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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Artificial intelligence for agriculture and environment is a collection of significant models for enviromental friendly Thailand development. The models create with machine learning and deep learning by Near infrared spectroscopy research center for agricultural and food products, including: Determining the nutrient needs (N P K) of durian trees by measuring durian leaves using a non-destructive technique using artificial intelligence, Identification of combustion properties of biomass from fast-growing trees and agricultural residues using non-destructive techniques combined with artificial intelligence, and Evaluation of global warming due to biomass combustion using non-destructive techniques using artificial intelligence. The basic technology used is Near infrared Fourier transform spectroscopy technology which measurement and output display can be done quickly without chemical, no requirement for special expert, and measurement price per sample is very low. But the instrument cannot be produced in Thailand.
คณะวิทยาศาสตร์
With the urgent need for rapid screening of Aflatoxin B1 (AFB1) due to its association with increased liver cirrhosis and hepatocellular carcinoma cases from contaminated agricultural foods, we propose a novel electrochemical aptasensor. This aptasensor is based on trimetallic nanoparticles AuPt-Ru supported by reduced graphene oxide (AuPt-Ru/RGO) modified on a low-cost and disposable goldleaf electrode (GLEAuPt-Ru/RGO) for detection of AFB1. The trimetallic nanoparticle AuPt-Ru was synthesized using an ultrasonic-driven chemical reduction method. The synthesized AuPt-Ru exhibited a waxberry-like appearance, with AuPt core-shell structure and ruthenium dispersed over the particles. The average particle size was 57.35 ± 8.24 nm. The AuPt-Ru was integrated into RGO sheets (inner diameter of 0.5 to 1.6 µm) in order to enhance electron transfer efficiency and increase the specific immobilizing surface area of the thiol-5’-terminated modified aptamer (Apt) to target AFB1. With a large electrochemical surface area and low electrochemical impedance, GLEAuPt-Ru/RGO displays ultra-high sensitivity for AFB1 detection. Differential pulse voltammetry (DPV) measurements revealed a linear range for AFB1 detection range from 0.3 to 30.0 pg mL-1 (R2 = 0.9972), with a limit of detection (LOD, S/N = 3) and a limit of quantification (LOQ, S/N = 10) of 0.009 pg mL-1 and 0.031 pg mL-1, respectively. The developed aptasensor also demonstrated excellent accuracy in real agricultural products, including dried red chili, garlic, peanut, pepper, and Thai jasmine rice, achieving recovery rates between 94.6 and 107.9%. The fabricated aptamer-based GLEAuPt-Ru/RGO performance is comparable to that of a modified commercial electrode, which has great potential application prospects for detecting AFB1 in agricultural products.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The innovation of the vertical aquaponics system for rearing golden apple snails integrating with vegetable cultivation by using substrates to water treatment. The system aims to maximize the use of vertical space, save water, and produce safe vegetables for consumption or commercial purposes, and to support living things. The golden apple snail excretes wastes/leftover food scraps that are filtered on the substrates used for water treatment. Meanwhile, natural bacteria help change these wastes into nutrients that plants can use. Therefore, the system is environmentally friendly.