个人简介：

毕秋实，吉林大学讲师，博士生导师，主要从事矿山与工程装备优化设计和智能化技术研究，内容涵盖重型多关节臂机器人、智慧矿山车铲协同作业系统、大型破碎粉磨装备等领域，在轨迹规划、跟踪控制、铲掘与装卸策略、破碎机理建模与腔型优化等方面进行了大量研究工作。作为核心成员，参与组建电动智能工程机械研发团队，与国内工程装备与重型装备领域头部企业如徐工集团、太原重工集团、北方重工集团等合作密切。作为课题负责人主持国家自然科学基金1项，吉林省教育厅课题1项，企业委托课题4项。发表SCI/EI检索高水平论文20余篇。

招生信息：

欢迎有意愿开展工程装备智能化方向的学生加入！

助研津贴：对于积极参与科研项目的研究生额外发放助研津贴，博士研究生2万-5万元/年，硕士研究生1万-3万元/年。

联系邮箱：bqs@jlu.edu.cn 

主要研究方向：

（1）铲掘与运输装备自主作业及协同作业技术

（2）大型矿用破碎粉磨装备仿真分析与优化设计

（3）智能农业机械

（4）仿生数字孪生

教学情况：

研究生课程：《现代工程装备智能作业技术（英语）》，必修课

本科生课程：《有限元与计算方法》，必修课

指导学生：孙嘉政、王尧、司博文（大学生创新创业训练计划项目，国家级，已结题）

科研情况：

主持项目

国家自然科学基金（青年基金）：无人矿用电铲智能装卸策略与多目标轨迹规划，2022.01-2024.12，主持

山西省揭榜招标项目（课题）：重型履带行驶路径规划与自适应控制，2020.05-2023.12，主持

吉林省教育厅科学技术研究项目：无人挖掘机自主作业技术研究，2022.01-2023.12，主持

企业委托课题：大型塔式磨机作业性能分析，2020.09-2021.09，主持

企业委托课题：旋回破碎机核心零部件数值计算分析，2021.07-2022.07，主持

参与项目

国家自然科学基金（面上项目）：无人驾驶装载机自主铲掘作业关键技术研究，2019.01-2022.12

国家自然科学基金（面上项目）：非结构环境下工程车辆自主作业关键技术研究，2019.01-2022.12

国家自然科学基金（面上项目）：多履带行走装置机电耦合动力学及自适应控制，2018.01-2021.12

论文与专利

Research on Path Planning and Trajectory Tracking of an Unmanned Electric Shovel Based on Improved APF and Preview Deviation Fuzzy Control, MACHINES, 2022

Deep Learning and Machine Vision-Based Inspection of Rail Surface Defects, IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2022

Point cloud registration algorithm based on curvature feature similarity, MEASUREMENT, 2021

Deep learning-based prediction of piled-up status and payload distribution of bulk material, AUTOMATION IN CONSTRUCTION, 2021

Digging Trajectory Optimization for Cable Shovel Robotic Excavation Based on a Multi-Objective Genetic Algorithm, ENERGIES, 2020

面向自主作业的挖掘机多目标最优挖掘运动规划，机械工程学报，2022

基于Kriging和MCMC的结构可靠性主动学习算法，东北大学学报（自然科学版），2021

基于数值仿真的大型塔式磨机工作特性分析，吉林大学学报（工学版），2021

基于离散元-多体动力学联合仿真的机械式挖掘机挖掘阻力仿真与试验，吉林大学学报（工学版），2019

基于DEM-FEM耦合的双齿辊破碎机辊齿强度分析，吉林大学学报（工学版），2018