一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 吾驾之宝汽车技术（江苏）有限公司 企业法人 任彦君 注册时间 2021.05.13 注册所在省市 江苏省南京市 组织机构代码 MA260MX1-4 经营范围 许可项目：检验检测服务；互联网信息服务（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动，具体经营项目以审批结果为准）一般项目：汽车零部件研发；配电开关控制设备研发；电机及其控制系统研发；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；软件开发；信息系统集成服务；汽车零配件零售；智能车载设备销售；新能源汽车整车销售；新能源汽车电附件销售；新能源汽车换电设施销售；电子产品销售；电力电子元器件销售；专业设计服务；五金产品零售；计算机软硬件及辅助设备批发（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动） 企业地址 江苏省南京市玄武区长江后街6号 获投资情况 暂无 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 任彦君 机械工程学院/车辆工程 2020.9/博士在读 冯斌 机械工程学院/机械工程 2020.9/硕士在读 柏硕 机械工程学院/机械工程 2019.9/2022.7 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 殷国栋 教务处/车辆工程 教务处处长/教授 车辆动力学及控制 王斌 机械工程学院/计算机 党委副书记/副教授 大学生创新创业教育 庄伟超 机械工程学院/车辆工程 系主任/副教授 混合动力汽车 五、项目简介 智能电动汽车已成为当前全球汽车产业竞争的主战场，其基础载体和底盘构型正在向分布式驱动转型。本项目研发了分布式驱动专用的车辆驾驶控制系统，突破了高动态牵引力控制技术、多模式动态协调控制系统、一体化智能集成架构三大核心技术，以第一作者发表SCI/EI论文14篇，申请发明专利16件。核心技术成功入选全球新能源汽车八大前沿技术，斩获世界智能驾驶挑战赛金奖、国际自主车辆竞赛一等奖等荣誉。产品通过中汽研权威检测，与国内外竞品相比具有超高性价比优势。本项目由东南大学博士团队主创，团队成员多学科交叉，技术实力获江苏省工信厅权威认可。目前，本项目已于2021年5月13日注册成立吾驾之宝汽车技术（江苏）有限公司，与奇瑞新能源、南京金龙、速羽动力等3家整车企业签订产品购销合同320万元，与徐州重工、中国中车、中兴、华为等大型企业建立技术合作关系，完成了乘用车、商用车、工程机械等应用场景的全领域布局。公司采取“软件+服务”模式，为整车研发全流程提供高性能驾驶控制系统与一站式配套服务。预计到2024年，公司全年营收将突破2亿元大关，带动上下游超过3000个就业岗位。在引领教育方面，团队得到东南大学省重点实验室和技术研究院的设备支持和人才供给，团队还反哺于东南大学学科建设，积极参与卓越工程师培养基地建设。目前团队正在积极完善运营管理体系，以成为引领民族汽车工业振兴的“无价之宝”为目标而努力奋斗！

成果简介：通过揭示自然界中鱼群、鸟群自主编队的机理，研究了多智能体协同控制理论，并将其应用于多无人平台的协同控制中。其典型特点是采用分布式信息，没有全局指挥中心，作战单元能够根据具体作战任务灵活编制， 控制器结构简单，任务适用面广。本研究将多智能体一致性控制，势能场函 数，分布式估计器理论相结合，突破了多无人平台协同编队控制，拓扑连通 性保持条件下的协同控制，协同编队控制等关键技术，可实现无人平台位置、 朝向、速度等控制参数的严格一致。 无人化

