RANCANG BANGUN DAN UJI AKUSTIK PROPELLER
UNTUK KAPAL SELAM MINI
Endang Widjiati*, Erwandi, Endah Suwarni, M. Nasir, Nurwidhi, Totok Sudarto, Yuniati Indonesia Hydrodynamic Laboratory (IHL),
UPT-BPPH, BPPT, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya Kementerian Riset dan Teknologi Jl. MH. Thamrin 8, Jakarta Pusat 10340
Telepon (021) 3169197 *e-Mail: ewidjiati@yahoo.com.au
Disajikan 29-30 Nop 2012
ABSTRAK
Peralatan alutsista yang handal bukan hanya untuk menjaga kedaulatan Republik Indonesia, tetapi juga untuk melindungi potensi sumber daya bawah laut. Salah satu alutsista yang diperlukan untuk itu adalah kapal selam mini yang dapat digunakan untuk berpatroli tanpa diketahui oleh pihak lain. Untuk itu, maka kemandirian dalam menyediakan peralatan alutsista menjadi salah satu pendorong dilakukannya penelitian ini. Untuk keperluan ini, maka diperlukan suatu kapal selam yang handal yang mempunyai propeller yang menghasilkan noise yang minimal dan efisiensi yang tinggi. Riset tentang propeller ini sangat perlu untuk dilakukan, karena penghasil noise yang terbesar dari sebuah kapal selam yang bergerak adalah noise yang dihasilkan oleh propeller tersebut. Pengujian kavitasi dan sinyal akustik propeller pada penelitian ini dilakukan di Cavitation Tunnel yang menjadi salah satu sarana pengujian dan fasilitas yang ada di Laboratorium Hidrodinamika Indonesia, UPT BPPH, BPPT, Surabaya. Dari pengujian ini, sinyal yang direkam dengan menggunakan satu buah sensor, selanjutnya diproses dengan menggunakan dua teknik deteksi dan identifikasi yaitu Time-Frequency analysis dan Neural Network. Dengan menggunakan teknik-teknik pemrosesan sinyal ini, diharapkan jenis-jenis noise yang ditimbulkan oleh propeller kapal selam dapat teridentifikasi dan selanjutnya dapat diminimalisasi. Jika penyebab timbulnya kavitasi dapat diketahui. maka diharapkan untuk selanjutnya dapat dibuat suatu desain propeller kapal selam baru yang mempunyai efisiensi kinerja yang lebih baik dan tidak mudah menimbulkan kavitasi. Dengan demikian level akustik noise yang ditimbulkannya menjadi lebih rendah.
Kata Kunci:Desain propeller, sinyal akustik bawah air, pengolahan sinyal digital
I.
PENDAHULUAN
Dengan berdasar pada dokumen dari Direktur Jendral Sarana Pertahanan Direktorat Teknologi dan Industri pada tahun 2008,
mengenai Rencana Pembuatan Kapal Selam Mini Produk
Seri-0: Dalam Rangka Pembinaan Industri Pertahanan Dalam Negeri, maka rangkaian penelitian yang berkaitan dengan kapal selam menjadi sangat perlu dilakukan. Penelitian ini merupakan rangkaian dari penelitian mengenai kapal selam mini 22m. Salah satu hasil yang didapat dari kerjasama pengguna, dalam hal ini angkatan laut, adalah batasan masalah bahwa yang diteliti merupakan kapal selam mini dengan ukuran 22m.
Jika pada uji tahanan dan gerak kapal selam dipergunakan sistem penggerak dummy, maka pada penelitian ini didesain sebuah model propeller yang desainnya dibuat berdasarkan hasil uji ini. Model propeller yang dihasilkan diharapkan menjadi model dari propeller untuk kapal selam mini 22m tersebut. Seperti diketahui bahwa kapal selam yang handal merupakan kapal selam yang mempunyai kinerja yang baik dan tidak mudah dideteksi oleh pihak lain. Untuk tidak mudah dideteksi oleh pihak lain, maka salah satu solusinya adalah dengan menggunakan propeller yang
menimbulkan sinyal akustik yang minimal. Hal ini disebabkan karena salah satu penyumbang sinyal akustik yang paling besar dari suatu kapal selam adalah sinyal akustik yang disebabkan oleh propeller (Waite, 2005 dan Ross, 1987).
