Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Pengujian kelelahan Roda Pendarat Pesawat N-250 adalah suatu pengujian kelelahan Roda Pendarat dengan beban uji seperti kondisi beban sebenarnya.

Untuk melakukan pengujian diatas diperlukan suatu sistim pengendalian pengujian yang dapat memberikan beban pengujian secara simulasi. Sistim pengendalian pengujian ini akan mengendalikan sistim hidrolik yang akan menyalurkan beban pada titik-titik pembebanan sesuai dengau yang direncanakan.

Sistim hidrolik sebagai penyalur beban pada pengujian secara simdlasi (dinamis) merupakan alternatip yang terbaik dibandingkan dengan sistim yang lain. Hal ini disebabkan karena peralatannya yang praktis, dapat menyalurkan beban yang besar Serta dapat dikendalikan dengan cermat baik secara manual maupun terprogram, sehingga diharapkan dapat melaksanakan pengujian dengan baik dan aman.

---

Abstrak :
ABSTRACT
Ice accretion pada sayap menjadi salah satu penyebab kecelakaan pesawat terbang karena akan merusak aliran udara pada sayap. Bentuk ice accretion yang terjadi dapat diinvestigasi melalui beberapa cara seperti flight test, eksperimen wind tunnel, dan simulasi numerik. Flight test dan eksperimen wind tunnel dapat menentukan bentuk es yang akurat namun tidak praktis dan memakan banyak biaya. Kode LEWICE digunakan untuk memprediksi geometri es yang akan terbentuk pada sayap pesawat N219 dalam kondisi atmosfir icing. Kondisi atmosfir icing ini telah sesuai dengan kebutuhan sertifikasi icing yang tertera dalam 14 CFR part 25.1419, Appendix C. Pada penelitian ini didapatkan 2 kategori es yang terbentuk pada leading edge sayap pesawat N219 yaitu horn ice dan streamwise ice. Degradasi performa airfoil yang terjadi didapatkan menggunakan XFLR5. Perubahan performa airfoil ini digunakan untuk mencari perubahan landing distance pesawat N219 saat es terbentuk. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa degradasi performa airfoil paling besar terjadi disebabkan oleh horn ice. Namun, degradasi performa airfoil yang didapatkan tidak terlalu mempengaruhi perubahan landing distance pesawat N219 saat terjadi icing. Perubahan landing distance yang terjadi karena adanya ice accretion berkisar antara sampai.

---

ABSTRACT
Ice accretion on a wing is one of the accident factor in aviation because it will interrupt the flow over the wing. The shape of ice accretion can be investigated through filght test, wind tunnel experiment, and numerical simulation. Flight test and wind tunnel experiment will determine the shape of ice accurately but usually too expensive and not practical. Therefore, numerical simulation is used to predict the shape of ice accretion because it is economic and can simulate the icing process and provide a relatively exact evaluation of ice accretion. LEWICE code is used to predict the geometry of ice that will accrete on the leading edge of the aircraft wing in atmospheric icing condition. This atmospheric icing condition is based on icing certification in 14 CFR part 25.1419, Appendix C. Two category of ice accretion, horn ice and streamwise ice, were obtained on the leading edge. The degradation of airfoil performance then obtained form XFLR5. The change of the airfoil performance will affect the landing distance of the aircraft when the ice accretion happened. The most degradation of airfoil performance is caused by horn ice. But, the degradation of airfoil performance not really have big effects on the change of the aircraft landing distance. The landing distance that change because of ice accretion is within range of and.

Abstrak :
Studi ini membahas kebutuhan untuk mengoptimalkan jadwal pendaratan dan lepas landas pesawat di Bandara I Gusti Ngurah Rai, Bali, yang melayani hingga 500 pesawat setiap hari dengan satu landasan pacu. Bandara menghadapi tantangan dalam mengelola jadwal penerbangan karena tingginya volume lalu lintas, jenis pesawat yang bervariasi, dan peraturan keselamatan yang ketat. Landasan pacu tunggal mengharuskan pesawat untuk bergantian mendarat dan lepas landas, dengan kapasitas 38 pergerakan per jam, di mana hanya 80% yang dapat digunakan untuk pendaratan darurat. Pendekatan First-Come-First-Served (FCFS) saat ini tidak optimal, menyebabkan ketidakefisienan dan keterlambatan. Penelitian ini menerapkan algoritma Simulated Annealing (SA) untuk meminimalkan deviasi dari waktu pendaratan dan lepas landas yang ditargetkan, meningkatkan efisiensi operasional. Studi ini memodelkan masalah penjadwalan bandara, dengan memperhitungkan kendala seperti okupansi landasan pacu, waktu pemisahan, dan jendela waktu. Data dari PT Angkasa Pura I dan sumber publik, khususnya dari 15 Maret 2024, memberikan input yang diperlukan untuk model optimasi. Algoritma SA, dipilih karena kemampuannya untuk keluar dari optima lokal dan menangani masalah optimasi yang kompleks, diimplementasikan dalam Python. Hasilnya menunjukkan pengurangan total waktu deviasi dari 236 menit menjadi 183 menit, menandai peningkatan sebesar 22,46%. Penelitian ini menyoroti potensi SA dalam mengelola operasi bandara. ......This study addresses the need for optimizing aircraft landing and takeoff schedules at I Gusti Ngurah Rai Airport, Bali, which services up to 500 aircraft daily with a single runway. The airport faces challenges in managing flight schedules due to high traffic volumes, varied aircraft types, and stringent safety regulations. The single runway requires planes to take turns landing and taking off, with a capacity of 38 movements per hour, of which only 80% can be utilized for emergency landings. The current First-Come-First-Served (FCFS) approach is suboptimal, leading to inefficiencies and delays. This research applies the Simulated Annealing (SA) algorithm to minimize deviations from target landing and takeoff times, improving operational efficiency. The study models the airport's scheduling problem, incorporating constraints such as runway occupancy, separation times, and time windows. Data from PT Angkasa Pura I and public sources, specifically from March 15, 2024, provide the necessary input for the optimization model. The SA algorithm, chosen for its ability to escape local optima and handle complex optimization problems, is implemented in Python. Results show a reduction in total deviation times from 236 minutes to 183 minutes, marking a 22.46% improvement. This research underscores the potential of SA in managing airport operations.