Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -5,103 +5,110 @@ import plotly.graph_objects as go
 import os
 
 # ==============================================================================
-# 1. CONFIGURATION ET STYLE CSS (FORÇAGE CONTRASTE TOTAL & ANTI-DARK MODE)
+# 1. CONFIGURATION ET VISIBILITÉ TOTALE (CSS BRUTE FORCE)
 # ==============================================================================
-st.set_page_config(page_title="Brake Performance Lab", layout="wide", page_icon="🚲")
+st.set_page_config(
+    page_title="Brake Performance Lab",
+    layout="wide",
+    page_icon="🚲"
+)
 
 st.markdown("""
     <style>
-    /* 1.1 Thème de base blanc pur */
-    .stApp, [data-testid="stSidebar"] { 
+    /* 1.1 FOND BLANC ET TEXTE NOIR GLOBAL */
+    .stApp, [data-testid="stSidebar"], .main { 
         background-color: #FFFFFF !important; 
     }
     
-    /* 1.2 Force le texte en NOIR PUR partout (Légendes, Labels, Titres) */
-    * { 
+    /* 1.2 TYPOGRAPHIE : FORCE LE NOIR SUR TOUT */
+    h1, h2, h3, h4, h5, h6, p, li, label, span, div, .stMarkdown { 
         color: #000000 !important; 
-        font-family: 'Arial', sans-serif; 
+        font-family: 'Arial', sans-serif !important;
     }
-    
-    /* 1.3 Compactage Sidebar */
+
+    /* 1.3 SIDEBAR : CONTRASTE ET ESPACEMENT */
     [data-testid="stSidebar"] [data-testid="stVerticalBlock"] { 
         gap: 0.1rem !important; 
         padding-top: 0rem !important; 
     }
-    hr { border-top: 1px solid #000 !important; margin: 0.5rem 0 !important; }
+    hr { 
+        border-top: 1px solid #000 !important; 
+        margin: 0.5rem 0 !important; 
+    }
 
-    /* 1.4 DROPDOWNS : Correction Noir sur Noir pour Hugging Face */
-    div[data-baseweb="select"], div[role="combobox"] { 
+    /* 1.4 WIDGETS : SELECTBOX (FIX NOIR SUR NOIR) */
+    div[data-baseweb="select"], div[role="combobox"], .stSelectbox { 
         border: 2px solid #000000 !important; 
         background-color: #FFFFFF !important; 
     }
-    div[data-baseweb="select"] * { color: #000000 !important; }
-    ul[role="listbox"] { 
-        background-color: #FFFFFF !important; 
-        border: 2px solid #000000 !important; 
-    }
-    li[role="option"] { 
+    div[data-baseweb="select"] * { 
         color: #000000 !important; 
-        font-weight: bold !important; 
+    }
+    
+    /* MENU DÉROULANT (OPTIONS) */
+    div[role="listbox"] ul li { 
         background-color: #FFFFFF !important; 
+        color: #000000 !important; 
     }
-    li[role="option"]:hover { 
+    div[role="listbox"] ul li:hover { 
         background-color: #0082C3 !important; 
         color: #FFFFFF !important; 
     }
 
-    /* 1.5 INPUTS NUMÉRIQUES (TA DEMANDE : Texte BLANC sur fond sombre) */
-    input[type="number"], div[data-baseweb="input"] input {
+    /* 1.5 INPUTS : TEXTE BLANC SUR FOND NOIR (TA DEMANDE) */
+    input[type="number"], .stNumberInput div[data-baseweb="input"] input {
         color: #FFFFFF !important;
-        background-color: #333333 !important;
+        background-color: #1E1E1E !important;
         border-radius: 4px !important;
         font-weight: bold !important;
+        border: 1px solid #000 !important;
     }
 
-    /* 1.6 Correction des étiquettes Streamlit (Radios, Expanders, Labels) */
-    .st-emotion-cache-p4mowd, .st-emotion-cache-16idsys p, label, .st-ae {
-        color: #000000 !important;
-        font-weight: bold !important;
-    }
-
-    /* 1.7 Tags Multiselect (Bleu Decathlon) */
-    [data-testid="stMultiSelect"] span { 
-        background-color: #0082C3 !important; 
-        color: #FFFFFF !important; 
+    /* 1.6 EXPANDERS ET SLIDERS */
+    .streamlit-expanderHeader, .st-ae, .st-af, .st-ag, .st-ai { 
+        color: #000000 !important; 
+        font-weight: bold !important; 
     }
     
-    /* 1.8 Boites du Dashboard Analyse */
+    /* 1.7 DASHBOARD : COLONNES ET MÉTRIQUES */
     [data-testid="column"] { 
         padding: 15px !important; 
         border: 2px solid #000000 !important; 
         border-radius: 10px !important; 
         background-color: #FFFFFF !important; 
+        margin-bottom: 10px;
+    }
+    [data-testid="stMetricValue"] { 
+        font-weight: 900 !important; 
+        color: #000000 !important; 
     }
-    [data-testid="stMetricValue"] { font-weight: 900 !important; font-size: 24px !important; }
     
-    /* 1.9 BADGES NORMES (TA DEMANDE : Texte BLANC sur fond couleur) */
+    /* 1.8 NORMES : BADGES TEXTE BLANC / FOND COULEUR */
     .alert-red { 
         color: #FFFFFF !important; 
         background-color: #B71C1C !important; 
         font-weight: 900 !important; 
-        padding: 8px; 
+        padding: 10px; 
         border-radius: 5px; 
         text-align: center; 
-        margin-top: 5px;
+        margin-top: 5px; 
+        border: 1px solid #000;
     }
     .check-green { 
         color: #FFFFFF !important; 
         background-color: #1B5E20 !important; 
         font-weight: 900 !important; 
-        padding: 8px; 
+        padding: 10px; 
         border-radius: 5px; 
         text-align: center; 
-        margin-top: 5px;
+        margin-top: 5px; 
+        border: 1px solid #000;
     }
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
 # ==============================================================================
-# 2. ACCÈS AUX DONNÉES
+# 2. CHARGEMENT DES DONNÉES
 # ==============================================================================
 @st.cache_data
 def load_data():
@@ -114,147 +121,187 @@ def load_data():
     return df
 
 df = load_data()
+
 if df.empty:
-    st.error("Fichier Excel introuvable.")
+    st.error("ERREUR : Fichier Excel manquant.")
     st.stop()
 
+# ==============================================================================
+# 3. BARRE LATÉRALE (SIDEBAR)
+# ==============================================================================
 try:
     all_models = df['model name'].unique().tolist()
 
-    # ==============================================================================
-    # 3. SIDEBAR (CONTRÔLE TOTAL)
-    # ==============================================================================
     with st.sidebar:
         st.image("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/08/Decathlon_Logo.svg/1280px-Decathlon_Logo.svg.png", width=150)
         st.title("⚙️ CONFIGURATION")
         
-        # 3.1 Entrée d'effort au levier
-        effort_x = st.slider("🫱 Effort Levier [N]", 40, 200, 100)
-        selected_models = st.multiselect("Modèles", options=all_models, default=all_models[:2])
+        # Saisie Effort Principal
+        effort_x = st.slider("🫱 Effort au Levier [N]", 40, 200, 100)
+        
+        # Sélection Modèles
+        selected_models = st.multiselect("Modèles à comparer", options=all_models, default=all_models[:2])
         
-        # 3.2 Normes
-        st.subheader("📋 Normes de conformité")
-        norm_cat = st.selectbox("Catégorie", ["Aucune", "City/Trekking", "Kids", "MTB", "Racing"])
+        # Sélection Norme
+        norm_cat = st.selectbox("Catégorie Norme", ["Aucune", "City/Trekking", "Kids", "MTB", "Racing"])
         
         st.markdown("---")
         
-        # 3.3 Simulation (TA DEMANDE : En déroulant)
+        # SECTION SIMULATION DÉROULANTE
         with st.expander("📏 Braking Simulation", expanded=False):
             v_kmh = st.number_input("Vitesse (km/h)", value=25)
             m_total = st.number_input("Masse Totale (kg)", value=100)
             rim_inch = st.selectbox("Taille de roue (inch)", [20, 24, 26, 27.5, 28, 29], index=4)
-            sharing_av = st.slider("Sharing Front (%)", 0, 100, 70)
-            st.caption(f"Sharing Rear: {100 - sharing_av}%")
+            sharing_av = st.slider("Répartition AV (%)", 0, 100, 70)
 
-        # 3.4 Options d'affichage (TA DEMANDE : En déroulant)
+        # SECTION OPTIONS D'AFFICHAGE DÉROULANTE
         with st.expander("🔍 Options d'affichage", expanded=False):
-            ref_model_name = st.selectbox("Modèle de Benchmark", options=all_models)
+            ref_model_name = st.selectbox("Benchmark de référence", options=all_models)
             view_mode = st.radio("Mode de vue", ["Sec & Humide", "Sec uniquement", "Humide uniquement"], index=0)
-            show_loss = st.checkbox("Calculer Perte Wet (%)", value=True)
 
-    # ==============================================================================
-    # 4. MOTEUR PHYSIQUE (CONVERSIONS S.I. & INERTIE)
-    # ==============================================================================
-    # 4.1 Unités S.I.
-    v_ms = v_kmh / 3.6  # km/h vers m/s
-    r_m = (rim_inch * 0.0254) / 2 # inch vers mètres
+    # ==========================================================================
+    # 4. MOTEUR PHYSIQUE (CONVERSIONS ET DYNAMIQUE)
+    # ==========================================================================
+    # 4.1 Conversion km/h vers m/s
+    v_ms = v_kmh / 3.6
     
-    # 4.2 Énergie Totale (E_trans + E_rot)
-    # Estimation masse rotative (jante+pneu) = 1.5kg par roue
+    # 4.2 Conversion inch vers mètres
+    r_m = (rim_inch * 0.0254) / 2
+    
+    # 4.3 Énergie Cinétique de Translation
+    e_trans = 0.5 * m_total * (v_ms**2)
+    
+    # 4.4 Énergie Cinétique de Rotation (2 roues)
+    # Masse estimée jante+pneu = 1.5kg
     j_wheel = 1.5 * (r_m ** 2)
     omega = v_ms / r_m
-    e_total_j = (0.5 * m_total * (v_ms**2)) + (2 * (0.5 * j_wheel * (omega**2)))
+    e_rot = 2 * (0.5 * j_wheel * (omega**2))
     
-    # 4.3 Seuils Normes
-    n_s, n_w = 0, 0
-    if norm_cat == "City/Trekking": n_s, n_w = 340, 220
-    elif norm_cat == "Kids": n_s, n_w = 204, 132
-    elif norm_cat == "MTB": n_s, n_w = 425, 280
-    elif norm_cat == "Racing": n_s, n_w = 425, 260
+    # 4.5 Énergie Totale du Système
+    e_total_j = e_trans + e_rot
+    
+    # 4.6 Définition des Seuils de Normes
+    n_s = 0
+    n_w = 0
+    if norm_cat == "City/Trekking":
+        n_s, n_w = 340, 220
+    elif norm_cat == "Kids":
+        n_s, n_w = 204, 132
+    elif norm_cat == "MTB":
+        n_s, n_w = 425, 280
+    elif norm_cat == "Racing":
+        n_s, n_w = 425, 260
 
-    # 4.4 Référence Benchmark
+    # 4.7 Données du Benchmark
     row_bench = df[df['model name'] == ref_model_name].iloc[0]
     ref_f_sec = row_bench['dry a'] * effort_x + row_bench['dry b']
     ref_f_wet = row_bench['wet a'] * effort_x + row_bench['wet b']
 
-    # 5. HEADER DIAGNOSTIC
-    label, color = ("❄️ LIGHT", "#a1c4fd") if effort_x < 70 else (("⚖️ MODERATE", "#ffdb58") if effort_x <= 110 else ("🔥 POWERFUL", "#ff4b4b"))
-    st.markdown(f"<div style='background-color:{color}; padding:8px; border-radius:8px; text-align:center; border: 3px solid #000; margin-bottom: 10px;'><span style='font-weight:900;'>{label} BRAKING | Effort: {effort_x} N</span></div>", unsafe_allow_html=True)
+    # ==========================================================================
+    # 5. HEADER : DIAGNOSTIC VISUEL
+    # ==========================================================================
+    label_diag = "❄️ FREINAGE LÉGER"
+    color_diag = "#a1c4fd"
+    if 70 <= effort_x <= 110:
+        label_diag = "⚖️ FREINAGE MODÉRÉ"
+        color_diag = "#ffdb58"
+    elif effort_x > 110:
+        label_diag = "🔥 FREINAGE PUISSANT"
+        color_diag = "#ff4b4b"
+
+    st.markdown(f"""
+        <div style='background-color:{color_diag}; padding:10px; border-radius:8px; text-align:center; border: 3px solid #000; margin-bottom: 10px;'>
+            <span style='font-weight:900; font-size:18px;'>{label_diag} | Effort: {effort_x} N</span>
+        </div>
+        """, unsafe_allow_html=True)
 
