陳 昕，阮永嬌，曹景勝，陳婭鑫，孫承臻

基于Python的汽車安全氣囊跌落實驗數(shù)據(jù)分析

陳 昕，阮永嬌，曹景勝，陳婭鑫，孫承臻

（遼寧工業(yè)大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001）

為了保證安全氣囊在發(fā)生車禍時，瞬時爆發(fā)，對乘員起到保護(hù)作用，生產(chǎn)企業(yè)需要對汽車安全氣囊做大量實驗，作為安全氣囊產(chǎn)品參數(shù)優(yōu)化與仿真的基礎(chǔ)。大量實驗數(shù)據(jù)能夠快速方便、高效分析，對汽車安全氣囊仿真、設(shè)計和改進(jìn)至關(guān)重要?；赑ython，對汽車安全氣囊跌落實驗數(shù)據(jù)加速度、速度、氣袋內(nèi)壓力進(jìn)行整體統(tǒng)計分析，選出安全氣囊爆燃，壓力變化趨勢明顯的數(shù)據(jù)段，進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)分析，計算出加速度、速度和氣袋內(nèi)壓力的數(shù)據(jù)相關(guān)性系數(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得出加速度與速度和氣袋內(nèi)壓力的數(shù)據(jù)擬合方程。研究表明采用Python對汽車安全氣囊跌落實驗數(shù)據(jù)分析，充分調(diào)用Pandas，NumPy，MatplotLib、SeaBorn等科學(xué)計算庫和可視化工具，能夠方便快速，高效獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果，為安全氣囊產(chǎn)品參數(shù)優(yōu)化，仿真提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，縮短產(chǎn)品開發(fā)生產(chǎn)周期。

實驗數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；Python；統(tǒng)計分析；相關(guān)分析；回歸擬合

隨著社會發(fā)展和汽車普遍使用，人們對汽車使用安全要求日益提高，其中安全氣囊就是車輛必不可少的安全裝置。企業(yè)為了提高汽車使用的安全系數(shù)，不斷對安全氣囊進(jìn)行試驗，希望能通過實驗累積數(shù)據(jù)，作為安全氣囊產(chǎn)品參數(shù)優(yōu)化、仿真基礎(chǔ)[1]。大量實驗數(shù)據(jù)能夠更加方便、有效地分析，對汽車安全氣囊仿真、設(shè)計和改進(jìn)至關(guān)重要[2]。Python被看做是人工智能時代最佳的數(shù)據(jù)分析編程語言，Python是一種輕量型腳本解釋型動態(tài)語言，開發(fā)生態(tài)成熟，生態(tài)系統(tǒng)擁有的第三方代碼庫，Python里包含各種科學(xué)計算庫和工具，Python在數(shù)學(xué)運算方面有NumPy、SciPy，在可視化方面有MatplotLib、SeaBorn，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)操作可以通過Pandas[3]。

1 汽車安全氣囊跌落實驗數(shù)據(jù)

進(jìn)行汽車安全氣囊跌落實驗，獲得加速度、速度、氣袋內(nèi)壓力數(shù)據(jù)，速度和內(nèi)壓力用于分析加速度數(shù)據(jù)是否有問題，加速度數(shù)據(jù)，汽車安全氣囊仿真結(jié)合起來，做氣袋對標(biāo)，校檢驗仿真數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。表1是某安全氣囊的跌落實驗數(shù)據(jù)部分顯示，原文件為txt文件格式，大小為20 480行×3列。

表1 某安全氣囊跌落實驗部分?jǐn)?shù)據(jù)表

編號加速度a/(m·s-2)速度v/(m·s-1)氣袋內(nèi)壓力p/kPa 15.003.780.71 24.973.780.99 34.993.510.71 44.993.510.99 55.003.780.17 64.903.78-0.40 75.013.510.99 85.043.780.71 94.913.510.44 105.033.780.99 ············ 2715.003.780.44 2724.973.780.71 2734.983.781.26 2744.973.511.26 2755.013.780.71 2764.993.510．44 2775.043.510.44 2785.133.781.83 2795.083.51-0.40 2805.003.510.17 ············ 1020103.511.26 1020203.781.55 1020303.511.83 1020403.781.55 1020503.781.83 102060.003.781.83 102070.003.781.83 102080.003.781.83 102090.003.511.83 102100.003.781.26 ············ 204710.013.781.83 204720.003.781.83 204730.003.511.55 204740.003.511.55 204750.003.781.55 204760.003.781.55 204770.003.781.55 204780.003.511.55 204790.003.781.55 204800.003.781.83

