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简介：CarSim Training2——参数详解是一份面向车辆动力学仿真工程师与CarSim初学者的培训型PPT，聚焦参数配置逻辑与物理含义，帮助读者应对整车建模、驾驶员控制、路面及空气动力学参数设置中的常见难点。资源为1个PPT文件，压缩包约6.1MB，内容按模块组织，便于培训演示与自学查阅；目前已有2505人学习。PPT系统拆解了Vehicle Assembly整车装配、Load Condition载荷工况、Tire轮胎测试、制动与转向、动力传动系统等模块，逐项说明簧上/簧下质量、质心坐标、轴距轮距、转动惯量、车架扭转刚度等关键参数；同时覆盖驾驶员控制中的驾驶模型与踏板输入，路面形状/材料/湿度设置，以及空气动力学各方向力与力矩系数、作用点定义。每个参数均标注变量名称与物理意义，并给出输入注意事项，能够帮助读者快速建立CarSim参数与车辆动力学行为的映射，提升建模与调试效率。

1. 参数详解不是查字典：CarSim Training2 最烧时间的其实是这几类参数

某次帮朋友看一套底盘控制模型，他在 CarSim Training2 里给正弦转向输入，侧向加速度响应却始终慢半拍，控制器增益怎么调都压不住相位差。我上去第一件事不是看控制逻辑，而是把前悬侧倾刚度除以二，曲线立刻回到正常区间。他愣了半天——原来他在参数库里翻了两个小时，问题根本不在控制器，而在车辆参数。

这就是 CarSim Training2 这类训练型工程最常见的误区：大家默认它是“打开就能跑”的黑匣子，出问题就急着改工况、改控制增益，很少有人回头逐项审视整车参数、轮胎参数与仿真控制参数。可 Training2 的价值恰恰不在“帮你跑通一个工况”，而在把一辆车拆成一组能看清各自影响的参数集。这篇文章按“车辆本体 → 轮胎/转向/制动 → 驾驶员模型 → 仿真控制”这条链路，把这批参数按“物理含义 — 取值参考 — 影响曲线 — 调参坑点”逐条过一遍。刚上手 CarSim 联合仿真的新手可以照着走，被“参数怎么改都不收敛”折磨的熟手也能在这里找到发力点。

2. 先给参数分层：本体、环境与仿真控制三类参数的边界在哪

在 Training2 里，参数不是平铺在界面上的，而是有隐式分层的。调参之前先分清楚类别，能省掉大半“调 A 结果 B 变”的无头绪排查。我习惯把所有参数分成三类：车辆本体参数、环境工况参数、仿真控制参数。它们的修改入口不同、影响对象不同，验证时看的曲线也不同。

划分完边界之后，调参就有了顺序：先对齐车辆本体，再确认环境工况，最后才动仿真控制参数。下面三节分别展开。

2.1 车辆本体参数决定“车像不像”，是调参首先要对齐的底子

车辆本体参数描述的是“这辆车本身”的物理属性：整车质量、簧载质量、质心位置、转动惯量、轴距、轮距、悬架刚度与阻尼、转向系统刚度等。这批参数决定的是车辆在某一输入下的基本响应趋势——例如同样的方向盘转角，质心偏前的车更容易推头，横摆惯量大的车更“迟钝”。所以当我拿到一个 Training2 工程，第一步永远是核对质量与质心参数，而不是先看控制目标。

调参顺序我一般固定成：质量/惯量 → 质心位置 → 悬架刚度/阻尼 → 轮胎模型 → 转向系统。按这个顺序走，每个参数的效应才能在仿真曲线上一一对应。如果不按顺序乱调，很容易出现“侧倾角对了但横摆响应不对”“横摆对了但侧向加速度又偏”的互相牵制局面。举个常见例子：悬架刚度不足时，侧倾角增大，同时左右轮载荷转移加剧，轮胎侧偏特性随之改变，最终横摆角速度也会变化。如果你此时去调横摆惯量，等于把一个轮胎负载问题伪装成了惯量问题，后面必然越调越乱。

