ถังบรรจุก๊าซความดันสูงที่ผลิตจากวัสดุประกอบ ได้แก่ คาร์บอนไฟเบอร์ เรซิน และพลาสติก ถูกออกแบบสำหรับบรรจุก๊าซธรรมชาติอัด (CNG) หรือไฮโดรเจน ซึ่งถูกเรียกว่าถังความดันสูง แบบที่4 โดยในงานวิจัยนี้ได้ออกแบบให้รองรับการใช้งานที่ความดัน 250 บาร์ สำหรับการขนส่งก๊าซธรรมชาติอัด
การบรรจุก๊าซที่ความดันสูงต้องใช้บรรจุภัณฑ์ที่มีความแข็งแรง การใช้ถังที่ผลิตจากโลหะถูกนำมาใช้ในช่วงแรกๆ แต่ปัญหาที่ตามมาคือน้ำหนักมากทำให้สิ้นเปลืองเชื้อเพลิงในกรณีที่นำไปติดตั้งบนยานพาหนะ จึงเกิดการพัฒนาถังความดันที่พัฒนาจากวัสดุประกอบขึ้นซึ่งจะช่วยลดน้ำหนักของบรรจุภัณฑ์และการกัดกร่อนเกิดขึ้นน้อย
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
ปัจจุบันการประกอบคอมพิวเตอร์ถือได้ว่าเป็นสิ่งใกล้ตัวผู้คนมากมาย ทุกคนมีโอกาสจับต้องได้ ซึ่งความรู้ในองค์ประกอบต่างๆของคอมพิวเตอร์ และทักษะในการประกอบคอมพิวเตอร์ 2 สิ่งที่กล่าวไปเป็นสิ่งที่บุคคลทั่วไปควรมีความรู้และความเข้าใจพื้นฐาน สำหรับการประกอบคอมพิวเตอร์ด้วยตนเอง เราจึงอยากที่จะให้ความรู้แก่บุคคลทั่วไปที่ต้องการที่จะเรียนรู้วิธีการประกอบ คอมพิวเตอร์ รวมไปข้อมูลต่างๆเกี่ยวกับองค์ประกอบ ผ่านการนำเสนอให้ออกมาในรูปแบบของสื่อการเรียนรู้บนเทคโนโลยี VR ซึ่งจะช่วยลดปัญหาด้านความผิดพลาด และทรัพยากรที่จะใช้ในการประกอบลงไปได้ พร้อมสร้างความตื่นเต้นให้กับผู้ใช้งานด้วยการจำลองการประกอบคอมพิวเตอร์ให้ผู้ใช้ได้มีปฏิสัมพันธ์ภายในโลกเสมือน สร้างประสบการณ์ และให้ความรู้ก่อนที่จะนำไปปฏิบัติจริงกับอุปกรณ์จริง โครงงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ผู้ที่สนใจในการประกอบคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะบุคคลที่ไม่มีประสบการณ์ในการประกอบคอมพิวเตอร์มาก่อน รวมไปถึงบุคคลที่อยากมีโอกาสได้ลองประกอบคอมพิวเตอร์ด้วยตนเอง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
การออกแบบและพัฒนาหัวรถจักรไฟฟ้าเพื่อเข้าร่วมการแข่งขัน TRRN Railway Challenge 2025 มุ่งเน้นการพัฒนาศักยภาพในการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ทฤษฎีในภาคปฏิบัติ โดยเน้นการพัฒนาหัวรถจักรให้สามารถพิชิตบททดสอบต่างๆ เช่น อัตราเร่ง ระบบหยุดรถอัตโนมัติ เสียงรบกวน การสั่นสะเทือน การใช้พลังงาน และความทนทาน รวมถึงการพัฒนาทักษะในการเขียนรายงานการออกแบบทางวิศวกรรมเพื่อเสริมสร้างทักษะในการวิเคราะห์และอภิปราย เพื่อให้สามารถผ่านการทดสอบตามกฎเกณฑ์ของการแข่งขันได้อย่างครบถ้วน
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม