LBM (Lattice Boltzmann Method). LBM adalah metode simulasi numerik yang digunakan untuk memodelkan aliran fluida dan sistem partikel lainnya.
Metode ini menggunakan kisi-kisi untuk mendiskritkan ruang dan waktu, dan simulasi didasarkan pada evolusi fungsi distribusi probabilitas partikel di kisi-kisi. LBM memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode simulasi tradisional, seperti:
- Lebih mudah diimplementasikan: LBM relatif mudah diprogram dan dapat diimplementasikan pada berbagai platform komputasi.
- Lebih efisien: LBM dapat mencapai akurasi yang sama dengan metode tradisional dengan menggunakan lebih sedikit sumber daya komputasi.
- Lebih stabil: LBM lebih stabil secara numerik daripada metode tradisional, yang membuatnya lebih cocok untuk simulasi masalah kompleks.
LBM telah digunakan untuk memodelkan berbagai macam fenomena aliran fluida, termasuk:
- Aliran laminar dan turbulen
- Aliran multifasa
- Transfer panas
- Reaksi kimia
- Aliran mikro
LBM juga telah digunakan untuk memodelkan sistem partikel lainnya, seperti:
- Koloid
- Suspensi
- Granular
LBM adalah alat yang ampuh untuk memodelkan aliran fluida dan sistem partikel lainnya. LBM memiliki beberapa keunggulan dibandingkan metode simulasi tradisional, dan telah digunakan untuk memodelkan berbagai macam fenomena.
Sumber informasi:
- https://en.wikipedia.org/wiki/Lattice_Boltzmann_methods
- https://www.researchgate.net/publication/351736708_Aerodinamica_Basica
- https://journal.ipb.ac.id/index.php/jmap/article/download/20251/13984/
Catatan.
GAP Penelitian LBM
Penelitian pada LBM (Lattice Boltzmann Method) berkembang pesat, namun masih terdapat beberapa celah penelitian yang menarik untuk di explored:
- Peningkatan akurasi untuk aliran kompleks: Meskipun LBM sudah efisien dan stabil, peningkatan akurasi untuk aliran fluida yang sangat kompleks seperti aliran turbulensi masih menjadi tantangan. Penelitian baru dapat berfokus pada pengembangan model tumbukan atau skema diskretisasi baru yang lebih akurat untuk menangkap fenomena non-linier pada aliran turbulen.
- Multiscale dan multiphysics coupling: LBM sering digunakan untuk memodelkan sistem tunggal. Namun, mengamati interaksi antarmuka antara aliran fluida dan fenomena lain seperti perpindahan panas, reaksi kimia, atau sistem partikel masih membutuhkan pengembangan lebih lanjut. Penelitian dapat berfokus pada pengembangan model multiscale dan multiphysics coupling yang efektif untuk men simulasi fenomena kompleks tersebut.
- Komputasi paralel dan akselerasi perangkat keras: Simulasi LBM untuk sistem besar seringkali membutuhkan sumber daya komputasi yang tinggi. Penelitian dapat dilakukan untuk men optimalkan algoritma LBM untuk komputasi paralel dan memanfaatkan akselerasi perangkat keras seperti GPU untuk meningkatkan efisiensi komputasi.
- Validasi dan verifikasi LBM: Validasi hasil simulasi LBM dengan eksperimen atau metode simulasi lain sangat penting. Penelitian dapat berfokus pada pengembangan metode validasi dan verifikasi yang lebih robust untuk memastikan keakuratan hasil simulasi LBM.
- Penerapan LBM di bidang baru: LBM memiliki potensi untuk diterapkan di berbagai bidang di luar ilmu fisika fluida, seperti biologi komputasi, farmasi, dan ilmu material. Penelitian dapat dilakukan untuk mengembangkan model LBM baru yang dapat diaplikasikan untuk memecahkan masalah di bidang-bidang tersebut.
Mencari celah penelitian yang spesifik dapat dilakukan dengan cara:
- Mempelajari literatur terbaru tentang LBM: Ikuti jurnal dan konferensi terbaru di bidang LBM untuk mengetahui perkembangan terbaru dan identifikasi tantangan yang belum terpecahkan.
- Berkonsultasi dengan peneliti ahli LBM: Diskusikan dengan peneliti berpengalaman di bidang LBM untuk mendapatkan pandangan tentang area penelitian yang menjanjikan.
