網格收斂的案例
基于模態分析的網格收斂尺寸的研究與確定 ￥10
摘要：針對車載導航的模態分析，以其中單個零件的網格尺寸作用變量，而其余零件的網格尺寸不變，然后進行模態分析，通過對計算結果的比較，確定模型最終的網格收斂尺寸，解決計算精度與計算時間成本這一矛盾。
關鍵字：模態分析；網格尺寸；收斂；固有頻率；車載導航
一、前言
由于公司產品做的最多的是動力學分析，動力學分析需要基于模態特征值上進行計算的，所以我們以最有代表性的模態分析作為網格收斂尺寸研究課題的分析類型。
相對于靜力分析而言，動力學分析的模態求解過程所需要的CPU計算時間更長，我們一般會通過控制網格的尺寸來調整計算時間成本，即粗化網格。但是如果網格太粗，則網格模型必會忽略或簡化結構上的細節，從而影響計算的精度。
面對計算精度與計算時間成本這一矛盾，則需要對模型的網格收斂尺寸、計算耗時等數據進行研究。
二、計算模型
計算模型采用某一車載導航屏模型，零件包括觸摸屏玻璃、前后面板、SECC支架，另外TFT顯示屏簡化為只包含質量的點。
三、網格尺寸控制
導航產品的前后面板為PC+ABS注塑件，結構特征多且比較復雜，為了盡可能詳盡地模擬結構的細節，如圓角、肋骨、凹凸臺、小圓孔等），縮小網格模型與原幾何模型的差距，因此網格不能過于粗糙。此外，根據模型的整體尺寸，最終確定模型的網格研究尺寸為1mm、2mm、3mm、4mm。這四種網格尺寸中，以所有零件的網格尺寸都為3mm的計算結果作為不變量，而其中單一個零件的網格尺寸作為變量，變量值即為1mm、2mm、3mm、4mm。
部分網格模型圖如下：
四、模型建立及求解的軟件
建立三維有限元模型，用Lanzos方法求解特征值。
展開 自適應網格的WB和APDL對比 ￥2
一 網格收斂的重要性
由于應力集中（區別于應力奇異）的存在，在結構不連續處存在應力較大，而且隨著網格質量數量的增加，應力值趨于收斂，據說收斂與否的應力差值可以很大，所以說重要細節結構的網格收斂十分重要。
二 WorkBench中網格收斂的實現
WorkBench中在solution選項中設置網格循環次數，關鍵點網格優化系數，在求解結果選項下插入convergence，定義deformation或者stress的收斂系數。
雖然六面體網格變成四面體網格進行細分，但是初始網格劃分的尺寸，對結果仍然有一定影響。而且優化的方式和APDL中也有一定差異，結果與APDL結果相同。
初始網格
網格收斂后
三 APDL中網格收斂的實現
(1) 建模，注意不要劃分網格，而且3D模型只能使用4面體單元網格；
(2) 加載邊界條件，由于沒有網格，邊界條件只好由面或者線確定；
(3) 啟動ADAPT宏命令，指定能量收斂誤差，最大循環次數，網格優化系數；看起來很厲害的樣子，但是使用方法和命令一樣，只是輸入命令框的不提示有此命令存在；.
(4) 后處理查看結果。
四 問題描述
!APDL命令：
finish
/clear
/prep7
et,1,solid187 !
