แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Reducing harmful effects on human health of car vibrations using a combination of unsupervised and supervised machine learning algorithm

Organization : Kasetsart University. Faculty of Engineering

Organization : Kasetsart University. Faculty of Engineering
Email : pachara.j@ku.th
keyword: Car suspension systems.
LCSH: AUTOMOBILES -- VIBRATION -- HEALTH ASPECTS.
LCSH: MACHINE LEARNING.
Abstract: Car vibrations are typically common, but it’s crucial to determine the level of shaking that signifies a potential threat to human health. In this research, the machine learning algorithm was employed to predict potential failures in car suspension systems, with the goal of enhancing vehicle reliability and safety. A combination of unsupervised and supervised machine learning algorithms is applied to classify data, isolate outlier, and predict fault diagnosis outcomes in the simulation context with a dataset of a car suspension system. In general, either unsupervised or supervised learning techniques can contribute to a valuable predictive maintenance when dealing with larger datasets in a car suspension system either usual or unusual conditions. Therefore, the results may not cover unknow patterns within unusual conditions, such as high amplitude sinusoidal and step road profile. In this research, a combination of unsupervised and supervised learning techniques is proposed to identify car suspension issues caused by poorly maintained vehicles, potentially impacting human health. The findings from the simulation indicate that a combination of unsupervised and supervised machine learning algorithms can effectively classify fault diagnosis and isolate unknow patterns for future training models. Moreover, the identification of non-groupable elements using a combination of these learning techniques is illustrated through outlier detection on unknown patterns. Therefore, the research results enable engineers to assess devices for maintenance and repair needs, aiming to reduce or eliminate car vibrations, which can pose serious harm to human health. "
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2567
Modified: 2567-07-16
Issued: 2024-07-16
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม. ปีที่ 20, ฉบับที่ 1 (ม.ค.-เม.ย. 67), หน้า 171-185.
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ind_200112.pdf 732.63 KB1 2025-09-25 21:03:00
ใช้เวลา
0.02922 วินาที

Chatlatanagulchai Withit.
Title Contributor Type
Reducing harmful effects on human health of car vibrations using a combination of unsupervised and supervised machine learning algorithm
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chatlatanagulchai Withit.;Pachara Juyploy.

บทความ/Article
Pachara Juyploy.
Title Contributor Type
Reducing harmful effects on human health of car vibrations using a combination of unsupervised and supervised machine learning algorithm
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Chatlatanagulchai Withit.;Pachara Juyploy.

บทความ/Article
A comparative analysis of supervised machine learning algorithms for fault prediction in automotive suspension systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pachara Juyploy.;Withit Chatlatanagulchai.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 19
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,405
รวม 3,424 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 227,969 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 34 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 25 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 17 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 228,051 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.50