Banyak masalah rekayasa praktis yang melibatkan mekanika fluida membutuhkan data eksperimental untuk solusinya. Oleh karena itu, studi laboratorium dan eksperimen memainkan peran penting dalam bidang ini. Penting untuk mengembangkan prosedur-prosedur yang baik untuk desain eksperimen sehingga dapat diselesaikan dengan efisien dengan aplikabilitas yang luas mungkin. Untuk mencapai tujuan ini, konsep kesamaan sering digunakan di mana pengukuran yang dilakukan di laboratorium dapat digunakan untuk memprediksi perilaku sistem serupa lainnya. Dalam bab ini, analisis dimensional digunakan untuk merancang eksperimen tersebut, sebagai bantuan untuk mengorelasikan data eksperimental, dan sebagai dasar untuk desain model fisik. Seperti namanya, analisis dimensional didasarkan pada pertimbangan dimensi yang diperlukan untuk menggambarkan variabel-variabel dalam suatu masalah tertentu. Diskusi tentang penggunaan dimensi dan konsep homogenitas dimensional (yang menjadi dasar bagi analisis dimensional) dimasukkan dalam Bab 1.

Pada dasarnya, analisis dimensional menyederhanakan masalah yang diberikan yang dijelaskan oleh sekumpulan variabel dengan mengurangi jumlah variabel yang perlu dipertimbangkan. Selain lebih sedikit jumlahnya, variabel-variabel baru tersebut merupakan produk dimensi yang tidak berdimensi dari variabel asli. Biasanya variabel-variabel dimensi baru ini jauh lebih mudah untuk dikerjakan dalam melakukan eksperimen yang diinginkan. Teorema pi Buckingham, yang membentuk dasar teoretis untuk analisis dimensional, diperkenalkan. Teorema ini menetapkan kerangka kerja untuk mengurangi masalah yang diberikan yang dijelaskan dalam hal satu set variabel menjadi satu set variabel dimensi yang lebih sedikit. Metode sederhana, yang disebut metode variabel berulang, dijelaskan untuk benar-benar membentuk variabel-variabel tak berdimensi (sering disebut pi terms). Pembentukan variabel-variabel tak berdimensi dengan inspeksi juga dipertimbangkan. Diperlihatkan bagaimana penggunaan variabel-variabel tak berdimensi dapat membantu dalam merencanakan eksperimen dan sebagai bantuan dalam mengorelasikan data eksperimental.

Untuk masalah-masalah di mana ada sejumlah besar variabel, penggunaan model fisik dijelaskan. Model digunakan untuk membuat prediksi spesifik dari tes laboratorium daripada merumuskan hubungan umum untuk fenomena yang diminati. Desain yang benar dari sebuah model jelas sangat penting untuk prediksi akurat dari sistem serupa lainnya, tetapi biasanya lebih besar. Diperlihatkan bagaimana analisis dimensional dapat digunakan untuk menetapkan desain model yang valid. Pendekatan alternatif untuk menetapkan persyaratan kesamaan menggunakan persamaan dasar (biasanya persamaan diferensial) disajikan.

Berikut adalah daftar periksa yang memberikan panduan studi untuk bab ini. Setelah Anda menyelesaikan seluruh bab dan latihan di akhir bab, Anda seharusnya dapat:
1. Menjelaskan makna istilah-istilah yang tercantum di sini di samping dan memahami setiap konsep terkait. Istilah-istilah ini sangat penting dan ditulis dalam huruf miring, tebal, dan berwarna di dalam teks.
2. Menggunakan teorema pi Buckingham untuk menentukan jumlah variabel tak berdimensi independen yang diperlukan untuk suatu masalah aliran yang diberikan.
3. Membentuk satu set variabel tak berdimensi menggunakan metode variabel berulang.
4. Membentuk satu set variabel tak berdimensi melalui inspeksi.
5. Menggunakan variabel tak berdimensi sebagai bantuan dalam menginterpretasikan dan mengorelasikan data eksperimental.
6. Menggunakan analisis dimensional untuk menetapkan satu set persyaratan kesamaan (dan persamaan prediksi) untuk sebuah model yang akan digunakan untuk memprediksi perilaku sistem serupa lainnya (prototype).
7. Menuliskan kembali suatu persamaan dasar yang diberikan dalam bentuk tak dimensi yang sesuai dan menurunkan persyaratan kesamaan dari bentuk tak dimensi persamaan tersebut.