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan membuat desain propeller yang berbeda pada tahun pertama dan tahun kedua, serta uji akustik dari noise cavitasi propeller diikuti dengan proses deteksi dan identifikasi dengan menggunakan analisa time-frequency dan neural network.
II.
METODOLOGI
Metode Desain Propeller
Dalam mendesain sebuah propeller yang optimum dalam hal propulsinya, maka perlu juga dipelajari kavitasi yang ditimbulkannya dan pengaruhnya terhadap kinerja propeller tersebut. Fenomena kavitasi yang terjadi ditandai dengan munculnya gelembung-gelembung air yang bertekanan tinggi pada tekanan uap jenuh air. Gelembung-gelembung ini menyebabkan beberapa hal, diantaranya perubahan aliran fluida karena penurunan tekanan di sekitarnya, korosi dari material yang berada di sekitar gelembung yang kemudian pecah, serta menimbulkan noise sinyal akustik yang disebabkan oleh gelembung yang pecah dan aliran fluida yang berubah yang menimbulkan vortex atau ulekan.
Dua macam metode dipergunakan untuk mendesain propeller, masing-masing untuk tahun pertama dan tahun kedua. Pada tahun pertama dipergunakan Wageningen B-series untuk 7 daun, sedangkan untuk tahun kedua diterapkan metode vortex lattice di mana teknik yang telah diaplikasikan sebelumnya oleh Kerwin & Lee (1978). Jika pada literature dibuat desain untuk propeller dengan 5 daun, maka pada penelitian ini dipakai untuk mendesain propeller dengan jumlah daun yang sama dengan desain sebelumnya. Lifting line dan lifting surface diaplikasikan untuk mendapat variable-variabel yang diperlukan dalam membuat gambar propeller.
Metode Pengujian Cavitasi Propeller dan Analisa Sinyal Akustik
Noise yang berupa sinyal akustik yang ditimbulkan oleh cavitation propeller sebuah kapal selam merupakan salah satu penyumbang emisi sinyal akustik yang cukup besar. Hal ini disebutkan dalam beberapa penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya, antara lain oleh Ross (1987), Musha dan Kikuchi (1999) dan Waite (2005). Karena itu pada penelitian ini, model propeller dibuat untuk mengetahui besarnya sinyal akustik yang ditimbulkannya. Diharapkan dengan adanya model propeller yang telah teruji sinyal akustik dan kinerjanya, maka selanjutnya dapat dipergunakan untuk membuat propeller dengan ukuran sebenarnya untuk dipergunakan pada sebuah kapal selam 22m yang handal.
Dari literature diketahui bahwa Sharma dkk (1990) dan Park dkk (2009) melakukan pengukuran propeller noise dengan menggunakan Cavitation Tunnel (CT) terhadap beberapa jenis model propeller. Sinyal akustik yang timbul akibat adanya kavitasi dari propeller yang berputar pada kecepatan dan aliran air tertentu serta tekanan yang tertentu direkam dengan menggunakan hydrophone.