汽车工业是衡量一个国家经济发展水平的重要标志，汽车齿轮是汽车上重要的传动零件，齿轮质量的高低决定着汽车性能的好坏。通常，高质量的齿轮钢应具有四个方面的质量指标，即窄的末端淬透性宽、洁净度高、细小均匀的晶粒度和优良的表面质量。齿轮钢的洁净度对于齿轮钢产品性能具有重要影响，其中大颗粒的脆性点状不变形夹杂、呈串状分布的 Al 2 O 3 对齿轮钢的疲劳寿命最有害。而为了细化晶粒，通常需要在齿轮钢中保持一定的酸溶铝含量（0.010%-0.040%）。因此，必须解决如何在保持一定酸溶铝含量的情况下尽量减少钢中的 Al 2 O 3 夹杂物含量的难题。 （1）齿轮钢精准钙处理改性夹杂物模型。为控制齿轮钢中的串状脆性点状不变形 Al 2 O 3 夹杂物，同时进一步改善齿轮钢的水口结瘤，需要对于齿轮钢中的Al 2 O 3 夹杂进行改性处理。通过改性处理的方法将钢中的 Al 2 O 3 夹杂物改性为低熔点的液态夹杂物，增强其轧制过程的变形能力以减少大颗粒脆性串状不变形夹杂对齿轮钢疲劳寿命的影响，也可改善水口结瘤现象。但必须要关注的是，喂钙量对于夹杂物的改性效果具有重要的影响，喂钙量过低无法将钢液中高熔点的Al 2 O 3 及 Al 2 O 3 ·MgO 完全改性，而喂钙量过高则导致生成更高熔点的 CaS 及 CaO生成，从而恶化齿轮钢产品质量。同时钢液成分对于钙处理具有较大影响，而目前大多数企业还仅通过钙铝比指导现场的喂钙操作。本项目基于不同喂钙速度、钙线插入深度的统计，得到最优喂钙速度和钙线插入深度下稳定的钙收得率，并结合喂钙操作过程中导致的钢液增氧以及喂钙后至中间包浇注钙损，对超洁净齿轮钢不同钢液成分条件下钙处理进行热力学计算，确定了超洁净齿轮钢的不同成分条件下最优的喂钙线量，并结合精准钙处理软件，实现超洁净齿轮钢在线精准钙处理，通过理论计算并结合现场钙收得率，进一步优化现场的喂钙操作。 （2）电磁搅拌对超洁净齿轮钢铸坯中夹杂物的影响研究。电磁搅拌使钢液在交变电磁场中产生电流，通过电磁力来控制钢液的流动、传热及凝固过程。目前国内普遍认为电磁搅拌可以提升铸坯的表面质量、提高钢的洁净度、扩大铸坯的等轴晶区、降低元素中心偏析，同时减轻或消除中心疏松和中心缩孔等作用。但也有报道随着结晶器电磁搅拌强度的增加，铸坯表层附近的负偏析更加严重，同时加剧枝晶转变区域的正偏析，恶化铸坯的均质性。为进一步明晰结晶器电磁搅拌对于超洁净齿轮钢夹杂物的影响，本项目通过对于有结晶器电磁搅拌和无结晶器电磁搅拌两种工况下，铸坯全断面夹杂物扫描，研究不同电磁搅拌条件对齿轮钢铸坯中夹杂物的影响，结合铸坯宏观偏析、微观组织等结果，优化结晶器电磁搅拌参数，从而提高齿轮钢的产品质量。

含硫齿轮钢中 S 含量通常为 0.015-0.02%，同时为了保证钢水可浇性，生产过程中采用钙处理。目前是先喂 Ca 线，软吹后再喂入 S 线，由于 CaS 的生成，导致 Ca 和 S 的损耗大，收得率不稳定。由以上可知，目前制约含硫齿轮钢生产过程中的主要因素之一是钢中非金属夹杂物，因此，很有必要对含硫齿轮钢生产过程中洁净度进行控制与提升。 （1）高硫齿轮钢中硫化物控制技术。开展硫化物生成热力学计算，确定不同钢液成分对钢中硫化物析出种类及析出温度的影响；进行硫化物析出及长大的相关动力学计算，确定硫化物析出尺寸及析出量随温度、反应物浓度的变化。同时研究了氧化物和硫化物的联合控制研究，研究总氧含量对硫化物夹杂含量及形貌的影响，研究不同类型氧化物与钢中析出的硫化物的大小、数量和分布的关系，确定有利于钢中 MnS 弥散分布的氧化物夹杂种类，实现高硫齿轮钢钢中氧化物和硫化物的联合控制，降低 A 类夹杂物评级。 （2）高硫齿轮钢精准钙处理改性夹杂物模型。高硫齿轮钢生产时采用 Al脱氧使得钢中生成大量的以 Al 2 O 3 为主的高熔点夹杂物，为了避免浇注过程水口结瘤以及减小高熔点 Al 2 O 3 夹杂物在后续轧制过程中对钢材质量的危害，生产过程中需要进行钙处理将钢中的高熔点夹杂物改性为低熔点的液态夹杂物。然而，钙的加入量存在一个合适的范围，过多的钙加入形成的大量的 CaS 同样会导致水口结瘤。本项目基于吉布斯自由能最小的原理，对“高硫齿轮钢-夹杂物”进行热力学平衡计算，并根据“高硫齿轮钢-夹杂物”反应平衡相图，得到“液态窗口”的加钙范围，实现了高硫齿轮钢生成过程中的精准钙处理控制。