展開 準確性、收斂性和網格質量
這種精度對網格質量的不敏感性支持 Mueller 的立場，即細胞質量差是一個穩定性問題。因此，STAR-CCM+ 的方法是保守的——選擇穩健性而不是準確性。具體來說，他們正在尋找將導致求解器中被零除的指標。影響擴散通量和線性化的偏度就是這樣的一個例子。
Mesher 的觀點
John Steinbrenner 博士和 Nick Wyman 博士采用違反直覺的方法分享了 Pointwise 對與解決方案無關的質量指標的看法。您會認為網格生成開發人員會提升先驗指標的功效。但 CFD 解中的誤差包括幾何誤差、離散化誤差和建模誤差。幾何錯誤類似于 Dannenhoffer 和 Mueller 關于正確表示形狀的觀點。建模誤差來自湍流、化學和熱物理特性。離散化涉及求解器數值的退化。離散化誤差是由網格和求解器的數值算法之間的耦合驅動的。
圖 3：此表總結了 Pointwise 中可用的網格質量指標。從參考 1h。
因此，盡管 Fidelity Pointwise 可以計算和顯示許多指標，但需要注意的是，其中許多指標與求解器的數值沒有直接關系，因此它們只是解決方案準確性的松散指標。另一方面，這些指標計算方便，可以解決 Dannenhoffer 的網格有效性問題，并提供啟動網格改進技術的機制。它們還構成了用戶開發領域專業知識的能力的基礎——與他們的特定應用領域相關的指標。
結論
CFD 求解器開發人員認為網格質量對收斂的影響遠大于精度。因此，由于收斂不良或不完全收斂而導致的求解誤差不容忽視。
一位研究人員能夠證明網格質量與求解精度之間完全沒有相關性。為其他求解器和流動條件重現此結果將很有價值。
使用盡可能多的網格點 (Dannenhoffer, McDaniel)。在許多情況下，分辨率勝過質量。
展開 abaqus應用之收斂篇 ￥1.66
<h1><strong>一、收斂的定義和重要性</strong></h1><h2><strong style="color: rgb(51, 51, 51);">1．收斂的多種含義</strong></h2><p>在有限元分析中，收斂具有多重意義。它包括網格收斂、時間積分精度和非線性程序收斂。</p><p><strong>l 網格收斂</strong>是指增加模型單元數量會使仿真解趨于解析解。對于線性和非線性問題都適用，AbaqUS 中使用 H 網格自適應技術來輔助實現網格收斂。當進一步加密網格時，結果變化很小或不變時，可認為網格達到收斂。但也存在一些例外情況，如網格奇異解或材料損傷累積在模型特定區域的局部問題。</p><p><strong>l 時間積分精度</strong>則是針對具有物理時間尺度的瞬態問題，AbaqUS 提供用戶定義參數，以控制對相關方程的積分精度。</p><p><strong>l 非線性程序收斂</strong>是本文重點討論的內容，要獲得精確解需要滿足網格收斂、瞬態問題的精確時間積分以及非線性求解過程收斂等條件。</p><h2><strong style="color: rgb(51, 51, 51);">2．收斂對分析結果的影響</strong></h2><p>收斂性直接關系到分析結果的準確性。如果模型不收斂，得到的結果可能毫無意義，甚至會誤導工程決策和學術研究。因此，理解和掌握 ABAQUS 中的收斂問題是正確使用該軟件進行有效分析的基礎。
展開 
使用當前一代 CFD 技術對高升力預測的見解
HLPW-4 /GMGW-3 中探索的高升力 CFD 分析
研討會結果表明，固定網格 RANS 通常無法實現足夠的網格收斂。在攤位附近，無法得出關于網格適用性的結論，即使是在最精細的網格上也是如此。對于高階方法，最佳實踐網格劃分指南與 RANS 完全不同。高度各向異性元素的三維網格彎曲是一項艱巨的任務。隱式求解器對于解決高階離散化至關重要。總的來說，將高階有限元和有限體積方法應用于 CRM-HL 配置得到了證明，但非常具有挑戰性。
