The design and development of an electric locomotive for the TRRN Railway Challenge 2025 aims to enhance learning potential and apply various theories in practical settings. The focus is on developing the locomotive to pass various tests, including acceleration, automatic braking system, noise, vibration, energy consumption, and durability throughout the competition. Additionally, the project helps improve skills in writing engineering design reports, which enables students to develop their analytical and discussion abilities in order to successfully complete each test according to the competition rules.
การแข่งขัน TRRN Railway Challenge เป็นเวทีที่เปิดโอกาสให้ทีมนักศึกษาและวิศวกรรุ่นใหม่จากทั่วโลกได้ออกแบบและพัฒนาหัวรถจักรไฟฟ้าขนาดเล็กเพื่อนำไปแข่งขันภายใต้เงื่อนไขและข้อกำหนดที่กำหนดไว้ การแข่งขันนี้จัดขึ้นเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้เชิงปฏิบัติการและการพัฒนาทักษะทางวิศวกรรมระบบราง ซึ่งเป็นอุตสาหกรรมที่มีบทบาทสำคัญต่อการขนส่งและพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของประเทศต่างๆ 1. พัฒนาศักยภาพนักศึกษาและวิศวกรรุ่นใหม่ ส่งเสริมการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ความรู้ด้านวิศวกรรมระบบรางในสถานการณ์จริง สร้างโอกาสให้ผู้เข้าร่วมฝึกฝนการทำงานเป็นทีมและการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ ยกระดับมาตรฐานเทคโนโลยีระบบราง 2. ช่วยให้เกิดนวัตกรรมใหม่ในการออกแบบและพัฒนาหัวรถจักรไฟฟ้า กระตุ้นให้เกิดการพัฒนาเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น เช่น ระบบควบคุมอัตโนมัติและการใช้พลังงานอย่างคุ้มค่า 3. เสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันในระดับสากล เปิดโอกาสให้นักศึกษาและวิศวกรได้แสดงศักยภาพในเวทีระดับโลก เพิ่มขีดความสามารถของประเทศในการพัฒนาอุตสาหกรรมระบบรางและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง 4. เชื่อมโยงความรู้ทางทฤษฎีกับการปฏิบัติจริง ผู้เข้าร่วมจะได้ฝึกฝนทักษะการออกแบบ การวิเคราะห์ และการทดสอบหัวรถจักร ช่วยให้เกิดความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยที่ส่งผลต่อสมรรถนะของหัวรถจักร เช่น อัตราเร่ง ระบบเบรก เสียงรบกวน และความทนทาน
คณะศิลปศาสตร์
As a value-added product of locally sourced fruits in Phang Nga, stevia-sweetened jelly offers a healthy and sustainable option for consumers seeking reduced sugar intake. This product has the potential to become a popular souvenir, promoting local agriculture and boosting the regional economy.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Jaundice, a common condition in infants that results from high bilirubin levels in the blood, often requires early diagnosis and monitoring to prevent severe complications, especially in newborns. Traditional diagnostic methods can be time-consuming and subject to human error. This study proposes an approach for real-time jaundice detection using advanced image processing techniques and machine learning algorithms. By analyzing images captured in RGB color spaces, pixel values are extracted and processed through Otsu’s thresholding and morphological operations to detect color patterns indicative of jaundice. A classifier model is then trained to distinguish between normal and jaundiced conditions, offering an automated, accurate, and efficient diagnostic tool. The system’s potential to operate in real-time makes it particularly suited for clinical settings, providing healthcare professionals with timely insights to improve patient outcomes. The proposed method represents a significant innovation in healthcare, combining artificial intelligence and medical imaging to enhance the early detection and management of jaundice, reducing reliance on manual interventions and improving overall healthcare delivery.