Bone tissue scaffolds are made from biomaterials that support rapid repair and healing. Scaffold fabricators have produced materials that are able to degrade a biosystem or human body excellently. Thus, this work aims to study the optimization of materials, shape, and the 3D printing process with FDM. Finite element analysis is also used to predict mechanical properties of the scaffold and find the optimal shape and pore size. However, the materials studied include PLA, PCL, and HA.
โครงเลี้ยงเซลล์ (Scaffold) หรือวัสดุที่มีรูพรุนเพื่อการเจริญเติบโตของเซลล์สู่การกลายเป็นเนื้อเยื่อสำหรับการฟื้นฟูส่วนที่เสียหายของร่างกาย ซึ่งในปัจจุบันมีความเสียหายของเนื้อเยื่อที่เกิดขึ้นจากอุบัติเหตุ โรค เป็นต้น โดยการรักษาแบบดั้งเดิมจะใช้การรับเนื้อเยื่อจากผู้บริจาค แต่ก็อาจไม่เข้ากันกับร่างกายของผู้ป่วยทางวิศวกรรมเนื้อเยื่อจึงได้มีการพัฒนาโครงเลี้ยงเซลล์ขึ้นมาซึ่งจำเป็นต้องมีคุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ การทนต่อการรับแรง การย่อยสลายภายในร่างกาย และความเข้ากันได้ทางระบบชีวภาพ อย่างไรก็ตามมีความท้าทายมากมายในการพัฒนาวัสดุชีวภาพในโครงเลี้ยงเซลล์ เช่น การรองรับความหนาแน่นของเซลล์ที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากการเจริญเติบโต ซึ่งจำเป็นต้องออกแบบรูพรุนภายในโครงเลี้ยงเซลล์ การรับแรงการแรงกดโดยมวลกล้มเนื้อของร่างกาย และเลือกวัสดุที่เหมาะสมเพื่อรองรับการเจริญเติบโตของเซลล์ เป็นต้น
คณะบริหารธุรกิจ
This project is a part of KMITL business student’s thesis. The topic is business plan about blazers and trousers made by recycled fabric
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This artwork was created based on the universal concepts of global warming and post-apocalyptic world, which has caused disturbances and chaos in ecosystems, leading to the extinction of many living beings on Earth due to human actions. Repairing and restoring this world may therefore be a false hope, connected to my personal experience of losing loved ones and the sorrow from setting high hope, through the artistic process using Animation Art and Sound Art.
คณะวิทยาศาสตร์
The purpose of this study was to examine and analyze the factors influencing household energy expenditures in Thailand. With sample group of 57,600 households. The findings reveal that the majority of the sample population is male, with an average age of 54.31 years, and most are married. The majority have an education level of primary or secondary school and are primarily Own-account worker (without employee), Private company employee or engaged in other job. In terms of social characteristics, the average household size is 2.71 people. Most residences are located in the Central, Northeastern, and Northern regions with similar proportions, followed by the Southern region and Bangkok, respectively. Most type of dwelling in detached houses, with materials of construction being cement or brick, followed by half concrete and wood. Regarding tenure, almost own dwelling and land, with an average of 2.88 rooms per household. Electricity is available in all households, with an average of 2.30 vehicles per household and an average of 22 electrical appliances per household. Regarding economic characteristics, most respondents have government/state enterprise welfare and receive benefits from the government programs. The majority have never borrow money from government funds. The average communication services of respondents amount to 788.46 THB, while the average household debt stands at 4,760.74 THB. At a significance level of 0.05, the factors influencing household energy expenditures in Thailand include gender, education level, marital status, job, household size, residential region, type of dwelling, material of construction, tenure, number of rooms, number of vehicles, number of electrical appliances, welfare of medical services, receive benefits from the government programs, borrow money from government funds, communication services, and household debt. However, age does not affect household energy expenditures in Thailand. The results of multiple linear regression analysis indicate that six quantitative independent variables—communication services, number of household electrical appliances, number of vehicles in the household, household debt, number of rooms, and household size—explain variations in household energy expenditures, with an Adjusted R Square value of 0.561.