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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**。
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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”**。
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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)**
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*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。*
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**Fig 1: The "Macro-Logic" Flowchart (总体思维导图)**
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* **位置：** Section 1 (Introduction) 或 Section 2 (Overview)
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* **内容：** 这是一个大图，展示解决问题的三步走：
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1. **Data Processing:** (OCV拟合, 参数提取)
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2. **Core Modeling:** (Power Map $\\to$ CPL Feedback $\\to$ Thermal $\\to$ Battery State)
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3. **Application:** (Scenario Analysis, UQ, Aging)
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* **为何需要：** 评委第一眼需要看到你的“作战地图”。
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**Fig 2: System Interaction Diagram (系统边界与变量图)**
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* **位置：** Section 2 (Assumptions & Notations)
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* **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 ($TTE, SOH$)。
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* **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)**
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*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。*
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**Fig 3: OCV Curve Fitting (开路电压拟合验证图)**
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* **位置：** Section 3 (Battery Model) 或 Section 5 (Parameter Estimation)
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* **内容：**
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* 散点：实验数据点 (Reference Data Points)。
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* 实线：你拟合的函数曲线 $V\_{oc}(z) \= \\alpha \+ \\beta z \+ ...$。
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* **重点：** 展示拟合的 $R^2 \> 0.99$。
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* **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。
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**Fig 4: Internal Resistance Surface (内阻 $R\_0$ 三维曲面图)**
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* **位置：** Section 3 (Battery Model)
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* **内容：** 3D Surface Plot。
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* X轴：温度 ($T\_b$)
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* Y轴：SOC ($z$)
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* Z轴：内阻 ($R\_0$)
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* **趋势：** 展示低温下内阻急剧升高，低电量下内阻升高。
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* **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。
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**Fig 5: The "Tail Energy" Illustration (网络尾流效应示意图)**
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* **位置：** Section 3.1 (Power Mapping \- Network)
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* **内容：** 时间轴上的脉冲图。
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* 上图：数据包传输 (Data Burst) —— 只有一瞬间。
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* 下图：功率状态 (Power State) —— 传输完后维持 High Power 一段时间，再降到 Idle。
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* **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。
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**Fig 6: CPL "Avalanche" Loop (恒功率负载反馈机制图)**
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* **位置：** Section 3.3 (CPL Closure)
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* **内容：** 之前提到的闭环反馈图 ($V\\downarrow \\to I\\uparrow \\to Loss\\uparrow \\to V\\downarrow\\downarrow$)。
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* **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)**
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*目的：展示模型运行结果，证明其符合现实规律。*
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**Fig 7: Baseline Validation (基准动力学四联图)**
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* **位置：** Section 7 (Baseline Results)
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* **内容：** 2x2 子图 (SOC, Voltage, Current, Temp)。
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* **细节：** 必须清晰展示 Current 随 Voltage 下降而上升的曲线（CPL特征）。
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* **为何需要：** 证明模型运行正常，符合基本物理定律。
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**Fig 8: Power Breakdown Stacked Area Plot (功率成分堆叠图)**
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* **位置：** Section 7 (Baseline Results)
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* **内容：** 堆叠面积图。
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* X轴：时间 (0 到 TTE)。
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* Y轴：功率 (Watts)。
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* 颜色层：最底层是 $P\_{bg}$，上面是 $P\_{screen}$，再上面是 $P\_{cpu}$。
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* **为何需要：** 让评委直观看到“到底电都去哪儿了”。
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**Fig 9: Scenario Comparison & GPS Impact (多场景 TTE 对比图)**
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* **位置：** Section 8 (Scenario Analysis)
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* **内容：** 3-4 条 SOC 下降曲线（基准、视频、游戏、**导航**）。
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* **标注：** 用双箭头标注出 **GPS 导致的 $\\Delta TTE$**。
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* **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)**
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*目的：这是拿 O 奖的关键，展示数学深度和不确定性处理。*
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**Fig 10: Tornado Diagram (龙卷风图 \- 灵敏度排名)**
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* **位置：** Section 9 (Sensitivity Analysis)
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* **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。
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* **为何需要：** 决策者最爱看这种图，一眼看出关键因子。
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**Fig 11: Two-Parameter Heatmap (双变量热力图)**
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* **位置：** Section 9 (Sensitivity Analysis)
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* **内容：** 颜色方块图。
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* X轴：环境温度 ($T\_a$)，从 \-10°C 到 40°C。
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* Y轴：信号质量 ($\\Psi$)，从 0 到 1。
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* 颜色：TTE (小时)。
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* **结论：** 颜色最深区域（低温+弱信号）就是“电池杀手区”。
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* **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。
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**Fig 12: Monte Carlo "Spaghetti Plot" (蒙特卡洛随机路径图)**
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* **位置：** Section 10 (Uncertainty Quantification)
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* **内容：** 100 条灰色的 SOC 曲线叠加，中间有一条加粗的均值线。
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* **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。
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**Fig 13: Reliability / Survival Curve (生存曲线图)**
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* **位置：** Section 10 (Uncertainty Quantification)
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* **内容：** 概率 $P(TTE \> t)$ 随时间下降的阶梯图。
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* **标注：** 标出 "95% Confidence TTE"。
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* **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)**
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*目的：展示时间维度的拓展。*
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**Fig 14: Lifecycle Degradation (全生命周期老化图)**
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* **位置：** Section 11 (Aging)
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* **内容：**
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* 左轴：SOH (健康度) 随循环次数下降。
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* 右轴：满电 TTE 随循环次数下降。
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* **为何需要：** 证明你的模型不仅能看“一天”，还能看“一年”。
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**Fig 15: "User Guide" Radar Chart (用户建议雷达图 \- Optional but Recommended)**
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* **位置：** Section 12 (Recommendations)
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* **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。
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* **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**
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现在你有 **15 张图**。
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* **逻辑/原理图：** 4 张 (Fig 1, 2, 5, 6\) —— *用 Visio 画*
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* **物理/拟合图：** 2 张 (Fig 3, 4\) —— *用 Python 画*
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* **结果/分析图：** 9 张 (Fig 7-15) —— *用 Python 画*
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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？ |