Pengujian sinyal akustik yang disebabkan oleh kavitasi pada penelitian ini dilakukan dengan mengacu pada metode seperti yang dilakukan oleh Park dkk (2009). Di sini, keberadaan cavitasi dari propeller dibangkitkan dengan menggunakan Cavitation Tunnel di UPT BPPH. Pada cavitation tunnel, propeller ditempatkan pada dynamometer yang dapat diputar dengan kecepatan yang berbeda-beda, air di dalam tunnel dapat dialirkan dengan kecepatan alir yang berbeda-beda, serta kondisi dalam tunnel dapat diset untuk nilai tekanan yang berbeda-beda. Adapun skema dari cavitation tunnel ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Skema Cavitation Tunnel UPT BPPH, BPPT
Data cavitasi propeller yang didapat, selanjutnya dideteksi dan diidentifikasi dengan menggunakan beberapa teknik yang sudah ada. Kedua teknik pendeteksian yang sudah dipergunakan pada saat ini adalah analisa time-frequency dengan menerapkan fungsi distribusi Wigner Ville dan teknik identifikasi dengan menggunakan Neural Network.
Wigner-Ville Distributon (WVD) merupakan salah satu fungsi
distribusi dalam analisa time-frequency. WVD merupakan fungsi
quadratic yang mempunyai beberapa sifat penting yaitu, sinyal sinusoid yang termodulasi frekunsi secara linier (contoh: sinyal
chirp linier FM) dapat persis menunjukkan instantaneous
frequency (frekueni sesaat) dari sinyal chirp sehingga memudahkan
dalam menentukan instantaneous frequency atau rata-rata frekuensi
pada suatu titik waktu tertentu. Dengan kata lain, distribusi Wigner-Ville dapat menunjukkan kepadatan probabilitas yang sebenarnya dan diinterpretasikan sebagai rata-rata frekuensi muncul pada waktu tertentu. Kedua, hasil representasi sinyal
dengan menggunakan WVD tidak tergantung pada pilihan window.
Beberapa sisi buruk dari WVD adalah nilai real dari WVD yang sering bernilai negatif sedangkan tampilan WVD hanya menunjukkan bagian positif saja. Kedua, bila WVD dapat melihat
dengan jelas instantaneous frequency untuk sinyal yang sederhana,
maka untuk modulasi yang rumit atau sinyal multi komponen akan
menampilkan interferensi dalam distribusi time-frequency yang
membuatnya sulit terbaca dalam analisis suara.
Teknik lain yang banyak dipergunakan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi keberadaan cavitation adalah Neural Network (NN). Penggunaan teknik ini pada sinyal akustik bawah air sudah dilakukan sebelumnya oleh Fonseca (1994 dan 1996) dan Zak (2008), dengan menggunakan sinyal akustik yang berasal dari sonar pasif. Haykin (2009) menyatakan bahwa NN atau jaringan saraf tiruan adalah sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologi.
III.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Dua desain propeller hasil penelitian tahun pertama dan kedua dapat dilihat pada Gambar 2 (a) dan (b).
PROFIL VIEW 14,4 20 15 35 Ø 30 ,2 Ø 33 2,5 5 7,5 10 12,5 Ø1 2,62 Ø18 ,06 Ø21 ,45 Ø 23 ,8 Ø25 ,31 15° 4,43 3,94 3,45 2,97 2,48 2 1,51 1,03 4,82 7,23 9,65 12,06 14,47 16,88 19,29 21,7 24,12 26 .00 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 16,45 17,66 18,86 19,76 20,06 TE LE 18 27 36 45 54 63 72 81 90 4.43 3.94 3.45 2.97 2.48 2.0 1.51 1.03 0.27 103.32 110.88 118.44 124.11 126 126 126 126 126 r/R EXPANDED OUTLINE BLADE SECTION MAX. RADIUS
(a) untuk tahun pertama
(b) untuk tahun kedua Gambar 2. Desain Propeller 7 daun
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 3. Proses pembuatan propeller
Desain propeller yang ada selanjutnya dibuat dengan melalui beberapa proses yaitu pembuatan cetakan, pengecoran, pembongkaran hasil pengecoran dan yang memakan waktu paling lama adalah penghalusan model propeller sampai menjadi model propeller yang siap diuji. Gambar 3 (a) – (d) menunjukkan rangkaian proses ini.