随着我国国民经济的不断发展，对不锈钢表面质量提出了更高的要求。超洁净不锈钢被广泛地应用于高端电子产品 Logo、高端装饰行业、以及核电行业等对表面质量严格要求的领域。高等级光亮表面不锈钢板对成品表面质量几乎是零表面缺陷要求，此类钢产品时炼钢冶炼难度极高，主要是由于其钢中非金属夹杂物控制存在以下三个难题： （1）高熔点的夹杂物造成了冷轧板产品线鳞缺陷； （2）冷轧板表面抛光后不变形夹杂物引起的麻点类缺陷；（3）氮化钛夹杂物引起的冷轧板达到米级别的长条纹缺陷。此前，我国超洁净不锈钢产品完全依赖于国外进口。因此，开发超洁净不锈钢冶炼关键技术为打破此领域国外产品及技术垄断、实现国内自主生产做出了卓越贡献。 （1）不锈钢冶炼脱氧及原辅料成分设计技术。对于不锈钢冶炼原材料的控制方面，国内企业生产时更倾向于买价格低廉的铁合金等原材料，从而降低生产成本，但是对于铁合金及铁合金对不锈钢冶炼的影响研究几乎为空白。国外学者对于铁合金做过一些研究，但主要是集中于铁合金洁净度对碳钢的影响，关于铁合金对奥氏体不锈钢夹杂物的研究很少。同时，国外学者研究铁合金的种类主要集中在铝含量上，然而对铁合金中钙含量对不锈钢的影响却未见报道。本项目首先提出了使用低铝无钙铁合金，降低钢中的酸溶铝含量，同时降低钢中 Al2O3含量，从而提升夹杂物变形能力，但此类铁合金成本较高。在此基础上又提出了使用高铝高钙铁合金，此类铁合金只是在冶炼传统高铝无钙铁合金添加小部分的钙，成本增加极低，但是由于钙的添加，可以在最初夹杂物生成之时就显著提升夹杂物中的 CaO 含量，从而显著提升夹杂物变形能力。 （2）超洁净不锈钢精炼渣成分设计技术. 传统的铝脱氧不锈钢都是通过高碱度精炼渣提升钢材的洁净度，减少钢中夹杂物数量。但是本项目发现即使把钢中总氧降低到 10 ppm 以下也不能解决其高 Al 2 O 3 含量的夹杂物造成的线鳞缺陷。因此通过对硅脱氧不锈钢中精炼渣碱度由原来的 2.3 降低到了现在的 1.6，虽然夹杂物的总数量没有降低，但是成功的把钢中的夹杂物控制在低熔点区，显著地提升了夹杂物的变性能力，有效地改善了高表面质量奥氏体不锈钢产品的线鳞缺陷和表面抛光缺陷。此外，本项目对调整精炼渣成分的研究非常全面，国内学者研究的炉渣碱度对钢中夹杂物的影响，其中只研究碱度为 1.0 和 1.5 的个别情况，这样很难确定出最优精炼渣成分；本项目研究应用 FactSage 热力学计算软件建立了渣-钢-夹杂物平衡反应热力学模型，通过模型研究了不同精炼渣成分对钢液成分、脱硫、夹杂物成分、夹杂物熔点、耐火材料侵蚀等的影响。通过对 400 种不同精炼渣系进行设计优化，确定精炼渣成分；同时，在实验研究方面，本项目从碱度 1.0-2.3，连续考虑了 9 中不同的碱度对不锈钢中夹杂物的影响，此外还研究了4种不同渣中MgO含量和4种不同渣中Al 2 O 3 含量对不锈钢中夹杂物的影响，从而更系统准确地确定了有利于超洁净不锈钢夹杂物控制的最优精炼渣成分。 （3）不锈钢精准钙处理改性夹杂物模型。通过可用改性处理的方法将钢中的夹杂物改性为低熔点的液态夹杂物，增强其轧制过程的变形能力以减小其对钢材质量的危害，也可避免水口堵塞现象。然而，钙处理喂钙线量的多少对钢中夹杂物的变性效果影响很大。但是大多数钢铁企业只是知道需要钙处理，对于钙处理时最优喂钙线量并没有太多理论研究，因此，在实际生产过程中经常出现钙处理效果不好、甚至钙处理后产品质量更差的现象。本项目通过对超洁净不锈钢不同钢液成分条件下钙处理进行的计算，确定了超洁净不锈钢的不同成分条件下最优的喂钙线量，可实现在线对不锈钢中夹杂物的精确钙处理改性控制，与国外同类型模型相比，实现了了不锈钢生产过程在线应用，考虑的反应物和产物更全面，计算结果更直观。