對于 HRLES，導致 RANS 網格收斂的網格設計不會導致 HRLES 網格收斂，并且網格分辨率被認為對預測的分離模式有顯著影響。典型的 HRLES 運行成本大約是 RANS 的 10 到 15 倍。在一些風洞試驗中，很難匹配所測隧道壁邊界層的形狀和厚度，這會影響求解。
對于壁模型大渦模擬和格子玻爾茲曼 (WMLESLB)，在失速處和失速處發現對網格分辨率和網格特性（例如單元各向異性）的高度敏感。與 HRLES 一樣，網格分辨率對預測的分離模式有重大影響。典型的 WMLES 運行成本大約是 RANS 的 5 到 10 倍。與試圖代表風洞試驗中的實際跳閘機制相比，數值跳閘更具成本效益。就平均時間而言，高攻角需要比低攻角更長的時間來確保實現平穩性。
圖 2. 攻角 α = 7.05°（頂部）和 α = 19.57°（底部）時自由空氣 CL 預測的統計分析
結論
HLPW-4 和 GMGW-3 之間的聯合研討會模型使人們更加關注網格劃分，這繼續對 CFD 解決方案產生重大影響。高升力流的幾何準備和固定網格劃分仍然很困難。為不同的方法、代碼和提升曲線區域確定固定網格指南也很困難。
展開 ANSYS Workbench 六面體網格劃分
圖 4 其他體網格大小設置
按照步驟 3 對緊挨窗片的 6 個體完成網格劃分，在 Mesh 中顯示已經劃分的網格 ，如圖 5。
圖 5 其他體網格大小設置
5. 其他體網格劃分
對其他體挨個進行步驟 2 和步驟 3 的操作，依次完成網格劃分，不能跨越體進會網格劃分，否則會出現網格劃分錯誤或沒有按照設置劃分出需要的網格，甚至網格劃分后比較亂，影響后邊網格修改或網格收斂設置，如圖 6 。
圖 6 部分體完成網格劃分
最后對不能進行六面體劃分的體選用 Hex Dominant Method 法或其他網格劃分，最終完成所有體的網格劃分如圖 6 。如果劃分完成，網格數量比較多，可以重復步驟 1-5 重設置網格大小，或對不重要部分適當改變網格大小。在進行網格收斂時，也可按照步驟 1-5 進行網格設置。
圖 7 整個完成網格
文章來源ANSYS及ANSYS Workbench工程實戰
展開 網格分辨率：粗、中、細的排序
第二屆 AIAA 幾何和網格生成研討會通過采用定量定義來消除網格分辨率的定性，隨著我們朝著 2030 年的 CFD 愿景邁進，該定義將不斷發展。
當被問及網格的分辨率時，您是否回答過“哦，這只是一個粗糙的網格”？
但粗糙相對于什么？
我們使用粗略和精細等術語作為相對于正常狀態的簡單描述符。
但正常的是什么？
每個應用程序都有不同的要求，隨著我們專業知識的發展和計算能力的增長，這些要求可能會隨著時間的推移而變化。
但是怎么改？
粗、中、細 - 哦，我的
第三屆 AIAA CFD 高升力預測研討會 (HiLiftPW-3) 主要是一項網格收斂性研究，網格分辨率水平主要由壁間距指南、鈍后緣上的網格點數量以及總網格的三倍來定義分辨率級別之間的大小。這些級別被命名為粗糙、中等、精細和極精細。中分辨率網格通常定義為您在正常工作中使用的網格。
所以粗相對于中等。
正常適用于您的日常工作。
但是沒有隨時間變化的概念。
GMGW-1 HL-CRM 機翼上表面的中等分辨率網格。
2030年決議
通過考慮NASA 的 CFD 2030 愿景研究，我們獲得的好處之一是放眼長遠，讓 CFD 擺脫一些人所說的十年左右的停滯，并從戰略上思考我們如何提高 CFD 的能力以實現2030 年的目標。
并且該研究表明，到 2030 年，具有 10-1000 億個單元格的網格將是正常的，而 10 12 個單元格只是網格收斂研究的正常部分。
如果 10 9細胞被歸類為 HiLiftPW-3 的超細 tet 網格，那么您到底會怎么稱呼 10 12？什么最高級可以加在“fine”前面？極端主義者？極好的？你怎么記得哪個更大？
在準備 GMGW-2 時，組委會創建了一個可量化的分辨率命名法，并考慮了隨時間的增長。
這是給定的。
展開 案例 | 基于CFD仿真的潛航器不同航行狀態下阻力特性模擬與評估
圖 2 計算域的側視圖（左）和前視圖（右）
