Dalam artikel ini, kami akan membahas analisis data menggunakan scatter plot dan fitting linea di MATLAB. Kami akan menggunakkan dataset dari dua file Excel yang berisi data tentang aliran volumetric dan tekanan pada sebuah ventilator.

Mengimpor Data dari File Excel

Pertama-tama, kita perlu mengimpor data dari file Excel ke dalam MATLAB menggunakan fungsi xlsread. Kami akan membuat beberapa variabel untuk menampung data dari masing-masing file Excel.

fri_12 = xlsread('Fri12PM.xlsx');
fri_150 = xlsread('Fri150PM.xlsx');
tue_1 = xlsread('Tue1PM.xlsx');

delP_all_ven = [fri_12(:, 6); fri_150(:, 6); tue_1(:, 6)];
delP_all_fan = [fri_12(:, 5); fri_150(:, 5); tue_1(:, 5)];

Menghitung Variabel-Variabel Tambahan

Kemudian, kita perlu menghitung beberapa variabel tambahan yang dibutuhkan untuk analisis data. Kami akan menggunakan fungsi 248.84 untuk mengkonversi tekanan dari mbar menjadi Pa.

delP_ven_inH2O_Pa = 248.84 * delP_all_ven;
delP_fan_inH2O_Pa = 248.84 * delP_all_fan;

Menghitung Koefisien E

Koefisien E adalah suatu konstanta yang digunakan dalam perhitungan aliran volumetric dan tekanan. Kami akan menghitung nilai koefisien E menggunakan persamaan E = 1 / sqrt(1 - beta^4), di mana beta adalah rasio diameter tube.

rho_a = 1.225;
C_v = 0.99;
D_tube = 5.096 * 0.0254;
A_t = (pi * D_tube^2) / 4;

d1 = D_tube;
d2 = 2.6 * 0.0254;
beta = d2/d1;
E = 1 / sqrt(1 - beta^4);

Menghitung Aliran Volumetric dan Tekanan

Kemudian, kita perlu menghitung aliran volumetric dan tekanan menggunakan persamaan Q_ven = C_v * E * A_t * sqrt((2 * delP_all_ven(i)) / (rho_a)); dan B_fL = Q_ven(i) * delP_all_fan(i);.

for i = 1:length(delP_all_fan)
 Q_ven(i) = C_v * E * A_t * sqrt((2 * delP_all_ven(i)) / (rho_a));
 B_fL(i) = Q_ven(i) * delP_all_fan(i);
end

Menghasilkan Scatter Plot

Sekarang, kita perlu menghasilkan scatter plot untuk melihat hubungan antara aliran volumetric dan tekanan. Kami akan menggunakan fungsi scatter untuk membuat scatter plot.

subplot(1, 2, 1);
scatter(Q_ven, B_fL, 'filled');
grid on;
xlabel('Volumetric Flow Rate (m^3 / sec)', 'FontSize', fontSize);
ylabel('Power (Watts)', 'FontSize', fontSize);
title('Power vs. Volumetric Flow Rate', 'FontSize', fontSize);

subplot(1, 2, 2);
scatter(Q_ven, delP_fan_inH2O_Pa, 'filled');
grid on;
xlabel('Volumetric Flow Rate (m^3 / sec)', 'FontSize', fontSize);
ylabel('Delta Pressure Venturi (Pa)', 'FontSize', fontSize);
title('Volumetric Flow Rate vs. Delta Pressure Venturi', 'FontSize', fontSize);

set(gcf, 'Units', 'Normalized', 'OuterPosition', [0, 0.04, 1, 0.96]);

Menghitung Fitting Linea

Kemudian, kita perlu menghitung fitting linea untuk scatter plot menggunakan fungsi polyfit dan polyval. Kami akan menggunakan order 1 untuk fitting line.

order = 1;
coefficients1 = polyfit(Q_ven, B_fL, order);
x1 = linspace(min(Q_ven), max(Q_ven), 1000);
y1 = polyval(coefficients1, x1);

coefficients2 = polyfit(Q_ven, delP_fan_inH2O_Pa, order);
x2 = linspace(min(Q_ven), max(Q_ven), 1000);
y2 = polyval(coefficients2, x2);

Menghasilkan Fitting Linea

Sekarang, kita perlu menghasilkan fitting line untuk scatter plot. Kami akan menggunakan fungsi plot untuk membuat grafik.

subplot(1, 2, 1);
plot(x1, y1);
grid on;

subplot(1, 2, 2);
plot(x2, y2);
grid on;

Dalam artikel ini, kami telah membahas analisis data menggunakan scatter plot dan fitting line di MATLAB. Kami telah mengimpor data dari file Excel, menghitung beberapa variabel tambahan, menghasilkan scatter plot, dan menghitung fitting linea. Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda!