用户型缆桥交换机中塑料卡扣的仿真分析与结构优化
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第四步，按照上述步骤，继续剖分每个新的三角形， 直到原始点集中的点全部被使用完毕。
3 叶片零件的三维重建试验
为了验证本文提出的立体视觉测量方法和三维重建 方法的有效性，本文针对航空发动机叶片进行视觉测量和 重建试验研究。运用立体视觉方法测量航空发动机叶片， 得到的三维点云数据结果如图 4 所示。
从图 4 可以看出，通过本文建立的立体视觉测量方法 得到的航空发动机叶片点云数据十分稠密且均匀，为后续 的三维重建奠定了基础。从形态上看，航空发动机叶片的 三维点云数据空间分布均匀、相邻点各向间隔距离均衡， 由此重建出的发动机叶片效果将更细腻和光滑。
小，表示其对应的水平越接近设计目标。极差 R1 为 K1 和 K2 中较大值和较小值的差，同理，极差 R2 为 K3 和 K4 中 较大值和较小值的差，该值越大，表示这个因素对评价指
标的影响越大。
如果以装配力评价指标 P1 为准，可得 7 个因素对评价 指标的影响从大到小依次为 B、D、G、F、A、C、E。
85
1.3
0.9
4.04
10.26
1.5
7
4 45
65
0.8
1.2
10.05
6.7
装配力评价指标 P1 2.44
12.74 1.01 0.13 5.48 9.77 0.79 6.8
拆卸力评价指标 P2 6.49
13.77 2.15 2.55 13.6 5.9 6.51 2.95
表 3 基于评价指标 P1 和 P2 的极差分析
分别将卡扣母端和公端设为接触面和目标面，接触类 型为摩擦接触。鉴于两端材质相同，将 Behavior（行为）设
图 2 关键尺寸 图 3 载荷与约束
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工业技术
2024 NO.2（上） 中国新技术新产品
方法，前者侧重观察单因素的变化对评价指标的影响 ；后 者侧重在因素较多、主次不明的情况下，通过少量试验掌 握各因素、各水平间的内在关系。本文针对上述 7 个关键 尺寸，将 2 种研究方法相结合，通过 3 个步骤进行分析。 1）用正交试验法筛选出 4 个主要因素 [6]。2）用单因素试 验法，分析 4 个主要因素对评价指标的影响规律，缩小取 值区间。3）用正交试验法，取四因素三水平进行分析。
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面内的所有点。 第二步，在初始三角形靠近中心的位置选择一个点进
行第二次剖分，经过第二次剖分，初始三角形会形成 3 个 新的三角形。
第三步，再以每个新的三角形为剖分标的，分别在其 内部选择一个靠近中心位置的点，对每个新的三角形进行 剖分，又分别形成 3 个更新的三角形。至此，已经得到 9 个三角形。
为 Symmetric（对称）。选增强拉格朗日算法，开启 Adjust to Touch（调整至接触），消除网格在接触初期的穿透。因为是 面与面接触，所以高斯点探测法在积分点上计算的应力应变 更准确，选 On Gauss Point（在高斯点）。更新接触刚度，设 为 Each Iteration，Aggressive（每步迭代都强制更新）。
4 结论
我国航空工业取得了飞速发展，航空发动机的需求也 日益扩大。对航空发动机关键零部件进行测量是确保航空 发动机品质的重要保证。本文在机器视觉测量技术的基础
图 4 立体视觉测量所得叶片三维点云数据
图 5 Bowyer 算法所得叶片三维重建结果
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参考文献 [1] 王洪君，孙筱雯，石钧 . 基于自适应邻域对比度增强的 直方图均衡算法 [J]. 计算机应用，2023，23（1）：124-126. [2] 朱松立，戴礼荣，宋彦，等 . 基于角点特征值和视差梯 度约束的角点匹配 [J]. 计算机工程与应用，2022，34（6）：6-8. [3] 史松伟，任秉银 . 三维稀疏散乱点集的直接三角剖分新 方法 [J]. 哈尔滨工业大学学报，2022，37（10）：1318-1320.