整车质量与惯量参数的核对也有技巧。质量直接从整备质量加减乘员载荷就能估算，转动惯量却常常只能靠估算。缺少台架数据时，工程上用质量-轴距回归公式估算横摆惯量，量级通常落在 1500 ~ 2500 kg·m²（普通B级车），侧倾惯量落在 400 ~ 600 kg·m²。只看绝对精度并不重要，重要的是量级正确。一个简单验证法是跑一次 0.5 Hz 的正弦扫频，对比横摆角速度的转折频率是否与实车数据或经验值接近；如果转折频率偏差超过 20%，优先怀疑惯量估算，而不是轮胎参数。

2.2 路面附着与坡度：环境参数看似简单，却最容易在跨文件引用时出错

环境工况参数里，路面附着系数影响最大，也最容易被错误引用。在 Training2 的多工况训练中，干燥沥青、湿滑路面、冰雪路面的附着系数分别会有独立定义。常见的翻车操作是把干燥沥青的 0.85 当成低附着路面的 0.45 用，或者把坡度参数搞混——CarSim 这类软件里坡度有时用百分比（%）表示，有时用角度（°）表示，1% 坡度和 1° 坡度相差约 0.57 倍，对纵向车速控制器的影响很大。

怎么判断附着系数是否设置合理？看稳态侧向加速度是否逼近摩擦圆极限。干燥沥青工况下，一辆普通轿车稳态过弯最大侧向加速度大约在 0.8g 附近；如果你的仿真里轻松跑出 1.1g 且轮胎滑移率依然很低，那不是车辆性能好，而是附着系数被填高了。同理，湿滑路面上如果制动距离短得不像话，先查附着系数而不是制动器参数。

坡度与路面不平度（IRI）则主要影响纵向力平衡。坡度对驾驶员模型中的速度控制器影响尤其明显——控制器无法预知坡度变化，只能通过积分项去消除坡度带来的阻力误差。如果你在 Training2 里做坡道起步或坡道巡航，建议给速度控制器加前馈补偿，否则积分项会积累较大的输出，曲线会出现明显的延迟型超调。简单做法是先跑平路调好 PI 参数，再叠加上坡工况检查稳态误差，这一步能帮你区分“控制器参数问题”和“坡度工况问题”。

2.3 仿真控制参数：步长、求解器与输出频率必须三者联动

第三类参数经常被忽略，但它们在 Training2 里的存在感很强：仿真步长、求解器类型、输出频率、初始车速、仿真终止时间。这类参数不改变车辆的物理特性，却能决定仿真结果是否可信。我现在拿到一个工程，会先看步长和输出频率是否匹配，再看求解器类型，而不是急着画曲线。

步长的选择取决于你关注的最高频动态。转向系统、悬架高频冲击、液压制动压力建立这些环节，特征频率通常在 10 ~ 50 Hz 之间。固定步长 1 ms 时，能覆盖 500 Hz 以内的动态，对于底盘控制仿真通常是够用的；如果你关注的是制动压力脉动或转向助力电机的高频响应，建议把步长缩小到 0.1 ms。更稳妥的检查方式是跑两组对比：分别用 1 ms 和 0.1 ms 步长跑同一个双移线工况，把侧倾角和横摆角速度曲线叠加对比，如果峰值差距超过 5%，说明步长已经吞掉了高频信息，必须缩步长或换高阶求解器。

输出频率与步长是两回事。步长决定模型计算的精度，输出频率决定你后处理时能看到多少细节。常见失误是模型用了 0.1 ms 步长，输出却按 50 ms 采样，相当于每 50 个计算步才保留一个点。这会丢失瞬态峰值，曲线看起来平滑得“过分”。我通常把输出频率设为步长的 10 倍左右，或者直接按 100 Hz 以上输出，再在后处理里按需重采样。

求解器方面，四阶龙格-库塔是 CarSim 里的默认选择，适合大多数离线工况。显式欧拉虽然计算快，但在大步长下耗散明显，会让车辆表现“过于稳定”。如果你在做高频转向输入，默认求解器通常没问题，但如果是制动非线性强烈、轮胎滑移率快速变化的工况，务必确认求解器没有因步长过大而跳过摩擦系数突变点。

3. 不仅调参数，还要会提取：车辆与底盘关键参数的工程化理解

把参数归类之后，真正动手调之前，还需要对几个关键参数建立“工程感觉”。这一节挑 Training2 里出现频率最高的三组：质量/惯量、轮胎模型、转向/制动系统。每一组我都会给出参数含义、典型量级、以及它们在仿真曲线上留下的“指纹”。