對于CFD仿真過程中的網格收斂性問題，分別采用了五套不同的網格參數進行計算驗證，表 1給出了五套不同網格的計算結果，可以發現給定的五套網格計算結果的最大偏差在0.6%，最終選用的網格為網格3，圖 3給出了艇體壁面網格、艇體附近對稱面以及圍殼前緣的壁面網格示意簡圖。
表 1 網格收斂性驗證
圖 3 網格示意簡圖
圖 4給出了各不同航速下，計算值與實驗值的對比圖，具體數據可見表 2，可以發現各航速下計算值均比實驗值偏小，最大偏差在5%以內。
圖 4 計算值與實驗值對比曲線
表 2 計算值與實驗值數據對比
圖 5給出了不同航速下，艇體上的壓力分布以及中心對稱面上的速度分布，從圖中不難發現，航行速度的變化對淹沒艇體周圍的壓力分布影響不大。壓力最高的區域是艇體頭部、圍殼的前緣和尾舵的前緣。此外，在流速加快的地方，如艇體頭部、圍殼和尾舵附近，觀察到了低壓區，而在中部區域沒有明顯的壓力變化。
圖 5 不同航速下，艇體上的壓力分布以及中心對稱面上的速度分布
4、水面附近的自航
潛艇水面附近的自航可以分為水面下自由航行與水面上自由航行，其區別為艇體部分是否存在裸露于空氣中的部分，其計算域如下圖 6所示。
圖 6 潛艇水面附近自航計算域示意圖（h> 0：水下，h<0：水上）
其中波長的計算可以由以下公式計算得出，當Fr=0.462，L=4.356m時，計算得到的波長λ=5.842m。
由于僅找到了裸艇體在水面下自航時的實驗數據，因此以裸艇體模型展開計算與實驗進行對比，表3給出了計算值與實驗值的結果對比，計算值較實驗值吻合較好，計算值偏小約7%。圖7給出了對應的自由液面位置云圖。
展開 lsdyna繩索仿真 ￥50
與其他線體單元相比，CABLE 能實現良好的網格收斂性和較粗單元下良好的計算精度。
lsdyna中，常用beam類型有1、2、3、6四種
1.ELFORM=1， Hughes-Liu integrated beam，積分梁：
用來模擬考慮應力結果的良，如汽車底鹽中的長螺栓。
2.ELFORM=2， Belytschko-Schwer resultant beam，合力梁
只計算節點處的力和力矩，設有應力計算。
3.ELFORM=3， Truss， 桿.
只能承受軸向載荷（拉或壓），不能承受彎曲載荷。
經常用來模擬二力桿結構。
4.ELFORM=6， Discrete beam，離散梁/Cable。
節點有6個自由度，可以模擬繩索。
仿真中，繩索材料使用71號材料 MAT_CABLE_DISCRETE_BEAM
使用beam算法的ELFORM=1時，效果如下：
使用beam算法的ELFORM=6時，效果如下：
展開 NASA眼中CFD的未來（3）算法的進展
其他方面
算法領域中所發現的改進需要在CFD的多個方面實現顯著進步，首先是增強求解器的魯棒性，從而提高迭代收斂和網格收斂水平。基于解決方案的網格自適應技術已經進一步促進了網格收斂的改善。然而，由于網格自適應通常會導致高度傾斜的網格，這增加了對魯棒且高效算法的需求以實現穩定求解器收斂。越來越多對尺度分解模擬（scale-resolving simulations） 的需求也正在創造對低耗散數值格式（low-dissipation numerical schemes） 魯棒性更高要求。
流動求解器算法不僅在解決方案的單個元素方面取得了進展，而且在有效組合方面也有所提高。非結構化網格的線性求解器越來越多地超出了生產代碼中的點松弛技術，而偽瞬態連續與回溯線搜索已經廣泛應用，從而增加了魯棒性。
在過去的五年中，針對非結構化網格上RANS方程的高級解法已經在USM3D中實施和評估，該軟件是著名的以單元為中心的有限體積RANS求解器，并且是NASA四面體非結構化軟件系統的一部分。USM3D流動求解器最突出的屬性之一是其速度和穩健性，在提供廣泛類別航空航天器的解決方案方面表現出色。
