วารสารวิศวกรรมศาสตร์และการวิจัยเชิงนวัตกรรม

การปรับปรุงความคงทนต่อแรงดันไฟฟ้ากระแสสลับของน้ำมันหม้อแปลงที่ปนเปื้อนอนุภาคเหล็กด้วยอนุภาคนาโน TiO2: การวิเคราะห์เชิงทดลองและแบบจำลอง Weibull

2025-12-13T15:39:49+07:00

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของการปนเปื้อนอนุภาคเหล็กต่อค่าความคงทนต่อแรงดันไฟฟ้ากระแสสลับ (AC Breakdown Voltage: BDV) ของน้ำมันหม้อแปลง และประเมินศักยภาพของอนุภาคนาโนไทเทเนียมไดออกไซด์ (TiO₂) ในการเพิ่มสมบัติฉนวน น้ำมันหม้อแปลงสี่ชุดถูกเตรียมตามมาตรฐาน ASTM D877 ได้แก่ น้ำมันปกติ น้ำมันผสม TiO₂ น้ำมันปนเปื้อนเหล็ก และน้ำมันปนเปื้อนเหล็กที่ผสม TiO₂ พร้อมทั้งวิเคราะห์ข้อมูล BDV ด้วยการแจกแจงแบบ Weibull สองพารามิเตอร์ ผลการทดลองพบว่า การเติม TiO₂ ที่ความเข้มข้น 0.01% ช่วยเพิ่มค่า BDV ได้ 11.99% (จาก 74.20 kV เป็น 83.10 kV) ในขณะที่การปนเปื้อนอนุภาคเหล็กทำให้ค่า BDV ลดลง 51.54% (เหลือ 35.47 kV) อย่างไรก็ตาม เมื่อเติม TiO₂ ในน้ำมันที่ปนเปื้อนเหล็ก ค่า BDV เพิ่มขึ้น 36.53% (เป็น 47.09 kV) แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ TiO₂ ในการลดผลกระทบทางลบจากอนุภาคโลหะ ผลการวิเคราะห์ด้วย Weibull พบว่า ตัวอย่างที่ผสม TiO₂ มีค่า shape parameter และ scale parameter สูงที่สุด และทุกตัวอย่างมีค่า p-value มากกว่าระดับนัยสำคัญ 0.05 สะท้อนถึงความสม่ำเสมอและความน่าเชื่อถือของข้อมูล BDV โดยสรุป อนุภาคนาโน TiO₂ มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความทนทานต่อแรงดันไฟฟ้าและเสถียรภาพของสมบัติฉนวนของน้ำมันหม้อแปลง ทั้งในสภาวะปกติและสภาวะปนเปื้อนอนุภาคเหล็ก ซึ่งสามารถประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มความเชื่อถือได้และยืดอายุการใช้งานของระบบฉนวนในหม้อแปลงไฟฟ้าในทางปฏิบัติได้อย่างมีนัยสำคัญ

Investigation on the Performance and Exhaust Gas Emissions of Diesel Engine Fueled with Waste Rubber Bio-Oil

2025-12-03T15:45:34+07:00

This research investigated the performance and emission characteristics of a Kubota ET115 agricultural diesel engine by using waste rubber bio-oil from the pyrolysis process blended with diesel. The blended ratios of the fuels (waste rubber bio-oil: diesel) were 0:100, 5:95, 15:85, 25:75, and 35:65 by volume. For the investigation, a water brake dynamometer was used for evaluation. Following this, the experimental results showed that an increase in the proportion of waste rubber bio-oil resulted in a decrease in engine torque and power by approximately 2.74–15.74% and 2.96–15.74%, respectively. On the other hand, BSFC and BSEC increased by 39.18–66.67% and 39.91–62.70%, respectively. BTE decreased by 30.56–53.73%. In terms of emissions, the findings showed that CO₂ and soot emissions had decreased by 0.89%–6.48% and 1.22%–36.13%, respectively. However, there was a significant increase in CO and NO_x emissions, where CO rose by 8.87–66.21% and NO_x by 28.57–123.97%. However, this investigation provides evidence supporting the valorization of waste rubber bio-oil into an alternative fuel.

ระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการนับหลอดด้ายแนวนอนบนรถเข็นโดยใช้โมเดลตรวจจับวัตถุ

2025-12-13T15:54:36+07:00

ในยุคที่อุตสาหกรรมการผลิตเปลี่ยนผ่านสู่ระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์ (AI) การนับหลอดด้ายบนรถเข็นในโรงงานสิ่งทอยังพึ่งพาแรงงานมนุษย์ซึ่งใช้เวลามากและมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาด งานวิจัยนี้พัฒนาระบบตรวจนับหลอดด้ายอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยี AI โดยใช้บอร์ด Nvidia Jetson Nano ร่วมกับอัลกอริธึม YOLOv7 สำหรับตรวจจับหลอดด้ายทั้งแบบเอียงองศาและแบบนอน การดำเนินงานเริ่มจากการเก็บภาพหลอดด้ายเพื่อฝึกโมเดล ผลการทดสอบแสดงประสิทธิภาพสูงสุดด้วยค่า Precision 99.99%, Recall 99.99% และ mAP@0.5 เท่ากับ 99.97% โดยระบบตรวจจับได้แม่นยำทั้งสองรูปแบบด้วย F1-score 100% เมื่อทดสอบในโรงงานจริง ระบบให้ค่า F1-score 100% ในทุกกรณี การเปรียบเทียบกับแรงงานมนุษย์พบว่า AI ใช้เวลาเฉลี่ยเพียง 505 มิลลิวินาทีต่อรอบ ขณะที่พนักงานใช้เวลา 4.28 วินาทีสำหรับหลอดแบบเอียง และ 50.4 วินาทีสำหรับหลอดแบบนอน แสดงให้เห็นว่าระบบ AI มีความเร็วและแม่นยำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ เหมาะสำหรับการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมสิ่งทอเพื่อเพิ่มสมรรถนะและลดต้นทุนการผลิต

การจำแนกเว็บไซต์พนันออนไลน์จากภาพหน้าจอด้วย MobileNetV2

2026-03-11T16:11:37+07:00

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและประเมินประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติสำหรับการจำแนกเว็บไซต์พนันออนไลน์จากภาพหน้าจอเว็บไซต์ โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลภาพร่วมกับการเรียนรู้เชิงลึกผ่านสถาปัตยกรรมโมบายเน็ตวีทู ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่ผ่านการฝึกสอนล่วงหน้าบนชุดข้อมูลอิมเมจเน็ต และนำมาปรับใช้ด้วยเทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกับชุดข้อมูลเฉพาะทาง ชุดข้อมูลที่ใช้ทดลองประกอบด้วยภาพหน้าจอเว็บไซต์ 1,200 ภาพ แบ่งเป็นเว็บไซต์การพนันและเว็บไซต์ทั่วไปในสัดส่วนที่เท่ากัน กระบวนการเตรียมข้อมูลรวมถึงการปรับขนาดภาพมาตรฐานและการทำนอร์มัลไลเซชัน โดยแบ่งชุดข้อมูลเพื่อฝึกสอน ตรวจสอบ และทดสอบ ในสัดส่วนร้อยละ 70-20-10 และร้อยละ 80-10-10 เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์เชิงประจักษ์ นอกจากนี้ได้ปรับค่าพารามิเตอร์หลัก ได้แก่ ขนาดแบทช์ 8 และ 16 ร่วมกับจำนวนรอบการฝึกสอนระหว่าง 10-50 รอบ พร้อมประยุกต์ใช้เทคนิคการหยุดก่อนกำหนดเพื่อป้องกันปัญหาการเรียนรู้เกินและเพิ่มเสถียรภาพของแบบจำลอง ทั้งนี้ได้ประเมินประสิทธิภาพผ่านตัวชี้วัดความแม่นยำ ค่าความระลึก ค่าเอฟวัน และค่าพื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะเฉพาะ เพื่อสะท้อนความสามารถในการจำแนกข้อมูลอย่างครอบคลุม ผลการทดลองพบว่า การแบ่งข้อมูลในสัดส่วน 80–10–10 ร่วมกับ Batch Size เท่ากับ 8 และ Epoch เท่ากับ 50 ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีค่า Accuracy เท่ากับ 0.97, Precision เท่ากับ 0.98, Recall เท่ากับ 0.95, F1-Score เท่ากับ 0.95 และ ROC AUC เท่ากับ 0.9969 ซึ่งอยู่ในระดับยอดเยี่ยม ผลการวิจัยพบว่าโมบายเน็ตวีทูมีประสิทธิภาพสูงในการจำแนกเว็บไซต์การพนันออนไลน์อย่างแม่นยำและมีเสถียรภาพ ด้วยจุดเด่นด้านขนาดแบบจำลองที่เล็กและใช้ทรัพยากรต่ำ จึงเหมาะสมต่อการประยุกต์ใช้ในระบบเฝ้าระวังและสนับสนุนการบังคับใช้กฎหมาย อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังมีข้อจำกัดด้านขนาดชุดข้อมูลและการจำแนกเพียงสองกลุ่ม งานวิจัยในอนาคตจึงควรเพิ่มความหลากหลายของข้อมูล ทดลองเปรียบเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่น