1.项目背景 化学反应器与精馏装置是石化生产过程中使用最为广泛的设备，也是最主要的耗能单元，反应器与精馏塔运行的好坏直接关系到石油化工企业的经济效益。反应与分离强化过程通常由多个单元耦合联接而成，其不仅涉及反应与分离能力的协同机制、多单元组合与系统整体运行效能的关系，而且强化过程具有强非线性、大滞后和多变量耦合特性，以及经济、环境与安全等不确定性因素的干扰，都对强化过程的平稳操作、协同调控与分级优化带来诸多的挑战。 采用反应与精馏强化技术，通过传质与传热的强化、物质流与能量流相互耦合，使强化过程具有大幅度提高反应转化率或选择性，降低生产能耗和污染物排放等优越性。然而这种集成优势只有在反应能力与分离能力动态协同作用条件下才能被充分发挥，而且强化过程具有多稳态、强非线性和多变量强耦合特性，这些都对强化过程的自动控制与优化理论提出了新的挑战。 采用传统控制模式，当系统受到干扰时，很容易引起反应与分离能力动态失调和工况发生大范围波动与偏移，造成产品质量不合格和能耗增加等控制难题。因此，在传统控制模式的基础上，探索反应与精馏强化过程的动态协同调控方法与动态优化理论，对解决集成装置的平稳操作与自动控制难题，切实提高系统运行品质，有效降低装置生产能耗和污染物排放方面具有重要意义 2.项目技术原理 南京工业大学绿色化工研究所，经过多年研究发明了不同工况反应与蒸馏集成技术，可根据不同体系的特殊要求，实现不同工况反应与精馏的最佳匹配，解决了反应与蒸馏操作条件必须一致等问题。本项目在对强化过程机理模型、经济稳态优化和动态特性分析的前期研究基础上，研究反应能力与精馏能力的动态协同调控新方法和强化过程的分级优化理论，提出反应与精馏强化过程一体化设计思想，对传统多单元生产过程具有很好的借鉴作用。项目针对反应与精馏过程自动控制系统设计与性能优化调节方面主要开展以下技术： （1）反应与精馏强化过程多变量自动控制方案的设计与性能分析 在对反应与精馏过程机理建模、经济稳态优化设计和动态特性分析基础上，采用稳态增益矩阵和奇异值分析方法，合理选择过程被控变量和操作变量配对模式，运用传统控制策略设计反应精馏强化过程多变量自动控制方案，采用ASPEN PLUS流程模拟软件和ASPEN DYNAMIC模块进行控制方案的动态模拟测试，并根据实际工艺扰动情况，通过在动态流程模拟系统上分别加入不同幅度和方向的多种扰动和改变系统设定值，评价传统控制模式闭环系统性能，在此基础上，改进自动控制方案设计，确保设计的自动控制方案在实际应用中能够维持平稳有效运行。 （2）生产负荷自动调节和优化技术原理 反应与精馏过程的生产负荷经常随着市场需求的变化进行调整，负荷的变化将可能引起系统工况的波动，产品质量下降，能耗增加等问题，甚至造成系统不稳定而被迫停机。本项目采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制与传统控制相融合方法，实现反应与分离能力动态协同调控；本项目在多变量基础控制系统上，在关键控制回路增加设定值智能调节模块和多变量协调预测控制模块，分别采用设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制（Error tolerant DMC）与传统控制相融合方法，实现反应能力与分离能力动态协同调控，使系统获得了良好的跟踪性能和鲁棒性。解决传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调，导致产品质量不合格、能耗和污染物排放增加等控制问题。在多变量协调预测控制模块设计中，对于反应器出口成分和产品质量等不可在线测量的关键变量，采用机理模型和经验模型建立产品成分软测量模型，实现对产品成分、反应转化率等不可测被控变量的在线估计。 （3）反应与精馏强化过程的系统性能优化技术 在经济稳态优化设计前期研究基础上，开展多目标多约束动态优化与多变量跟踪控制相结合的分级优化理论研究。在上层多目标多约束的动态优化设计中，是以能耗和操作成本最小为优化目标，以质量、尾气/废液排放和过程动态模型等为约束条件，采用多目标优化算法对强化过程的关键操作参数进行动态优化计算，给出工况最优调节方案。根据多目标动态优化给出的关键参数设定值最优调节方案，采用设定值多步长滚动优化给出多变量预测控制的参考轨迹，通过多变量协调预测控制和基础控制回路的跟踪调节，使系统输出快速跟踪设定值的最佳操作值，实现工况优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性，从源头降低工况大范围波动和事故发生的概率。 3.关键技术路线 项目针对反应与精馏过程，融合了化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术，采取理论研究、模拟实验和工业应用相结合的技术路线，如下图所示。项目分别开展反应精馏过程的多变量基础控制系统设计、反应与分离能力动态协同调控新方法、强化过程分级优化理论研究，并将项目成果融合，开展不同工况反应与精馏强化过程的一体化工程设计，研制一套流程模拟综合实验平台，进行模拟验证和工程应用研究。 4.项目技术特色和创新性 （1）针对反应与精馏强化过程，在传统控制模式下扰动引起反应与分离动态失调和工况偏移，导致集成优势难以充分发挥工程问题，项目提出将设定值多步长滚动优化、偏差区域容忍动态矩阵控制、多目标多约束动态优化与传统基础控制相融合的动态协同调控新方法与分级优化理论，在反应与分离动态协同作用下实现工况的优化与平滑调节，确保系统维持高品质运行特性。 （2）项目沿着学科交叉与融合方向，将化学工程理论、自动控制理论、智能学习算法与计算机模拟技术相结合，提出不同工况反应与精馏强化过程流程模拟、控制系统设计与集成优化理论相结合的一体化工程设计思想，并在常压反应与减压精馏集成的甲苯氯化反应精馏工业装置上进行工程应用研究，解决装置自动控制与平稳操作等实际控制问题，发挥强化过程高转化率/高选择性、低能耗的集成优势。