1.2 网格划分与边界条件
外 壳 上 盖 和 底 壳 的 材 料 为 ABS 塑 料， 取 弹 性 模 量 2519MPa，泊松比 0.39[4]。载荷与约束如图 3 所示，在卡扣 母端上施加固定约束，在公端上施加位移约束。网格划分如 图 4 所示，划分网格时，整体选用六面体网格，卡扣接触区 域的加密单元为 0.3mm，其余区域单元为 1mm。计算域的网 格数共 17896 个，节点 70676 个。为避免计算在棱边处不收 敛，未注倒角取半径 0.15mm。
对图 4 中的点云数据进一步执行 Bowyer 算法，得到三 角剖分后再施加光照，得到航空发动机叶片的三维重建结 果，如图 5 所示。
图 5 为 3 个不同角度的叶片三维重建结果，并施加 环境光照以增强视觉效果。从图 5 的结果可以看出，运用 Bowyer 算法进行三维重建并复原的三维形貌特征，基本复 原了真实叶片，对后续处理具有很强的支撑作用，例如叶 片缺陷识别、叶片重塑的逆向工程等。
设定整个仿真时间为 10s，前 5s 完成卡扣装入，后 5a
图 1 卡扣分布
1 分析模型
1.1 几何建模与关键参数
卡扣模型如图 1 所示，其外壳上盖与底壳通过箭头所示 的 8 个卡扣实现装配。由于距离卡扣较远的壳体对计算结果 影响较小且计算机资源有限，因此取单组卡扣为研究对象。 取卡钩厚度 T、卡钩长度 L、卡钩宽度 W、导入角 α、拆卸 角 β、顶部厚度 X 和配合深度 Y 进行分析，关键尺寸如图 2 所示。
中图分类号 ：TH 131
文献标志码 ：A
用户型缆桥交换机为广电同轴网的主流设备 [1]，产线有 装配简易、维修员有拆卸方便的需求。如果卡扣偏紧，拆装 力就会过大，会出现生产和维修不便、卡扣断裂等现象 ；如 果卡扣偏松，运输和跌落时就容易脱钩。因此，在量产中确 保卡扣的拆装合适、可靠已成为业内结构设计的关键技术之 一。
C W/mm
4 6
D α/（°）
25 45
E β/（°）
65 85
F X/mm
0.8 1.3
G Y/mm
0.9 1.2
对表 1 方案进行仿真分析，结果见表 2。对表 2 进行
极差分析，结果见表 3、表 4。
在表 3 中，K1 为某一个因素下，第一个水平的最大装 入力 F1 之和 ；K2 为第二个水平的最大装入力 F1 之和。同 理可知，K3 为某一个因素下，第一个水平的最大拆卸力 F1 之和 ；K4 为第二个水平的最大拆卸力 F1 之和。对于每 个水平对评价指标的影响强弱，可比较 K 值大小，K 值越
K3 K4 R2 主-次
24.96 28.96 4.0
39.76 14.16 25.6
29.72 28.75 17.49
24.2 25.17 36.43
5.52
3.58 18.94
B>E>G>C>A>D>F
25.59 28.33 2.74
B2D1 G1 F1 A1 C2 E2
优解
B2 E1 G1 C2 A1 D2 F1
钩面上使卡扣偏斜的最大偏斜力越大，而最大拆装力和最大
基于装入力评价指标P1的极差分析
B
C
D
E
F
G
基于拆卸力评价指标P2的极差分析
A
B
C
D
E
F
30.43 8.73 21.7
22.77 9.72 20.02 16.39 29.44 19.14 6.38 19.72 0.88
B>D>G>F>A>C>E
14.85 24.31 9.46
13.13 26.03 12.9
G 21.45 32.47 11.02
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中国新技术新产品 2024 NO.2（上）
工业技术
主因素均为定值，取值见表 4。
卡钩长度 L、配合深度 Y、导入角 α 和拆卸角 β4 个因素 对 2 种评价指标的影响分别如图 5~ 图 8 所示。
由图 5 可知，当卡钩长度 L 增大，最大装入力 F1 和最 大拆卸力 F2 均逐渐递减。原因是卡钩长度越长，垂直于卡
2 结构优化
针对卡钩厚度 T、卡钩长度 L、卡钩宽度 W、导入角
α、拆卸角 β、顶部厚度 X 和配合深度 Y，将 P1 和 P2 分别 作为装入力和拆卸力的评价指标，选用正交试验表 L（8 27）。