2019年，USM3D HANIM方法被擴展到非定常流和高速穩態流應用中，涉及復雜幾何形狀、強沖擊波和高度不規則的網格。這些應用促進了額外的HANIM增強，提高了其魯棒性和成熟能力（通量限制器、各種邊界條件、通量函數等）。USM3D HANIM已成功應用于多個NASA項目中，提供了穩健且更快的解決方案。2020年，該方法被移植到另一個NASA的CFD代碼FUN3D，其采用以節點為中心的有限體積法。FUN3D HANIM被應用于具有挑戰性的非定常和低速湍流流動。FUN3D HANIM在旋翼應用程序的初始演示表明，其在效率和魯棒性方面取得了顯著改進。
展開 設計仿真 | Cradle CFD解鎖乳化瀝青蒸發速率預測，助力綠色公路建設
模型中設置了三維和準二維兩種網格方案，通過對比發現，準二維模型在保持精度的同時，計算效率提升近百倍（計算時間僅為三維模型的1/100），顯著降低了仿真成本。
02
網格劃分與驗證：科學與嚴謹
由于仿真模型的計算效率和精度受網格劃分的影響，因此本研究使用了三種網格尺寸來分析三維模型和準二維模型的網格收斂性。在五種不同環境條件下對具有不同網格尺寸的蒸發模型進行瞬態計算，求解器基于Cradle CFD的scFLOW軟件，并且具有12個內核和雙線程，以前30秒的平均蒸發速率作為蒸發速率的計算結果。不同網格模型的計算蒸發速率以及計算時間如下圖所示。網格A和D的計算結果與其他兩個密度較大的網格的計算結果相差很大，因此網格A和D的計算精度不理想。與網格C和F相比，網格B和E的相對誤差非常小，但計算時間非常長。因此，本研究使用網格B和E進行蒸發模擬。此外，三維模型的網格單元數量遠高于準二維模型，因此三維模型的計算時間比準二維模型長得多。
團隊利用結構化網格技術對蒸發面附近區域進行局部加密，確保關鍵區域的模擬精度。通過網格收斂性分析，最終選定最優網格方案，仿真結果與實驗數據的最大相對誤差小于15%，平均誤差低于10%，驗證了模型的可靠性。
03
環境因素全覆蓋：拉丁超立方體采樣
為覆蓋實際工程中復雜多變的環境條件，團隊采用拉丁超立方體采樣（LHS）生成200組環境樣本，涵蓋溫度（10-50℃）、相對濕度（30%-95%）、風速（0-10 m/s）的廣泛范圍。通過Cradle CFD進行快速批量仿真，為后續符號回歸預測模型訓練提供了高質量數據基礎。
展開 
文獻分享 | 使用 ANSYS 進行偏置軸承建模、靜態和動態分析
項目靜態分析
偏置軸承的靜態分析在Ansys工作臺中進行，幾何形狀從Solidworks導入，通過網格類型從粗到細的變化，比較網格結果，包括各種網格度量因子、網格收斂性研究通過考慮不同的單元長度來完成，并且觀察到在 1 mm 單元長度時獲得了網格收斂。改變偏心軸承的材料，然后分別進行計算，得到變形結果，并進行von-mises應力和應變的比較，進行研究。方程(1)、(2)代表了計算變形的靜態分析的基礎。
其中，F 表示施加的力，K 表示剛度矩陣，× 表示偏置軸承中的變形。
3.3 . 項目動態分析
執行動態分析的目的是在運行時評估應用程序。特征值分析 通過求解由質量矩陣和剛度矩陣組成的特征方程來提供結構的動態特性。動態特性包括自然模態（或振型）和自然周期（或頻率）。等式(3)、(4)表示固有頻率計算的基礎。
3.4 . 施加約束
進行固定分析，將切向力施加在朝外偏移量為 5000 N 的圓孔上，并將基板上的四個孔固定。所施加的約束如圖2所示。
圖2 .
展開 什么是網格劃分或網格生成？
因此，必須根據幾何形狀和應用來選擇合適的網格大小。推薦利用網格細化來捕捉近壁面行為和復雜幾何區域的物理現象。
03 網格收斂性研究
網格收斂性研究是指在越來越精細的網格上運行仿真，直到流動變量不再有明顯變化。通常需要對一個新的幾何體進行一次研究，以確保網格足夠精細，能夠提供有價值的結果，同時不會過于精細，以至于需要過多的計算時間和內存。
通過 Cadence 進行網格劃分
Cadence Fidelity Pointwise 是一個獨立的 CFD 網格生成器，提供全面的功能，包括幾何模型準備，使用各種技術生成網格，并與各種流體求解器兼容。在生成網格時，低層級實體將高層級實體粘合在一起，形成一個連續的網格，為網格構建技術和風格帶來了很大的靈活性。這種靈活性根植于 Fidelity Pointwise 產品的網格劃分理念，使其能夠涵蓋廣泛的工作流程。此外，網格拓撲結構與 CAD 的幾何形狀無關，非常靈活。Fidelity Pointwise 的不同網格劃分技術可以解決不同應用中的網格離散化問題。
