Di pekerjaan ini, pembelajaran mengenai efek kekasaran permukaan (Ra) terhadap umur kelelahan perpaduan Aluminum 7075-T6 dilakukan. Berdasarkan pekerjaan sebelumnya, umur kelelahan adalah fungsi dari kekasaran permukaan material/spesimen. Semakin kasar permukaan spesimen, semakin menurun umur kelelahannya. Sebaliknya, semakin halus permukaan specimen maka umur kelelahannya meningkat. Dalam kasus ini, kekasaran (Ra) hanya didapat dari proses machining. Selanjutnya, dibuatlah suatu faktor koreksi yang merupakan perbandingan dari umur kelelahan specimen dengan nilai Ra tertentu terhadap umur kelelahan specimen ideal. Kemudian, digambarkan sebuah kurva nilai faktor koreksi sebagai fungsi dari Ra. Simulasi keausan dengan menggunakan perangkat lunak komersil telah dilakukan untuk memprediksi umur kelelahan pada kondisi ideal. Kemudian, umur kelelahan untuk spesimen dengen berbagai kondisi kekasaran dapat diestimasi dengan factor koreksi yang didapat dari atas. Dapat disimpulkan bahwa kurva yang menunjukan hubungan Ra dengan faktor koreksi dapat digunakan untuk memprediksi umur kelelahan secara efisien saat simulasi.
In this work, the effect of surface roughness to the fatigue life of 7075-T6 Aluminum Alloy were studied. The objective is to estimate values of surface factor correction of 7075-T6 Aluminum Alloy and its fatigue life using the obtained correction factors. Based on previous research, a function of fatigue life in terms of surface roughness were obtained. As the surface roughness increases, fatigue life decreases and vice versa. In this case, the Ra value were obtained from machining process only. First, an estimated surface factor correction was obtained as the fatigue limit ratio of specimen with certain Ra value to specimen having ideal surface condition. Then, a function of surface factor correction in terms of Ra were generated. After that, a fatigue simulation was conducted using commercial software to predict fatigue life at the ideal surface condition. Finally, fatigue life for various value of Ra can be estimated using the correction factors obtained. It was concluded that the function of surface factor correction in terms of Ra was applicable to estimate the fatigue life efficiently during simulation.
Indeks-H telah banyak digunakan sebagai salah satu metode pengukuran bibliometrik untuk kinerja peneliti. Di sisi lain, indeks-H tidak adil untuk mencari penulis yang memiliki jumlah kutipan yang tinggi tetapi jumlah makalah yang lebih sedikit ("peneliti perfeksionis") dan peneliti yang memiliki banyak makalah tetapi kutipan yang lebih sedikit ("peneliti produktif"). Tujuan utama dari artikel ini adalah untuk meningkatkan indeks-H dalam mengakomodasi dan menghitung dampak peneliti perfeksionis dan produktif berdasarkan pada algoritma Indeks Keadilan Jain dan Hukum Lotka. Kami mengusulkan untuk meningkatkan keadilan indeks-H dengan indeks-RA kami. Untuk membuktikan metode yang diusulkan, kami menggunakan 1.710 set data kutipan dari para peneliti yang dikutip dari Scopus berdasarkan daftar nama penulis dari situs Webometrics. Dari pengamatan, kami menemukan bahwa indeks keadilan indeks-RA memiliki rata-rata 91%, yang lebih tinggi dari keadilan indeks-H 80%.
H-index has been widely used as one of the bibliometric measurement methods for researchers' performance. On the other hand, H-index has been unfair for figuring authors that have high number of citations but fewer number of papers (“perfectionist researcher”) and researchers that have many papers but fewer citations (“productive researcher”). The main objective of this article is to improve H-index for accommodating and calculating perfectionist and productive researchers’ impact based on Jain’s Fairness Index algorithm and Lotka’s Law. We propose for improving H-index by our RA-index. To prove the propose method, we used 1,710 citation data sets of top cited researchers from Scopus based on author names list from Webometrics site. From observation, we find that fairness index of the RA-index has the average of 91%, which is higher than the fairness of H-Index 80%.