因素水平设置见表 1。
表 1 七因素二水平表
A T/mm 1 1.1 2 1.5
B L/mm
2.6 7
2.3 单因素分析 对某个单因素模型，随着一个主因素变化，其余 3 个
试验号
1 2 3 4 5 6 7 8
K1 K2 R1 主-次
优解
A 16.32 22.84 6.52
表 2 七因素二水平正交试验结果
因素
最大装入力 最大拆卸力
A
BCD
E
F
G
F1
F2
1.1 2.6 4 25
65
0.8 0.9
5.69
2.2 七因素二水平研究
0.000
5.000
10.000
15.000
20.000 （mm）
图 4 网格划分
完成卡扣脱钩。开启子步设置，初始子步数选择 200，最 小子步数选择 10，最大子步数为 10000。求解器类型选用 直接法（Direct），开启大变形选项。
1.3 评价指标
为了研究方便，将卡扣沿装配方向下行直到止位的 过程中，所需的最大装入力定义为 F1 ；将卡扣沿拆开 方向上行直至脱钩的过程中，所需的最大拆卸力定义为 F2。参考业内对卡扣拆装力的取值 [4-5]，本文认为上盖和 底壳配合的装入力范围宜为 F1=24N~28N，拆卸力范围宜 为 F2=28N~32N。均分到 8 组卡扣，每组卡扣装入力为 3N~3.5N，拆卸力为 3.5N~4N。为便于评估效果，定义装 配力评价指标 P1=|F1-3.25|，拆卸力评价指标 P2=|F2-3.75|。 可见，评价指标 P1 和 P2 越小，装入力和拆卸力越接近预 期目标。
如果以拆卸力评价指标 P2 为准，这 7 个因素对评价指 标的影响从大到小依次为 B、E、G、C、A、D、F。
由于因素 D（导入角 α）对装入过程影响较大，而因
素 E（拆卸角 β）对脱钩过程影响较大。因此综合考虑后，
决定 4 个主要因素为卡钩长度 优化方法 单因素试验法和正交试验法 [6] 是卡扣结构优化的常见
键尺寸对2种评价指标的影响规律和主次关系。结果表明，卡钩长度、配合深度、导入角和拆卸角对装入力和拆
卸力的影响较显著，其优化尺寸分别为7mm、25°、55°和0.8mm。基于对应力分布和受力分析的比较，和原卡
扣相比，优化后卡扣的装入力和拆卸力更符合设计要求。
关键词 ：悬臂卡扣 ；有限元 ；正交试验 ；结构优化
在卡扣结构优化方面，柏秋阳等 [2] 为优化汽车内饰塑料 卡扣配合，总结了孔径、厚度参数对连接性能的影响规律。 雷恒等 [3] 对车门卡扣做了仿真分析，探讨了卡扣材料、瓣厚 和角度对连接性能的影响。然而，不同外壳尺寸因素的数量 和因素间主次关系各不相同，因此需要具体问题具体分析。
本文针对用户型缆桥交换机的卡扣，以最大装入力和最 大拆卸力为评价指标，研究了卡钩厚度、卡钩长度、卡钩宽 度、导入角、拆卸角、顶部厚度和配合深度对评价指标的影 响和主次关系，优化了卡扣尺寸，为同行产品的开发提供了 设计依据和应用参考。
工业技术
用户型缆桥交换机中塑料卡扣的仿真
分析与结构优化
徐承隆 （上海未来宽带技术股份有限公司，上海 200335）
摘 要 ：本文对用户型缆桥交换机的卡扣尺寸优化进行了仿真模拟研究。通过 ANSYS Workbench 建立计算模型，
采用正交试验法，主要分析了卡钩厚度、卡钩长度、卡钩宽度、导入角、拆卸角、顶部厚度和配合深度共7个关
上，采用基于双摄像机的立体视觉测量技术，对航空发动 机叶片进行视觉测量。获得叶片上每个点的视差信息后， 再根据空间几何位置关系复原具有深度信息的叶片点云 数据。最后根据 Bowyer 算法对叶片三维点云数据进行三角 剖分和三维重建。试验结果显示，Bowyer 算法取得了非常 理想的叶片三维重建效果。本文建立的立体视觉测量和三 维重建方法体系，对航空发送机的零部件检测具有十分重 要的意义。
10.24
1.1 2.6 4 45
85
1.3 1.2
15.99
17.52
1.1
7
6 25
65
1.3
1.2
4.26
5.9
1.1
7
6 45
85
0.8
0.9
3.38
6.3
1.5 2.6 6 25
85
0.8 1.2
8.73
17.35