Fidelity Pointwise 提供卓越的 CFD 網格劃分技術
1
支持多種網格類型
2
幾何模型修復
3
支持任何 CFD 求解器格式的網格劃分
Fidelity Automesh 技術可以自動執行原本費時費力的幾何體準備過程，同時不會損失任何幾何體細節，近乎實時地為 CFD 分析提供高質量網格。Fidelity Automesh 解決方案將不同的網格劃分技術整合到了一個工作流程之中。
展開 焊點失效的熱振耦合疲勞仿真分析
△圖2：影響微電子封裝可靠性的主要因素
4、 焊點失效的四種模式：
4.1 熱交變應力破壞失效
? 溫度變化
? 材料蠕變損傷
? 變形與裂紋擴展
4.2 疲勞破壞失效
?由振動載荷引起的高周疲勞失效
4.3 化學因素腐蝕破壞失效
? 水分、氧氣其他離子
? 化學反應腐蝕
? 粘結強度等機械性能降低
4.4 動態機械載荷破壞失效
? 跌落、沖擊和振動
? 開裂、脆裂等損傷
研究內容
△圖3：焊點熱耦合疲勞仿真分析內容
1、基本力學參數的獲取
? 調研焊點、焊腳的材料屬性
? 試驗獲取引腳、錫焊、錫焊界面（金屬化合物）的力學性能參數
? 擬合界面相（金屬化合物）材料的本構關系
2、疲勞數據庫的建立
? 通過疲勞試驗建立材料、界面相的疲勞特性曲線
? 建立單個焊點的有限元分析模型
? 加載循環載荷預測焊點的疲勞壽命與失效位置
? 通過與實驗比較，對有限元分析模型進行驗證
△圖4：不同封裝結構下無鉛SAC305焊點的S-N曲線
3、整機仿真模型
一般而言，在有限元模態分析中，系統的固有頻率會隨著網格密度的增加而降低至一個穩定的收斂值，為了找到合適的網格劃分密度，需要對其進行網格收斂性檢查。振動試驗載荷一般有正弦、窄帶隨機和寬帶隨機三種，PCB邊界條件有四角四點固支，端部四點固支，六點固支，中間四點固支以及中間兩點固支。
3.1 有限元模型建模
△圖5：焊點有限元建模
3.2 組件中各層材料參數設置
考慮到振動過程中焊點發生的一般是彈性形變，無需考慮材料的蠕變參數，各組分材料從上往下依次按照模塑料、封裝基板、Cu焊盤(Cu)、焊球(SAC305)、PCB板(FR-4)賦予。
展開 CONVERGE滾動活塞式壓縮機三維CFD分析案例
為了決定合適的網格解析方案，采用7組不同的網格完成網格收斂性研究，分別標記為Grid0-6。最粗網格方案Grid0，基準尺寸為8.0mm，最密網格方案Grid6，基準尺寸為1.0mm，圖3展示了這7套網格下體積效率、指示效率和PV圖結果。
圖3 3600RPM基礎工況下網格收斂性研究
結合三維流場結果（圖4為其中三組網格截面）也可以看出，自適應網格的加密效果非常明顯，網格主要集中在計算域中速度和溫度梯度高的位置。總體來看，在Grid4網格方案下，效率值達到收斂，更密的網格不會對結果有更大的改善。PV圖顯示了更多的敏感性，最密網格方案的結果預測性更好，對壓力傳感器引起的壓縮段壓力波動的幅值吻合得更好。
圖4 軸向切面（上圖）和沿著排氣閥中線切面（下圖）的Grid4，5，6網格方案下速度云圖
從所有結果看，Grid0和1的網格太粗而引入效率和壓縮曲線很大的誤差。這些誤差主要是由于滑塊頂端間隙解析網格不足引起了過量泄漏。和同類工具相比，CONVERGE的自適應網格大大減少了體網格的數量（僅為均布網格的十分之一），從而也大大降低了計算成本。8個CPU并行條件下，Grid4方案計算6個循環達到穩定大概只需要24小時。
圖5比較了仿真和試驗的質量流量以及指示功。體積效率的試驗結果是在4600RPM工況下形成拐點的非單調變化。這主要是由于壓縮腔上游的油氣分離器和消聲器中的噪聲引起的。由于使用了測試的吸氣壓力作為邊界條件，體積效率和質量流量的這一趨勢被很好的捕捉到，雖比試驗值略低，但4600RPM工況下達到了變化拐點。4600RPM之后的效率下降趨勢也準確的預測到了。
展開 