(a) (b)
Gambar 4. Propeller yang siap diuji
(a) (b)
Gambar 5. Pemasanan tutup measurement section pada cavitation tunnel
Propeller yang sudah jadi selanjutnya ditempatkan pada dynamometer yang menempel pada tutup bagian atas dari measurement section cavitation tunnel. Gambar 4 (a) – (b) menunjukkan gambar propeller yang sudah jadi dan bagaimana propeller ini ditempatkan pada dynamometer yang siap dipasang pada measurement section.
Gambar 5 (a) – (b) menggambarkan proses pemasangan tutup cavitation tunnel pada measurement section.
(a)
(b)
(c)
Gambar 6. Amplitudo sinyal akustik pada tekanan yang berbeda Untuk proses pengukuran sinyal akustik dengan menggunakan model propeller, dilakukan dengan melakukan variasi kecepatan air yang bergerak. Pergerakan air ini diasumsikan sama dengan pergerakan kapal. Dengan demikian jika air bergerak dengan kecepatan 1 knot, berarti kapal bergerak dengan kecepatan yang sama. Dalam pengujian ini, sinyal akustik yang direkam adalah sinyal akustik pada kecepatan air 0.8, 1.35, 1.55, 1.85, 2.30, 2.70, 2.85 dan 3 m/sec. Untuk setiap kecepatan air yang berbeda-beda ini, propeller diputar dengan kecepatan 1, 5, 7, 11 dan 15 rps.
Tabel 1. Fenomena terjadinya cavitasi
V
prop rot
P = 1 bar abs P = 1.4 bar abs P = 1.8 bar abs 5 19 5 19 5 19
hPa hPa hPa hPa hPa hPa 5 n n n N N n 7 n n n N N n 11 n n n N N n 15 n n n N N n 19 y y y N N n 22 y y y Y Y n 25 y y y Y Y y (a) (b)
Gambar 7. Fenomena cavitasi pada cavitation tunnel
Gambar 6 (a) – (c) menunjukkan besarnya amplitudo sinyal akustik yang muncul pada saat pengukuran, untuk kondisi kecepatan putaran propeller, kecepatan aliran air dan besarnya tekanan yang berbeda-beda. Adapun fenomena cavitasi yang terjadi pada pengujian dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini. Pada tabel, n menunjukkan jika cavitasi tidak terjadi, dan y menyatakan jika terjadi cavitasi. Gambar 7 (a) dan (b) menunjukkan contoh cavitasi yang terjadi pada saat pengukuran.
Gambar 8 menunjukkan spektrum sinyal yang diterima oleh speaker bawah air di dalam cavitation tunnel, jika sebuah sinyal sinusoidal dengan frekuensi sampling F dibunyikan di dalam cavitation tunnel. Gambar ini menggambarkan bahwa sinyal yang diterima mengalami beberapa refleksi yang disebabkan oleh dinding terowongan.
Gambar 9 menggambarkan spektrum dari sinyal akustik di mana propeller dalam kondisi stasioner (diam), dan air mengalir dengan kecepatan 3 m / s. Dalam kondisi ini, tekanan air bervariasi dari 1 bar absolut menjadi 1,8 bar absolut dan fan dari dynamometer yang berada di bagian atas measurement section berada pada posisi tertinggi. Karena frekuensi sampling adalah 50 kHz, maka berarti bahwa fan dan impeller berada pada frekuensi sekitar 12 kHz dan 20 kHz.
Gambar 8. Spektrum sinyal pada saat kalibrasi
Gambar 9. Spektrum sinyal untuk Vair3m/det
Gambar 10 menunjukkan spektrum sinyal akustik pada kecepatan putaran rotasi 7 rotasi/detik di mana tidak menghasilkan kavitasi dan pada 25 rotasi/detik dengan kavitasi.
Gambar 11. Spektrum sinyal untuk kondisi tekanan yang berbeda-beda Gambar 11 menggambarkan ketika propeller berputar pada kecepatan yang sama dengan kecepatan aliran air. Dari kedua gambar ini dapat dilihat bahwa sinyal akustik tanpa kavitasi didominasi oleh sinyal akustik yang disebabkan oleh fan dan impeller.
