汽車近光燈照射性能主觀評價與客觀測量的關聯性分析

尹正梅，朱禮銘，米德旺，盧生林

（奇瑞汽車股份有限公司試驗和整車工程中心，安徽 蕪湖241009）

汽車前照燈是夜間行車照明前方道路的重要燈具，路面照射性能的優劣直接關系到駕駛者行車安全。前照燈包括近光燈和遠光燈，近光燈用于近距離照明，主要在城市道路或會車時使用，使用頻率比遠光燈更高。良好的近光燈應保證一定的照射寬度和照射距離，并避免給對方造成眩光。

汽車近光燈照射性能評測包括主觀評價和客觀測量兩部分。主觀評價是燈光專業人員站在用戶角度，根據自己對路面照射效果的主觀感受，按一定規則進行評分。客觀測量是利用相關測試設備對表征近光照射性能的物理參數指標進行測量［1］。客觀測量是主觀評價的量化，其測量數據的表現直接影響主觀評價結果。建立主客觀之間的關聯關系可以將用戶語言轉化為工程設計語言，從而指導汽車燈具性能設計開發，對主機廠具有重要意義。本文對10款車型的近光燈照射性能進行主觀評分和客觀測量，利用MINITAB軟件對評測的數據進行逐步回歸分析，從而建立主觀評價和客觀測量指標的數學模型。1汽車近光燈照射性能評測方法

近光燈照射性能評測方法是模擬用戶實際使用環境，在夜間無雨霧天氣條件下，在戶外空曠場地對實車燈光進行靜態評測，這種評測方法能夠較好地貼合用戶，測量結果能夠真實反映實物樣件狀態。

1.1 主觀評價方法

主觀評價方法是由燈光專業技術人員從駕駛員位置和角度感受近光燈的照射亮度、均勻性、寬度、距離、舒適性、明暗截止線及眩目情況，進行主觀綜合評分。評分采用十分制，分別對應10個級別的用戶滿意度等級，見表1［2］。

1.2 客觀測量指標

近光燈的照射性能可以由等照度曲線表示，如圖1所示。客觀測量指標采用5lux、20lux、50lux三個不同照度值的路面照射寬度和照射距離來表征其路照性能，見表2。

表1 主觀評價標準

圖1 近光燈等照度曲線示意圖

2 評測數據收集

本文隨機選擇了10款車型，在奇瑞試驗中心多功能跑道對該10款車型的近光燈照射性能進行了夜間評測。試驗前對所有車型按照出廠設置調節近光燈光束高度至初始位置，實驗場地為干燥平坦的瀝青路面，長250m，寬30m，實驗環境照度小于0.3lux，確保測試數據的準確性。主觀評分由7名燈光專業人員綜合評估討論給出，客觀測量值由試驗人員利用手持照度計和皮卷尺測量計算得出，具體數據見表3。

表2 近光燈客觀測量指標

表3 近光燈客觀測量和主觀評價數據

3 關聯性分析

回歸分析是研究隨機變量之間關聯關系最常用的一種統計分析方法，它可以確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系，并用數學模型來表達。回歸分析包括多種方法，比如線性回歸、邏輯回歸、逐步回歸等。本文中的客觀測量指標為自變量，主觀評價為因變量，由于涉及的客觀測量指標數量較多，為了減少誤差得到更為準確的模型，需要選出對主觀評價影響顯著的指標，從而建立相應的模型，因此本文主要采用逐步回歸分析方法，利用MINITAB軟件實現。

逐步回歸法的原理是不斷考察未被選入回歸模型的自變量，選擇其中重要的、符合選入條件的增加為回歸模型的自變量，同時不斷檢查已選入回歸模型的自變量，將不符合條件的自變量從模型中剔除［3］。

3.1 MINITAB軟件建立模型

將表3的數據依次錄入MINITAB工作表中，用指令“統計>回歸>擬合回歸模型”，將“score”（主觀評價得分）選入“響應”，A、B、C、D、E、F、G、H 8個因子選入“連續預測變量”，點擊“逐步”進行篩選，點擊“確定”后在會話窗口得到逐步回歸篩選過程（圖2）和回歸方程（圖3）等輸出結果。模型的四合一殘差如圖4所示。

3.2 MINITAB輸出結果分析

1）圖2的逐步回歸篩選結果得到了C、D、H三個顯著因子，表明主觀評價受5lux在車頭前方15~25m、25~35m處的最大照射寬度和50lux在車頭前方15~25m處的最大照射寬度影響最為顯著。

2）圖3輸出的回歸方程即為主觀評價與C、D、H三個客觀測量指標的數學模型：

指標C、D、H的T檢驗p值均小于0.05，表明這3個變量作用顯著；系數均大于0，表明呈正相關關系。

3）圖3方差分析表中回歸方程的F檢驗p值為0，小于0.05，表明回歸方程的性關系顯著，經驗公式效果較好。

圖2 逐步回歸篩選過程輸出結果

4）模型的殘差圖可以檢驗建立的模型擬合度，圖4的殘差正態概率圖中，所有點近似呈一條直線，表明殘差服從正態分布；殘差與擬合值圖中，殘差隨機分布在0周圍；殘差與直方圖近似正態分布圖；殘差與順序圖中按照數據收集順序顯示殘差，圍繞中心線隨機分布。殘差圖的分析表明建立的回歸方程擬合度較好。

圖3 回歸方程輸出結果

圖4 模型的殘差圖

4 結論

本文基于10款車型的近光燈照射性能主客觀評測數據，利用MINITAB軟件進行了逐步回歸分析，建立了主觀評價與客觀測量指標的最優數學模型。分析表明，靜態情況下，主觀評價受5lux在車頭前方15~25m、25~35m處最大縱向寬度及50lux在車頭前方15~25m最大縱向寬度影響顯著，并呈正相關關系。因此，在進行燈具性能開發時，應重點關注這3個指標，適當提高目標值，給用戶提供更好的體驗。

由于本文樣本數量較少，其余指標和主觀評價的相關性表現不夠明顯，可能會遺漏個別指標。后續將積累更多車型數據，幫助進一步優化模型。