1.5 2.6 6 45
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9.65
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3 叶片零件的三维重建试验
为了验证本文提出的立体视觉测量方法和三维重建 方法的有效性，本文针对航空发动机叶片进行视觉测量和 重建试验研究。运用立体视觉方法测量航空发动机叶片， 得到的三维点云数据结果如图 4 所示。
从图 4 可以看出，通过本文建立的立体视觉测量方法 得到的航空发动机叶片点云数据十分稠密且均匀，为后续 的三维重建奠定了基础。从形态上看，航空发动机叶片的 三维点云数据空间分布均匀、相邻点各向间隔距离均衡， 由此重建出的发动机叶片效果将更细腻和光滑。
小，表示其对应的水平越接近设计目标。极差 R1 为 K1 和 K2 中较大值和较小值的差，同理，极差 R2 为 K3 和 K4 中 较大值和较小值的差，该值越大，表示这个因素对评价指
标的影响越大。
如果以装配力评价指标 P1 为准，可得 7 个因素对评价 指标的影响从大到小依次为 B、D、G、F、A、C、E。
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装配力评价指标 P1 2.44
12.74 1.01 0.13 5.48 9.77 0.79 6.8
拆卸力评价指标 P2 6.49
13.77 2.15 2.55 13.6 5.9 6.51 2.95
表 3 基于评价指标 P1 和 P2 的极差分析
分别将卡扣母端和公端设为接触面和目标面，接触类 型为摩擦接触。鉴于两端材质相同，将 Behavior（行为）设
图 2 关键尺寸 图 3 载荷与约束
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方法，前者侧重观察单因素的变化对评价指标的影响 ；后 者侧重在因素较多、主次不明的情况下，通过少量试验掌 握各因素、各水平间的内在关系。本文针对上述 7 个关键 尺寸，将 2 种研究方法相结合，通过 3 个步骤进行分析。 1）用正交试验法筛选出 4 个主要因素 [6]。2）用单因素试 验法，分析 4 个主要因素对评价指标的影响规律，缩小取 值区间。3）用正交试验法，取四因素三水平进行分析。
工业技术
2024 NO.2（上） 中国新技术新产品
面内的所有点。 第二步，在初始三角形靠近中心的位置选择一个点进
行第二次剖分，经过第二次剖分，初始三角形会形成 3 个 新的三角形。
第三步，再以每个新的三角形为剖分标的，分别在其 内部选择一个靠近中心位置的点，对每个新的三角形进行 剖分，又分别形成 3 个更新的三角形。至此，已经得到 9 个三角形。
为 Symmetric（对称）。选增强拉格朗日算法，开启 Adjust to Touch（调整至接触），消除网格在接触初期的穿透。因为是 面与面接触，所以高斯点探测法在积分点上计算的应力应变 更准确，选 On Gauss Point（在高斯点）。更新接触刚度，设 为 Each Iteration，Aggressive（每步迭代都强制更新）。
4 结论
我国航空工业取得了飞速发展，航空发动机的需求也 日益扩大。对航空发动机关键零部件进行测量是确保航空 发动机品质的重要保证。本文在机器视觉测量技术的基础
图 4 立体视觉测量所得叶片三维点云数据
图 5 Bowyer 算法所得叶片三维重建结果
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参考文献 [1] 王洪君，孙筱雯，石钧 . 基于自适应邻域对比度增强的 直方图均衡算法 [J]. 计算机应用，2023，23（1）：124-126. [2] 朱松立，戴礼荣，宋彦，等 . 基于角点特征值和视差梯 度约束的角点匹配 [J]. 计算机工程与应用，2022，34（6）：6-8. [3] 史松伟，任秉银 . 三维稀疏散乱点集的直接三角剖分新 方法 [J]. 哈尔滨工业大学学报，2022，37（10）：1318-1320.