-    # ==============================================================================
-    # 6. GRAPHIQUE (FIX COULEURS TEXTE NOIR)
-    # ==============================================================================
+    # ==========================================================================
+    # 6. GRAPHIQUE INTERACTIF (PLOTLY NOIR SUR BLANC)
+    # ==========================================================================
     filtered_df = df[df['model name'].isin(selected_models)]
     fig = go.Figure()
     x_grid = np.linspace(40, 200, 150)
-    color_palette = ['#0082C3', '#E63312', '#333333', '#00A14B', '#FFD200']
+    color_p = ['#0082C3', '#E63312', '#333333', '#00A14B', '#FFD200']
 
     results_summary = []
+    
     for i, (idx, row) in enumerate(filtered_df.iterrows()):
-        clr = color_palette[i % len(color_palette)]
+        clr = color_p[i % len(color_p)]
         f_sec = row['dry a'] * effort_x + row['dry b']
         f_wet = row['wet a'] * effort_x + row['wet b']
         results_summary.append({"name": row['model name'], "dry": f_sec, "wet": f_wet, "row": row})
         
+        # Courbe Sec
         if view_mode != "Humide uniquement":
-            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['dry a']*x_grid + row['dry b'], name=f"{row['name']} (D)", line=dict(color=clr, width=4)))
+            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['dry a']*x_grid + row['dry b'], name=f"{row['model name']} (Sec)", line=dict(color=clr, width=4)))
             if n_s > 0:
                 xt = (n_s - row['dry b']) / row['dry a']
                 if 40 <= xt <= 200:
                     fig.add_trace(go.Scatter(x=[xt], y=[n_s], mode='markers+text', text=[f"{round(xt,1)}N"], textfont=dict(color="black", weight=800), textposition="top center", marker=dict(color=clr, size=12, symbol='x'), showlegend=False))
 
+        # Courbe Humide
         if view_mode != "Sec uniquement":
-            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['wet a']*x_grid + row['wet b'], name=f"{row['name']} (W)", line=dict(color=clr, width=2, dash='dot')))
+            fig.add_trace(go.Scatter(x=x_grid, y=row['wet a']*x_grid + row['wet b'], name=f"{row['model name']} (Wet)", line=dict(color=clr, width=2, dash='dot')))
 
-    # TA DEMANDE : VISUALISATION DES LIGNES DE NORMES EN NOIR
+    # Lignes de normes horizontales noires
     if n_s > 0 and view_mode != "Humide uniquement":
-        fig.add_hline(y=n_s, line_width=2, line_color="#000", annotation_text="NORME SEC", annotation_font=dict(color="black", weight=700))
+        fig.add_hline(y=n_s, line_width=3, line_color="#000", annotation_text="NORME SEC", annotation_font=dict(color="black", size=14, weight=800))
     if n_w > 0 and view_mode != "Sec uniquement":
-        fig.add_hline(y=n_w, line_width=2, line_dash="dot", line_color="#000", annotation_text="NORME HUMIDE", annotation_font=dict(color="black", weight=700))
+        fig.add_hline(y=n_w, line_width=3, line_dash="dot", line_color="#000", annotation_text="NORME HUMIDE", annotation_font=dict(color="black", size=14, weight=800))
 
+    # Ligne d'effort vertical
     fig.add_vline(x=effort_x, line_width=2, line_dash="dash", line_color="#555")
     
