BOUNDARY ELEMENT INVERSE ANALYSIS SEBAGAI TEKNIK DETEKSI KOROSI LOKAL PADA BETON BERTULANG Seminar Hasil Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, LPPM Unsyiah tahun 2017 Dr. Syarizal Fonna, dan Prof. Dr.Eng. Gunawarman Sumber Dana: APBN (DRPM) PENDAHULUAN HASIL CAPAIAN METODOLOGI DOKUMENTASI KEGIATAN KESIMPULAN 1. Pengembangan Boundary Element Inverse Analysis (BEIA) untuk deteksi korosi beton bertulang telah berhasil dijalankan. 2. Jumlah kandidat solusi yang digunakan dalam simulasi memberikan pengaruh terhadap kinerja BEIA dalam mendapatkan profil korosi tulangan yang dicari. 3. Jumlah kandidat solusi sebanyak 20 s.d 30 partikel memberikan rerata error ≤ 5% dan jumlah iterasi sebesar ≤ 25 dalam mendapatkan profil korosi tulangan yang dicari. DAFTAR PUSTAKA 1. Moreno, E., Cobo, A., Palomo,G., González, M.N., 2014, Mathematical models to predict the mechanical behaviour of reinforcements depending on their degree of corrosion and the diameter of the rebars, Construction and Building Materials, 61:156–163. 2. Fonna, S., Huzni, S., Ridha, M. and Ariffin, A.K., 2013, Inverse analysis using particle swarm optimization for detecting corrosion profile of rebar in concrete structure, Engineering Analysis with Boundary Elements, 37 : 585–593. 3. Marinier, P. & Isgor, O.B.. 2013. Model-Assisted Non-destructive Monitoring of Reinforcement Corrosion in Concrete Structures. Nondestructive Testing of Materials and Structure. Editors: Büyüköztürk, O. et al. RILEM Bookseries. Springer-Verlag : 719-724. 4. Fonna, S., Ibrahim, I.M., Ridha, M., Huzni, S. and Ariffin, A. K. 2016, Simulation of the ill-posed problem of reinforced concrete corrosion detection using boundary element method, International Journal of Corrosion, Vol. 2016, article id 6392702 5. Ridha, M., Amaya, K. & Aoki, S. 2005. Boundary element simulation for identification of steel corrosion in concrete by magnetic field measurement. Corrosion. 61 (8) : 784-791. Contoh hasil deteksi korosi dengan half-cell potential technique Deteksi dini dari korosi lokal, yaitu korosi dengan rasio anoda-katoda yang kecil, merupakan tindakan yang diperlukan untuk mencegah kerugian akibat kegagalan infrastruktur beton bertulang seperti jembatan, bangunan publik dan pelabuhan [1-2]. Korosi yang telah terjadi pada struktur rumah Algoritma Metode Inverse untuk keperluan deteksi korosi pada beton bertulang Boundary Element Method (BEM) 0 2 2 2 2 2 2 2 z y x Domain beton bertulang mengikuti : Persamaan Laplace [5] 5 kandidat solusi : (a) iterasi ke-1; (b) iterasi ke-8; (c) iterasi ke-20 Temu ramah bersama kolega di Universitas Andalas, Padang Progress kemajuan penelitian di Universitas Andalas, Padang Seminar Nasional SNTTM XVI, 5-6 Oktober 2017, Surabaya Seminar Nasional SNTR 4 , 2 Desember 2017, Tapaktuan Sejumlah penelitian telah dilakukan untuk deteksi korosi beton bertulang menggunakan metode konvensional seperti half-cell potential mapping technique. Namun, deteksi korosi lokal berdasarkan pada metode tersebut dapat menyebabkan interpretasi yang salah terhadap korosi yang terjadi [3-4]. Dengan demikan, diperlukan adanya metode yang lebih handal, inovatif dan teruji dalam deteksi korosi lokal beton bertulang. Tujuan dari penelitian yang diusulkan ini adalah untuk mengembangkan kemampuan metode inverse berbasis Boundary Element Method (BEM) dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mendeteksi korosi lokal infrastruktur beton bertulang sebagai lanjutan penelitian pada program doktoral sebelumnya. Update X j Update V j Update W j Tetapkan j + 1 Tetapkan parameter konstan Z, j max , ε 0 , a 1 dan a 2 Tentukan profil korosi secara random, X j Tentukan kecepatan partikel secara random, V j Tentukan W j Tetapkan j=1 Evaluasi cost function (ε) untuk setiap par- tikel: Jika ε j ≤ ε jbest , maka ε jbest = ε j , pbest = X j Jika ε j ≤ ε gbest , maka ε gbest = ε j , qbest = X j j = j max atau ε < ε 0 ? Selesai ya tidak Hitung nilai potential listrik pada permukaan beton dari setiap partikel dengan menggunakan BEM N data potensial listrik hasil pengukuran pada permukaan beton Mulai Update setiap iterasi mengikuti : Cost function (ε) : Particle Swarm Optimization (PSO) Boundary Element Inverse Analysis (BEIA) Model 3D beton bertulang yang kemudian disederhanakan menjadi model 2D untuk keperluan deteksi korosi 30 kandidat solusi : (a) iterasi ke-1; (b) iterasi ke-8; (c) iterasi ke-20 Pengaruh jumlah kandidat solusi terhadap jumlah iterasi dan error dari solusi aktual saat deteksi korosi
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
BOUNDARY ELEMENT INVERSE ANALYSIS SEBAGAI TEKNIK DETEKSI KOROSI LOKAL PADA BETON BERTULANG
Seminar Hasil Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, LPPM Unsyiah tahun 2017
Dr. Syarizal Fonna, dan Prof. Dr.Eng. Gunawarman
Sumber Dana: APBN (DRPM)
PENDAHULUAN HASIL CAPAIAN
METODOLOGI
DOKUMENTASI KEGIATAN
KESIMPULAN 1. Pengembangan Boundary Element Inverse Analysis (BEIA) untuk deteksi korosi beton bertulang telah berhasil dijalankan.