1.2 网格划分与边界条件
外 壳 上 盖 和 底 壳 的 材 料 为 ABS 塑 料， 取 弹 性 模 量 2519MPa，泊松比 0.39[4]。载荷与约束如图 3 所示，在卡扣 母端上施加固定约束，在公端上施加位移约束。网格划分如 图 4 所示，划分网格时，整体选用六面体网格，卡扣接触区 域的加密单元为 0.3mm，其余区域单元为 1mm。计算域的网 格数共 17896 个，节点 70676 个。为避免计算在棱边处不收 敛，未注倒角取半径 0.15mm。
对图 4 中的点云数据进一步执行 Bowyer 算法，得到三 角剖分后再施加光照，得到航空发动机叶片的三维重建结 果，如图 5 所示。
图 5 为 3 个不同角度的叶片三维重建结果，并施加 环境光照以增强视觉效果。从图 5 的结果可以看出，运用 Bowyer 算法进行三维重建并复原的三维形貌特征，基本复 原了真实叶片，对后续处理具有很强的支撑作用，例如叶 片缺陷识别、叶片重塑的逆向工程等。
设定整个仿真时间为 10s，前 5s 完成卡扣装入，后 5a
图 1 卡扣分布
1 分析模型
1.1 几何建模与关键参数
卡扣模型如图 1 所示，其外壳上盖与底壳通过箭头所示 的 8 个卡扣实现装配。由于距离卡扣较远的壳体对计算结果 影响较小且计算机资源有限，因此取单组卡扣为研究对象。 取卡钩厚度 T、卡钩长度 L、卡钩宽度 W、导入角 α、拆卸 角 β、顶部厚度 X 和配合深度 Y 进行分析，关键尺寸如图 2 所示。
中图分类号 ：TH 131
文献标志码 ：A
用户型缆桥交换机为广电同轴网的主流设备 [1]，产线有 装配简易、维修员有拆卸方便的需求。如果卡扣偏紧，拆装 力就会过大，会出现生产和维修不便、卡扣断裂等现象 ；如 果卡扣偏松，运输和跌落时就容易脱钩。因此，在量产中确 保卡扣的拆装合适、可靠已成为业内结构设计的关键技术之 一。
C W/mm
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D α/（°）
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E β/（°）
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F X/mm
0.8 1.3
G Y/mm
0.9 1.2
对表 1 方案进行仿真分析，结果见表 2。对表 2 进行
极差分析，结果见表 3、表 4。
在表 3 中，K1 为某一个因素下，第一个水平的最大装 入力 F1 之和 ；K2 为第二个水平的最大装入力 F1 之和。同 理可知，K3 为某一个因素下，第一个水平的最大拆卸力 F1 之和 ；K4 为第二个水平的最大拆卸力 F1 之和。对于每 个水平对评价指标的影响强弱，可比较 K 值大小，K 值越
K3 K4 R2 主-次
24.96 28.96 4.0
39.76 14.16 25.6
29.72 28.75 17.49
24.2 25.17 36.43
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3.58 18.94
B>E>G>C>A>D>F
25.59 28.33 2.74
B2D1 G1 F1 A1 C2 E2
优解
B2 E1 G1 C2 A1 D2 F1
钩面上使卡扣偏斜的最大偏斜力越大，而最大拆装力和最大
基于装入力评价指标P1的极差分析
B
C
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基于拆卸力评价指标P2的极差分析
A
B
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E
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30.43 8.73 21.7
22.77 9.72 20.02 16.39 29.44 19.14 6.38 19.72 0.88
B>D>G>F>A>C>E
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13.13 26.03 12.9
G 21.45 32.47 11.02
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工业技术
主因素均为定值，取值见表 4。
卡钩长度 L、配合深度 Y、导入角 α 和拆卸角 β4 个因素 对 2 种评价指标的影响分别如图 5~ 图 8 所示。
由图 5 可知，当卡钩长度 L 增大，最大装入力 F1 和最 大拆卸力 F2 均逐渐递减。原因是卡钩长度越长，垂直于卡
2 结构优化
针对卡钩厚度 T、卡钩长度 L、卡钩宽度 W、导入角
