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# MCM 2026 Problem A - O-Prize Grade Figure Generation
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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。
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## 文件结构
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ZJ_v2/
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├── config.yaml # 配置文件（参数、场景定义）
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├── plot_style.py # 统一绘图样式
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├── validation.py # 质量验证工具
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├── requirements.txt # Python依赖
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├── run_all_figures.py # 主执行脚本
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├── fig01_macro_logic.py # 图1: 总体流程图
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├── fig02_system_interaction.py # 图2: 系统交互图
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├── fig03_ocv_fitting.py # 图3: OCV拟合验证
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├── fig04_internal_resistance.py # 图4: 内阻3D曲面
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├── fig05_radio_tail.py # 图5: 网络尾流效应
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├── fig06_cpl_avalanche.py # 图6: CPL反馈环路
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├── fig07_baseline_validation.py # 图7: 基准动力学验证
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├── fig08_power_breakdown.py # 图8: 功率分解图
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├── fig09_scenario_comparison.py # 图9: 场景对比（含GPS影响）
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├── fig10_tornado_sensitivity.py # 图10: 龙卷风灵敏度图
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├── fig11_heatmap_temp_signal.py # 图11: 温度-信号热力图
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├── fig12_monte_carlo.py # 图12: 蒙特卡洛路径
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├── fig13_survival_curve.py # 图13: 生存曲线
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├── fig14_lifecycle_degradation.py # 图14: 老化轨迹
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├── fig15_radar_user_guide.py # 图15: 雷达建议图
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├── figures/ # 输出目录（自动创建）
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│ ├── Fig01_*.pdf/png
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│ ├── Fig02_*.pdf/png
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│ └── ...
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└── artifacts/ # 验证报告
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└── figure_build_report.json
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```
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## 图表清单
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### 第一部分：模型架构（4张）
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1. **Fig01** - 宏观逻辑流程图（3阶段）
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2. **Fig02** - 系统边界与变量交互
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3. **Fig05** - 网络尾流效应示意
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4. **Fig06** - CPL反馈环路机制
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### 第二部分：物理建模（2张）
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5. **Fig03** - OCV曲线拟合（R²≥0.99）
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6. **Fig04** - 内阻R₀(T,z)三维曲面
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### 第三部分：基准结果（2张）
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7. **Fig07** - 基准放电4联图（SOC/V/I/T）
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8. **Fig08** - 功率成分堆叠面积图
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### 第四部分：场景分析（3张）
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9. **Fig09** - 多场景对比（标注GPS影响）
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10. **Fig10** - 龙卷风灵敏度排名
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11. **Fig11** - 双参数热力图（温度×信号）
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### 第五部分：不确定性（2张）
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12. **Fig12** - 蒙特卡洛意大利面图（N=100）
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13. **Fig13** - 生存/可靠性曲线
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### 第六部分：长期影响（2张）
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14. **Fig14** - 全生命周期老化（SOH&TTE）
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15. **Fig15** - 用户建议雷达图
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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**注意**: Graphviz需要单独安装系统级可执行文件：
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- Windows: https://graphviz.org/download/
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- 安装后将 `bin/` 目录添加到系统PATH
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### 2. 生成所有图像
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```bash
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python run_all_figures.py
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```
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### 3. 查看输出
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- **图像**: `figures/` 目录（每张图有PDF和PNG两种格式）
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- **验证报告**: `artifacts/figure_build_report.json`
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## 配置说明
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所有参数在 `config.yaml` 中定义：
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```yaml
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global:
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seed: 42 # 随机种子（确保可重复）
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dpi: 300 # PNG分辨率
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battery_params:
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Q_full: 2.78 # 电池容量 (Ah)
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E0: 4.2 # OCV参数
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R_ref: 0.1 # 参考内阻 (Ω)
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# ...更多参数
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scenarios:
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baseline: {...} # 基准场景
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navigation: {...} # 导航场景（GPS开启）
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# ...其他场景
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```
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## 质量保证
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### 自动验证
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- **Fig03**: R² ≥ 0.99
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- **Fig07**: 电压-电流负相关（CPL特征）
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- **Fig09**: ΔTTE标注与计算一致
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- **Fig13**: 生存曲线单调递减
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### 输出标准
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- 所有图像300 DPI
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- PDF矢量格式 + PNG光栅格式
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- Times New Roman字体
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- 统一配色方案
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## 特色功能
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### 1. 确定性输出
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- 固定随机种子
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- 明确的rcParams设置
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- 无系统时间依赖
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### 2. GPS影响可视化
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- **Fig09**: 专门标注导航场景的ΔTTE
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- **Fig15**: GPS最佳实践建议
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### 3. 多维度分析
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- **Fig11**: 温度×信号耦合效应
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- **Fig12**: 蒙特卡洛不确定性
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- **Fig14**: 多周期老化预测
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### 4. 数据完整性
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- 所有数据从config读取
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- 无硬编码路径
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- 缺失配置时清晰报错
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## 使用场景
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### 论文写作
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1. 第1-2节引用 Fig01-02（架构）
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2. 第3节引用 Fig03-06（建模）
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3. 第7节引用 Fig07-08（基准）
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4. 第8-9节引用 Fig09-11（场景）
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5. 第10节引用 Fig12-13（UQ）
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6. 第11节引用 Fig14（老化）
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7. 第12节引用 Fig15（建议）
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### 演示汇报
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- 使用PDF格式（矢量，放大无损）
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- 关键图：Fig03（验证）, Fig09（GPS）, Fig12（UQ）
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### 调试验证
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- 检查 `figure_build_report.json`
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- 所有指标一目了然
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## 常见问题
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**Q: Graphviz图像不生成？**
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A: 确保Graphviz可执行文件在PATH中，运行 `dot -V` 测试。
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**Q: 如何修改参数？**
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A: 编辑 `config.yaml`，重新运行 `run_all_figures.py`。
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**Q: 如何单独生成某一张图？**
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```python
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import yaml
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from fig03_ocv_fitting import make_figure
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config = yaml.safe_load(open('config.yaml'))
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result = make_figure(config)
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print(result['computed_metrics'])
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```
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**Q: 图像风格如何统一？**
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A: 所有脚本都调用 `plot_style.set_oprice_style()`。
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## 技术细节
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### 数据生成策略
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- **Fig03-04, 07-08**: 基于物理模型的确定性数据
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- **Fig09**: 多场景仿真对比
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- **Fig12-13**: 蒙特卡洛随机采样
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- **Fig14**: 老化模型外推
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### 验证逻辑
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见 `validation.py`：
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- 文件存在性检查
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- 尺寸非零检查
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- 图表特定指标检查
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### 模块化设计
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每个图脚本独立，结构一致：
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```python
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def make_figure(config):
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# 1. 设置样式
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set_oprice_style()
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# 2. 生成数据
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# ...
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# 3. 绘图
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# ...
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# 4. 保存
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save_figure(fig, output_base)
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# 5. 返回结果
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return {
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"output_files": [...],
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"computed_metrics": {...},
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"validation_flags": {...},
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"pass": True/False
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}
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```
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## 版本历史
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- **v2.0** (2026-02-02): 完整15图系统，O奖级质量
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- **v1.0**: 初始ZJ版本（仅Fig03, Fig07）
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## 许可与引用
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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
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**目标**: O Prize (Outstanding Winner)
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**团队**: MCM 2026 Problem A
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