Initial commit

This commit is contained in:
ChuXun
2026-02-16 21:52:26 +08:00
commit 18ce59bec7
334 changed files with 35333 additions and 0 deletions

View File

@@ -0,0 +1,161 @@
抱歉,之前的建议虽然精简,但对于追求 **O奖Outstanding Winner** 的顶级论文来说,确实还可以进一步丰富,特别是为了展现**建模的每一个细节**和**多维度的分析**。
仔细研读你的《论文结构2.md》后我为你重新规划了一份 **14-15 张图表** 的完整清单。这份清单的逻辑是:**“每一个关键数学假设都有图验证,每一个关键结论都有图支撑”**。
以下是根据你论文章节顺序排列的详细图表列表:
### ---
**第一部分:模型背景与架构 (Section 1-2)**
*目的:用视觉语言让评委在进入复杂公式前先看懂你的逻辑。*
**Fig 1: The "Macro-Logic" Flowchart (总体思维导图)**
* **位置:** Section 1 (Introduction) 或 Section 2 (Overview)
* **内容:** 这是一个大图,展示解决问题的三步走:
1. **Data Processing:** (OCV拟合, 参数提取)
2. **Core Modeling:** (Power Map $\\to$ CPL Feedback $\\to$ Thermal $\\to$ Battery State)
3. **Application:** (Scenario Analysis, UQ, Aging)
* **为何需要:** 评委第一眼需要看到你的“作战地图”。
**Fig 2: System Interaction Diagram (系统边界与变量图)**
* **位置:** Section 2 (Assumptions & Notations)
* **内容:** 中间是手机(电池),周围环绕着 5 个输入变量 ($L, C, N, G, T\_a$)。箭头指向内部模块,再从内部指由输出 ($TTE, SOH$)。
* **为何需要:** 直观展示你的 $u(t)$ 和 $x(t)$ 向量包含什么,特别是高亮你新增的 GPS 模块。
### ---
**第二部分:模型建立细节 (Section 3-5)**
*目的:展示你的模型不是凭空捏造的,而是基于物理和数据的。这是之前版本主要缺失的部分。*
**Fig 3: OCV Curve Fitting (开路电压拟合验证图)**
* **位置:** Section 3 (Battery Model) 或 Section 5 (Parameter Estimation)
* **内容:**
* 散点:实验数据点 (Reference Data Points)。
* 实线:你拟合的函数曲线 $V\_{oc}(z) \= \\alpha \+ \\beta z \+ ...$。
* **重点:** 展示拟合的 $R^2 \> 0.99$。
* **为何需要:** **这是O奖论文的硬通货。** 证明你的电压模型极其准确,不是随便写个线性公式。
**Fig 4: Internal Resistance Surface (内阻 $R\_0$ 三维曲面图)**
* **位置:** Section 3 (Battery Model)
* **内容:** 3D Surface Plot。
* X轴温度 ($T\_b$)
* Y轴SOC ($z$)
* Z轴内阻 ($R\_0$)
* **趋势:** 展示低温下内阻急剧升高,低电量下内阻升高。
* **为何需要:** 二维图太普通,三维图能瞬间提升模型的“物理复杂度”观感。
**Fig 5: The "Tail Energy" Illustration (网络尾流效应示意图)**
* **位置:** Section 3.1 (Power Mapping \- Network)
* **内容:** 时间轴上的脉冲图。
* 上图:数据包传输 (Data Burst) —— 只有一瞬间。
* 下图:功率状态 (Power State) —— 传输完后维持 High Power 一段时间,再降到 Idle。
* **为何需要:** 你的模型里提到了 $w(t)$ (Radio tail),如果不画图,评委很难理解这个微分方程的精妙之处。
**Fig 6: CPL "Avalanche" Loop (恒功率负载反馈机制图)**
* **位置:** Section 3.3 (CPL Closure)
* **内容:** 之前提到的闭环反馈图 ($V\\downarrow \\to I\\uparrow \\to Loss\\uparrow \\to V\\downarrow\\downarrow$)。
* **为何需要:** 解释为什么最后 10% 电量掉得特别快,这是物理核心。
### ---
**第三部分:仿真与结果分析 (Section 6-8)**
*目的:展示模型运行结果,证明其符合现实规律。*
