doi: mkts.v28i1.37375

## Pemodelan Numerik Aliran Angin di Sekitar Gedung Tinggi Menggunakan Metode RANS Standard K- 𝜺 dengan Program OpenFOAM
* Yongky Sanjaya 1 , Doni Priambodo 1 , Prasanti Widyasih Sarli 1 , Herlien D. Setio 1 , Syariefatunnisa 2
1 Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung
2 BPPT-BBTA3, Tangerang Selatan
*) yongky.sanjaya94@gmail.com
Received: 21 Maret 2021 Revised: 27 Juli 2022 Accepted: 29 Juli 2022

## Abstract
Amplified wind loads around buildings could induce structural failure, thus making it important to understand the  behavior  of  fluid  flow  between  buildings.  In  this  study,  the  analysis  is  performed  using  RANS,  a computational  fluid  dynamics  (CFD)  simulation  with  faster  computation  time  compared  to  other  methods. OpenFOAM, an open-source software, is used to run the simulations. This study used a structured mesh with standard RANS k − ε turbulence model. Four symmetrical buildings with a scale of 1: 420 are used as the model  of  this  study.  Numerical  modelling  of  different  computational  domain  size  and  different  degrees  of fineness  of  the  meshing  is  simulated  to  determine  margin  of  errors.  The  result  indicates  that  changes  in computational domain has a significant effect on CFD analysis in lowering the error value in area with high flow speed ratio (U/U 0 > 1) to reach the acceptable error limit. Contrastingly, changes in the degree of fineness of the meshing do not give a significant change in error value. A relatively coarse meshing with fast computation time could give a similar result as A fine meshing model with longer computation time.
Keywords: CFD, OpenFOAM, RANS, computation domain, meshing

## Abstrak
Beban  angin  di  sekitar  bangunan  dapat  mengalami  amplifikasi  yang  mungkin  menyebabkan  kegagalan struktur,  sehingga  penting  untuk  memahami  perilaku  aliran  fluida  di  antara  bangunan.  Dalam  studi  ini dilakukan pemodelan fluida dengan menggunakan RANS, sebuah metode computational fluid dynamics (CFD) yang memiliki waktu komputasi lebih cepat dari metode lain. Dalam studi ini digunakan program OpenFOAM yang merupakan program open source. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan structured mesh dan untuk pemodelan turbulensi yang terjadi menggunakan metode RANS standard k-ε. Model dari kasus yang dipelajari merupakan 4 bangunan simetris dengan skala 1:420. Pemodelan numerik dilakukan dengan mengubah ukuran domain  komputasi  dan  tingkat  kehalusan  meshing  yang  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  domain komputasi memiliki pengaruh yang signifikan dalam melakukan CFD dimana nilai eror pada daerah aliran yang memiliki ratio kecepatan aliran yang tinggi ( 𝑈/𝑈 0 >1) sehingga masuk dalam batasan eror yang dapat diterima. Sedangkan untuk perubahan tingkat meshing tidak memberikan perubahan eror yang signifikan, di mana dengan meshing relatif kasar dan memiliki waktu komputasi yang lebih cepat dapat menghasilkan hasil yang mirip  dengan pemodelan  yang menggunakan meshing  lebih halus dan membutuhkan waktu  komputasi yang besar.
Kata kunci: CFD, OpenFOAM, RANS, domain komputasi, meshing

## Pendahuluan
Pertumbuhan bangunan tinggi di Indonesia semakin meningkat  khususnya  pada  kota  besar  seperti
Jakarta. Pertambahan jumlah bangunan tinggi dapat mengubah aliran angin secara lokal. Sebagai fluida, angin  sangat  mudah  bertransformasi  bila  terdapat cukup  gangguan,  dan  angin  juga  bisa  mengalami
peningkatan  kecepatan  atau  bertransformasi  dari aliran  laminar  menjadi  aliran  turbulen.  Pada beberapa  tahun  terakhir  terjadi  insiden  runtuhnya infrastruktur penunjang seperti jembatan penyebrangan orang,  maupun papan  reklame  yang disebabkan oleh angin kencang.
