การสร้างอัลกอลิทึมโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นด้วยพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับควบคุมสภาวะโรงเรือนปลูกพืชสำหรับผู้พิการและการเพิ่มมูลค่าผลผลิตด้วยเซรามิกเคลือบ

Creating a multi-layer neural network algorithm with computational fluid dynamics for controlling House Conditions for Plants with Disabilities and Adding Value to Products with Glazed Ceramics

Name: พลเทพ เวงสูงเนิน

Name: ไพศาล นาผล

Name: จาริณี จงปลื้มปิติ

Name: จิรวัฒน์ จันทร์สว่าง

keyword: โครงข่ายประสาทเทียม

; พลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณ

; ระบบควบคุมสภาวะโรงเรือนปลูกพืช

; ผู้พิการ

; เซรามิกเคลือบ

; Artificial neural networks

; Computational fluid dynamics

; Greenhouse control system

; People with disabilities

; Coated ceramics

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการสร้างอัลกอลิทึมโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นด้วยพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณสำหรับควบคุมสภาวะโรงเรือนปลูกพืชสำหรับผู้พิการ และการเพิ่มมูลค่าผลผลิตด้วยเซรามิกเคลือบ โดยเริ่มจากการสำรวจข้อมูลพื้นฐานก่อนการวิเคราะห์และปรับปรุงสภาวะภายในโรงเรือน ในเบื้องต้นจากการสังเกตุพบปัญหาเรื่องการกระจายความร้อนไม่ทั่วถึงทั้งโรงเรือน และการวางตำแหน่งของอุปกรณ์ภายในโรงเรือนทำให้ผู้ปฏิบัติงานปฏิบัติงานไม่สะดวก เมื่อนำเอาพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณไปวิเคราะห์พร้อมทั้งใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นไปใช้ในการตัดสินใจข้อมูลเพื่อใช้ในการควบคุมอุปกรณ์ภายในโรงเรือน พบว่าการกระจายตัวของอุณหภูมิมีการกระจายตัวที่สม่ำเสมอมากยิ่งขึ้น อุณหภูมิเฉลี่ยภายในโรงเรือนเมื่อเทียบกับภายนอกมีค่าต่ำลง ถ้าพิจารณาร้อยละของความแตกต่างระหว่างอุณหภูมิภายนอกและภายในจะเห็นได้ว่าเมื่อก่อนและหลังใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการตัดสินใจนั้นจะมีร้อยละเฉลี่ยทั้ง 24 hr. เท่ากับ3.75% และ 6.76% ตามลำดับ แต่ถ้าพิจารณาเฉพาะช่วงเวลาตั้งแต่ 08:00 – 16:00 น. จะมีค่าความแตกต่าง 7.66% และ 11.37% ตามลำดับ ซึ่งจากผลการศึกษาการนำพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณและโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้เพื่อควบคุมอุปกรณ์ภายในโรงเรือนเพื่อให้สภาวะภายในโรงเรือนเป็นไปตามความต้องการของพืชเพื่อเพิ่มผลผลิตจำเป็นต้องมีการเก็บข้อมูลการดำเนินกิจกรรมภายในโรงเรือนในระยะยาว แม้ว่าระบบจะทำงานได้ดีในช่วงแรก แต่ปัญหาใหม่อาจเกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปการเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้สามารถระบุปัญหาเหล่านี้ได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และหาทางแก้ไขก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผลผลิต การติดตามผลลัพธ์ในระยะยาวจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีนี้สามารถสร้างผลผลิตที่เพิ่มขึ้นอย่างยั่งยืน และเป็นประโยชน์ต่อเกษตรกรและชุมชนในอนาคต

Abstract: This research aims to develop a multi-layered artificial neural network algorithm with computational fluid dynamics to control the conditions of a greenhouse for people with disabilities and to increase the value of produce using coated ceramics. The research began with a survey of baseline data before analyzing and improving the conditions within the greenhouse. Initial observations revealed problems with uneven heat distribution throughout the greenhouse and the placement of equipment within the greenhouse, making it difficult for workers to perform their tasks. After applying computational fluid dynamics analysis and using a multi-layered artificial neural network for data-driven decision-making to control the equipment within the greenhouse, it was found that the temperature distribution became more uniform. The average temperature inside the greenhouse, compared to the outside, was lower. Considering the percentage difference between the external and internal temperatures, it can be seen that before and after using the artificial neural network for decision-making, the average percentage difference over 24 hours was 3.75% and 6.76%, respectively. However, if we consider only the period from 08:00 to 16:00, the difference is 7.66% and 11.37%, respectively. The results of this study show that using computational fluid dynamics and artificial neural networks to control equipment within the greenhouse to achieve the desired conditions for plant growth and increased yield requires long-term data collection on activities within the greenhouse. Although the system may work well initially, new problems may arise over time. Continuous data collection will help identify these problems early and find solutions before they affect yield. Long-term monitoring of results will help ensure that this technology can sustainably increase yield and benefit farmers and communities in the future.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน สำนักวิทยบริการและเทคโนโลยีสารสนเทศ

Address: นครราชสีมา

Email: library@rmuti.ac.th

Name: ทุนสนับสนุนงานมูลฐาน (Fundamental Fund)

Role: ผู้ให้ทุน

Created: 2566

Modified: 2025-06-04

Issued: 2568-06-02

งานวิจัย/Research report

application/pdf

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล อีสาน

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	RMUTI_Vilawan_Res68-07.pdf	5.6 MB	6	2025-10-21 21:20:03

ใช้เวลา

0.040498 วินาที