Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Generic Model Based Control (GMBC) mempakan suatu metode kendali adaptif yang menggunakan algoritma genetika dan model maternatika dari plant yang dikendalikan untuk mencari parameter pengendali yang optimal untuk meminimalisasi error antala keluaran plant dengan referensi masukan Pada metode ini, algoritma genetika digunakan untuk menala parameter pengendali sehingga mampu beradaptasi dengan keadaan operasi plant pada saat itu. Sistem lengan robot planar dua link merupakan sistem multi-input multi-output (MIMO) yang nonlinier serta memiliki parameter yang berubah terhadap waktu sehingga sangat kompleks dilihat dari sudut pandeng sistem kendali. Pada pengendali an sistem lengan robot dengan GMBC ini digunakan dua buah pengendali PID, masing- masing untuk sendi pertama dan sendi kedua. Parameter pengendali tersebut ditala oleh algoritma dan diperbaharui nilainya setiap waklu update. Pengendalian dengan GMBC ini dimaksudkan agar pengendali PID dapat beradaptasi dengan baik sehingga sistem lengan robot mempunyai keluaran yang memenuhi spesifikasi yang diinginkan, yaitu dengan settling time yang cepat dan steaafy stare error yang minimal. Sirnulasi pengendalian posisi lengan robot planar dua link ini dilakukan dengan software Matlab versi 5.3. Pada simulasi pengendalian dengan GMBC dilalcukan tiga macam uji coba. Pada uji coba pertama dan kedua, parameter link pertama sama dengan parameter link kedua dimana pada uji coba pertama parameter model sama dengan parameter plant, sedangkan pada uji coba kedua parameter model berbeda dengan parameter plant. Pada uji coba ketiga, parameter link pertama berbeda dengan parameter link kedua dimana parameter model sama dengan parameter plant. Dari hasil simulasi terlihat bahwa dengan proses adaptasi tersebut dapat diperoleh keluaran yang dapat mengikuti referensi masukan dengan spesitilrasi tanggapan waktu seperti yang diinginkan."

"Jaringan Saraf Tiruan (JST) terdiri dari operasi elemen-elemen sederhana secara paralel. Elemen-elemen ini terinspirasi oleh sistem saraf biologi. Di alam, fungsi jaringan pada umumnya merupakan hubungan antara elemen-elemen tersebut. Kita dapat melatih suatu JST untuk menampilkan fungsi khusus dengan memberikan nilai hubungan (bobot) antara elemen-elemen itu. Kemampuan dari JST inilah yang menjadi bahan kajian dalam tulisan ini. Untuk mensimulasikan JST, digunakan MATLAB. Salah satu kemampuan dari MATLAB adalah dapat menciptakan suatu program yang berorientasi pada objek, dikenal dengan istilah GUIDE. Pada tulisan ini akan dipaparkan kemampuan GUIDE MATLAB dalam menghasilkan program yang sangat membantu perhitungan, terutama dalam memprediksikan nilai konduktivitas termal Beton Ringan Aerasi. Salah satu tujuannya adalah membandingkan kemampuan dari JST dengan hasil eksperirnen. Pada akhir analisis, disimpulkan bahwa JST mampu melakukan pendekatan dalam memprediksi harga konduktivitas termal bahan yaitu Beton Ringan Aerasi. Pemilihan data metode belajar, struktur jaringan dari JST sangat mempengaruhi keakuratan terhadap hasil simulasi.

---

Artificial Neural Networks (NN) are composed of simple elements operating in parallel. These elements are inspired by biological nervous systems. As in nature, the network function is determined largely by the connections between elements. We can train a NN to perfomt a particular function by adjusting the values of the connections (weights) between elements. The ability of this NN becomes the study materials in this writing. MATLAB used to simulate JST. One of the advantages of MATLAB that it can create a program in object oriented, known as GUIDE. In this paper will introduce the ability of MATLAB GUIDE in producing a program which is helpful in calculation, especially to predict the value of thermal conductivity of Autoclaved Aerated Concrete. One of the goals is to compare the ability of JST with experiment. By the end of analysis, it is concluding that NN can conduct the approach in prediction of price of thermal conductivity in this case is Autoclaved Aerated Concrete. The elections of training data., structure network from NN is very influencing of accuracy to the result."

"This paper presents a numerical analysis of gas flow in the annular combustion chamber of a Proto X-3 Bioenergy micro gas turbine for green building applications. The computational fluids dynamics (CFD) simulation was conducted in two dimensions, turbulent flow and gas phase combustion, with the goal of comparing the effects of different models in real conditions. Two different turbulence models, standard (STD) k-? and renormalization group (RNG) k-?, were applied for simulations. The fuel used was biogas produced from animal waste. Fuel consumption was assumed to be 100 kJ/s for simulations. The results of the simulations were analyzed and compared for reference. The temperature and the mass fraction of CH4, H2, O2, and CO2 distributions gave almost the same results for both models; therefore, both models (STD k-? and RNG k-?) could be used to represent the combustion process phenomenon without many significant differences."

"Masalah pencocokan untai terbagi menjadi dua yakni pencocokan untai eksak dan hampiran. Pada skripsi ini, masalah pencocokan untai yang dibahas adalah pencocokan untai eksak. Inti dari masalah pencocokan untai eksak adalah mencari semua posisi kemunculan suatu untai pada untai yang lain. Salah satu ukuran yang membedakan dua buah untai adalah jarak Hamming. Jika diberikan dua buah untai, misalkan x dan y dengan panjang yang sama, maka jarak Hamming antara keduanya adalah banyaknya karakter pada untai x yang berbeda dengan karakter pada untai y pada posisi yang bersesuaian. Dalam pencocokan untai eksak, panjang untai yang akan dicocokan tidak akan selalu sama sehingga jarak Hamming antara keduanya tidak dapat dihitung. Dengan merangkaikan sejumlah untai hampa pada untai yang lebih pendek sehingga panjangnya menjadi sama, jarak Hamming antara keduanya barulah dapat dihitung. Dengan pemikiran inilah akhirnya ukuran jarak Hamming digunakan dalam pencocokan untai eksak untuk mencari semua posisi kemunculan suatu untai pada untai lain yang lebih panjang.

---

String matching problem is divided into exact and approximate string matching. In this thesis, we discuss the exact string matching. The main problem of exact string matching is to find all position of a string in other string. The measure that used in this thesis is Hamming distance. Given two strings namely the x and y with the equal length, Hamming distance of the two is the number of positions at which the corresponding characters are different. In string matching problem, Hamming distance between them can?t always be calculated because the strings are not always have the same length. By concating a number of empty string with shortest string until the length to be same, then Hamming distance could be calculated. Finally, Hamming distance measure is used by exact string matching to find all position of a string in other string."

"Treveling salesman problem (TSP) adalah masalah mencari rute perjalanan melewati sejumlah berhingga tempat dengan syarat setiap tempathanya dikunjungi tepat satu kali dan perjalanan berawal dan berakhir di satu tempat. TSP berdasarkan kesimetrian terbagi menjadi TSP simetrik dan TSP asimetrik adalah TSP dimana bobot busur tidak bergantung pada arahan pembusuran ..."