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卡缘连接器的回波损耗超规,说明信号传递到连接器时,阻抗变化较大,卡缘连接器产品的阻抗与系统阻抗不匹配[6].PCI-E2.0的阻抗规格为85Ω,而卡缘连接器产品的阻抗为58.9Ω,匹配性较差.反之,若产品阻抗与系统阻抗一致或接近,那么回波损耗也不会有问题.所以可以通过提升阻抗与系统阻抗匹配来改善回波损耗.
综上,为使卡缘连接产品能满足PCI-E2.0的规格,可通过以下两个方面来改善.
1.减少端子周围的塑料,采用介电常数低的空气取代塑料作为介质.
2.减小端子间对
图5内排端子改善
改善后的内排端子正对面积减小了约45%,预估阻抗应有较大幅度的提升.同时对改善后的内排端子悬臂梁进行优化分析,结果显示改善后端子满足正向力的需求,如图6.
图6内排端子正向力分析结果
对于外排端子,虽然优于内排端子,但仍然是超出规格下限.故在端子大体形状不变的情况下,将端子较大面积的区域进行挖孔设计,正对面积会减小约30%.如图7所示.
图7外排端子改善
另一方面,也需要在满足塑料对端子固持和限位作用的前提下,尽可能多的将端子周围的塑料挖去.采用空气替代塑料做为介质,如图8所示.
图8塑胶改善
以上改善中,内排端子正对面积减小45%,配合塑料的改善,根据公式(5)和(7)初步预估,内排端子的阻抗能有1.3倍的改善.同理,外排端子的阻抗也会有约1.2倍的改善.通过阻抗的提高.卡缘连损应
6改善效果确认
6.1仿真模拟确认
设计改善后,再采用同样的方式进行仿真确认.内排端子阻抗最小为74.2Ω,虽然没有达到85Ω,但较会
图9改善后产品阻抗
阻抗提高后,产品回波损耗有了很大改善,能满足PCI-E2.0规格.如图10所示.
图10改善后的产品回波损耗
由于阻抗的提高,与系统阻抗更加匹配,插入损耗和近端串音性能更加优异.设计改善后产品应能满足PCI-E2.0的规格需求.
6.2实测结果
改善后的设计经过仿真模拟确认可行后,产品投入开发.将开发出来的产品进行实际高频测试,结果表明产品的插入损耗,回波损耗和近端串音均能满足规格需求.如图17所示.
图17改善后的产品实测结果
7结论
随着电子产品的发展,电子业界对各零组件产品的信号完整性要求越来越高.为了使新一代卡缘连接器产品能满足PCI-E2.0的规格需求,通过对现有产品的仿真分析,了解目前卡缘连接器与规格差距,再对产品阻抗进行展开,结合产品的结构特征,找到了优化改善的方案,最终仿真和实测结果显示新的设计能满足PCI-E2.0的规格需求,解决了卡缘连
参考献,2016
[2]于争,2016
[3]MentorGraphics,High-SpeedElectricalDesignUsingISStudentWorkbook,MentorGraphicsCorporation,2004
[4]张士贤,信号完整性基础知识,中兴通讯上海第一研究所,2000
[5]EricBogatin,信号完整性分析,电子工业出版社,2005
A公司产品物流配送建模与仿真
岳倩
(上海交通大学机械与动力工程学院,200030)
摘 要本论文根据物流配送网络的特点,探讨网络图模型和遗传算法等应用于物流配送优化,以提高企业在配送决策时的科学性和决策效率.
关 键 词物流配送,网络流模型,遗传算法
CaseStudyonLogisticDistributionofaCompany'sProducts
YueQian
(SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiaoTongUniversity,200030)
Thisthesisisbasedonthelogisticsworkcharacteristics,toexploretheworkgraphmodelandgeicalgorithmwhichusedinlogisticsdistributionoptimization,inordertoimprovethescientificnatureanddecision-makingefficiencyofdistributiondecision.
