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：本项研究的应用领域为板带热轧，重点是热轧中厚板领域。板厚 控制、板形控制、轧制节奏控制、轧制温度控制及轧制规程自动生成与自动 修正等是热轧板带特别是热轧中厚板轧制过程中的关键技术和重要科学问 题。本研究运用的重要理论基础和技术包括现代控制理论、最优控制理论、 系统辨识理论和计算机控制与优化技术等。将上述理论与热轧液压自动厚度 控制(HAGC)系统研究与应用，轧制过程建模、仿真与优化控制研究，热轧规 程动态设定与自学习研究紧密结合

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

项目背景：国内外当前对水陆两栖推进器的研制涉及一系列 理论、技术和功能应用等问题，其中，基于海鳐鳍水下波动推进 机理，同时仿蛇在陆地上蜿蜒爬行的运动方式，对推进器水陆两 相运动进行适应性设计，使其不改变推进模式同时满足水面推进 和陆地行走需求，是当前研究的热点。采用主要采用组合泵喷推 进方式使其在水下保持高速航态和声隐身性，搭载多波束探测系 统以及自主航行控制技术，使其可以环岛自主航行，探测水体目 标及海底地形地貌，最终形成全地形波动式水陆两栖推进器的设 计，目前鲜有报道。 所需技术需求简要描述：通过对全地形波动式水陆两栖推进 器所涉及的仿生推进机理、推进装置、航行控制等关键问题进行 研究，突破两栖仿生推进器深潜结构设计、动力学建模与分析、 波动与泵喷耦合推进方式、运动控制器设计技术、多波束搭载设 计技术，实现水陆两栖推进器统一控制系统及动力系统框架下的 水-陆两栖航行，完成复杂水陆两栖作业任务。技术指标：工作 水深不小于 500 米，可实现悬停、原地回转等高操纵性；搭载多 波束声纳，具备高精度探测识别能力；总尺度不低于 5m，最高航速不低于 20kn，自噪声低于 60dB，柔性材料拉伸强度>800MPa、 断裂伸长率>2.5%。  对技术提供方的要求:拥有相关研究的技术团队。 

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

本发明公开了一种认知无线电网络中的接纳控制方法，其特征在于，包括如下步骤： （1）获取马尔科夫模型的系统参数，根据马尔科夫模型求出带有接纳控制概率的稳态概率； （2）由带有接纳控制概率的稳态概率，在满足非线性规划问题的前提下，使吞吐率最大； （3）根据最佳信道感知长度，随机选择感知信道集，确定感知到的信道个数； （4）SUs 将感知到的信道个数发给基站，基站根据当前的状态和最佳接纳控制概率，决定 SUs 是否接入信道； （5）如果新到的 PUs挤占 SUs 占用的信道，则返回（3），如果新到的 PUs 占用空闲信道，则过程结束。 该方法能在 SUs 的掉线率和 PUs 的碰撞率小于预先给定的门限值的情况下，使认知无线电网络的吞吐率达到最大值。 

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。 （1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究： − 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 （4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包

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。