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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:
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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:
- Data Processing: (OCV拟合, 参数提取)
- Core Modeling: (Power Map
\\toCPL Feedback\\toThermal\\toBattery State) - 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。
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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)
- X轴:温度 (
- 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。
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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。
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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)。
- X轴:环境温度 (
- 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。
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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。
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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?