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结合你现在这套“机理 ODE + 组件功耗 + CPL 闭环 + UQ”的框架（你已把 (P_{\text{tot}}\rightarrow I \rightarrow \dot{\mathbf{x}}) 的闭环链条写得很完整 ，并且有全局 Sobol/UQ 流程 ），对方那篇论文里最值得吸收的优化点主要集中在“更可验证、更落地、更好讲清楚”。
下面按 高收益/低改动 → 中收益/中改动 给你列清单，并告诉你要改你论文的哪里（最小同步修改）。
高收益 / 低改动（建议优先做）
1) 把“CPL 负反馈机理”讲得更“人话 + 可视化”
对方把“OCV 下降 → 为维持恒功率电流增大 → 更快掉电”的机制解释得很直白 。你这边已经有判别式 (\Delta) 与不可行性解释 ，但可以在正文加一段类似的“物理解释段”，以及在模型总览里更突出闭环（你已经有 loop 总结式 ）。
最小改动位置：CPL 小节（(\Delta) 和选根那一段）后面追加 3–5 句解释即可 。
2) 引入一个“工程可用性指标”：相对不确定度 (U_{\text{rel}})
对方给了一个非常“评委友好”的指标：用 95%CI 的宽度定义相对不确定度 (U_{\text{rel}})，并给出可用阈值（<10%） 。你已经做了 Sobol + Monte Carlo（还带 nested averaging） ，只差把结果用一句“工程判据”钉死。
最小改动位置：你 UQ 结果汇报段（TTE 分布/CI 展示）补一个 (U_{\text{rel}}) 定义 + 解释即可 。
3) 把“2-RC 没必要”用数据化的方式写进假设检验/讨论（反而加分）
对方直接给出结论：单 RC（A5）影响约 −0.5%，2-RC 对小时级预测贡献很小 。你之前纠结“要不要 2-RC”，最稳的写法是：主文保留 1-RC，但在假设检验/局限性里给出“升级收益很小”的证据——这会让你显得“做过权衡”。
最小改动位置：Assumptions/Weaknesses 段落增加一条“2-RC 作为扩展但收益有限”的说明（你有专门 assumptions 章节 ）。
4) 把终止条件写得更贴近真实 BMS：SOC reserve（比如 5%）
对方用 (\xi_{\text{cutoff}}=0.05) 作为 TTE 判据 ；你用的是 (V_{\text{cut}}) 或 (z\le 0) 。建议在定义里加一句：实际设备往往保留不可用 SOC 区间，可用 (z\le z_{\min})（如 0.05）替代 (z\le 0) 作为可选判据。
最小改动位置：TTE 定义式旁边加一句“可选 (z_{\min})”即可 。
中收益 / 中改动（看你时间与版面）
5) 把“场景功耗”从抽象映射，补成“可复现的场景表”
你论文用机制映射写 (P_{\text{tot}}=P_{\text{bg}}+P_{\text{scr}}(L)+P_{\text{cpu}}(C)+P_{\text{net}}(N,\Psi,w)) ；对方给了五种典型场景的功耗分解表（待机/浏览/视频/游戏/导航）并把 GPS、后台项也分开 。 建议吸收方式：把它作为“标定/示例输入”（example parameterization），让你的模型更“落地”。
最小同步修改：
- 你的输入表（目前是 (L,C,N,\Psi,T_a)）可保持不变 ；
- 在“实验设置/案例场景”增加一张场景表（引用对方的数值来源，或用你自己重新整理的版本），并说明如何从场景表映射到 (L,C,N,\Psi) 或直接映射到 (P_{\text{tot}})。
6) 补一个“隐式电流求解 vs 解析二次解”的对比说明（你反而占优势）
对方走的是“隐式方程 + 不动点迭代/牛顿法求 (\mathcal{I}(t))” ；而你这边是 二次方程 + 判别式 (\Delta) + 物理分支选根，并且把“(\Delta<0)”解释成电压塌陷风险 。这点非常加分：更干净、更可分析。
最小改动位置：在 CPL 小节末尾加一个 remark：“我们采用解析闭式解，避免每步迭代，提高稳定性与可解释性”。
7) 你可以吸收对方的“假设影响度量/假设有效性排序”的呈现方式
对方做了“假设影响百分比/有效性因子排序”的图表化表达（并给出关键假设影响结论） 。你已经有完整 assumptions 分类与边界说明 ，如果再加一个“假设消融(ablation)”小实验，会显得非常成熟。
最小同步修改：在 UQ 或 Model Evaluation 里加一个 6–10 行的小段：选 3 个最关键假设（比如 CPL、单 RC、输入随机性），做对比并报告 (\Delta)TTE%。
你现在已经做得很好的点（不建议为了“像他”而退化）
- 你对数值稳定性的写法更专业：步长约束、step-halving、事件插值与可选风险时间 (t_\Delta) L12-L23。对方用 LSODA 也合理，但你这套“显式 + 自检”更符合竞赛论文的可控性 。
- 你的 UQ 里 Saltelli + nested averaging 的写法更“比赛级” ；对方的 Monte Carlo 结果展示方式可以借鉴，但方法论你不需要换。
如果你只做 3 个改动，我建议这 3 个（性价比最高）
- 在 CPL 小节补一段“负反馈机理解释”
- 在 UQ 结果里加入 (U_{\text{rel}}) 指标与阈值
- 在讨论里引用“2-RC 贡献很小（~0.5%）”作为权衡证据