<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Collection:</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/4544</link>
    <description />
    <pubDate>Thu, 09 Apr 2026 02:53:58 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-04-09T02:53:58Z</dc:date>
    <item>
      <title>โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาซอฟท์แวร์สำหรับการออกแบบเชิงแนวคิดของเครื่องบินโดยพิจารณาความไม่แน่นอน</title>
      <link>http://hdl.handle.net/123456789/4652</link>
      <description>Title: โครงการวิจัยเรื่อง การพัฒนาซอฟท์แวร์สำหรับการออกแบบเชิงแนวคิดของเครื่องบินโดยพิจารณาความไม่แน่นอน
Authors: ภาคิน, จำปาศักดิ์
Abstract: การออกแบบเครื่องบินประกอบด้วย 3 ขั้นตอน การออกแบบตามแนวคิด, การออกแบบ ขั้นกลาง และการออกแบบขั้นละเอียด โดยงานวิจัยได้นำเสนอการออกแบบอากาศยานไร้คนขับชนิดปีกตรึง (Fixed wing unmanned aerial vehicle) ในขั้นตอนออกแบบตามแนวคิด โดยใช้วิธีการหาค่าเหมาะที่สุดโดยวิธีเมตาฮิวริสติก (Meta-heuristics) โดยผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุดภายใต้เงื่อนไขบังคับของการออกแบบ ประกอบด้วย รูปทรง, ขนาดของส่วนประกอบหลัก, ประเภทของแพนปีกและข้อมูลของเครื่องยนต์ จะถูกนำไปออกแบบในขั้นตอนการออกแบบขั้นกลางและการออกแบบขั้นละเอียดต่อไป เนื่องจากการออกแบบเครื่องบินเป็นกระบวนการคำนวณที่ซับซ้อนและอาศัย              การคำนวณแบบวนรอบจำนวนมาก ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นที่จะพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อช่วยในการออกแบบอากาศยานไร้คนขับในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิด โดยงานวิจัยนั้นจึงถูกแบ่งออกเป็น 5 ส่วน &#xD;
ส่วนแรกแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์และแนวทางสำหรับนำซอฟต์แวร์ไปประยุกต์ใช้ ของปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดของการออกแบบอากาศยานไร้คนขับในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิดด้วยวิธีเมตาฮิวริสติก โดยพิจารณาความไม่แน่แน่นอนของการออกแบบ ภาษาคอมพิวเตอร์ MATLAB ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์&#xD;
ในส่วนที่สองเป็นการนำเสนอโดยการเปรียบเทียบวิธีเมตาฮิวริสติกที่นิยมใช้วิเคราะห์ปัญหาการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบเป้าหมายเดียวจำนวน 6 วิธีถูกใช้เพื่อนำมาแก้ปัญหาการออกแบบอากาศยานไร้คนขับในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิด โดยรูปทรงที่ถูกเลือกมาใช้ในการออกแบบคือ Conventional &#xD;
ส่วนที่สามเป็นการพัฒนาระเบียบวิธีเมตาฮิวริสติกแบบใหม่เพื่อใช้ในการออกแบบอากาศยานไร้คนขับรูปทรง Twin boom ในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิดโดยวิเคราะห์หลายฟังก์ชันเป้าหมาย (Many objective optimisation) ที่ชื่อว่า Self-adaptive many-objective meta-heuristic based on decomposition (A-MnOMH/D)&#xD;
ในส่วนที่สี่ ความไม่แน่นอนของการออกแบบ (Uncertainty of design) ของปัญหาการออกแบบอากาศยานไร้คนขับสำหรับการออกแบบในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิดของรูปทรง Conventional ได้ถูกนำมาประเมินค่าความไม่แน่นอนโดยใช้วิธี Reliability index approximation (RIA) with most probable point (MPP) ความไม่แน่นอนของการออกแบบประกอบด้วย น้ำหนักทั้งหมด, สัมประสิทธิ์แรงยกและแรงต้าน และตัวแปรไร้หน่วยของ state space model จากนั้นวิธี Multiobjective Meta-Heuristic with Iterative Parameter Distribution Estimation (MMIPDE) ซึ่งเป็นหนึ่งในระเบียบวิธีเมตาฮิวริสติกถูกนำมาใช้วิเคราะห์การหาค่าที่เหมาะสมที่สุดแบบ 2 ฟังก์ชันเป้าหมาย ประกอบด้วยน้ำหนักที่น้อยที่สุด และ ค่ามากที่สุดของ Reliability index&#xD;
ในส่วนสุดท้าย เพื่อลดการใช้ประสบการณ์ในการออกแบบในการเลือกรูปทรงของอากาศยานไร้คนขับในขั้นตอนการออกแบบตามแนวคิด และการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้สามารถออกแบบอากาศยานไร้คนขับได้หลากหลายรูปทรง ในส่วนนี้ได้นำเสนอการนำรูปทรงของอากาศยานไร้คนขับประกอบด้วย Conventional, Twin boom และ Canard โดยจะถูกกำหนดเป็นตัวแปรออกแบบในวิธีการหาค่าเหมาะสมด้วยวิธีเมตาฮิวริสติกแบบหลายฟังก์ชันเป้าหมาย โดยระเบียบวิธี                       เมตาฮิวริสติกแบบใหม่ที่ชื่อว่า Grid-based many-objective metaheuristic with iterative parameter distribution estimation (MM-IPDE-Gr)&#xD;
การพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อใช้ในงานวิจัยที่กล่าวมาข้างต้น สรุปได้ว่า ซอฟต์แวร์สามารถออกแบบอากาศยานไร้คนขับได้ทั้งหมด 3 รูปทรง ประกอบด้วย Conventional, Twin boom และ Canard โดยใช้ระเบียบวิธีเมตาฮิวริสติก ยกตัวอย่างเช่น MMIPDE, MM-IPDE-Gr และ                               A-MnOMH/D โดยสามารถพิจารณาความไม่แน่นอนของการออกแบบได้ด้วยวิธี Reliability               index approximation (RIA) with most probable point (MPP) ผู้ออกแบบสามารถกำหนดฟังก์ชันเป้าหมาย เงื่อนไขของการออกแบบและสัมประสิทธิ์ค่าคงที่ต่างๆ ได้โดยการแก้ไขที่ไฟล์สำหรับ input initial parameter สุดท้ายแล้วเมื่อได้รับคำตอบที่ดีที่สุด ซอฟต์แวร์สามารถแสดงรูปทรงของเครื่องบินได้อย่างโดยง่าย และส่งออกคำตอบไปใช้ในกระบวนการออกแบบในขั้นตอน อื่นๆ ต่อไป; The design of aircraft consists 3 phases: conceptual design, preliminary design and detail design. This thesis aims to present the design of Fixed wing unmanned aerial vehicles (UAV) in conceptual design phase by using the meta-heuristic optimisation (MH). The optimal results subjected to design constraints contain with the shape, dimension of main component, type of airfoil and engine. The obtained results are input in preliminary design and detail design. Due to the design of aircraft in conceptual phase requires vast of computation and iterative calculation, this thesis aim to develop the aircraft conceptual design software integrated with open-source software. This research has 5 parts following:&#xD;
The first path shows the development of a software and the guidelines for software application of conceptual design of UAV using MH taking account uncertainty. The computational language, an abbreviation of "MATrix LABoratory" (MATLAB), is used in this work.&#xD;
Secondary, this section presents the comparative study the state of the art of six single objective MHs for solving the aircraft conceptual design of UAV, the conventional configuration.&#xD;
Thirdly, a novel algorithm for designing many-objective aircraft, a conceptual design problem (Twin boom), called self-adaptive many-objective meta-heuristic based on decomposition (A-MnOMH/D) is developed.&#xD;
Fourthly, uncertainties of aircraft conceptual design of UAV are estimated by Reliability index approximation (RIA) with most probable point (MPP). Uncertainties of this design consist take-off weight, lift and drag coefficient and dimension less of state space model. The multi-objective optimisation algorithm, Multiobjective Meta-Heuristic with Iterative Parameter Distribution Estimation (MMIPDE), is used to solve the multi-objective optimisation. The objective functions are minimizing take-off weight and maximizing Reliability index.&#xD;
Final part, for reducing the design experience for choosing the UAV configuration and developing of software for evaluating multiple configurations in conceptual design phase, The UAV configuration: Conventional, Twin boom and Canard are posed to be design variable in design of many objective optimisation using the novel algorithm called “Grid-based many-objective metaheuristic with iterative parameter distribution estimation (MM-IPDE-Gr)”.&#xD;
Conclusion of software development, it can design of three UAVs: Conventional, Twin boom, and Canard, using MH optimisation algorithms including MMIPDE, MM-IPDE-Gr and A-MnOMH/D by taking account uncertainty using Reliability index approximation (RIA) with most probable point (MPP). The designer can define the number of objective functions, design constraint and design constant by editing of input script. The model of optimal result can be generated easily by using script. The model can be input of preliminary and detail design.
