Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Pemodelan Arus Eddy pada Domain Dua Dimensi untuk Evaluasi Objek Logam Non-Magnetik Muttakin, Imamul; Fahrizal, Rian; Maulana, Alief; Ahendyarti, Ceri; Lufianawati, Dina Estining Tyas; Saraswati, Irma; Fadlil, Fadlil
Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Vol 13, No 2 (2024): Edisi Desember 2024
Publisher : Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62870/setrum.v13i2.29845

Abstract

Pengujian tak merusak (NDT) berbasis arus eddy merupakan metode evaluasi objek tanpa melakukan kontak dan intrusi. Teknik ini penting digunakan dalam pemantauan kondisi suatu entitas berbahan logam. Keberagaman struktur target menjadi tantangan yang menuntut performa akurasi dan resolusi spasial dari instrumentasi arus eddy. Paper ini membahas pemodelan sensor pada domain dua dimensi menggunakan metode elemen hingga dengan bantuan perangkat lunak multifisika. Konfigurasi sensor kumparan induksi dikaji untuk variasi kondisi objek pada frekuensi operasi di bawah 1 kHz. Pada kumparan dengan inti udara, keberadaan cacat pada objek menghasilkan perubahan tegangan penerima sebesar 0,31%; sedangkan pada kumparan dengan inti besi sebesar 0,41%. Penambahan inti besi pada sensor kumparan induksi meningkatkan sensitivitas deteksi sebesar 86%. Prosedur ini dapat menjadi pemandu dalam mengembangkan sistem instrumentasi berbasis arus eddy yang efektif.
Pemodelan Ultrasonik dalam Dua Dimensi untuk Aplikasi Uji Tak Rusak Muttakin, Imamul; Ahendyarti, Ceri; Muhammad, Fadil; Masjudin, Masjudin; Lufianawati, Dina Estining Tyas; Franata, Nauval; Yudono, Muchtar Ali Setyo; Otong, Muhamad; Maulana, Alief; Agusutrisno, Agusutrisno
Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Vol 14, No 1 (2025): Edisi Juni 2025
Publisher : Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62870/setrum.v14i1.32319

Abstract

Uji tak rusak berbasis ultrasonik digunakan secara luas dalam penentuan integritas dan kondisi dari suatu struktur. Sensor ultrasonik adalah teknologi kunci dengan kemampuannya untuk mendeteksi cacat internal tanpa menyebabkan kerusakan objek.  Artikel ini membahas pemodelan ultrasonik dengan metode metode elemen hingga (finite element method, FEM). Telah dilakukan studi domain frekuensi untuk permasalahan elektrostatik dan mekanik (piezoelektrik), serta akustik (ruang lingkungan) dengan coupling multifisis pada batas akustik-struktur. Selain itu, studi time dependent dengan antarmuka elastic waves mengkaji fenomena gelombang melalui transducer dan objek terhadap waktu. Nilai tegangan, tekanan, dan kecepatan dapat diperoleh dari evaluasi integratif. Gelombang berinteraksi dengan lingkungan dan objek sehingga menimbulkan pemantulan serta penyebaran perambatan Pantulan dari gelombang menyiratkan adanya cacat di dalam objek yang lokasinya dapat diestimasi dari waktu kemunculan pantulan apabila kecepatan gelombang ultrasonik pada objek tertentu telah diketahui. Intergrasi teknologi sensor dan analisis data melalui metode FEM dapat mendukung peningkatan efektivitas dan keandalan metode inspeksi ultrasonik.
Implementasi Artificial Intelligence untuk Non-Destructive Testing: Ulasan Open Access Imamul Muttakin; Ceri Ahendyarti; Fadil Muhammad; Masjudin Masjudin; Ratu Verlaili Erlindriyani; Nauval Franata; Muchtar Ali Setyo Yudono; Agusutrisno Agusutrisno; Rian Fahrizal; Alief Maulana
Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Vol 15, No 1 (2026): Edisi Juni 2026
Publisher : Universitas Sultan Ageng Tirtayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62870/setrum.v15i1.40021

Abstract

Reviu ini mengkaji kemajuan terkini dalam pengujian dan evaluasi non-destruktif terintegrasi kecerdasan buatan (AI-NDT) di berbagai bidang seperti kualitas pangan, infrastruktur, manufaktur, sistem energi, ilmu kayu, dan pertanian. Literatur menunjukkan pergeseran dari inspeksi konvensional menuju sistem cerdas yang mampu melakukan pemantauan real-time, deteksi cacat, aesmen kualitas, penilaian kuantitatif, dan pemeliharaan prediktif. Modalitas sensing utama meliputi ultrasonik, akustik, elektromagnetik, gelombang mikro, pencitraan, spektroskopi, bioimpedansi, dan teknologi hidung/lidah elektronik, yang umumnya dikombinasikan dengan model machine learning dan deep learning. Meskipun telah terjadi kemajuan yang signifikan, tantangan tetap ada dalam hal ketersediaan dataset, generalisasi model, pergeseran sensor, interpretasi, standardisasi, dan penerapan di lapangan. Penelitian di masa mendatang harus menekankan fusi sensor multimodal, explainable AI dan AI berbasis fisika, edge computing, dataset benchmark, dan validasi jangka panjang. Secara keseluruhan, AI-NDT muncul sebagai teknologi sentral untuk NDE 4.0 dan sistem inspeksi cerdas.
Electrical Tomography Sensor Modelling for Detection of Fuel Proportion in Vessel Rian Fahrizal; Jaga Sobar Julianto; Alief Maulana; Rocky Alfanz; Ceri Ahendyarti; Rohmadi Rohmadi; Imamul Muttakin
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol. 9 No. 2 (2023): June
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v9i2.26304

Abstract

Electrical capacitance volume tomography (ECVT) is a method for determining the volumetric distribution of dielectric permittivity using the capacitance measurement principle. The determination of volumetric distribution of dielectric permittivity is important to regulate a process in which quantity of materials is a decisive parameter such as in industrial setting or vehicle sub-system. ECVT is a relatively fast and non-radiating method to observe spatio-temporal phenomena inside a process, making it a valuable technique. Sensor modelling and image reconstruction study are essentials in designing a suitable imaging system based on measurements from plurality of electrodes providing higher degree of information being observed. This research conducts sensor modelling with varying fuel objects in the interior of a cylindrical vessel. The capacitance value was simulated between a combination of eight electrodes mounted encapsulating the tube. Each measured electrode was given an excitation voltage as a source of an electrostatic field, which interacts with the object’s presence. The objects in this study are benzene, kerosene, and diesel fuel, along with reference dielectric values of water and air. Image reconstruction used the linear back projection (LBP) method. Matrix operations between sensor’s pre-defined sensitivity and capacitance values produce data that can be plotted into an image estimating the true distribution of objects. Capacitance values from modelling are proportional to the actual object’s permittivity. The reconstruction provides qualitative information on the proportion of fuel in the vessel based on the capacitance value. Images have distinct values according to the presence of different objects under investigation. The research contribution is a proof of concept in using capacitance tomography to detect different fuels inside an enclosed tank at modelling stage. In addition, this study serves as a guideline for implementing a non-invasive and non-intrusive system for determining proportions of materials of interests inside a certain setup.