α、拆卸角 β、顶部厚度 X 和配合深度 Y，将 P1 和 P2 分别 作为装入力和拆卸力的评价指标，选用正交试验表 L（8 27）。
因素水平设置见表 1。
表 1 七因素二水平表
A T/mm 1 1.1 2 1.5
B L/mm
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2.3 单因素分析 对某个单因素模型，随着一个主因素变化，其余 3 个
试验号
1 2 3 4 5 6 7 8
K1 K2 R1 主-次
优解
A 16.32 22.84 6.52
表 2 七因素二水平正交试验结果
因素
最大装入力 最大拆卸力
A
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E
F
G
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1.1 2.6 4 25
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2.2 七因素二水平研究
0.000
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20.000 （mm）
图 4 网格划分
完成卡扣脱钩。开启子步设置，初始子步数选择 200，最 小子步数选择 10，最大子步数为 10000。求解器类型选用 直接法（Direct），开启大变形选项。
1.3 评价指标
为了研究方便，将卡扣沿装配方向下行直到止位的 过程中，所需的最大装入力定义为 F1 ；将卡扣沿拆开 方向上行直至脱钩的过程中，所需的最大拆卸力定义为 F2。参考业内对卡扣拆装力的取值 [4-5]，本文认为上盖和 底壳配合的装入力范围宜为 F1=24N~28N，拆卸力范围宜 为 F2=28N~32N。均分到 8 组卡扣，每组卡扣装入力为 3N~3.5N，拆卸力为 3.5N~4N。为便于评估效果，定义装 配力评价指标 P1=|F1-3.25|，拆卸力评价指标 P2=|F2-3.75|。 可见，评价指标 P1 和 P2 越小，装入力和拆卸力越接近预 期目标。
如果以拆卸力评价指标 P2 为准，这 7 个因素对评价指 标的影响从大到小依次为 B、E、G、C、A、D、F。
由于因素 D（导入角 α）对装入过程影响较大，而因
素 E（拆卸角 β）对脱钩过程影响较大。因此综合考虑后，
决定 4 个主要因素为卡钩长度 优化方法 单因素试验法和正交试验法 [6] 是卡扣结构优化的常见
键尺寸对2种评价指标的影响规律和主次关系。结果表明，卡钩长度、配合深度、导入角和拆卸角对装入力和拆
卸力的影响较显著，其优化尺寸分别为7mm、25°、55°和0.8mm。基于对应力分布和受力分析的比较，和原卡
扣相比，优化后卡扣的装入力和拆卸力更符合设计要求。
关键词 ：悬臂卡扣 ；有限元 ；正交试验 ；结构优化
在卡扣结构优化方面，柏秋阳等 [2] 为优化汽车内饰塑料 卡扣配合，总结了孔径、厚度参数对连接性能的影响规律。 雷恒等 [3] 对车门卡扣做了仿真分析，探讨了卡扣材料、瓣厚 和角度对连接性能的影响。然而，不同外壳尺寸因素的数量 和因素间主次关系各不相同，因此需要具体问题具体分析。
本文针对用户型缆桥交换机的卡扣，以最大装入力和最 大拆卸力为评价指标，研究了卡钩厚度、卡钩长度、卡钩宽 度、导入角、拆卸角、顶部厚度和配合深度对评价指标的影 响和主次关系，优化了卡扣尺寸，为同行产品的开发提供了 设计依据和应用参考。
工业技术
用户型缆桥交换机中塑料卡扣的仿真
分析与结构优化
徐承隆 （上海未来宽带技术股份有限公司，上海 200335）
摘 要 ：本文对用户型缆桥交换机的卡扣尺寸优化进行了仿真模拟研究。通过 ANSYS Workbench 建立计算模型，
采用正交试验法，主要分析了卡钩厚度、卡钩长度、卡钩宽度、导入角、拆卸角、顶部厚度和配合深度共7个关
上，采用基于双摄像机的立体视觉测量技术，对航空发动 机叶片进行视觉测量。获得叶片上每个点的视差信息后， 再根据空间几何位置关系复原具有深度信息的叶片点云 数据。最后根据 Bowyer 算法对叶片三维点云数据进行三角 剖分和三维重建。试验结果显示，Bowyer 算法取得了非常 理想的叶片三维重建效果。本文建立的立体视觉测量和三 维重建方法体系，对航空发送机的零部件检测具有十分重 要的意义。
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1.1 2.6 4 45
85
1.3 1.2
15.99
17.52
1.1
7
6 25
65
1.3
1.2
4.26
5.9
1.1
7
6 45
85
0.8
0.9
3.38
6.3
1.5 2.6 6 25
85
0.8 1.2
8.73
17.35
1.5 2.6 6 45
65
1.3 0.9
13.02
9.65
1.5
7
4 25