Dari  insiden  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  angin memiliki  pengaruh  beban  yang  cukup  besar  pada saat  tertentu  hingga  menjadi  penting  untuk mempelajari pola aliran angin di sekitar bangunan, terutama  pada  daerah  yang  memiliki  tingkat mobilitas  yang  tinggi.  Salah  satu  metode  untuk mempelajari  pola  aliran  angin  adalah  dengan melakukan CFD ( Computational Fluid Dynamics ). CFD  merupakan  metode  yang  masih  dalam  tahap pengembangan  untuk  mempelajari  pola  aliran angin,  sehingga  dibutuhkan  hasil  dari  eksperimen untuk memvalidasi hasil dari CFD.
Metode RANS standard k- 𝜀 memiliki efisiensi yang sangat  tinggi  baik  dalam  segi  komputasi  maupun secara  ekonomi.  Pada  area  pengukuran  kecepatan aliran  angin  yang  memiliki  rasio  kecepatan  yang tinggi  ( 𝑈/𝑈 0 >  1),  di  mana 𝑈 0 adalah  kecepatan aliran angin  sebelum adanya objek pada titik  yang ditinjau sedangkan U adalah kecepatan aliran yang diukur  setelah  adanya  objek,  metode  RANS standard k- 𝜀 memiliki eror yang cukup baik, sekitar 10%.  Namun  metode  ini  akan  berlebihan  dalam memprediksi  nilai  energi  kinetik  turbulesi  pada aliran  terpisah  di  sekitar  sudut  gedung  pada  arah datangnya  angin.  (Mittal et  al .,  2018).  Jika  hanya dibatasi pada daerah yang memiliki rasio kecepatan aliran  angin  yang  tinggi  ( 𝑈/𝑈 0 >  1),  Yosie et  al . (2007)  menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan RANS  standard  k- 𝜀 maka  perbedaan  yang  terjadi antara eksperimen dengan CFD paling besar adalah sekitar 15%.
Dalam  penelitian  Tominaga et  al .  (2008)  dalam melakukan  pemodelan  CFD  domain  komputasi harus  memiliki blockage  ratio lebih  kecil  dari  3% dengan  domain  lateral  sebesar  5 H dari  bangunan, vertikal  5 H ,  dan  domain  komputasi  di  belakang gedung  sebesar  10 H ,  dimana H adalah  tinggi gedung. Domain komputasi maksimal pada bagian belakang gedung maksimal sebesar 15 H . (Franke et al., 2007).  Sedangkan  untuk  kebutuhan  praktis Yosie et. al,  menyatakan untuk mendapatkan  hasil CFD  yang  baik  domain  komputasi  secara  lateral harus  memiliki  ruang  yang  cukup  antara  objek dengan domain, sedangkan secara vertikal disarankan  minimal  3H,  sedangkan  untuk  resolusi grid  minimal  terdapat  minimal  10  grid  di  antara gedung. (Yosie et al., 2005)
CFD  menggunakan  program  OpenFOAM  v19.12, dimana  OpenFOAM  adalah  suatu  program open-
source yang mengunakan bahasa C++. OpenFOAM tidak  memiliki  tampilan  untuk  penggunanya, sehingga  untuk  mengoperasikan  OpenFOAM terdapat  tiga  buah directories yang  perlu disesuaikan dengan kasus yang diinginkan yaitu:
Pertama, constant  directory yang  berisikan deskripsi dari mesh yang sudah dibuat dan properti fisik  dari  fluida  yang  digunakan.  Kedua, system directory yang digunakan  untuk  menentukan parameter  dari  prosedur  penyelesaian  kasus  yang akan  dikerjakan  yang  terdiri  dari  paling  tidak  tiga files yaitu  controlDict yang  berisikan  parameter kontrol  dari  kasus  yang  dikerjakan,  fvSchemes digunakan  untuk  menentukan  skema  diskretisasi yang  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus, dan fvSolution yang berisikan solver, nilai toleransi, dan algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan kasus  CFD  yang  direncanakan.  Ketiga, time directory yang  berisikan  data  hasil  pemrograman dan juga nilai awal dari parameter yang digunakan. (OpenFOAM Ltd (ESI Group), 2019) .