3.1 整车质量与转动惯量：质心高度这一栏往往不是你以为的数值

整车质量在界面上通常分成簧载质量和非簧载质量。很多人只填总质量而忽略两者的分配，导致悬架固有频率失真。簧载质量决定车身侧倾与俯仰动态，非簧载质量决定车轮跳动与路面冲击传导。一般轿车的非簧载质量（含车轮、制动器、部分悬架构件）大约在 60 ~ 90 kg 每轴，调整空间不大，但如果你把全部质量都算进簧载质量，悬架刚度对应的车身固有频率就会偏高，侧倾响应看起来“过于灵活”。

质心高度是另一个高频出错点。这里的质心高度指的是车辆在整备/载荷状态下，整车质心到轮胎接地平面的垂直距离，不是“离地间隙 + 轮胎半径”这种近似值。多数轿车质心高度在 500 ~ 650 mm 之间。如果把质心高度填高 50 mm，稳态侧倾角不一定有明显变化，但侧翻阈值会显著变化——因为侧翻临界状态与质心高度直接进入力矩平衡方程。在 Training2 里做侧翻或稳定性训练时，质心高度必须与载荷状态同时更新，否则仿真结论会偏乐观。

转动惯量方面，横摆惯量对车辆横摆响应的“迟钝感”影响最大。同一组悬架和轮胎参数下，横摆惯量越小，车辆越容易响应方向盘输入，也越容易被误判为“转向过于灵敏”。工程师常用量级检查：一辆整备质量 1400 kg、轴距 2.7 m 的轿车，横摆惯量典型值约在 2000 ~ 2500 kg·m² 之间；如果某组参数填到 4000 以上，很有可能复制错了车型库。验证方法不止一种，这里推荐最实用的一条：用 0.3 Hz、60° 方向盘角阶跃做仿真，记录横摆角速度到达稳态的 90% 所需时间，普通轿车一般在 0.3 ~ 0.5 s 范围。偏差过大就回头查惯量与后轴侧偏刚度的组合，而不是继续调 PID。

3.2 轮胎模型核心参数：额定载荷和当前载荷是两码事

轮胎参数是 Training2 里最容易出现“失控但看起来正常”的环节。核心常见参数包括额定载荷、纵滑刚度、侧偏刚度、峰值附着系数和滑动附着系数。这些参数大多来自轮胎试验台数据，在某个特定的载荷与气压条件下测得。使用时要特别注意：额定载荷是轮胎在设计工况下的参考载荷，不等于仿真中轮胎当前承受的垂直载荷。

典型错误是：为了模拟重载工况，直接把轮胎参数卡里的额定载荷改为 4000 N，而实际轮胎试验数据仍然是在 3000 N 下测得的。这会带来两个问题：一是轮胎侧偏刚度没有随载荷增加而更新，车辆转向响应偏“软”；二是超过试验数据范围后，轮胎力计算进入外推区，结果可能完全失去物理意义。正确的做法是保留原始数据集，只通过加载速率和载荷转移来改变轮胎工作点；实在需要模拟不同载重轮胎，应重新生成一组轮胎数据点，而不是改额定载荷那一个数。

轮胎参数验证有一个很直观的曲线指纹：给车辆一个逐渐增加幅值的正弦转向输入，同时拉高车速，观察侧向加速度是否出现明显的饱和平台。没有平台，说明峰值附着系数设置过高或侧偏刚度随载荷变化不足；平台出现得过早且伴随横摆甩尾，说明附着系数偏低或后轴侧偏刚度不足。在 Training2 的训练中，这条“渐进饱和”特性是判断轮胎参数是否协调的重要依据，也直接影响 ESP 介入时机——附着系数不匹配时，ESP 触发阈值就全乱套了。

3.3 转向与制动参数：迟滞与延迟对响应的影响经常被误判

转向系统参数中，传动比、转向管柱刚度、助力特性和系统阻尼四者共同决定了方向盘转角到前轮转角的传递品质。传动比直接影响转向灵敏度，管柱刚度和阻尼则影响响应延迟。在 Training2 的方向盘角阶跃工况里，如果侧向加速度曲线出现“先慢后快”的爬坡形态，常见原因是转向系统阻尼偏大、响应滞后，而不是整车横摆惯量问题。区分方法很简单：同时看前轮侧偏角曲线，如果侧偏角已经快速建立而有侧向加速度仍在爬升，问题在轮胎或载荷转移；如果侧偏角本身就慢半拍，则问题在转向系统。