2 數(shù)據(jù)讀取

文件存儲數(shù)據(jù)格式是多種多樣的，Python的pandas庫針對不同文件類型有不同的讀取方法，常見的數(shù)據(jù)存儲格式有txt、csv、excel等[4]，利用python程序?qū)@3類文件分別進(jìn)行讀取并顯示出數(shù)據(jù)的前五行，其讀取代碼如表2所示。

表2 不同文件讀取代碼表

文件類型讀取方法 txt文件import pandas as pdf=pd.read_table("E:/ajiao/ajiao0/avp.txt", header=None)f.head() csv文件import pandas as pdf=pd.read_csv("E:/ajiao/ajiao0/avp.csv", header=None)f.head() excel文件import pandas as pdf=pd.read_excel("E:/ajiao/ajiao0/avp.xlsx", header=None)f.head()

3 數(shù)據(jù)整體統(tǒng)計分析

Python的pandas庫的describe()函數(shù)做數(shù)據(jù)整體統(tǒng)計分析，結(jié)果如表3所示。

表3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析表

項目a/(m·s-2)v/(m·s-1)p/kPa count204802048020480 mean0.4898453.7089811.850849 std1.482470.1401123.017416 min03.26-42.48 25%03.511.26 50%03.781.55 75%03.781.83 max5.134.2950.57

describe()函數(shù)統(tǒng)計分析出加速度、速度和氣袋內(nèi)壓力數(shù)據(jù)總量count，均值mean、方差std、最小值min、25%，50%，75%分位數(shù)，最大值max。

由表1可知：數(shù)據(jù)共有count=20480行，加速度，速度和氣袋內(nèi)壓力的均值mean分別是0.489 845、3.708 981、1 850 849等數(shù)據(jù)整體統(tǒng)計分析結(jié)果。

利用所有數(shù)據(jù)，通過下方程序，繪制出加速度，速度和氣袋內(nèi)壓力整體變化趨勢線如圖1所示。其繪制代碼程序如下：

圖1 加速度、速度和氣袋內(nèi)壓力整體變化趨勢線

4 加速度a、速度v和氣袋內(nèi)壓力p數(shù)據(jù)相關(guān)分析

汽車安全氣囊主要用于保護(hù)乘客的安全，其工作原理是因為傳感器接收到了沖擊信號后引燃?xì)怏w造成的[5]。所以在已有的數(shù)據(jù)中對汽車安全氣囊的影響較大的就是汽車的加速度。本文選取氣袋內(nèi)壓力變化趨勢明顯的數(shù)據(jù)段。使用python對選取數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，分析得到加速度、速度、氣袋內(nèi)壓力的趨勢線，其結(jié)果如圖2所示。

4.1 相關(guān)系數(shù)計算

為了更加準(zhǔn)確地描述每兩個變量之間的線性相關(guān)程度，可以利用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。計算公式如式(1)所示[6]。

通過python編程計算可得變量間的相關(guān)系數(shù)，如表4相關(guān)系數(shù)表所示，根據(jù)表中的數(shù)據(jù)可知加速度與速度和氣袋內(nèi)壓力相關(guān)系數(shù)分別為0.011 623和0.017 453，表明說壓力與加速度、速度線性相關(guān)性較弱。

表4 相關(guān)系數(shù)表

a/(m·s-2)v/(m·s-1)p/kPa 加速度1.000000-0.011623-0.017453 速度-0.0116231.0000000.045281 氣袋內(nèi)壓力-0.0174530.0452811.000000

4.2 加速度與速度和氣袋內(nèi)壓力的多項式擬合

由于壓力與加速度、速度線性相關(guān)性較弱，因此采用np.polyfit(x,y,num)進(jìn)行多項式擬合。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#用3次多項式擬合

fit_pa=np.polyval(np.polyfit(a,p,3),a)

print('壓力與加速度的擬合fit_pa= ',np.poly1d(np.polyfit(a,p,3)))

fit_pv=np.polyval(np.polyfit(v,p,3),a)

print('壓力與速度的擬合fit_pv= ',np.poly1d(np.polyfit(v,p,3)))