Algoritma  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan kasus yang menggunakan steady RANS standard k- 𝜀 adalah algoritma SIMPLE (Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equation). Algoritma SIMPLE bekerja dengan menyelesaikan persamaan momentum dengan menggunakan nilai dugaan awal pada parameter tekanan, dari nilai dugaan ini akan didapatkan  nilai  kecepatan  yang  selanjutnya  akan digunakan untuk mengoreksi kembali nilai tekanan dan  kecepatan  yang  terjadi.  Nilai  kecepatan  dan tekanan yang terkoreksi selanjutnya akan digunakan untuk menyelesaikan persamaan transportasi hingga mencapai nilai yang konvergen. (Tu et  al., 2008).  Untuk  menambah  stabilitas  dari algoritma SIMPLE, D.A. Jones et al. (2016) dalam penelitiannya menyatakan dibutuhkan faktor relaksasi,  faktor  relaksasi  yang  disarankan  adalah 0,3  untuk  persamaan  tekanan  dan  0,7  untuk persamaan lainnya.
Dalam  studi  ini  akan  dibahas  mengenai  pengaruh perubahan dimensi domain komputasi dan pengaruh jumlah grid terhadap pemodelan numerik aliran  angin  pada  bangunan  tinggi  menggunakan metode  RANS  standard  k- 𝜀 .  Dalam  studi  ini pembahasan  dilakukan  terhadap  nilai  kecepatan angin rata-rata saja di garis tengah sepanjang jalan diantara gedung.

## Metode
Model  eksperimen  yang  digunakan  terdiri  dari empat  buah  gedung  simetris  dengan  skala  1:420. Penampakan  tiga  dimensi dari  model dapat dilihat pada  Gambar  1 . Pengambilan  data  dilakukan  di sepanjang  sumbu  x  pada  ketinggian  (z)=10cm
seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  tersebut. Pengambilan  data  dengan  menggunakan  PIV  dan terowongan angin kecepatan rendah yang dilakukan di laboratorium BPPT-BBTA3.

## Gambar 1.Tampak tiga dimensi model eksperimen
Ilustrasi dari tampak atas model dapat dilihat pada Gambar 2(a), titik pengambilan data menggunakan PIV dapat dilihat pada Gambar 2(b). Parameter dari model  eksperimen  yang  digunakan  dapat  dilihat pada  Tabel  1.  Pemodelan  numerik  dilakukan menggunakan program OpenFOAM v1912 dengan
batasan  domain  dan  kondisi  batas  pada  domain komputasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Tabel 1. Parameter model eksperimen
Parameter Jarak antar gedung (L) 167 mm Tinggi gedung (H) 238 mm Lebar gedung (a) 77 mm Arah datangnya angin 0 𝑜 Kecepatan angin pada ketinggian aliran bebas 14.256 m/s Ketinggian dari titik pengukuran (z) 10cm
Pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  dua ukuran  domain  komputasi  yang  memiliki  nilai blockage ratio yang  berbeda.  Model-1  memiliki domain  komputasi  dengan  mengikuti  dimensi  dari seksi  uji  yang  dimiliki  oleh  terowongan  angin berkecepatan rendah seperti yang ditunjukkan pada Gambar  4,  dan  untuk  model-2  domain  komputasi mengikuti anjuran Tominaga et al. , Yosie et al. , dan Franke et  al., seperti  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
(a) (b) Gambar 2. Tampak atas model eksperimen (a), titik pengukuran eksperimen (b)
Gambar 3. Batas domain dan kondisi batasnya
Top boundary (noSlip wall Condition) Sides boundary (noSlip wall Condition) Bottom boundary (noSlip wall Condition) Outlet boundary (zero gradient) Inlet boundary (power law, 𝛼 = 0,28 𝑈 𝐹𝑆 = 14.256  𝑚/𝑠 ) Panjang (P) Tinggi (T)
Gambar 4. Domain komputasi sesuai ukuran wind tunnel
Gambar 5. Domain komputasi sesuai anjuran blockage ratio < 3% (Tominaga, et al ., 2008).