2. Jumlah kandidat solusi yang digunakan dalam simulasi memberikan pengaruh terhadap kinerja BEIA dalam mendapatkan profil korosi tulangan yang dicari.
3. Jumlah kandidat solusi sebanyak 20 s.d 30 partikel memberikan rerata error ≤ 5% dan jumlah iterasi sebesar ≤ 25 dalam mendapatkan profil korosi tulangan yang dicari.
DAFTAR PUSTAKA 1. Moreno, E., Cobo, A., Palomo,G., González, M.N., 2014, Mathematical models to predict the mechanical behaviour of reinforcements depending on their degree of corrosion and the diameter of the
rebars, Construction and Building Materials, 61:156–163. 2. Fonna, S., Huzni, S., Ridha, M. and Ariffin, A.K., 2013, Inverse analysis using particle swarm optimization for detecting corrosion profile of rebar in concrete structure, Engineering Analysis with
Boundary Elements, 37 : 585–593. 3. Marinier, P. & Isgor, O.B.. 2013. Model-Assisted Non-destructive Monitoring of Reinforcement Corrosion in Concrete Structures. Nondestructive Testing of Materials and Structure. Editors:
Büyüköztürk, O. et al. RILEM Bookseries. Springer-Verlag : 719-724. 4. Fonna, S., Ibrahim, I.M., Ridha, M., Huzni, S. and Ariffin, A. K. 2016, Simulation of the ill-posed problem of reinforced concrete corrosion detection using boundary element method, International
Journal of Corrosion, Vol. 2016, article id 6392702 5. Ridha, M., Amaya, K. & Aoki, S. 2005. Boundary element simulation for identification of steel corrosion in concrete by magnetic field measurement. Corrosion. 61 (8) : 784-791.
Contoh hasil deteksi korosi dengan half-cell potential technique
Deteksi dini dari korosi lokal, yaitu korosi dengan rasio anoda-katoda yang kecil, merupakan tindakan yang diperlukan untuk mencegah kerugian akibat kegagalan infrastruktur beton bertulang seperti jembatan, bangunan publik dan pelabuhan [1-2].
Korosi yang telah terjadi pada struktur rumah
Algoritma Metode Inverse untuk keperluan deteksi korosi pada beton bertulang
Boundary Element Method (BEM)
02
2
2
2
2
22
zyx
Domain beton bertulang mengikuti : Persamaan Laplace [5]
5 kandidat solusi : (a) iterasi ke-1; (b) iterasi ke-8; (c) iterasi ke-20
Temu ramah bersama kolega di Universitas Andalas, Padang
Progress kemajuan penelitian di Universitas Andalas, Padang
Seminar Nasional SNTTM XVI, 5-6 Oktober 2017, Surabaya
Seminar Nasional SNTR 4 , 2 Desember 2017, Tapaktuan
Sejumlah penelitian telah dilakukan untuk deteksi korosi beton bertulang menggunakan metode konvensional seperti half-cell potential mapping technique. Namun, deteksi korosi lokal berdasarkan pada metode tersebut dapat menyebabkan interpretasi yang salah terhadap korosi yang terjadi [3-4].
Dengan demikan, diperlukan adanya metode yang lebih handal, inovatif dan teruji dalam deteksi korosi lokal beton bertulang.
Tujuan dari penelitian yang diusulkan ini adalah untuk mengembangkan kemampuan metode inverse berbasis Boundary Element Method (BEM) dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mendeteksi korosi lokal infrastruktur beton bertulang sebagai lanjutan penelitian pada program doktoral sebelumnya.
Update Xj Update Vj Update Wj Tetapkan j + 1
Tetapkan parameter konstan Z, jmax, ε0, a1 dan a2 Tentukan profil korosi secara random, Xj Tentukan kecepatan partikel secara random, Vj Tentukan Wj Tetapkan j=1
Evaluasi cost function (ε) untuk setiap par-tikel: Jika εj ≤ εjbest , maka εjbest = εj , pbest = Xj Jika εj ≤ εgbest , maka εgbest = εj , qbest = Xj
j = jmax atau ε < ε0 ?
Selesai
ya
tidak
Hitung nilai potential listrik pada permukaan beton dari setiap partikel dengan menggunakan BEM
N data potensial listrik hasil pengukuran pada
permukaan beton
Mulai
Update setiap iterasi mengikuti :
Cost function (ε) :
Particle Swarm Optimization (PSO)
Boundary Element Inverse Analysis (BEIA)
Model 3D beton bertulang yang kemudian disederhanakan menjadi model 2D untuk keperluan deteksi korosi
30 kandidat solusi : (a) iterasi ke-1; (b) iterasi ke-8; (c) iterasi ke-20
Pengaruh jumlah kandidat solusi terhadap jumlah iterasi dan error dari solusi aktual saat deteksi korosi
Related Documents
