# MCM 2026 Problem A - O-Prize Grade Figure Generation

完整的15张图生成系统，用于MCM 2026问题A的高质量论文配图。

## 文件结构

```
ZJ_v2/
├── config.yaml                      # 配置文件（参数、场景定义）
├── plot_style.py                    # 统一绘图样式
├── validation.py                    # 质量验证工具
├── requirements.txt                 # Python依赖
├── run_all_figures.py              # 主执行脚本
├── fig01_macro_logic.py            # 图1: 总体流程图
├── fig02_system_interaction.py     # 图2: 系统交互图
├── fig03_ocv_fitting.py            # 图3: OCV拟合验证
├── fig04_internal_resistance.py    # 图4: 内阻3D曲面
├── fig05_radio_tail.py             # 图5: 网络尾流效应
├── fig06_cpl_avalanche.py          # 图6: CPL反馈环路
├── fig07_baseline_validation.py    # 图7: 基准动力学验证
├── fig08_power_breakdown.py        # 图8: 功率分解图
├── fig09_scenario_comparison.py    # 图9: 场景对比（含GPS影响）
├── fig10_tornado_sensitivity.py    # 图10: 龙卷风灵敏度图
├── fig11_heatmap_temp_signal.py    # 图11: 温度-信号热力图
├── fig12_monte_carlo.py            # 图12: 蒙特卡洛路径
├── fig13_survival_curve.py         # 图13: 生存曲线
├── fig14_lifecycle_degradation.py  # 图14: 老化轨迹
├── fig15_radar_user_guide.py       # 图15: 雷达建议图
├── figures/                         # 输出目录（自动创建）
│   ├── Fig01_*.pdf/png
│   ├── Fig02_*.pdf/png
│   └── ...
└── artifacts/                       # 验证报告
    └── figure_build_report.json
```

## 图表清单

### 第一部分：模型架构（4张）
1. **Fig01** - 宏观逻辑流程图（3阶段）
2. **Fig02** - 系统边界与变量交互
3. **Fig05** - 网络尾流效应示意
4. **Fig06** - CPL反馈环路机制

### 第二部分：物理建模（2张）
5. **Fig03** - OCV曲线拟合（R²≥0.99）
6. **Fig04** - 内阻R₀(T,z)三维曲面

### 第三部分：基准结果（2张）
7. **Fig07** - 基准放电4联图（SOC/V/I/T）
8. **Fig08** - 功率成分堆叠面积图

### 第四部分：场景分析（3张）
9. **Fig09** - 多场景对比（标注GPS影响）
10. **Fig10** - 龙卷风灵敏度排名
11. **Fig11** - 双参数热力图（温度×信号）

### 第五部分：不确定性（2张）
12. **Fig12** - 蒙特卡洛意大利面图（N=100）
13. **Fig13** - 生存/可靠性曲线

### 第六部分：长期影响（2张）
14. **Fig14** - 全生命周期老化（SOH&TTE）
15. **Fig15** - 用户建议雷达图

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

**注意**: Graphviz需要单独安装系统级可执行文件：
- Windows: https://graphviz.org/download/
- 安装后将 `bin/` 目录添加到系统PATH

### 2. 生成所有图像

```bash
python run_all_figures.py
```

### 3. 查看输出

- **图像**: `figures/` 目录（每张图有PDF和PNG两种格式）
- **验证报告**: `artifacts/figure_build_report.json`

## 配置说明

所有参数在 `config.yaml` 中定义：

```yaml
global:
  seed: 42              # 随机种子（确保可重复）
  dpi: 300              # PNG分辨率

battery_params:
  Q_full: 2.78          # 电池容量 (Ah)
  E0: 4.2               # OCV参数
  R_ref: 0.1            # 参考内阻 (Ω)
  # ...更多参数

scenarios:
  baseline: {...}       # 基准场景
  navigation: {...}     # 导航场景（GPS开启）
  # ...其他场景
```

## 质量保证

### 自动验证
- **Fig03**: R² ≥ 0.99
- **Fig07**: 电压-电流负相关（CPL特征）
- **Fig09**: ΔTTE标注与计算一致
- **Fig13**: 生存曲线单调递减

### 输出标准
- 所有图像300 DPI
- PDF矢量格式 + PNG光栅格式
- Times New Roman字体
- 统一配色方案

## 特色功能

### 1. 确定性输出
- 固定随机种子
- 明确的rcParams设置
- 无系统时间依赖

### 2. GPS影响可视化
- **Fig09**: 专门标注导航场景的ΔTTE
- **Fig15**: GPS最佳实践建议

### 3. 多维度分析
- **Fig11**: 温度×信号耦合效应
- **Fig12**: 蒙特卡洛不确定性
- **Fig14**: 多周期老化预测

### 4. 数据完整性
- 所有数据从config读取
- 无硬编码路径
- 缺失配置时清晰报错

## 使用场景

### 论文写作
1. 第1-2节引用 Fig01-02（架构）
2. 第3节引用 Fig03-06（建模）
3. 第7节引用 Fig07-08（基准）
4. 第8-9节引用 Fig09-11（场景）
5. 第10节引用 Fig12-13（UQ）
6. 第11节引用 Fig14（老化）
7. 第12节引用 Fig15（建议）

### 演示汇报
- 使用PDF格式（矢量，放大无损）
- 关键图：Fig03（验证）, Fig09（GPS）, Fig12（UQ）

### 调试验证
- 检查 `figure_build_report.json`
- 所有指标一目了然

## 常见问题

**Q: Graphviz图像不生成？**
A: 确保Graphviz可执行文件在PATH中，运行 `dot -V` 测试。

**Q: 如何修改参数？**
A: 编辑 `config.yaml`，重新运行 `run_all_figures.py`。

**Q: 如何单独生成某一张图？**
```python
import yaml
from fig03_ocv_fitting import make_figure

config = yaml.safe_load(open('config.yaml'))
result = make_figure(config)
print(result['computed_metrics'])
```

**Q: 图像风格如何统一？**
A: 所有脚本都调用 `plot_style.set_oprice_style()`。

## 技术细节

### 数据生成策略
- **Fig03-04, 07-08**: 基于物理模型的确定性数据
- **Fig09**: 多场景仿真对比
- **Fig12-13**: 蒙特卡洛随机采样
- **Fig14**: 老化模型外推

### 验证逻辑
见 `validation.py`：
- 文件存在性检查
- 尺寸非零检查
- 图表特定指标检查

### 模块化设计
每个图脚本独立，结构一致：
```python
def make_figure(config):
    # 1. 设置样式
    set_oprice_style()
    
    # 2. 生成数据
    # ...
    
    # 3. 绘图
    # ...
    
    # 4. 保存
    save_figure(fig, output_base)
    
    # 5. 返回结果
    return {
        "output_files": [...],
        "computed_metrics": {...},
        "validation_flags": {...},
        "pass": True/False
    }
```

## 版本历史

- **v2.0** (2026-02-02): 完整15图系统，O奖级质量
- **v1.0**: 初始ZJ版本（仅Fig03, Fig07）

## 许可与引用

本代码为MCM 2026竞赛准备，遵循竞赛规则。

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**生成日期**: 2026年2月2日  
**目标**: O Prize (Outstanding Winner)  
**团队**: MCM 2026 Problem A