Profil  aliran  angin  pada  inlet  domain  komputasi direncanakan  sesuai  dengan  hasil  pengukuran eksperimen yang dilakukan ketika seksi uji berada dalam  keadaan  kosong,  profil  angin  tersebut mengikuti persamaan Power Law dengan nilai 𝛼 = 0,28, sebagai berikut.
𝑈 (𝑧) = 𝑈 𝑟𝑒𝑓 × ( 𝑧 𝑍 𝑟𝑒𝑓 ) 𝛼 (1)
Di  mana 𝑈 𝑧 adalah  kecepatan  aliran  nagin  pada ketinggia  (z), 𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 adalah  kecepatan  aliran  angin pada ketinggian refrensi atau kecepatan free stream dalam  studi  ini 𝑈 𝑟𝑒𝑓𝑓 =14,256  m/s, 𝑧 𝑟𝑒𝑓𝑓 adalah ketinggian  refrensi  yang  diamil  ketika  aliran free stream mulai  terjadi,  dalam  studi  ini 𝑧 𝑟𝑒𝑓𝑓 =  300 mm,  z  merupakan  ketinggian  yang  ditinjau, 𝛼 merupakan  suatu  variable  yang  menggambarkan kekeasaran dari lingkungan di sekitar objek. Profil aliran  yang  digunakan  pada  inlet  pemodelan numerik dapat dilihat pada Gambar 6.
Dalam  studi  ini  algoritma  SIMPLE  digunakan untuk  menyelesaikan  model  turbulensi steady RANS  standard  k- 𝜀 dengan  menggunakan  skema diferensiasi Linear Upwind di  mana  skema  ini merupakan  orde  ke  2  dari  skema upwind .  Skema
diferensiasi Linear Upwind dapat mendekekati nilai permukaan  sel  elemen  dengan  menekstrapolasi secara  linear  dari  2  titik  hulu.  (Ferziger  &  Peric, 2002) Pengaturan kasus pemodelan dalam studi ini disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Pengaturan Kasus Pemodelan
Aplikasi Simple foam (steady state)
Skema diferensiasi  Linear upwind schemes for U, k, 𝜀 Model Turbulensi   RANS standard k- 𝜀 Jumlah iterasi 3000
Selain  melakukan  perubahan  domain  komputasi perubahan yang diberikan kepada kasus pemodelan ini, pembagian grid pada daerah yang ditinjau yaitu pada  daerah  di  antara  ke  empat  gedung  tersebut.