        技术成熟度：技术突破         领域存在着景深影响效率的突出问题，本产品以高性能异构处理器为核心运算单元，以嵌入式手段通过视觉流与控制流的严格对位，高性能实时完成视频控制信息的结算，并直接输出电机驱动信号控制相关执行机构完成闭环控制。         本产品主要面向高性能伺服闭环控制的视频应用领域，能够显著提升显微工业自动化领域的视频对焦及对位处理的效率及精度，亦可实现宏观领域的视觉嵌入化控制闭环应用。         意向开展成果转化的前提条件：中试放大及产业化工艺开发资金支持

本发明涉及认知无线电网络中的服务质量保证和性能优化，提出了一种联合最佳接纳控制和剔除控制的 QoS 保证机制，包括系统的初始化、计算出最佳接纳概率和剔除概率以及认知用户的各个性能指标。本发明基于动态接纳概率和剔除概率的 QoS 保证机制，可以在使得系统吞吐率最大化的情况下，同时严格地保证认知用户的 QoS 要求；所述方法可以在集中式网络中得以实现。

该天线所有电路和电池组均集成在由上、下两金属半球壳组成的球体内，可以在30MHz～2GHz频率范围内辐射出谱线间隔均匀的电磁波，克服了传统球形偶极子天线需依靠光纤从外部引入信号源所带来的不足。天线直径100mm，测量动态范围40dB~50dB，结构简单，轻小便携。该天线可用于机箱、机柜的电磁屏蔽效能测试，是GJB 5240 和IEC TS 61587-3 标准符合性测试装置，也可作为标准场源用于电磁辐射发射试验中测试通道的检查确认。

建设消化系统肿瘤的大数据平台，通过整合肿瘤临床信息、影像数据、生物样本库数据、高通量生物多组学的数据，系统地构建消化系统肿瘤大数据，并结合人工智能平台进行大数据的挖掘与分析。该团队基于肿瘤大数据平台开展肿瘤临床诊疗的真实世界研究，探索肿瘤的精准诊断、预后预测和耐药分子机制 徐瑞华教授团队开始着手构建磷酸化定量数据库qPhos。通过收集已发表的定量磷酸化组数据，共整合了199071个磷酸化位点上的3537533个定量磷酸化信息，其中86%的数据来自肿瘤组织样本及相关细胞系。有关定量实验的详细信息，包括实验条件、实验所用的细胞系或样本等数据也纳入了数据库中。对每个磷酸化位点，都注释了实验验证的或潜在的上游激酶，以便理解其分子调控机制。同时，通过整合UniProt，ExPASy和DrugBank等数据库中的信息，对磷酸化位点所在蛋白质的生化特征、上游激酶的靶向药物情况进行了详细的注释，方便查询和使用。       此外，数据库中还开发了qKinAct分析模块，研究人员可以基于自己的定量磷酸化组数据分析得到相应的激酶活性相关磷酸化位点信息，进而分析异常的磷酸化信号通路。因此，qPhos是首个全面涵盖肿瘤和疾病相关重要磷酸化修饰动态水平的数据库，为研究蛋白磷酸化修饰及其动态调控提供了一站式服务。