**Fig 7: Baseline Validation (基准动力学四联图)**
* **位置:** Section 7 (Baseline Results)
* **内容:** 2x2 子图 (SOC, Voltage, Current, Temp)。
* **细节:** 必须清晰展示 Current 随 Voltage 下降而上升的曲线CPL特征
* **为何需要:** 证明模型运行正常,符合基本物理定律。
**Fig 8: Power Breakdown Stacked Area Plot (功率成分堆叠图)**
* **位置:** Section 7 (Baseline Results)
* **内容:** 堆叠面积图。
* X轴时间 (0 到 TTE)。
* Y轴功率 (Watts)。
* 颜色层:最底层是 $P\_{bg}$,上面是 $P\_{screen}$,再上面是 $P\_{cpu}$。
* **为何需要:** 让评委直观看到“到底电都去哪儿了”。
**Fig 9: Scenario Comparison & GPS Impact (多场景 TTE 对比图)**
* **位置:** Section 8 (Scenario Analysis)
* **内容:** 3-4 条 SOC 下降曲线(基准、视频、游戏、**导航**)。
* **标注:** 用双箭头标注出 **GPS 导致的 $\\Delta TTE$**
* **为何需要:** 直接回答题目关于“不同活动影响”的问题。
### ---
**第四部分:高级分析与灵敏度 (Section 9-11)**
*目的:这是拿 O 奖的关键,展示数学深度和不确定性处理。*
**Fig 10: Tornado Diagram (龙卷风图 \- 灵敏度排名)**
* **位置:** Section 9 (Sensitivity Analysis)
* **内容:** 横向条形图展示各参数屏幕、信号、温度、GPS对 TTE 的影响幅度。
* **为何需要:** 决策者最爱看这种图,一眼看出关键因子。
**Fig 11: Two-Parameter Heatmap (双变量热力图)**
* **位置:** Section 9 (Sensitivity Analysis)
* **内容:** 颜色方块图。
* X轴环境温度 ($T\_a$),从 \-10°C 到 40°C。
* Y轴信号质量 ($\\Psi$),从 0 到 1。
* 颜色TTE (小时)。
* **结论:** 颜色最深区域(低温+弱信号)就是“电池杀手区”。
* **为何需要:** 展示变量之间的**耦合效应 (Interaction Effect)**,比单变量分析高级。
**Fig 12: Monte Carlo "Spaghetti Plot" (蒙特卡洛随机路径图)**
* **位置:** Section 10 (Uncertainty Quantification)
* **内容:** 100 条灰色的 SOC 曲线叠加,中间有一条加粗的均值线。
* **为何需要:** 视觉化展示“不可预测性”,说明你的模型能处理随机波动。
**Fig 13: Reliability / Survival Curve (生存曲线图)**
* **位置:** Section 10 (Uncertainty Quantification)
* **内容:** 概率 $P(TTE \> t)$ 随时间下降的阶梯图。
* **标注:** 标出 "95% Confidence TTE"。
* **为何需要:** 将不确定性转化为**可靠性指标**,回答题目隐含的“用户想知道到底能用多久”的需求。
### ---
**第五部分:长期影响 (Section 11-13)**
*目的:展示时间维度的拓展。*
**Fig 14: Lifecycle Degradation (全生命周期老化图)**
* **位置:** Section 11 (Aging)
* **内容:**
* 左轴SOH (健康度) 随循环次数下降。
* 右轴:满电 TTE 随循环次数下降。
* **为何需要:** 证明你的模型不仅能看“一天”,还能看“一年”。
**Fig 15: "User Guide" Radar Chart (用户建议雷达图 \- Optional but Recommended)**
* **位置:** Section 12 (Recommendations)
* **内容:** 一个五边形雷达图对比“省电模式”vs“高性能模式”在不同维度屏幕、CPU、位置、网络、体验的得分。
* **为何需要:** 将复杂的数学结论转化为给非技术用户的直观建议,非常加分。
### ---
**总结**
现在你有 **15 张图**
* **逻辑/原理图:** 4 张 (Fig 1, 2, 5, 6\) —— *用 Visio 画*
* **物理/拟合图:** 2 张 (Fig 3, 4\) —— *用 Python 画*
* **结果/分析图:** 9 张 (Fig 7-15) —— *用 Python 画*
这完全符合一篇 25 页 O 奖论文的体量,图文比例非常完美。你需要我为你生成其中哪些数据图的代码?