Perpustakaan Digital ITB

Penggunaan material komposit yang semakin meningkat dalam industri pesawat terbang dan otomotif, terutama untuk ketahanan terhadap benturan, menyoroti pentingnya material ini karena sifatnya yang ringan dan kapasitas penyerapan energi yang tinggi. Namun, simulasi perilaku nonliniernya tetap menjadi tantangan. Penelitian ini mengembangkan alat uji virtual untuk membuat basis data material komposit untuk aplikasi pembelajaran mesin, yang membantu dalam prediksi parameter. Menggunakan ABAQUS CAE, penelitian ini mengotomatiskan pembuatan basis data melalui simulasi FEM berdasarkan parameter awal yang diperoleh dari literatur. Simulasi iteratif memperbaiki data hingga sesuai dengan kurva tegangan geser-regangan dengan kesalahan yang dapat diterima. Analisis sensitivitas mengidentifikasi parameter material yang paling berdampak pada perilaku geser nonlinier. Alat ini berhasil mengotomatiskan pembuatan basis data dan secara akurat memprediksi perilaku geser nonlinier. Parameter kunci diidentifikasi untuk mengoptimalkan desain komposit. Penelitian di masa depan harus mengintegrasikan machine learning untuk identifikasi parameter dan penyempurnaan model yang lebih baik.