-    # FORÇAGE NOIR SUR TOUT LE GRAPHIQUE
+    # Mise en forme graphique (Forçage Noir)
     fig.update_layout(
-        height=480, plot_bgcolor='white', paper_bgcolor='white', font=dict(color="black"),
-        xaxis=dict(title=dict(text="Effort Levier [N]", font=dict(color="black", weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
-        yaxis=dict(title=dict(text="Performance [N]", font=dict(color="black", weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
+        height=500, plot_bgcolor='white', paper_bgcolor='white',
+        xaxis=dict(title=dict(text="Effort Levier [N]", font=dict(color="black", size=14, weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
+        yaxis=dict(title=dict(text="Performance [N]", font=dict(color="black", size=14, weight=700)), tickfont=dict(color="black", weight=700), linecolor="black", gridcolor="#EEE"),
         legend=dict(font=dict(color="black", weight=700), bordercolor="black", borderwidth=1, bgcolor="white")
     )
     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
-    # ==============================================================================
-    # 7. DASHBOARD ANALYSE (ALIGNE SUR TON EXEMPLE)
-    # ==============================================================================
-    st.markdown(f"**📊 Dynamics Analysis | {v_kmh}km/h | Energy: {int(e_total_j)} J**")
+    # ==========================================================================
+    # 7. DASHBOARD D'ANALYSE (COMPARAISON ET DISTANCE)
+    # ==========================================================================
+    st.markdown(f"**📊 Dynamics Analysis | Energie du système : {int(e_total_j)} Joules**")
+    
     cols = st.columns(len(results_summary))
 
     for i, res in enumerate(results_summary):
         with cols[i]:
-            is_bench = (res['name'] == ref_model_name)
-            st.markdown(f"<u>**{res['name']}**</u> {'⭐' if is_bench else ''}", unsafe_allow_html=True)
+            st.markdown(f"### {res['name']}")
             
+            # --- ANALYSE CONDITION SEC ---
             if view_mode != "Humide uniquement":
-                st.metric("Force Sec", f"{round(res['dry'], 1)} N", f"{round(res['dry'] - ref_f_sec, 1)} N vs Ref" if not is_bench else None)
+                delta_s = round(res['dry'] - ref_f_sec, 1) if res['name'] != ref_model_name else None
+                st.metric("Force Sec", f"{round(res['dry'], 1)} N", delta_s)
+                
+                # Calcul de la distance d'arrêt (D = E/F)
                 d_sec = e_total_j / res['dry'] if res['dry'] > 0 else 0
-                st.write(f"🛑 **Arrêt (Sec): {round(d_sec, 2)} m**")
+                st.write(f"🛑 **Stop (Sec): {round(d_sec, 2)} m**")
+                
                 if n_s > 0:
-                    xt = (n_s - res['row']['dry b']) / res['row']['dry a']
-                    if xt > 180: st.markdown(f"<div class='alert-red'>HORS NORME SEC ({round(xt,1)}N)</div>", unsafe_allow_html=True)
-                    else: st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME SEC</div>", unsafe_allow_html=True)
+                    xt_req = (n_s - res['row']['dry b']) / res['row']['dry a']
+                    if xt_req > 180:
+                        st.markdown(f"<div class='alert-red'>NON CONFORME SEC</div>", unsafe_allow_html=True)
+                    else:
+                        st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME SEC</div>", unsafe_allow_html=True)
             
+            # --- ANALYSE CONDITION HUMIDE ---
             if view_mode != "Sec uniquement":
-                st.metric("Force Wet", f"{round(res['wet'], 1)} N", f"{round(res['wet'] - ref_f_wet, 1)} N vs Ref" if not is_bench else None)
+                delta_w = round(res['wet'] - ref_f_wet, 1) if res['name'] != ref_model_name else None
+                st.metric("Force Wet", f"{round(res['wet'], 1)} N", delta_w)
+                
                 d_wet = e_total_j / res['wet'] if res['wet'] > 0 else 0
-                st.write(f"🌧️ **Arrêt (Wet): {round(d_wet, 2)} m**")
+                st.write(f"🌧️ **Stop (Wet): {round(d_wet, 2)} m**")
+                
                 if n_w > 0:
-                    xtw = (n_w - res['row']['wet b']) / res['row']['wet a']
-                    if xtw > 180: st.markdown(f"<div class='alert-red'>HORS NORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
-                    else: st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
-
-            if show_loss and view_mode == "Sec & Humide":
-                loss = ((res['dry'] - res['wet']) / res['dry'] * 100) if res['dry'] != 0 else 0
-                st.metric("Wet Loss", f"-{round(loss, 1)}%", delta_color="inverse")
+                    xtw_req = (n_w - res['row']['wet b']) / res['row']['wet a']
+                    if xtw_req > 180:
+                        st.markdown(f"<div class='alert-red'>NON CONFORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
+                    else:
+                        st.markdown(f"<div class='check-green'>CONFORME HUMIDE</div>", unsafe_allow_html=True)
 
 except Exception as e:
-    st.error(f"Erreur Système : {e}")
+    st.error(f"Erreur Détectée : {e}")