Dari hasil pengamatan menggunakan analisa time-frekuensi dengan menggunakan distribusi Wigner-Ville maka didapat hasil seperti terlihat pada Gambar 12 dan dengan menggunakan NN dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 12. Kondisi ada kavitasi, kecepatan propeller 22 rotasi/det
Gambar 13. Hasil uji Data_16 pada database Sinyal Kavitasi Awal
IV.
KESIMPULAN
Dengan menggunakan Cavitation Tunnel, penelitian mengenai sinyal akustik yang dihasilkan oleh fenomena kavitasi yang berasal dari obyek bawah air dapat dilakukan. Sistem pengukuran sinyal akustik yang disebabkan oleh propeller dengan menggunakan fasilitas cavitation tunnel di UPT BPPH - BPPT telah dilakukan dan dianalisa pada penelitian ini. Di sini dibuktikan bahwa terjadinya cavitasi dapat disimulasikan untuk berbagai nilai kecepatan aliran air, kecepatan rotasi propeller dan tekanan air. Dengan proses sinkronisasi antara pengukuran sinyal akustik dan perekaman video, mekanisme fisik dan karakteristik dari sinyal akustik yang diukur dapat dipelajari dalam kaitannya dengan fenomena yang dihasilkan seperti yang terdapat pada hasil rekaman sinyal akustik dan gambar (video). Penyelidikan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai jenis baling-baling.
Dengan melakukan analisa menggunakan distribusi Wigner-Ville, dapat dilihat bahwa terdapat komponen sinyal yang dominan di sekitar 50 Hz. Frekuensi sinyal suara ini berasal dari sistem pengukuran yang muncul karena fan pada tutupmeasurement section dan impeller. Komponen frekuensi sinyal noise akibat rotasi propeller muncul pada frekuensi 400 Hz dan 500 Hz, dan yang disebabkan oleh noise cavitasi propeller muncul pada frekuensi 900 Hz, 1000 Hz, 1400 Hz, 1800 Hz dan 2000 Hz.
Analisa domain waktu-frekuensi dengan menggunakan Distribusi Wigner-Ville menunjukkan hasil yang baik pada noise cavitasi propeller, di mana hal ini dibuktikan pada pengujian yang dilakukan di cavitation tunnel. Oleh karena itu, teknik ini dapat digunakan untuk mendeteksi adanya cavitasi propeller.
Backpropagation Neural Network dapat diterapkan untuk mengidentifikasi noise cavitasi propeller cavitation sebagai acuan setiap jenis cavitasi yang telah diketahui. Makin banyak referensi yang dipergunakan pada proses training, maka hasil identifikasi akan menjadi lebih baik.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Waite, A. D. (2005). SONAR for Practising Engineers.
Sussex, England: John Wiley & Sons
[2] Ross, D. (1987). Mechanics of Underwater Noise. New York:
Pergamon Press
[3] Carlton, J. (2007). Marine propellers and propulsion (2nded.).
Oxford, UK: Butterworth-Heinemann
[4] Widjiati, E. (2012). Measurement of propeller-induced
cavitation noise for ship identification. In Proceedings of
ACOUSTIC 2012 Hong Kong, Hong Kong 13 – 18 May [5] Widjiati, E. (2012). Analysis of Propeller Cavitation-Induced
Signal Using Neural Network and Wigner-Ville Distribution. In Proceedings of OCEANS 2012 MTS/IEEE Yeosu, Yeosu, South Korea 21 – 24 May
[6] Park, C., Seol, H., Kim, K. and Seong, W. (2009). A study on propeller noise source localization in a cavitation tunnel.
Ocean Engineering, 36, 754-762
[7] Sharma, S. D., Mani, K. and Arakeri, V. H. (1990). Cavitation
Noise Studies on Marine Propellers. Journal of Sound and
