This project aims to design and develop an electric tuk-tuk by converting the traditional combustion engine system to an electric system, supporting the reduction of air pollution and promoting sustainable automotive technology. The electric tuk-tuk is designed using a BLDC electric motor and a control system specifically adapted for the unique driving style of three-wheeled vehicles in Thailand. The study considers suitable energy systems and includes interviews with traditional tuk-tuk drivers to ensure the vehicle meets everyday usability needs. The findings suggest that adopting electric tuk-tuks not only reduces emissions and PM2.5 particulate matter but also enhances an eco-friendly image for Thailand’s tourism sector while supporting domestic innovation and economic growth.
ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาปัญหาสิ่งแวดล้อมได้รับความสนใจอย่างมากจากทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศไทยที่เผชิญกับปัญหามลพิษทางอากาศอย่างรุนแรง ซึ่งเป็นหนึ่งในวิกฤตสำคัญของเมืองใหญ่เช่นกรุงเทพฯ ที่ค่าฝุ่น PM2.5 สูงถึง 27.4ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตร หรือเกินมาตรฐานขององค์การอนามัยโลก (WHO) ถึง 5 เท่า สาเหตุหลักของปัญหานี้มาจากยานพาหนะที่ใช้เครื่องยนต์สันดาปภายใน(ICE) โดยเฉพาะในยานพาหนะที่ใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลซึ่งปล่อยทั้งก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์(CO2) คาร์บอนมอนอกไซด์ (CO) และฝุ่น PM2.5 ซึ่งล้วนแต่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพอากาศและสุขภาพของประชาชนรถตุ๊กตุ๊กซึ่งเป็นเอกลักษณ์ของไทยและเป็นที่นิยมในหมู่นักท่องเที่ยวเป็นอีกหนึ่งยานพาหนะที่ใช้งานมาอย่างยาวนานและมักใช้เครื่องยนต์สันดาปที่มีประสิทธิภาพต่ำ ทำให้ปล่อยมลพิษสูงกว่ายานพาหนะที่ใช้เทคโนโลยีใหม่ ดังนั้นการพัฒนารถตุ๊กตุ๊กไฟฟ้าจึงมีความสำคัญเพื่อลดการปล่อยมลพิษ ควบคู่ไปกับการรักษาเอกลักษณ์ของไทยให้คงอยู่ การเปลี่ยนรถตุ๊กตุ๊กจากเครื่องยนต์สันดาปเป็นรถไฟฟ้าจะช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกได้อย่างมาก โดยหากตุ๊กตุ๊กเปลี่ยนมาเป็นรถไฟฟ้าจะลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากเดิม 6.2 ตันต่อปีเหลือเพียง2 ตันต่อปี หรือคิดเป็นการลดลงถึง 67% ซึ่งสอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลไทยที่ตั้งเป้าลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกให้ได้ 20-25% ภายในปี 2573 ตามข้อตกลงปารีส (Paris Agreement) นอกจากนี้รถตุ๊กตุ๊กไฟฟ้ายังมีค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาต่ำกว่ารถที่ใช้เครื่องยนต์เชื้อเพลิง เพราะไม่มีเครื่องยนต์สันดาปที่ซับซ้อนช่วยให้เจ้าของรถประหยัดค่าใช้จ่ายในระยะยาว อีกทั้งยังช่วยเสริมสร้างภาพลักษณ์ด้านสิ่งแวดล้อมให้แก่ประเทศไทย สนับสนุนการท่องเที่ยวที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม และเพิ่มโอกาสในการพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศซึ่งนอกจากจะเป็นการรักษาสิ่งแวดล้อมแล้วยังสร้างโอกาสใหม่ๆในด้านเศรษฐกิจและการท่องเที่ยวอย่างยั่งยืน
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะแพทยศาสตร์
This research studies the effect of CBD on the excitability of mice nociceptive trigeminal ganglion neurons. The electrophysiological parameters of the mouse trigeminal ganglion cells are measured using a Whole Cell Current Clamp Model on a primary cell culture treated with 0.5 uM CBD for 24 hours compared to a control group. After obtaining the results statistical analysis is done using a Mann Whitney-U test.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This research aims to evaluate the efficiency of nano-type oxygen diffusers at different pump power levels in sea bass nursery ponds. The study examines how varying power levels affect dissolved oxygen distribution in the water and their impact on the health, growth, and survival rates of sea bass. The findings indicate that pump power levels influence dissolved oxygen concentration, with the optimal power level improving oxygen distribution in the pond. This enhancement leads to higher survival and growth rates for sea bass. The results provide valuable insights for selecting appropriate oxygen diffusers and pump power levels in fish nursery pond systems. The experiment consisted of two conditions: 1. Without fish – This condition assessed the oxygenation capacity, oxygen transfer coefficient, oxygen transfer rate, and oxygen transfer efficiency of pumps at three different power levels. 2. With fish – This condition evaluated whether the oxygen supplied by pumps at three power levels was sufficient, based on the growth rate and survival rate of the fish in the pond. Blood counts were conducted to assess the immune response. The collected data were statistically analyzed using the RCBD method for the condition without fish and the CRD method for the condition with fish, employing SPSS software.