This project objectives are 1) investigate the utilization of coconut husk and rubber latex in construction applications, 2) determine the optimal ratio of coconut husk and rubber latex mixtures, and 3) test the properties of ceiling panels made from coconut husk and rubber latex composite under Thai Industrial Standard (TIS) 219-2552 for gypsum ceiling boards. The methodology involves the following steps: 1) planning the project, 2) designing the mixture for the coconut husk and rubber latex composite ceiling panels, 3) producing the composite ceiling panels, 4) testing the product for properties according to TIS 219-2552 for gypsum ceiling boards, and 5) summarizing the test results.
ประเทศไทยเป็นประเทศเกษตรกรรมที่มีการปลูกมะพร้าวและยางพาราอย่างแพร่หลาย ส่งผลให้มีเศษวัสดุเหลือทิ้งจากการแปรรูปมะพร้าว เช่น ขุยมะพร้าว และน้ำยางธรรมชาติที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ ขุยมะพร้าวเป็นวัสดุธรรมชาติที่ไม่มีสารพิษ มีน้ำหนักเบา ทนทานต่อสภาพอากาศ และมีค่าการนำความร้อนต่ำ ส่วนน้ำยางธรรมชาติเป็นวัสดุที่มีความยืดหยุ่นและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม การนำวัสดุเหล่านี้มาผสมผสานเพื่อผลิตแผ่นฝ้าเพดานที่มีสมบัติเป็นฉนวนป้องกันความร้อน จึงเป็นแนวทางที่สามารถช่วยลดขยะทางการเกษตร และพัฒนาเป็นวัสดุก่อสร้างที่มีคุณสมบัติเป็นฉนวนกันความร้อน ซึ่งสามารถช่วยลดอุณหภูมิภายในอาคารได้ ปัจจุบันวัสดุที่ใช้ในการผลิตแผ่นฝ้าเพดานมักเป็นเส้นใยสังเคราะห์หรือวัสดุที่นำเข้าจากต่างประเทศ ซึ่งมีต้นทุนสูงและอาจมีผลกระทบต่อสุขภาพของผู้ใช้งาน การพัฒนาแผ่นฝ้าเพดานจากขุยมะพร้าวผสมน้ำยางธรรมชาติ ไม่เพียงแต่ช่วยลดปริมาณขยะจากการเกษตร แต่ยังเป็นการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ในประเทศอย่างคุ้มค่า นอกจากนี้ การใช้วัสดุธรรมชาติยังช่วยลดการพึ่งพาวัสดุนำเข้า ลดต้นทุนการผลิต และส่งเสริมการใช้วัสดุที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดการพัฒนาที่ยั่งยืนและการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม ดังนั้น การศึกษาวิจัยและพัฒนาแผ่นฝ้าผสมขุยมะพร้าวและน้ำยางพาราที่มีสมบัติเป็นฉนวนป้องกันความร้อน จึงมีความสำคัญทั้งในด้านการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม การใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า และการพัฒนาอุตสาหกรรมก่อสร้างที่ยั่งยืนในอนาคต
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
Traditional Thong Yip dessert, or locally known as Khee Man dessert, is a dessert made from flour made from yellow rice.
คณะบริหารธุรกิจ
Air Quality Monitoring System with External Device Controlling Capability is the equipment which measures and records the climatic data with the capability to control external devices (e.g. blower fan or air purifier) to rectify the surrounding atmosphere according to the air quality at the moment and other users' pre-defined conditions.