Untuk  kebutuhan  praktis  grid  di  antara  gedung minimal  dibutuhkan  10  grid.  (Yosie et  al., 2005). Dalam  model  ini  grid  diantara  gedung  dibagi menjadi  10,  20,  dan  46  grid.  Hal  ini  dimaksudkan untuk  mempelajari  bagaimana  pengaruh  yang disebabkan  oleh  kehalusan  mesh  yang  diperlukan dalam  kasus  ini.  Hasil  dari meshing berdasarkan pembagian  grid  yang  direncanakan  dapat  dilihat pada Gambar 7, 8, dan 9, dan pengerjaan kasus ini dilakukan menggunakan komputer dengan processor Intel®  Core™  I7-7700HQ  dengan memory RAM sebesar 16GB
Gambar 7. Meshing dengan 10 grid di antara gedung
Gambar 8. Meshing dengan 20 grid di antara gedung
Gambar 9. Meshing dengan 46 grid di antara gedung

## Hasil dan Pembahasan

## Pengaruh perubahan domain komputasi
Pada  studi  ini  digunakan  dua  domain  komputasi yang  berbeda  dimana  domain  satu  merupakan domain dengan menggunakan ukuran seksi uji pada terowongan angin, sedangkan domain dua menggunakan  ukuran  yang  disarankan  oleh Tominaga et  al .  (2008).  Dimensi  dan  besarnya blockage  ratio dari  kedua  domain  tersebut  dapat dilihat  pada  Tabel  3.  Pengaruh  ukuran  domain komputasi memberikan hasil yang sangat signifikan di  mana pada domain 1  ditunjukkan  pada Gambar 10 (a) di mana kecepatan aliran angin teramplifikasi cukup  besar  jika  dibandingkan  dengan  hasil simulasi  pada  model  dengan  domain  2  yang dintujukan pada Gambar 10 (b).
Pada  Gambar  11  dapat  dilihat  bahwa  domain komputasi  yang  memiliki blockage  ratio <3% memberikan hasil yang lebih baik, di mana hasilnya
mendekati  hasil  eksperimen.  Perhitungan  eror dilakukan  pada  kecepatan  aliran  angin  yang memiliki kecepatan lebih tinggi dari kecepatan pada ketinggian  10  cm (𝑈 0 = 10.295 𝑚/𝑠 )  pada  saat kondisi  seksi  uji  dalam  keadaan  kosong  saja ( 𝑈/𝑈 0 >1),  dan  didapatkan  hasil  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  12.  Hasil  simulasi dengan  domain  komputasi  sebesar  seksi  uji terowongan angin memiliki nilai eror yang melebihi nilai batas eror yaitu 15%.

## Pengaruh tingkat kehalusan meshing
Dalam  studi  ini  tiga  model  dengan  tingkat kehalusan  yang  berbeda  dimodelkan,  dimana tingkat  kehalusan mesh ditentukan  dari  jumlah pembagian grid diantara keempat gedung.
Pembagian  10  grid  diantara  gedung  dianggap sebagai  tipe meshing kasar,  pembagian  20  grid diantara  gedung  dianggap  sebagai  tipe meshing halus,  dan  pembagian  46  grid  diantara  gedung dianggap sebagai tipe meshing sangat halus.
Tabel 3. Dimensi dan blockage ratio dari domain Tipe Lebar (L) (m) Tinggi (T) (m) Panjang (P) (m) Blockage ratio Domain 1 0.5 0.5 4.05 14.7% Domain 2 2.2 1 4.05 1.67%
(a) (b) Gambar 10. Kontur kecepatan angin hasil simulasi dari domain 1 (a), dan domain 2 (b)
Gambar 11. Perbandingan pengaruh domain komputasi dengan hasil eksperimen
0 5 10 15 20 -300 -200 -100 0
100
200 300
K ece pat an an gi n ( m /s ) x (mm) Gedung Domain 1 Domain 2 Experiment
Gambar 12. Perbandingan nilai eror akibat pengaruh domain komputas i
Gambar 13. Perbandingan pengaruh tingkat kehalusan meshing dengan hasil eksperimen
Gambar 14. Perbandingan nilai eror akibat pengaruh tingkat kehalusan meshing
Tabel 4.  Jumlah elemen, nilai eror, dan waktu komputasi
Tingkat kehalusan Jumlah elemen Rata-rata nilai eror Waktu komputasi (detik) Kasar 229800 8.15% 2274 Halus 446940 8.87% 5305 Sangat halus 1308264 10.70% 21809
Berdasarkan  hasil  simulasi  sebelumnya,  maka pemeriksaan  terhadap  tingkat  kehalusan meshing hanya  dilakukan  terhadap  model  dengan  domain komputasi yang menghasilkan nilai blockage ratio kurang  dari  3%  saja.  Dari  ketiga  simulasi  yang dilakukan didapatkan bahwa ketiga model tersebut menghasilkan  hasil  yang  cukup  mendekati  hasil eksperimen,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  13.  Dari  hasil  simulasi  pemodelan selanjutnya  dihitung  nilai  eror  pada  daerah  angin yang  memiliki  kecepatan  lebih  dari 𝑈 0 ,  dan didapatkan  hasil  seperti  yang  disajikan  pada Gambar 13. Pada Gambar 14, dapat dilihat bahwa nilai eror yang didapatkan masih di bawah nilai eror yang  diizinkan  yaitu  15%.  Dengan  semakin
halusnya tingkat kehalusan meshing tentunya akan membutuhkan  waktu  komputasi  yang  jauh  lebih banyak.
