Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"The effect of rice husk ash produced at different grinding times on the engineering properties of concrete was studied. Eight rice husk ashes representing different grinding times were used in this investigation. Rice husk ash (RHA) was used to partially replace Portland cement Type I at 15% by weight of cementitious material. The compressive strength of concrete was designed to achieve grade 40 N/mm2 at 28 days. A super plasticizer was added to all mixes to provide workability in the range of 110-120 mm. However, the water to cement ratio (w/c) of the concrete was maintained at 0.49. Based on the results, the morphology of the rice husk ashes was changed by grinding. Optimum grinding time appeared to be approximately 90 minutes, during which time the compressive strength increased significantly. Generally, incorporation of RHA at various grinding times can dramatically decrease or increase the engineering properties of concrete."

"ABSTRAKModifikasi mesin dilakukan dengan tujuan untuk meningkatkan kapasitas mesin, yang memiliki keunggulan ekonomis bila dibandingkan dengan ekspansi mesin atau penambahan mesin baru.Modifikasi mesin gerinda otomatis SA 1901 B yang telah dilakukan sebelumnya telah dapat meningkatkan kapasitas produksi. Hal ini dilakukan dengan mengurangi cycle time mesin tersebut. Sehingga beberapa komponen mesin telah diubah yaitu poros pada stone adaptor unit dan sabuk pada workhead unit. Namun ada kendala ekonomis, karena biaya pengadaan stok komponen pengganti tersebut mahal.Modifikasi lanjutan bertujuan untuk merancang komponen part modifikasi yang lebih murah, sehingga diharapkan jadwal preventive maintenance dapat terjaga.Ada 4 macam bahan material yang dipakai dalam perancangan poros yaitu: S45C-D, S55C-D, SCM-3, dan SCR-5. Data hasil perhitungan menunjukkan bahwa diameter poros yang berbahan S45C-D dan S55C-D, tidak berbeda jauh dari diameter poros yang digunakan dalam modifikasi sebelumnya. Sedangkan dalam perancangan sabuk, didapatkan dua tipe sabuk baru sebagai altematif stok yaitu V-bell dan sabuk gilir.

---

"

"

Vertical Roller Mill (VRM) merupakan tipe baru peralatan grinding, yang mengkombinasikan berbagai fungsi proses dalam pengoperasiannya termasuk proses grinding, proses pengeringan, dan proses pemisahan, dan merupakan peralatan grinding yang memiliki efisisensi energi yang tinggi. Stabilitas pengendalian operasi dan kehalusan raw meal yang sesuai dengan kualitas merupakan factor penting untuk mendapatkan kondisi operasi normal pada VRM.

Penelitian ini bertujuan mendapatkan metode pemodelan bagi VRM untuk memprediksi residu 90 mikron dan residu 200 mikron dari produk raw meal menggunakan Back Propagation Neural Network (BPNN). Pembuatan model BPNN dapat dilakukan dalam beberapa langkah, yaitu persiapan data input, menentukan sturuktur BPNN, pemilihan optimizer dan loss function, dan pelatihan BPNN serta evaluasi model yang dibuat.

Normalisasi data merupakan bagian dari persiapan data input, yang mana metode ini mengubah nilai output kedalam nilai kisaran baru. Sedangkan untuk arsitektur model, pada penelitian ini BPNN dirancang dengan menggunakan 4 variabel dan 6 variabel pada lapisan masukan, 4 lapisan tersembunyi dengan 52 neuron untuk setiap lapisannya. Sedangkan lapisan keluaran memiliki 2 variabel keluaran.

Pada penelitian ini menggunakan 3 tipe optimizer untuk mengoptimalkan parameter loss function, yaitu Adagrad, Adam, dan RMSprop. Dari hasil evaluasi pada model, penggunaan RMSprop optimizer dan MSE sebagai loss function memberikan hasil yang lebih baik dalam memprediksi data kualitas residu produk VRM dibandingkan optimizer lainnya.

 

---

Vertical Roller Mill (VRM) is a new type of grinding equipment, which combines multiple functions that include grinding, drying, and separating, and is energy efficient grinding equipmen. Stability of the process control and suitable raw meal fineness are the key factors to determine the normal operation of the VRM.