- Identifikasi masalah di bidang rekayasa atau sains yang dapat diselesaikan dengan LBM: Pikirkan permasalahan yang sulit dipecahkan secara analitis atau eksperimental, dan lihat apakah LBM berpotensi menjadi metode yang tepat untuk mengatasinya.
Dengan mencari celah penelitian yang tepat, Anda dapat berkontribusi pada pengembangan LBM dan menerapkannya untuk memecahkan masalah nyata di berbagai bidang.
CONTOH KOMPUTASI LBM :
BAHASA C:
Berikut adalah contoh kode C untuk komputasi dasar LBM:
C
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// Dimensi ruang
#define D 2
// Jumlah arah
#define Q 9
// Sisi kisi
#define L 100
// Waktu relaksasi
#define tau 1.0
// Fungsi distribusi kesetimbangan
void equilibrium(double *f, double *rho, double *u) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
f[i][j][k] = rho[i][j] * w[k] * (1.0 + 3.0 * dot(u[i][j], e[k]) / tau +
9.0 / 2.0 * dot(u[i][j], u[i][j]) * dot(e[k], e[k]) / (tau * tau));
}
}
}
}
// Fungsi streaming
void streaming(double *f, double *f_next) {
int i, j, k, i_neigh, j_neigh;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
i_neigh = (i + e[k][0] + L) % L;
j_neigh = (j + e[k][1] + L) % L;
f_next[i][j][k] = f[i_neigh][j_neigh][k];
}
}
}
}
// Fungsi kolidisi
void collision(double *f, double *f_next) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
f_next[i][j][k] = f[i][j][k] - (f[i][j][k] - equilibrium(f, rho, u)[i][j][k]) / tau;
}
}
}
}
// Fungsi main
int main() {
// Deklarasi variabel
double f[L][L][Q];
double f_next[L][L][Q];
double rho[L][L];
double u[L][L][D];
double w[Q] = {4.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0};
double e[Q][D] = {{0, 0}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}, {1, 1}, {-1, 1}, {1, -1}, {-1, -1}};
// Inisialisasi
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
rho[i][j] = 1.0;
u[i][j][0] = 0.0;
u[i][j][1] = 0.0;
for (k = 0; k < Q; k++) {
f[i][j][k] = equilibrium(f, rho, u)[i][j][k];
}
}
}
// Simulasi
for (int t = 0; t < 100; t++) {
streaming(f, f_next);
collision(f_next, f);
}
// Keluaran
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
printf("%f
PHYTON
Berikut adalah contoh kode C untuk komputasi dasar LBM:
C
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// Dimensi ruang
#define D 2
// Jumlah arah
#define Q 9
// Sisi kisi
#define L 100
// Waktu relaksasi
#define tau 1.0
// Fungsi distribusi kesetimbangan
void equilibrium(double *f, double *rho, double *u) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
f[i][j][k] = rho[i][j] * w[k] * (1.0 + 3.0 * dot(u[i][j], e[k]) / tau +
9.0 / 2.0 * dot(u[i][j], u[i][j]) * dot(e[k], e[k]) / (tau * tau));
}
}
}
}
// Fungsi streaming
void streaming(double *f, double *f_next) {
int i, j, k, i_neigh, j_neigh;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
i_neigh = (i + e[k][0] + L) % L;
j_neigh = (j + e[k][1] + L) % L;
f_next[i][j][k] = f[i_neigh][j_neigh][k];
}
}
}
}
// Fungsi kolidisi
void collision(double *f, double *f_next) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
for (k = 0; k < Q; k++) {
f_next[i][j][k] = f[i][j][k] - (f[i][j][k] - equilibrium(f, rho, u)[i][j][k]) / tau;
}
}
}
}
// Fungsi main
int main() {
// Deklarasi variabel
double f[L][L][Q];
double f_next[L][L][Q];
double rho[L][L];
double u[L][L][D];
double w[Q] = {4.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0, 1.0 / 36.0};
double e[Q][D] = {{0, 0}, {1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}, {1, 1}, {-1, 1}, {1, -1}, {-1, -1}};
// Inisialisasi
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
rho[i][j] = 1.0;
u[i][j][0] = 0.0;
u[i][j][1] = 0.0;
for (k = 0; k < Q; k++) {
f[i][j][k] = equilibrium(f, rho, u)[i][j][k];
}
}
}
// Simulasi
for (int t = 0; t < 100; t++) {
streaming(f, f_next);
collision(f_next, f);
}
// Keluaran
for (i = 0; i < L; i++) {
for (j = 0; j < L; j++) {
printf("%f
Comments
Post a Comment
terima kasih