จำนวน Repository ( 137 )

การศึกษาสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการหล่อขึ้นรูปตัวเรือนเครื่องประดับโลหะทองขาวเจือต่ำ 8wt% Ag Au Cu Zn Sn สำ หรับผลิตชิ้นส่วน ประกอบตัวเรือนเครื่องประดับ
การศึกษาสภาวะที่เหมาะสมสำหรับการหล่อขึ้นรูปตัวเรือนเครื่องประดับโลหะทองขาวเจือต่ำ 8wt% Ag Au Cu Zn Sn สำ หรับผลิตชิ้นส่วน ประกอบตัวเรือนเครื่องประดับ

This Research is to Study the Development of 6k White Gold Low Alloys Metal for Jewelry Production The Optimum Conditions for Casting Jewelry and Jewelry were Investigated. The Results of the Experiments Show that the Chemical Composition of the 8k White Gold Low Alloys is Slightly Different when Compared with XRF (X-ray Fluorescence Spectrometers) Pre-and Post-Melting Quantities The Heat of the Test Specimen was found to be 33.33%Au+50.67%Ag+10%Cu+5%Zn+1%Sn33.33%Au+50.67% Ag+8% Cu+7%Zn+1%Sn and 33.33%Au+50.67%Ag+8%Cu+8%Zn+0%Sn It is Found that the Heat from the Beginning to the Level of Change before the Liquid is used the Average Temperature of 458.9 – 326.3 Degrees Celsius Respectively 33.33%Au+50.67%Ag+8%Cu+7%Zn+1%Sn It is the Formula that Gives the Lowest Value of Liquid State Change from 326.3 Degrees Celsius to the Best Value of this Experiment. Suitable for use in the Manufacture of Jewelry due to its Melting Ability for Molding. Melting for Molding and Formed by Hand. The Amount of Zinc(Zn) may be an Important Factor in the Variation which is Directly Proportional to the Maximum Increase in the Final order of 7 Percent

2563
การวิเคราะห์ผลผลิตมันสำปะหลัง และยางพาราในประเทศไทยอย่างมีประสิทธิภาพด้วยตัวแบบ GEE และ LMM ที่มีอิทธิพลเชิงพื้นที่รวมอยู่ด้วย
การวิเคราะห์ผลผลิตมันสำปะหลัง และยางพาราในประเทศไทยอย่างมีประสิทธิภาพด้วยตัวแบบ GEE และ LMM ที่มีอิทธิพลเชิงพื้นที่รวมอยู่ด้วย

The objectives of this research are to propose an efficient and proper model that fits the cassava and rubber yields data. A generalized estimating equation (GEE) and a linear mixed model (LMM) with spatial correlation following the conditional autoregressive model (CAR) were adopted. The dependent variables are the cassava and rubber yields collected each month in every province of Thailand. The factors considered are rainfall averaged temperatures and regions. The results from GEE and LMM show that the factors influencing on the cassava and rubber yields are rainfall averaged temperature and region. Both GEE and LMM fit the correlated data. The GEE is used to explain the influence of factors on the yields in all provinces while the LMM is used to explain the influence of factors on the yields in each province.

2563
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ มลพิษทางอากาศ ในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ มลพิษทางอากาศ ในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล

The objectives of this research are to propose a linear mixed model including spatial effects to present the distribution of air pollution of each gas being Sulphur dioxide (SO2) Nitrogen dioxide (NO2) Carbon monoxide (CO) and Ozone (O3) and particulate matter (PM10) and to investigate the factors related to those air pollution in each area of Bangkok Metropolitan Region. The spatial effects are assumed to be a conditional autoregressive (CAR) model. The dependent variables are the amount of SO2 NO2 CO O3 and PM10 in each area and the independents considered are Industrial area business area and suburb area. The results indicate that the factors influencing the amount of air pollution ranking from most to least are industrial area suburb area and business area respectively.