This study proposes a method for modeling the VRM to predict residue 90 micron and residue 200 micron of the raw meal product using Back Propagation Neural Network (BPNN). Making a neural network model in BPNN can be done in a few steps. The modelling step is input preparation, BPNN structure determination, optimizer and loss function selection, training BPNN and model evaluation.

Normalization is part of input preparation. This method resets the feature or output to a range of new values. For structure architecture, BPNN Modeling VRM Raw Meal uses one input layer with 4 and 6 input variables, with 4 hidden layers with 52 neuron for each hidden layers. While the output consists of one layer with 2 target output variables.

In this research, the modeling using 3 optimizers to optimize parameter of loss function. The optimizers are Adagrad, Adam, and RMSprop. From model evaluation, RMSprop optimizer and MSE loss function show better modelling results than others to predict residue data quality of the VRM raw meal products.

 

"

"ABSTRAKPenggilingan clinker pada industri semen tidak selalu bekerja optimumkarena mesin penggilingan akhir yang dilengkapi ball mill selalu di ?on-off? untukmenghindari suhu tinggi pada mesin penggiling. Akibat utamanya adalahpemborosan bahan bakar listrik dan waktu produksi.Mengingat bahwa pelaksanaan tidak dapat dilakukan di lapangan, makapenelitian dilakukan secara skala laboraturium. Dengan ditambahkannya fly ashsebagai aditif pada penggilingan clinker (1-10% per kilogram clinker), maka prosespenggilingan semen diharapkan akan semakin lancar karena sifat aditif tersebutakan memecah ikatan elektrostatif antara ball mill dengan semen sehingga semenyang keluar dari proses penggilingan akhir menjadi lebih lancar yang berartipemborosan listrik dan waktu produksi dapat diatasi. Penambahan fly ash I-5% pada penggilingan akhir semen berdasarkan padakeoptimuman fly ash bekerja tampa merubah sifat semen Portland tipe 1(blaine2800-330Ocm2/g, distribusi partikel dengan mesh<325 sekitar 70-75%, komposisikimia terpenuhi). Hasil penelitian diperoleh bahwa dengan penambahan I-5% flyash /kg clinker, komposisi kimia yang disyaratkan untuk semen Portland tipe I tetapterpenuhi. Kenaikan blaine bertambah, yaitu sekjtar 5-15% dari standart yang dibuatsaat penelitian yaitu 2979 cm2/g dan kenakan distribusi partikel yang dilihat darinaiknya persentase mesh semen diatas 325 sekitar 2-11% dari standart penelitiandengan lamanya penggilingan 60 menit untuk tiap sampel.Sehingga penghematan penggunaan energi listrik pada proses penggilinganakhir semen dicapai sampai dengan 20%.

---

"

"Masalah yang sering muncul dalam pembuatan grindil ball lokal adalah belum maksimalnya performa standar yang dipersyaratkan seperti nilai yield hanya bisa dicapai 35% masih dibawah standar 35% tingkat pecah yang tinggi dan masih terdapat cacat shinkage atau porositas. Dari data teknis diatas masih diperlukan upaya penelitan dan pengkajian mendalam untuk menghasilkan kualitas grinding ball lokal agar sesuai dengan spesifikasi pemakaian.Penelitian skala laboratiroum terhadap grinding ball hasil industri kecil-menengah dilakukan muai dari inspeksi mikrostruktur, kualitas permukaan, kerusakan dan komposisi kimia kondisi as-cast. Kondisi grinding ball as-cast selanjutnya dilakukan proses perlakuan panas mulai dari annealing, hardening dan tempering untuk kemudian dilakukan pengamatan nilai kekerasan makro, metalografi kualitatif-mikrostruktur serta kuantitatif-persen fasa terhadap hasi tiap-tiap kondisi perlakuan panas.Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai kekerasan grinding ball kondisi as-cast dapat ditingkatkan dengan perlakuan panas yaitu 430-510 HB menjadi 690-833 HB pada perlakuan hardening. Perolehan mikrostruktur primary carbides sebesar 21-32 % pada as temper sedangkan target untuk as-temper adalah 38,2%, Hal ini terjadi karena pengendapan primary carbides dalam matriks belum maksimal akibat perlakuan panas yang kurang optimum."