Pada  Tabel  4  tampak  bahwa  dengan  penambahan tingkat kehalusan tidak memberikan nilai eror yang jauh  berbeda,  namun  memiliki  waktu  komputasi yang jauh lebih besar. Dengan jumlah elemen yang besar,  rata-rata  nilai  erornya  10,70%  dan  waktu komputasi  21,809  detik.  Hal  ini  mungkin  saja disebabkan oleh akumulasi dari  eror numerik yang terjadi  selama  proses  komputasi  akibat  jumlah elemen  yang  lebih  banyak,  sehingga  perlu  adanya studi  lebih  lanjut  mengenai  eror  komputasi  yang terjadi.
0% 10% 20% 30% 40% 50% -120 -100 -80 -60
-40 -20 0 E ro r x(mm) Domain 1 Domain 2 Batas Error 0 5 10 15 20 -300 -200 -100 0
100 200 300 K ec epa ta n A n gi n ( m /s ) x (mm) Gedung 10 Grid 20 Grid 46 Grid Eksperimen 0% 3% 6% 9% 12% 15% 18% -120 -100 -80 -60 -40 -20 0 E rr o r x(mm) 10 Grid 20 Grid 46 Grid

## Kesimpulan
Dalam melakukan CFD, domain memiliki pengaruh yang  sangat  besar  untuk  mendapatkan  hasil  yang sesuai  dengan  eksperimen.  Domain  komputasi harus memiliki blockage ratio kurang dari 3% agar tidak terjadi peningkatan kecepatan yang signifikan terutama  dalam  menggunakan  model  turbulensi RANS  standard  k- 𝜀 ,  karena  model  ini  akan memberikan  nilai  prediksi  berlebih  pada  daerah tinjauan yang memiliki kecepatan angin lebih tinggi dari  kecepatan  refrensinya  dalam  kasus  ini  ( 𝑈/ 𝑈 0 >1).  Peningkatan kehalusan pada  meshing tidak memberikan  hasil  yang  lebih  baik,  namun  masih tetap dalam batas yang diizinkan. Peningkatan eror pada tingkat kehalusan yang lebih tinggi disebabkan oleh  besarnya  akumulasi  eror  numerik  yang disebabkan  oleh  peningkatan  jumlah  elemen  yang ada,  sehinga  diperlukan  investigasi  lebih  lanjut untuk  menentukan  tingkat  kehalusan  mesh  yang optimal. Untuk kebutuhan praktis dengan menggunakan  minimal  10  grid  di  antara  gedung sangatlah  efisien  karena  dapat  menghasilkan  nilai eror  yang  baik  dan  juga  waktu  komputasi  yang relatif cepat.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan dari  Program  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat dan  Inovasi  ITB  (P3MI-ITB)  periode  2017-2019. Eksperimen dilakukan pada laboratorium terowongan  angin  kecepatan  rendah  milik  BPPT- BBTA3.