การประมาณค่าปริมาณน้ำฝนจากปริมาณไอน้ำในอากาศของประเทศไทย

2026-02-24T13:48:41+07:00

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประมาณค่าปริมาณน้ำฝนในอากาศในแต่ละภูมิภาคของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลอุณหภูมและความชื้นสัมพัทธ์ที่ได้จากการตรวจวัดของสถานีอุตุนิยมวิทยาในแต่ละภูมิภาคของประเทศระหว่างปี พ.ศ. 2557 ถึง พ.ศ.2567 นำข้อมูลมาคำนวณหาค่าปริมาณไอน้ำในอากาศ จากนั้นนำค่าปริมาณไอน้ำที่คำนวณได้มาหาความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนที่วัดได้ของสถานีเดียวกัน ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำฝนกับปริมาณไอน้ำในอากาศมีความน่าเชื่อถือค่อนข้างสูงสามารถแสดงได้ในรูปแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งจะมีรูปแบบแตกต่างกันไปในแต่ละภูมิภาค เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูลอิสระของปี พ.ศ. 2568 พบว่าค่าเฉลี่ยรายเดือนของปริมาณน้ำฝนจากแบบจำลองมีความสอดคล้องที่ดีทั้งในด้านการกระจายตัวและแนวโน้มกับค่าที่ได้จากการวัดโดยไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.05 ค่าความคลาดเคลื่อนรากที่สองกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) เท่ากับ 38.693 มิลลิเมตร

ผลการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) ที่มีต่อความสามารถในการออกแบบนวัตกรรมของนักศึกษาระดับปริญญาตรี

2026-06-05T16:47:31+07:00

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) เปรียบเทียบความสามารถในการออกแบบนวัตกรรมของนักศึกษาก่อนและหลังการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT) และ 2) ศึกษาความพึงพอใจของนักศึกษาที่มีต่อการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ นักศึกษาระดับปริญญาตรี ภาควิชาเทคโนโลยีการศึกษา คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ภาคเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2568 จำนวน 30 คน ได้มาโดยการเลือกแบบอาสาสมัคร การวิจัยใช้แบบแผนการวิจัยก่อนทดลอง (Pre-experimental Design) แบบกลุ่มเดียววัดก่อนและหลังการทดลอง (One-Group Pretest–Posttest Design) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย 1) แผนการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง จำนวน 8 คาบ 2) แบบทดสอบวัดความสามารถในการออกแบบนวัตกรรม เป็นข้อสอบอัตนัย 1 ข้อ คะแนนเต็ม 100 คะแนน และ 3) แบบสอบถามความพึงพอใจของผู้เรียน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และ t-test แบบ Dependent Sample ผลการวิจัยพบว่า 1) ความสามารถในการออกแบบนวัตกรรมของนักศึกษาหลังเรียน (M = 82.63, SD = 6.91) สูงกว่าก่อนเรียน (M = 54.20, SD = 8.75) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 (t(29) = 15.87, p < 0.001) และมีขนาดอิทธิพลสูงมาก (Cohen’s d = 2.90) และ 2) นักศึกษามีความพึงพอใจต่อการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งโดยรวมอยู่ในระดับมากที่สุด (M = 4.64, SD = 0.51) ผลการวิจัยสะท้อนให้เห็นว่าการจัดการเรียนรู้โดยใช้อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งสามารถส่งเสริมความสามารถในการออกแบบนวัตกรรมของนักศึกษาระดับอุดมศึกษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