制动系统参数里最容易被忽视的是液压延迟。CarSim 中制动模型通常包含制动压力建立时间，普通液压制动系统大约有 50 ~ 200 ms 的压力迟滞。在 ABS 或自动紧急制动训练中，这个延迟直接决定制动距离曲线前段的“膝点”位置。如果仿真里制动减速力开始建立的时间比实车晚了 0.1 s，不要急调卡钳摩擦系数或制动盘力矩，先确认液压延迟参数是否匹配实车制动系统。

助力转向的助力特性曲线也是一个含坑点。原地转向与高速行驶时助力增益差异很大，如果使用固定增益的简化转向模型，低速大转角工况的方向盘力矩反馈会失真，进而影响驾驶员模型对路径误差的判断。Training2 中如果训练内容包含低速入库或 U 形弯，建议使用带车速索引的助力 MAP，而不是固定增益。

4. 把驾驶员模型参数也一起调通：速度控制、轨迹跟踪与初始条件

车辆物理参数对完之后，Traning 工程里真正消耗时间的往往是驾驶员模型参数。驾驶员模型在仿真中扮演“虚拟驾驶员”，它的参数会掩盖或放大车辆本身的响应特性。很多人在 Training2 里发现车速振荡、横向偏差高频抖动，第一反应是车辆参数不对，实际上驾驶员模型参数才是元凶。

4.1 目标车速与 PI 控制：车速振荡时先看控制器带宽，而不是路面

Training2 里的速度控制器通常采用 PI 结构，目标车速通过驾驶员模型内部的闭环去跟随。纵向速度出现周期性振荡时，典型的振荡周期在 0.5 ~ 1 s 之间，很多人会去查发动机外特性和传动比，但这通常冤枉了动力总成——问题往往在速度 PI 的比例增益过大，导致驾驶员对速度误差反应过激，反复加油收油。

常规调法分两步：先把比例增益降到振荡消失，再把积分增益恢复以消除稳态误差。速度控制器的时间常数一般调到 0.5 ~ 1 s 比较合适，也就是从 80 km/h 减速到 60 km/h 后，车速在 1 s 内趋于平稳。如果响应太慢，说明比例增益过小，车辆会在长坡上长时间偏离目标车速；如果响应中出现明显超调且伴随反复穿越目标车速，则先降比例增益。

另外要区分车速振荡与路面激励：平路上出现的周期性振荡几乎可以肯定是控制增益问题；只有颠簸路面或坡道路段才需要考虑坡度前馈。我在 Training2 里做坡道训练时，会给速度控制器加一个按坡道角度计算的前馈油门量，这样积分项就不需要持续输出大修正量，响应曲线会干净很多。

4.2 轨迹跟踪预览时间：大一点稳，小一点灵

横向轨迹跟踪是 Training2 训练工程中的重头戏。驾驶员模型里有一个关键参数叫“预览时间”，翻译成通俗说法就是虚拟驾驶员提前看多远。预览时间大，车辆入弯平顺、横向加速度变化柔和，但容易切弯过浅、路径偏差偏大；预览时间小，车辆对弯道响应快、能压住内线，但容易在双移线或连续弯路段出现横向加速度振荡。

具体取值可以从车速推导到预瞄距离上：驾驶员看的不是时间而是前方道路距离，预瞄距离约等于车速乘以预览时间，常见取值在 15 ~ 45 m。80 km/h 的双移线工况中，预览时间 0.8 ~ 1.2 s 是一个比较保守好用的区间。判断是否调好的指纹曲线是横向偏差：如果横向偏差成高频锯齿状，预览时间太小；如果横向偏差平滑但弯道内侧偏差持续偏大，预览时间太大。建议从 1.0 s 起步，以 0.1 s 为步长做扫描，观察最大横向偏差与横向加速度的折中关系。

4.3 初始条件与仿真时长：前 5 秒数据为什么不可用

仿真开始阶段的车辆状态由初始条件决定：初始车速、初始档位、初始方向盘角度、制动压力等。很多人直接把目标车速设为初始车速，然后让仿真从 0 时刻开始跑工况，结果发现前几秒曲线里混着明显的瞬态尖峰。这是因为驾驶员模型需要时间来“接管”车辆：从虚拟驾驶员开始感知误差、输出转向和油门修正，到车辆达到预定状态，存在一个物理上无法消除的建立过程。

