54 lines
3.3 KiB
TeX
54 lines
3.3 KiB
TeX
\subsection{Alat Perangkat Keras}
|
||
Data getaran struktur yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari penelitian oleh \textcite{abdeljaber2017}, yang dilakukan menggunakan simulator struktur baja Grandstand di Queen’s University. Dalam eksperimen tersebut, struktur baja dipasang dengan akselerometer pada setiap sambungan-sambungan (\textit{joints}). Rangkaian perangkat keras yang digunakan untuk pengambilan data meliputi:
|
||
|
||
\begin{itemize}
|
||
\item \textbf{27 akselerometer PCB model 393B04} (Gambar~\ref{fig:accel393}) untuk merekam respons percepatan pada sebagian besar titik pengukuran.
|
||
\item \textbf{3 akselerometer B\&K model 8344} (Gambar~\ref{fig:accel393}) digunakan pada beberapa lokasi untuk validasi tambahan.
|
||
\item \textbf{Mounting magnetic PCB model 080A121} digunakan untuk menempelkan akselerometer secara aman pada struktur baja.
|
||
\item \textbf{Modal shaker (Model 2100E11)} digunakan untuk memberikan eksitasi getaran terkontrol pada struktur (Gambar~\ref{fig:shaker}). Sinyal input untuk shaker dihasilkan melalui \textbf{penguat daya SmartAmp 2100E21-400}.
|
||
\item \textbf{Dua perangkat akuisisi data 16-kanal (DT9857E-16)} digunakan secara simultan: satu untuk menghasilkan sinyal input ke shaker dan satu lagi untuk merekam data keluaran dari akselerometer (Gambar~\ref{fig:datalogger}).
|
||
\end{itemize}
|
||
|
||
Seluruh perangkat ini memungkinkan pengambilan data getaran dengan fidelitas tinggi, dengan laju pengambilan sampel sebesar 1024 Hz per kanal selama 256 detik untuk setiap skenario pengujian.
|
||
|
||
Adapun sumberdaya komputasi yang digunakan untuk pemrosesan semua data dan pemodelan pada skripsi ini, yaitu:
|
||
|
||
\begin{itemize}
|
||
\item \textbf{\textit{Processor}:} Intel Core i7 11th-gen @ 2.8 GHz
|
||
\item \textbf{RAM:} 2$\times$8 GB LPDDR4X
|
||
% \item \textbf{GPU:} Intel iris Xe Graphics (16 GB VRAM \textit{shared})
|
||
\item \textbf{Sistem Operasi:} Windows 10 64-bit
|
||
\end{itemize}
|
||
|
||
\begin{figure}[H]
|
||
\centering
|
||
\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/img/accel393.png}
|
||
\caption{Akselerometer yang digunakan: (a) PCB 393B04, (b) B\&K 8344}
|
||
\label{fig:accel393}
|
||
\end{figure}
|
||
\begin{figure}[H]
|
||
\centering
|
||
\includegraphics[width=0.4\textwidth]{chapters/img/shaker.png}
|
||
\caption{Modal shaker (TMS 2100E11) yang dipasang pada struktur uji}
|
||
\label{fig:shaker}
|
||
\end{figure}
|
||
\begin{figure}[H]
|
||
\centering
|
||
\includegraphics[width=0.7\textwidth]{chapters/img/datalogger.jpg}
|
||
\caption{Perangkat akuisisi data (DT9857E-16) dan penguat daya SmartAmp 2100E21-400}
|
||
\label{fig:datalogger}
|
||
\end{figure}
|
||
|
||
|
||
\subsection{Alat Perangkat Lunak}
|
||
Berikut merupakan perangkat lunak yang digunakan selama proses penelitian ini:
|
||
|
||
\begin{itemize}
|
||
\item \textbf{Python 3.11} – digunakan untuk proses pra-pemrosesan data, pemodelan, dan evaluasi.
|
||
\item \textbf{NumPy 1.22.4} – digunakan untuk perhitungan deret numerik.
|
||
\item \textbf{Pandas 1.5.1} – digunakan untuk memanipulasi struktur data.
|
||
\item \textbf{Pandas 1.7.3} – digunakan untuk memproses sinyal.
|
||
\item \textbf{Matplotlib 3.7.1} – digunakan untuk menghasilkan plot data.
|
||
\item \textbf{Scikit-Learn 1.5.1} – digunakan untuk membangun dan melatih model dengan algoritma pemelajaran mesin klasik.
|
||
\item \textbf{Jupyter Notebook} – digunakan untuk pelatihan model dan percobaan eksperimental secara interaktif.
|
||
\end{itemize} |