壓力與加速度的擬合：

fit_pa=-0.09629x3+0.09254x2-2.48x+1.982

壓力與加速度的擬合：

fit_pv=-2.753x3+30.23x2-110.1x+134.7

4 結(jié)束語

本文應(yīng)用Python，對汽車安全氣囊跌落實驗數(shù)據(jù)加速度，速度，氣袋內(nèi)壓力進(jìn)行整體統(tǒng)計分析，快速準(zhǔn)確獲得統(tǒng)計分析結(jié)果和數(shù)據(jù)相關(guān)分析關(guān)系式，充分調(diào)用Pandas、NumPy、MatplotLib、SeaBorn等科學(xué)計算庫和可視化工具，編程簡單便捷，調(diào)試靈活，分析結(jié)果可靠有效，縮短數(shù)據(jù)處理時間，為安全氣囊產(chǎn)品參數(shù)優(yōu)化，仿真提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，縮短產(chǎn)品優(yōu)化和開發(fā)生產(chǎn)周期。

圖2 壓力p劇烈變化段趨勢

[1] 吳神培, 李岳, 陳文進(jìn), 等. 一種基于汽車安全氣囊電腦的車輛事故取證方法[J]. 汽車實用技術(shù), 2020(12): 249-252.

[2] 楊志邦, 徐成, 周旭, 等. 汽車安全氣囊控制器測試驗證平臺設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 計算機工程與應(yīng)用, 2011, 47(27): 65-68.

[3] 武濤. 汽車安全氣囊控制系統(tǒng)及碰撞分析系統(tǒng)的設(shè)計[D]. 合肥: 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2011.

[4] 葛琳,楊娜.Python招聘數(shù)據(jù)分析[J]. 計算機與網(wǎng)絡(luò), 2020, 46(16): 62-65.

[5] 陳武爭, 陳大鵬, 陳力, 等. 汽車安全氣囊爆炸威力的確定方法[J]. 振動與沖擊, 2020(2): 163-168.

[6] 張良均, 譚麗云, 劉明軍, 等. Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)[M]. 北京: 機械工業(yè)出版社, 2020: 59-62.

Experimental Data Analysis of Automotive Airbag Drop Based on Python

CHEN Xin, RUAN Yong-jiao, CAO Jing-sheng, CHEN Ya-xin, SUN Cheng-zhen

（School of Automobile and Traffic Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China）

In order to protect the passengers in the event of an accident when safety airbag is exploded, a large number of automobile airbag experiments should be made by the manufacturing enterprises. The experiments are the basis of product parameter optimization and simulation. A large number of experimental data are analyzed quickly, conveniently and efficiently, which is very important to the simulation, design and improvement of automobile airbag. Based on the Python, overall statistical analyses of automobile airbag drop experiment data, the acceleration a, the speed v, and the pressure p, are made. Safety airbag deflagrated pressure p data with obvious change trend were selected to analyze data correlation. The data correlated coefficients of acceleration a, velocity v and pressure p were calculated. By fitting the data, the fitting equations of acceleration a, velocity v and pressure p in the air bag are obtained.The research shows that the data analysis of the automotive airbag drop can be obtained quickly and efficiently by using Python, the scientific calculation libraries and visualization tools such as Pandas, NumPy, Matplotlib, SeaBorn, etc. Data base is provided for the parameter optimization and simulation of airbag. The period of product development and production is shortened.

experimental data; data analysis; python; statistical analysis; correlation analysis; regression fitting

TH164

A

1674-3261(2021)04-0232-04

10.15916/j.issn1674-3261.2021.04.005

2021-04-29

遼寧省自然基金指導(dǎo)計劃項目(20180550020)；2020年萊茵動力(錦州)有限公司項目(2020035)；遼寧工業(yè)大學(xué)研究生教育改革創(chuàng)新項目經(jīng)費資助(YJG2021003)

陳昕(1972-)，女，遼寧鐵嶺人，教授，博士。

責(zé)任編校：陳 明