Metode Asimilasi Data sebagai Estimasi Penyelesaian Masalah-masalah Lingkungan

Asimilasi Data merupakan metode estimasi sistem dinamik stokastik yang merupakan penggabungan model dinamik dengan data-data pengukuran. Metode Asimilasi data telah banyak digunakan dalam mengestimasi masalah-masalah meteorologi, hidrodinamika. Di sini akan dibahas tentang apa metode asimilasi data itu, bilamana dipergunakan, apa kelebih- annya dibandingkan dengan metode lainnya serta bagaimana penerapannya pada masalah lingkunga

Effect of Major Axis Length to the Pressure on Ellips

Fluid concept has been widely applied to solve problems of daily life, one example is the problem of fluid flow around an elliptical cylinder. We have a goal to solve the problem of fluid flow through three cylindrical ellipses using side-by-side configuration. The equation we use to solve the problem is the Navier-Stokes equations, incompressible, viscous and unsteady. We use the finite difference method with a uniform grid and SIMPLE (Semi Implicit Method for Pressure-Linked Equations) algorithms. Results of this study were used to obtain the amount of pressure that is received by an ellipse in the middle and to construct mathematical models. The profile of the fluid flow is simulated by varying the length of the major axis of the ellipse in the middle where K/5a = 1.0; 1.1; 1.2; 1.3; 1.4 and 1.5 and Reynolds Re = 3.000 and the distance between the ellipse is 3

KAJIAN ANALISIS DALAM METODE ASIMILASI DATA

Asimilasi data adalah suatu metode estimasi yang diperolehdari penggabungan antara model sistem dan data-data pengukuran. Salah satu metode asimilasi data adalah Kalman lter yang merupakan metode estimasi variabel keadaan dari sistem dinamik stokastik. Filter Kalman telah banyak diterapkan pada berbagai bidang ilmu antara lain hidrodinamika, meteorologi, navigasi pesawat dan masalah matematika nansial. Algoritma dasar dari Filter Kalman telah banyak mengalami perkembangan agar dapat diterapkan pada masalah real dan mempunyai waktu komputasi yang cepat. Pada makalah ini akan disajikan beberapa contoh pengembangan algoritma lter Kalman atau asimilasi data secara umumyang memerlukan kajian analisis. Aspek-aspek analisis yang sering diperlukan antara lain norm matriks, konvergensi dan kestabilan