk memadukan formulasi model k-omega standard yang stabil dan akurat pada daerah dekat ke dinding dengan model k-epsilon yang memiliki kelebihan pada aliran free stream. Model ini mirip dengan k-omega standard dengan memiliki beberapa perbaikan, yaitu: [2]

- Model k-omega standard dan k-epsilon yang telah diubah dikalikan dengan suatu fungsi pencampuran dan kedua model digunakan bersama-sama, sehingga lebih akurat untuk daerah dekat dinding maupun untuk aliran yang jauh dari dinding dan free stream flow.

- Definisi viskositas turbulen dimodifikasi untuk menghitung perubahan tegangan geser turbulen.

- Konstanta model berbeda dengan model k-omega standar.

- Melibatkan sebuah besaran dari penurunan damped cross diffusion pada persamaan omega

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Proses Pre-Processing

Proses pre-processing merupakan proses yang dilakukan sebelum pengujian (simulasi). Proses ini mencakup pembuatan model, penentuan domain dan pembuatan mesh (meshing).

3.1.1 Pembuatan Model

Pembuatan model mobil dalam simulasi ini mengacu kepada bentuk dan dimensi mobil yang sebenarnya. Pembuatan model CAD dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak SolidWorks. Model simulasi dalam penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 3.1

Tabel 3.1 Bentuk model penelitian

Model Spesifikasi

41 Nama

P (mm) L (mm) T (mm) C (mm)

Mesin USU II 2700 1200 1180 120

3.1.2 Menentukan Domain

Secara eksperimental, pengujian aerodinamika dilakukan pada suatu terowongan angin (wind tunnel). Dalam simulasi CFD, pengujian ini juga merupakan suatu pengujian dalam terowongan angin namun dalam bentuk yang virtual (virtual wind tunnel).

Gambar 3.1 Computational Domain

Pada umumnya, domain pada simulasi aerodinamika dengan CFD dinyatakan pada panjang objek, dalam hal ini panjang model mobil (L). Dalam pengujian ini, dimensi domain juga dinyatakan dalam L, dimana jarak antara model dengan bidang inlet (downstream) adalah 2L dan jarak antara objek dengan bidang outlet adalah 10 L. Adapun tinggi dan lebar domain

Dalam dokumen ANALISIS KOEFISIEN DRAG PADA MOBIL HEMAT ENERGI MESIN USU DENGAN MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK CFD SKRIPSI (Halaman 36-0)