KEYWORDSlogisticdistribution,workflowmode,geicalgorithm
引言
物流配送是物流中的一个重要环节,它是指在经济合理区域内,根据用户要求,对物品进行拣选,加工,包装,分割,组配等作业,并按时送达指定地点的物流活动.目前,国内物流和配送服务已有较快的发展,物流配送已经成为许多企业降低成本,提高竞争能力的重要手段.新的形势对配送系统也有新的要求,如何在保持高度准时,快速配送要求下降低成本是物流配送面临的新挑战.
1建模
A公司继电器产品供应链主要有金属件供应商,塑料件供应商,模具供应商,触点供应商,漆包线供应商,包装材料供应商等6家供应商和以及全国12家销售分公司所构成的,由销售公司负责对顾客销售并收集顾客需求,而主要顾客包括各汽车主机厂和其它顾客两大类.为了便于在理论上的分析,本文选择金属件供应商,塑料件供应商,模具供应商,和销售公司所构成的供应链为研究对象,展开对A公司配送优化的模型与算法研究
首先,根据继电器产品的实际运作情况及网络流的基本理论,我们构建了图1所示的网络流模型.
图继电器产品供应链网络流模型
在图中,弧表示供应商对A公司的补货量,弧表示A公司制造产品剩余量,弧表示A公司制造产品对销售商的补货量,弧表示A公司利用库存对销售商的补货量,弧表示A公司初始库存对销售商补货后的剩余库存量,弧分别表示3个销售商利用补货满足需求的数量,弧分别表示3个销售商补货剩余产品的数量,弧表示3个销售商利用期初库存满足需求的数量,弧分别表示3个销售商初始库存剩余产品的数量为了便于后文模型的建立,作出如下假设描述:
(1)供应商的单位补货成本为,A公司的单位零部件产品补货成本为,A公司的单位产品库存持有成本为,A公司的单位缺货成本为,A公司的制造单位产品的制造成本,销售商的单位补货成本为,销售商的单位库存持有成本为,销售商的单位缺货成本为.
(2)A公司和销售商均采用order-up-to策略控制库存,A公司的订至点水平为,销售商的订至点水平为().
(3)A公司和销售商的缺货全部可补,但具有一定的缺货惩罚成本.
本文考虑图所示供应链配送网络的总成本为目标,建立相应的规划模型.由上分析可知,该配送网络成本主要包括:供应商总成本,A公司的总成本和销售商的总成本三部分组成.
对于供应商而言,其主要成本即为即为原材料的补货成本,则有:
对于A公司而言,其主要成本包括产品制造成本零部件产品的补货成本,产品库存持有成本和产品缺货成本,则有:
对于销售商而言,其主要成本包括产品补货成本,库存持有成本和缺货惩罚成本,则有:
由上描述,可建立A公司配送网络优化模型的目标函数,如下所示:
上式给出了本文所考虑的A公司的优化目标函数,根据图所示的网络流模型及网络流的基本理论,下面从A公司和销售商两个方面来研究建立模型所对应的约束条件.
对于A公司而言,有以下约束条件需要满足:
对于销售商而言,有以下约束条件需要满足:
在以上模型中,的order-up-to订至点水平和各销售商的order-up-to订至点水平为决策变量,其它变量均为中间变量,各销售商的需求则为外生变量.由模型可知,该模型反映了A公司配送网络中的物流均衡,并在此基础上根据合理设计库存订至点水平来达到配送网络整体成本最小化的目标,一定程度上反映了A公司的实际配送运作情况.
本文通过运用标准遗传算法和随机拟梯度算法对模型进行求解.为了验证本研究所构建模型与算法的可行性和有效性,下文利用实例来实现对模型的计算与仿真,以此来验证模型与算法.
首先笔者对本文实例研究对象继电器产品的相关成本参数进行了调研,共获取了3个供应商和3个销售商的相关成本参数,如表1所示.
然后,笔者在Matlab平台上,基于M语言编程实现了针对相关成本参数的仿真优化程序.本文是通过对遗传算法工具箱中的相关核心函数进行调用来实现本文实例的计算与仿真的.
表继电器产品的相关成本参数
1.21.62.41.51.21.34.03.02.52.82.42.63.23.33.23.84.24.0本文中的相关模型参数利用调研获取的成本参数来代替,并假设三个销售商面对独立同分布随机性需
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