Description: ทุนปริญญาเอก คปก.</description>
      <pubDate>Wed, 18 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/123456789/4652</guid>
      <dc:date>2023-10-18T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>วิทยานิพนธ์เรื่อง การเลือกคุณลักษณะข้อมูลโดยใช้วิธีสหสัมพันธ์รูปแบบต้นไม้</title>
      <link>http://hdl.handle.net/123456789/4651</link>
      <description>Title: วิทยานิพนธ์เรื่อง การเลือกคุณลักษณะข้อมูลโดยใช้วิธีสหสัมพันธ์รูปแบบต้นไม้
Authors: ประจักษ์, ยาพิลา
Abstract: การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) เป็นวิธีการทางด้านปัญญาประดิษฐษ์ (artificial intelligence) ที่ถูกนํามาใช้ในการสร้างระบบตรวจจับสัญญาณการบุกรุกในระบบสารสนเทศ ซึ่งส่วน&#xD;
ใหญ่จะใช้เทคนิคการจําแนกประเภทข้อมูล (data classification) ในการวิเคราะห์ข้อมูลภายในระบบ หรือโปรแกรมต่างๆ เพื่อระบุว่าข้อมูลจากระบบมีรูปแบบที่สอดคล้องกับการบุกรุกหรือไม่ &#xD;
แต่ในการจําแนกประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่จําเป็นต้องใช้ทรัพยากรเป็นจํานวนมาก จึงมีขั้นตอนในการลดขนาดของข้อมูลก่อนนําข้อมูลที่ได้ไปเข้ากระบวนการจําแนกประเภทข้อมูล ในการลดขนาดข้อมูลที่มีความนิยมจะใช้การเลือกคุณลักษณะข้อมูล (feature selection) เพื่อลดปริมาณของคุณลักษณะข้อมูลลง ทําให้สามารถจําแนกประเภทข้อมูลได้เร็วขึ้น ในงานวิจัยนี้เสนอวิธีการเลือกคุณลักษณะข้อมูลด้วยวิธีสหสัมพันธ์รูปแบบต้นไม้ (correlation tree) โดยการสร้างโครงสร้างต้นไม้จากค่าสหสัมพันธ์ (correlation) ของข้อมูลแล้วเลือกข้อมูลสําคัญตามความสําคัญในลําดับชั้นของโครงสร้างต้นไม้ที่สร้างขึ้น จากนั้นจึงเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการจําแนกประเภทข้อมูลของชุดข้อมูลที่ได้จากการเลือกคุณลักษณะโดยใช้วิธีสหสัมพันธ์รูปแบบต้นไม้กับการเลือกคุณลักษณะโดยวิธีอื่นๆ ซึ่งจะทดสอบโดยการใช้การจําแนกประเภทข้อมูล 3 วิธีคือ แบบต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree) &#xD;
แบบการสุ่มป่าไม้ (random forest) และแบบนาอีฟเบย์ (naïve bayes); Machine learning, an algorithm using a concept of artificial intelligence, is used &#xD;
in intrusion detection systems. Data classification is a process mostly used to analyze &#xD;
data in systems or programs in order to identify if the data have any correlation to &#xD;
an intrusion. However, a number of resources must be consumed in order to classify &#xD;
large amount of data. For this reason, there are processes used to reduce a size of &#xD;
the data before using those data in a data classification process. One of the most &#xD;
frequently used data reduction techniques is a feature selection technique, resulting &#xD;
in a faster data classification process. In this research, correlation tree method is &#xD;
applied for the feature selection method by creating correlation tree from the &#xD;
correlations of data and selecting the data prioritized by the correlation tree. After &#xD;
that, the efficiency of feature selection methods, correlation tree and other &#xD;
techniques, will be compare by using three data classification methods, which are &#xD;
decision tree, random forest and naïve bayes.