2563
การศึกษาและวิเคราะห์อิทธิพลของธาตุเจือโลหะเงิน ทอง ทองแดง สังกะสี และดีบุก ที่มีผลต่อสมบัติ                       ทางกล และโครงสร้างจุลภาค (ความแตกต่างของระดับสี) และพฤติกรรมความต้านกันหมองของทองขาวเจือต่ำ 8k
การศึกษาและวิเคราะห์อิทธิพลของธาตุเจือโลหะเงิน ทอง ทองแดง สังกะสี และดีบุก ที่มีผลต่อสมบัติ ทางกล และโครงสร้างจุลภาค (ความแตกต่างของระดับสี) และพฤติกรรมความต้านกันหมองของทองขาวเจือต่ำ 8k

This Research is a Development of 8k White Gold low Alloy Metal Components for Jewelry Pieces. By Study and Analyze the Influence of Silver Alloy Gold Alloy Bronze Alloy Zinc Alloy and Tin Alloy. Which Affect Microstructure and Mechanical Properties. (The Different of Color Scales) And Resistance Behavior of Lowered 8k White Gold Alloy in Varies Ratio. The Results Showed that Tests and Analysis to Find the Quantities of Elements has found out that Chemical Components of 8k White Gold Low Alloy Metal had a Little Different Quantities when Compared Between Before and After Centrifugal Casting Process. The Tests and Analysis Results of Mechanical Properties of Test Pieces Showed that the Hardness and Tensile Strength of 8k White Gold Low Alloy Metal with Mixture of 33.33%Au+50.67%Ag+10%Cu+5%Zn+1%Sn had Minimum Ultimate Tensile Strength Equal 0.54 kN/mm2 Minimum Elongation Percentage of 55% and Maximum Hardness of 137.0 HV. The Test Results also Show that the Mechanical Properties of the Material are Brittle Material. When Perform a Forming Process the Pieces will be Easily Broken which was Meant that the Forming Process would be Difficult. But The Color Level of the Test Pieces at this Composite Ratio had the Best Metal Color Level. The Brightness L * = 74.87 was a * = -0.89 b * = 13.74 and the Value of ΔE with the Lowest Color Difference Level of 1.35. Compared to other Varies Ratio. It Showed that 8k White Gold Low Alloy Metal Test Pieces were Very Green and Came out Slightly Yellow Compared to the Blue Line that Approached the Standard Line. These Properties were the Physical Properties Required in 8k White Gold Low Alloy Metal Jewelry Pieces Production. Also there were the Results of 8k White Gold Low Alloy Metal in Two Formulas 8k 33.33%Au+50.67%Ag +8%Cu+7%Zn+1%Sn 33.33%Au+50.67%Ag+8%Cu+8%Zn+0%Sn. These Formulas had Tensile Strength in the Range of 1.10 0.60 kN /mm2 Elongation Percentage in the Range of 70 61% and Hardness of 115.6 123.3HV Respectively. The Results of the Mechanical Properties Test of the Test Pieces Showed that 8k White Gold Low Alloy Metal 33.33% Au+50.67%Ag+8%Cu+7%Zn+1%Sn has Similar Tensile Strength but Maximum Elongation Percentage of 70% and Minimum Hardness of 115.6HV. Which was Suitable for Forming Because of good Ductility and Stretchness Properties (Ductile Material). Forming would be Easy. These were Good Mechanical Properties for Forming Precious Metals.

2563
ตัวแบบผสมเชิงเส้นที่มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่รวมอยู่ด้วย สำหรับ วิเคราะห์ผลผลิตข้าว ในแต่ละจังหวัดของประเทศไทย
ตัวแบบผสมเชิงเส้นที่มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่รวมอยู่ด้วย สำหรับ วิเคราะห์ผลผลิตข้าว ในแต่ละจังหวัดของประเทศไทย

The objectives of this research are to propose a linear mixed model (LMM) with spatial correlation for an analysis of rice yields in Thailand to estimate the rice yield in each month of all provinces in Thailand to investigate factors influencing on the rice yields and to construct the maps of rice yields. A linear mixed model (LMM) in which the spatial effects follow the conditional autoregressive model (CAR) is used. The estimated rice yields are used to construct the rice yield maps. The dependent variables are the rice yield in each month of each province. The data are secondary data at a provincial level. The factors considered are rainfall averaged temperatures and regions. The results show that the factors influencing on the rice yields are rainfall averaged temperature and region. The amount of regional effects ordering from largest to smallest values are northestern region southern region western region central region eastern region and northern region respectively. The top ten provinces and months with high yields ranking from largest to smallest values are Ubon Ratchathani in November (1328000 ton) Surin in Novermber (1070000 ton) Si Sa Ket in Novermber (1023000 ton) Buri Ram in November (939400 ton) Nakhon Ratchasima in November (907500 ton) Roi Et in Novermber (852800 ton) Chiang Rai in Novermber (769800 ton) Khon Kaen in Novermber (692800 ton) Maha Sarakham in Novermber (676200 ton) Udon Thani in Novermber (620600 ton) respectively. The rice yeilds maps are easy for readers to identify which areas have high or low yields. They are a useful tool for planning decision making and implementing plans to help rice famers to increase their rice production.

2563