常见处理方式是在正式工况前加一段直线行驶段。我一般会让车辆先以固定车速直线行驶 0.5 ~ 1 s，确认纵向速度与方向稳定后，再给出转向或制动激励。在数据处理时，分析窗口从稳态建立之后开始，而不是从 0 时刻开始。Training2 的工况文件里通常会包含初始行驶段设置，如果发现第一条曲线有异常尖峰，优先检查初始车速是否与目标车速偏差过大、以及初始档位是否合适，而不是怀疑整车参数。

初始条件还会影响多次仿真的可复现性。参数扫描时，每次运行的初始条件必须保持一致，否则你看到的结果差异可能来自初始车速偏差，而不是参数扰动。我习惯把初始条件保存为独立文件，每次扫描统一调用，避免手动输入造成的细微偏差。

5. 避坑：CarSim Training2 参数调试中最容易被眼睛骗过的 5 个坑

参数调试过程中，最危险的错误不是模型发散，而是仿真结果“看起来正常但实际偏差很大”。这一章列出我在 Training2 里反复踩过、也帮别人排查过的 5 个典型坑，每一条都按“现象 → 原因 → 解决”的路径写清楚。

5.1 现象：参数表看着正常，但曲线完全不匹配 | 原因：单位体系混用

有一次我拿到一份参数表，整车质量填 1.4，质心高度填 0.58，悬架刚度填 28，仿真出来的侧倾角小得离谱。翻了半天才发现这份参数来自一个以“吨 / 米 / kN/m”为单位的旧工程，而当前工程按“kg / mm / N/mm”读取。数字本身都在常见量级内，界面上也没有明显报警，但所有物理量被系统性缩小或放大了 1000 倍。

解决方法是导入参数文件后强制检查每一栏的单位下拉框。我更推荐建立自己的参数检查清单：总质量 1200 ~ 1800 kg、质心高度 500 ~ 650 mm、悬架刚度 20 ~ 50 N/mm、横摆惯量 1500 ~ 3000 kg·m²。任何参数如果落在量级范围之外，先怀疑单位错误而不是数据本身异常。仿真是无情的——单位混用不会报错，只会让结果变成“精确的错误”。

5.2 现象：重刹工况仿真发散，稳定工况完全正常 | 原因：轮胎额定载荷被错误平移

某开发者为了模拟载重状态，把轮胎参数卡里的额定载荷从 3000 N 改到了 4500 N，结果稳定工况曲线正常，一次重刹后车轮滑移率曲线剧烈振荡甚至发散。原因是修改额定载荷后，轮胎侧偏刚度、峰值附着系数等试验数据点仍然停留在原始载荷范围，新的工作点被强制外推到了试验数据覆盖范围之外。

正确做法是保持额定载荷不变，通过载荷转移模型让轮胎在合理的载荷区间内工作。如果必须要模拟重载轮胎，不要只改一个额定载荷参数，而应该重新生成一组覆盖新载荷区间的轮胎数据点，并检查峰值附着系数是否仍然符合物理规律。经验法则是：轮胎数据只能在标定载荷 ±30% 范围内使用，超出这个区间时的仿真结果要当作无效数据处理。

5.3 现象：侧倾峰值明显偏小，车辆“稳得不像话” | 原因：固定步长吞掉了高频悬架响应

训练完成后对比曲线，发现侧倾角峰值比预期小了 15%，横向加速度曲线却基本吻合。一开始以为是参数问题，后来换用 0.1 ms 步长重跑同一工况，侧倾峰值立刻恢复。用 1 ms 固定步长时，悬架弹簧和减振器的高频动态被数值耗散抹平，侧倾角峰值被系统性低估。

解决方法是做一次步长敏感性验证。把步长设为当前值的 1/5 重跑同一工况，对比关键峰值的差异是否超过 5%。如果超过，说明当前步长下的结果不可靠。离线训练阶段建议直接使用 0.1 ms 或更小步长，不要为了省计算时间牺牲精度；实时仿真中如果必须用 1 ms 步长，则要接受侧倾峰值偏低这一系统偏差，并在结果分析中预留余量。