Description: ทุนอุดหนุนการศึกษา</description>
      <pubDate>Wed, 18 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/123456789/4651</guid>
      <dc:date>2023-10-18T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>วิทยานิพนธ์เรื่อง การออกแบบระบบเก็บและส่งข้อมูลวิถีกระสุนจากกระสุนปืนจำลอง</title>
      <link>http://hdl.handle.net/123456789/4650</link>
      <description>Title: วิทยานิพนธ์เรื่อง การออกแบบระบบเก็บและส่งข้อมูลวิถีกระสุนจากกระสุนปืนจำลอง
Authors: นที, เผ่าผาง
Abstract: กำลังดำเนินการ (ยังไม่สมบูรณ์)
Description: ทุนอุดหนุนการศึกษา</description>
      <pubDate>Wed, 18 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/123456789/4650</guid>
      <dc:date>2023-10-18T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>วิทยานิพนธ์เรื่อง แบบจำลองการทำงานเรดาร์ไบสแตติกแบบพาสซีฟสำหรับการตรวจจับระยะทางและความเร็วด้วยการกำจัดสัญญาณรบกวนชนิดปรับค่าได้ฟังก์ชั่นความกำกวมและวิทยุกำหนดด้วยซอฟต์แวร์บนอุปกรณ์ USRPB-210</title>
      <link>http://hdl.handle.net/123456789/4649</link>
      <description>Title: วิทยานิพนธ์เรื่อง แบบจำลองการทำงานเรดาร์ไบสแตติกแบบพาสซีฟสำหรับการตรวจจับระยะทางและความเร็วด้วยการกำจัดสัญญาณรบกวนชนิดปรับค่าได้ฟังก์ชั่นความกำกวมและวิทยุกำหนดด้วยซอฟต์แวร์บนอุปกรณ์ USRPB-210
Authors: ทองเติม, ชื่นแสงเนตร
Abstract: วัตถุประสงค์ของวิทยานิพนธ์นี้เพื่อศึกษาและออกแบบจำลองเรดาร์ไบสแตติกแบบพาสซีฟด้วยโมเดลซอฟต์แวร์และโมเดลฮาร์ดแวร์ โดย MATLAB-Simulink และวิทยุกำหนดด้วยซอฟต์แวร์ &#xD;
USRP B-210 เทคนิคที่ใช้ในการออกแบบระบบ ประกอบด้วย 2 ส่วน ส่วนแรก เทคนิคตัวกรองแบบปรับค่าได้เพื่อกำจัดสัญญาณที่ไม่ต้องการออกจากสัญญาณที่สะท้อนจากเป้าหมาย ส่วนที่สองเทคนิคฟังก์ชันความกำกวมเพื่อเปรียบเทียบเวลาที่แตกต่างกัน (ดีเลย์) และความถี่ที่แตกต่างกัน (ดอปเปลอร์) ของสัญญาณทั้งสองที่ได้รับมาจากเครื่องรับสัญญาณ จำกนั้นนำผลที่ได้ไปคำนวณเป็นความเร็วไบสแตติก และระยะทางไบสแตติกของเป้าหมาย ผลการทดสอบ การวัดจำกระบบจำลองให้ค่าความเร็วไบสแตติกและระยะทางไบสแตติกของเป้าหมายผิดพลาดจากค่าจริงเฉลี่ยร้อยละ 0.75  และร้อยละ 0.50 ตามลำดับ; The objective of this thesis is to study and design a passive bistatic radar model &#xD;
using software and hardware models by MATLAB-Simulink and software-defined radio &#xD;
USRP B-210. The used techniques in the system design consist of two parts. The first &#xD;
part is an adaptive filter technique to remove unwanted signals from the signal &#xD;
reflected from the target. The second part is an ambiguity function technique to &#xD;
compare the different time (delay) and different frequencies (Doppler) of the two &#xD;
signals received from the receivers. Then take the result to calculate the bistatic speed&#xD;
(velocity) and bistatic distance (range) of the target. Test results: measurements from &#xD;
the simulation system gave average bistatic speed and bistatic distance errors of 0.75&#xD;
percent and 0.50 percent, respectively.
Description: ทุนอุดหนุนการศึกษา</description>
      <pubDate>Wed, 18 Oct 2023 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://hdl.handle.net/123456789/4649</guid>
      <dc:date>2023-10-18T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

