范青松

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个人简介

范青松，1996年生，博士，betway必威中国最新app在站博士后。于2023年6月获贵州大学工学博士学位，2024年至今在betway必威中国最新app智能制造装备与技术全国重点实验室从事博士后研究。主要研究方向包括智能车间调度、智能机器人等，先后参与国家自然科学基金、**基础科研计划、航天科工工艺振兴工程项目等。 入站时间：2024年9月 所在团队：运筹与优化团队 合作导师：李新宇教授

研究方向

智能车间调度、智能机器人、深度学习等

开设课程

科研项目

[1] 国家自然科学基金：认知视域下的机器人装配行为研究，合同编号：52165063 (参与，在研) [2] 国家自然科学基金：数字车间制造行为自组织情境建模及应用研究，合同编号：51865004(参与，结题) [3] 贵州省研究生科研基金：人机物融合下数字车间机器人群智行为研究，合同编号: 黔教合YJSKYJJ[2021]068 (主持，结题)

论文专著与专利

代表性论文： [1] Fan Q, Li Y, Deveci M, et al. LUD-YOLO: A novel lightweight object detection network for unmanned aerial vehicle[J]. Information Sciences, 2025, 686: 121366. [2] Fan Q, Rao Q, Huang H. Multitarget Flexible Grasping Detection Method for Robots in Unstructured Environments[J]. CMES-Computer Modeling in Engineering & Sciences, 2023, 137(2). [3] Fan Q, Huang H, Chen Q, et al. A modified self-adaptive marine predators algorithm: framework and engineering applications[J]. Engineering with Computers. 2022, 38(4): 3269-3294. [4] Fan Q, Huang H, Yang K, et al. A modified equilibrium optimizer using opposition-based learning and novel update rules[J]. Expert Systems with Applications. 2021, 170. [5] Fan Q, Huang H, Li Y, et al. Beetle antenna strategy based grey wolf optimization[J]. Expert Systems with Applications. 2021, 165. 代表性发明专利： [1]采用改良免疫遗传算法的柔性作业车间调度方法, ZL201910098877.1 [2]一种轴承故障诊断方法, ZL202010142396.9 [3]便携式喷涂装置, ZL201910106253.X [4]一种非结构化环境的机器人灵活抓取检测方法, ZL202111005769.9 [5]一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量型目标检测方法及系统, ZL202111526435.6

荣誉获奖

[1]贵州省科技进步奖一等奖[6/9] [2]贵州省科技进步奖二等奖[5/7] [3]贵州省科技进步奖三等奖[3/5] [4]中国商业联合会科技进步奖二等奖[7/15] [5]中国通信工业协会全国计算机类优秀论文奖一等奖[1/6]

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