5.4 现象：稳态侧倾角对得上，侧翻临界车速却偏高 | 原因：质心高度填了空载值

A同学在做侧翻稳定性训练时，稳态侧倾角梯度与参考数据吻合得很好，但侧翻临界车速明显偏大。排查后发现问题出在质心高度上——他填的是空载质心高度，而仿真载荷状态下实际质心高度比空载高出约 40 mm。侧倾角对质心高度不敏感，但侧翻临界状态与质心高度直接成正比关系，所以稳态工况看不出问题，极限工况就暴露了。

解决方法是根据载荷状态重新估算质心高度：乘员和行李增加的质量会抬高质心，燃油减少会降低质心。如果训练目标是极限稳定性，务必核对仿真初始载荷与质心高度的匹配关系。还有一个更隐蔽的细节：悬架压缩也会改变质心高度，满载时悬架压缩量增大，质心高度比空载时相对地面更高。用“满载质量 + 满载悬架压缩量”去反推质心高度，比直接抄手册更可靠。

5.5 现象：两组参数扫描结果差异很大，控制器被调出奇怪形状 | 原因：双移线入口速度不一致

两轮仿真之间只改了一个轮胎刚度参数，但路径偏差曲线差异大得惊人，连横向控制器的增益都被改得面目全非。检查后发现是两次运行时入口车速不同：第一轮 85 km/h，第二轮 83 km/h。双移线工况对入口速度极其敏感，2 km/h 的速度差足以让最大横向加速度和路径偏差出现明显差异。

解决方法是把初始车速固定为一个独立变量，每次仿真调用同一个工况文件，而不是手动输入目标车速。参数扫描时，一次只改变一个参数，其余全部保持不变。这件事也说明 Training2 里“可复现性”是比“精度”更优先的工程要求——如果你连同一参数两次运行的结果都不一致，后面所有对比分析都失去意义。

6. 把参数调优从“手调玄学”变成“可验证”：归一化对比与频域检查

参数调整到一定程度，手感就不再可靠，需要用工具把“感觉”变成“判断”。我现在的习惯是每调整一组参数，就跑一轮批量扫描，然后做两张图：一张是归一化响应叠加图，一张是频谱对比图。这两张图能让参数变化的影响一目了然。

批量扫描的做法是固定一个参数变量，在合理范围内取 5 ~ 7 个离散值，分别运行同一工况，将关键输出曲线归一化后叠加在同一时间轴上。归一化指把每条曲线的峰值统一缩放为 1，重点观察曲线形状差异而非幅值差异。例如检查质心高度对侧翻的影响时，把侧倾角归一化后，你会看到不同曲线在峰值附近的形态变化——如果只有幅值变化而形状不变，说明质心高度主要影响稳态增益；如果形状也变了，说明它还影响了动态响应路径，这时就值得进一步检查。

频域检查用来判断输出曲线是否被步长或滤波器“化妆”过。做法很简单：取方向盘阶跃或正弦扫描工况下的横摆角速度曲线，做快速傅里叶变换，看主频与激励频率的关系。如果激励频率是 1 Hz，输出响应主频却落在 0.5 Hz 或 2 Hz，说明模型存在非预期的滞后或数值振荡。另一个常见场景是侧倾角曲线上出现高频毛刺，毛刺频率与步长成反比，那基本可以断定是数值噪声而非物理现象。

这两类检查工具不需要额外安装，Training2 的后处理模块能导出 CSV 数据，用 Python 的 numpy/scipy 或者 Excel 的频率分析工具都能做。我更推荐在联合仿真环境中写一个简单的参数扫描脚本，把批量运行、数据导出、归一化绘图串成一条流水线——这样做的好处是任何参数改动都会立刻以“曲线差异图”的形式反馈出来，而不是靠肉眼盯着一堆数值猜。

我现在拿到一个新项目的第一件事已经固定：先跑一遍直线匀直工况，确认质量、质心高度与滚动阻力参数没有量级错误；再做一次正弦扫频，对比横摆角速度的转折频率；最后才开始调驾驶员模型和控制参数。这套顺序帮我少踩了很多坑。参数表里每一栏背后都有一个物理故事，把它们挨个盘明白，比急着跑工况更有回报——希望帮到你。

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