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알루미늄 합금과 고장력 강판 접합을 위한 헬리컬 SPR의 설계
김원영(W.Y. Kim),김동범(D.B. Kim),박진근(J.G. Park),김도훈(D.H. Kim),김기호(K.H. Kim),이인환(I.H. Lee),조해용(H.Y. Cho) 대한기계학회 2014 大韓機械學會論文集A Vol.38 No.7
Self-piercing rivet(SPR)은 이종재료 접합을 위해 사용되는 결합용 기계요소로써, 대표적으로는 알루미늄 합금과 강판 등 용융점이 서로 다른 재료의 접합에 사용된다. SPR 접합은 일반 리벳접합과 달리 스스로 홀을 가공하며 삽입되기 때문에 사전의 홀 가공이 필요 없다.(1) 상부판재를 천공하고 하부판재와 함께 소성 변형되어 결합된다. 자동차의 차체 경량화를 위해서는 알루미늄 합금과 같은 경량소재가 사용되며, 부분적으로 스틸과 알루미늄 합금의 이종재료 접합이 요구된다. 그러나 알루미늄 합금과 강판은 용융점이 다르므로 기존의 차체 결합방법으로 이용되고 있는 저항 용접이 불가능하다. 이에 따라, 기계적 결합방법의 하나인 SPR 접합이 요구된다.(2) 따라서 본 연구에서는 강소성 유한요소해석 프로그램을 이용하여 리벳과 판재의 접합 성형성을 검토하고, 고장력 강판을 접합할 수 있는 새로운 형상의 SPR을 설계하였다. 또한 해석결과와 실험의 비교를 통하여 해석의 신뢰성을 검증하였다. A self-piercing rivet (SPR) is a mechanical component for joining dissimilar material sheets such as those of aluminum alloy and steel. Unlike conventional rivets, the SPR directly pierces sheets without the need for drilling them beforehand. However, the regular SPR can undergo buckling when it pierces a high-strength steel sheet, warranting the design of a helical SPR. In this study, the joining and forging processes using the helical SPR were simulated using the commercial FEM code, DEFORM-3D. High-tensile-strength steel sheets of different strengths were joined with aluminum alloy sheets using the designed helical SPR. The simulation results were found to agree with the experimental results, validating the optimal design of a helical SPR that can pierce high-strength steel sheets.
김보열(Bo Yeal Kim),류수정(Soojung Ryu),이혁재(Hyuk-Jae Lee) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
Due to the growing interest in accelerating deep learning training, vector processors are becoming an essential element in deep learning accelerators. In this paper, unlike previous studies focused on matrix multiplication accelerator, the effect of the register file size in the vector processor on the performance of the entire accelerator was investigated. Results show that the vector processor with 16-entry register file can achieve the best energy efficiency for given workloads, which is 45% smaller and 53% power efficient compared to the 32-entry register file baseline architecture with same performance.