Perpustakaan Digital ITB

Optimasi geometri airfoil pada bilangan reynold rendah dengan menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO) yang merupakan metode optimasi berbasis populasi dilakukan pada tugas akhir ini. Kebutuhan airfoil baru dengan karakteristik aerodinamika yang lebih baik dibutuhkan untuk menunjang perkembangan UAV yang sangat cepat. PSO adalah metode optimasi yang terinspirasi dari pergerakan burung-burung dan ikan dalam kelompok yang saling berbagi informasi satu dengan lainnya. Metode ini semakin banyak digunakan dalam berbagai bidang masalah optimasi. Tujuan dari optimasi geometri airfoil dalam tugas akhir ini adalah memaksimalkan perbandingan gaya angkat dengan gaya hambat pada kondisi terbang tertentu. Geometri airfoil dalam tugas akhir ini digambarkan dengan menggunakan kurva B-spline dengan 16 titik kontrol. Kemudian piranti lunak Xfoil digunakan untuk melakukan analisis terhadap geometri airfoil hasil kurva B-spline. Airfoil S1223 digunakan sebagai geometri airfoil awal. Posisi titik kontrol dari airfoil S1223 didapat dengan menggunakan build in fuction LSQNONLIN yang terdapat pada Matlab. Kemudian geometri airfoil awal ini dioptimasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) sampai mendapkan airfoil dengan kriteria optimum yang telah ditetapkan. Airfoil S1223 yang telah dioptimasi memiliki memiliki karakteristik aerodinamik yang lebih baik dibandingkan dengan airfoil S1223 awal. Peningkatan lift to drag ratio sangat significant sampai hampir 40%. Sehingga dapat dikatakan bahwa PSO sangat potesial untuk digunakan sebagai optimization tools untuk masalah optimasi geometri airfoil pada bilangan reynold rendah.