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
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This study aimed to evaluate the optimal edible coating formulation for 'Namdokmai Sithong' mangoes by incorporating 10% gum arabic (GA) with mangosteen peel extract (MPE) at varying concentrations (1%, 3%, and 5%), compared to a control treatment (distilled water). The coated fruits were stored at room temperature for 14 days, and their physicochemical properties were assessed. The findings indicate that the application of GA (10%) combined with MPE effectively mitigated color changes in mango flesh, suppressed disease incidence, and preserved fruit firmness. Additionally, the coating significantly delayed alterations in total soluble solids (TSS), titratable acidity (TA), vitamin C content, carotenoid levels, and phenolic compounds. Among the tested formulations, GA (10%) + MPE (1%) exhibited the highest efficacy in extending shelf life, maintaining fruit quality, and enhancing surface gloss.
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.