## Daftar Pustaka
Chang, C. H., & Meroney, R. N. (2001). NUmerical and  physical  modelling  of  bluff  body  flow  and dispersion in urban street canyons. Journal of Wind Engineering  and  Industrial  Aerodynamics ,  1325- 1334.
Choi,  C.  k.,  &  Kwon,  D.  K.  (1998).  Wind  tunnel blockage effects on aerodynamic behavior of bluff body. Wind and Structures , 351-364.
Ferziger, J. H., & M.Peric. (2002). "Computational Methods for Fluid Dynamics". Berlin: Springer.
Franke,  J.,  Hellsten,  A.,  Schlunzen,  H.,  & Carissimo, B. (2007). "cost best practice guideline for  cfs  simulation  of  flows  in  the  urban environment". Hamburg: University of Hamburg.
Gusto, A. M. (2018). Laporan Kajian
Aerodinamika  Model  Gedung  Menggunakan  PIV.
Tangerang Selatan: Badan Pengkajian dan
Penerapan Teknologi.
Jones,  D.  A.,  Chapuis,  M.,  Liefvendahl,  M., Norrison,  D.,  &  Widjaja,  a.  R.  (2016). "RANS Simulations using OpenFOAM Software".
Australia: Maritime Platform Division DST Group Science and technology Group.
Kuo, C. Y., Tzeng, C. T., Ho, M. C., & Lai, a. C. (2015). Wind tunnel Studies of a Pedestrian-Level Wind  Environment  in  a  Street  Canyon  between  a High-Rise Building with a Podium and Low-Level Attached Houses. Energies, 8 , 10942-10957.
Mittal, H., Shamara, A., & Gairola, A. (2018). "A review  on  the  study  of  urban  wind  at  pedestrian level  around  buildings". Journal  of  Building Engineering , 154-163.
OpenFOAM Ltd (ESI Group). (2018). OpenFOAM The  Open  Source  CFD  Toolbox  User  Guide. Bracknell: OpenFOAM Ltd (ESI Group).
Robertson,  E.,  Choudhury,  V.,  Bhusan,  S.,  & Walters,  D.  (2015).  Validation  of  OpeFOAM numerical  methods  and  turbulence  models  for incompressible bluff body. Computers and Fluids , 122-145.
Setio,  H.  D.,  Sarli,  P.  W.,  Sanjaya,  Y.,  & Priambodo, D. (2020). Experimental Study of Wind Flow  in  a  Street  Canyon  between  High-Rise Buildings  by  Using  PIV. Journal  of  Engineering and  Technology  Science,  Instittute  of  Technology Bandung .
Tominaga,  Y.,  Mochida,  A.,  Yoshie,  R.,  Kataoka, H.,  Nozu,  T.,  Yoshikawa,  M.,  &  Shirasawa,  T. (2008). "AIJ guidelines for practical application of CFD  to  pedestrian  wind  environment  aroud buildings". Journal  of  Wind  Engineering ,  1749- 1761.
Tu,  J.,  Yeoh,  G.  H.,  &  Liu,  C.  (2008). "Computational  Fluid  Dynamics  A  Practical Approach". Elsevier.
Yosie, R., Mochida, A., Tominaga, Y., Kataoka, H., &  Yoshikawa,  M.  (2005).  "Cross  Comparisons  of CFD  Prediction  for  Wind  Environment  at Pedestrian  Level  around  Buildings  Part  1". The Sixth Asia-Pasific Conference on Wind Engineering (APCWE-VI). Seoul.
Yosie, R., Mochida, A., Tominaga, Y., kataoka, H., Harimoto,  K.,  Nozu,  T.,  &  Shirasawa,  T.  (2007). "Cooperative  project  for  CFD  prediction  of pedestrian  wind  environment  in  the  Architectural Institue  of  Japan". Journal  of  Wind  Engineering ,
1551-1578.