学位:博士
性别:男
学历:博士研究生毕业
在职信息:在职
所在单位:机械与航空航天工程学院
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