Figure 4 Results of weld temperature field model (a) Welding time is 3 s (b) Welding time is 6 s (c) Welding time is 9 s (d) Welding time is 3 000 s

이 기술 요약은 H.W. WU, Y. Q. CAI, Z. H. GENG가 작성하여 2024년 METALURGIJA에 게재한 “NUMERICAL SIMULATION OF INTERSECTING LINE WORKPIECE WELDED BY ARC ROBOT WELDING” 논문을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

Keywords

  • Primary Keyword: 로봇 용접 시뮬레이션
  • Secondary Keywords: 아크 용접 로봇, 잔류 응력, 유한요소해석, ABAQUS, Q235 강재

Executive Summary

  • The Challenge: 석유화학, 전력 등 다양한 산업에서 널리 사용되는 파이프 교차 용접부의 신뢰성과 내구성을 보장하는 것은 핵심적인 산업 과제입니다.
  • The Method: Q235 강재 파이프 교차 구조물을 대상으로, 유한요소해석 소프트웨어 ABAQUS와 DFLUX 서브루틴을 사용하여 아크 용접 로봇의 MAG 용접 공정을 시뮬레이션하고 용접 중 및 용접 후의 온도장과 응력장을 분석했습니다.
  • The Key Breakthrough: 시뮬레이션 결과, 용접물의 등가 잔류 응력 분포가 실제 상황과 일치했으며, 구속조건 제거 후 최대 잔류 응력은 256 MPa에 달하는 것으로 나타났습니다.
  • The Bottom Line: 수치 시뮬레이션은 복잡한 형상의 로봇 용접 공정 파라미터를 효과적으로 검증할 수 있으며, 이를 통해 로봇 용접이 효율적일 뿐만 아니라 안정적이고 신뢰할 수 있는 품질을 제공함을 입증합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

용접은 제조업의 핵심 공정이며, 산업용 로봇 기술의 발전으로 용접 로봇이 점차 주류가 되고 있습니다. 특히 파이프라인이 교차하는 복잡한 형상의 용접은 석유화학, 전력 등 핵심 산업에서 널리 사용되지만, 그 용접 품질의 신뢰성과 내구성은 항상 주요 관심사였습니다. 실제 공정에서 발생할 수 있는 결함을 사전에 예측하고 최적의 용접 조건을 찾는 것은 생산성과 안정성을 높이는 데 매우 중요합니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 시작합니다. 복잡한 공간 곡선 용접부에 대한 로봇 용접의 신뢰성을 어떻게 사전에, 그리고 정확하게 검증할 수 있을까요? 이 질문에 대한 해답을 찾는 것이 이 연구의 핵심 목표입니다.

Figure 1 Welding robot workstation
Figure 1 Welding robot workstation

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 실제 산업 현장과 유사한 환경을 가상으로 구현하여 용접 공정을 분석했습니다.

  • 장비 및 재료: ABB1660 아크 용접 로봇과 Q235 일반 탄소강 파이프를 사용했습니다. 용접 방식은 가스 금속 아크 용접(MAG)을 채택했으며, 용접 전 주관과 분기관 표면의 산화막과 녹을 제거하기 위해 연마 작업을 수행했습니다.
  • 용접 공정 파라미터: 용접 전류 220A, 아크 전압 26V, 용접 속도 400mm/min, 와이어 송급 속도 6m/min의 조건으로 설정되었습니다 (Table 2 참조).
  • 시뮬레이션 설계: 유한요소해석 소프트웨어인 ABAQUS와 Fortran 언어로 컴파일된 DFLUX 서브루틴을 연동하여 시뮬레이션을 수행했습니다. 용접 열원은 실제 상황을 기반으로 이중 타원체 열원 모델(double ellipsoid heat source model)을 선택했으며, 요소 유형으로는 선형 감소 적분 요소인 C3D8R을 사용했습니다. 이를 통해 용접 공정 중 열원 부하를 구현하고 온도장과 응력장을 수치적으로 시뮬레이션했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

시뮬레이션을 통해 용접 공정 중 발생하는 열과 응력의 분포를 시간의 흐름에 따라 정밀하게 분석할 수 있었습니다.

Finding 1: 용접 온도장의 변화 과정

Figure 4는 용접 시작 후 5초, 10초, 20.7초, 그리고 3000초 냉각 후의 온도장 분포를 보여줍니다. 열원의 작용으로 열이 용접부를 따라 확산되면서 부품의 온도가 점차 상승합니다. 초기에는 열 축적이 충분하지 않지만, 용접이 안정화되면 용융 풀이 전진함에 따라 주변 온도가 거의 일정하게 유지되는 준정상상태(quasi-steady state) 온도장의 특성을 보입니다. 열원 중심부의 최고 온도는 2,700 °C에 도달했으며, 냉각 후에는 상온에 가깝게 회복되었습니다.

Finding 2: 등가 응력 분포 및 잔류 응력 예측

Figure 5는 용접 중 5초, 15초, 그리고 3000초 냉각 후의 등가 응력장을 보여줍니다. 열원 부하가 계속됨에 따라 열팽창이 구속조건에 의해 억제되면서 응력이 증가합니다. 세 시점에서 표면의 최대 미제스 응력(Mises stress)은 각각 213 MPa, 224 MPa, 284 MPa로 점차 증가했으며, 양 끝의 구속 영역과 용접부 근처에서 응력 값이 더 큰 것을 명확히 확인할 수 있었습니다.

용접 완료 및 냉각 후 구속조건을 제거했을 때의 등가 잔류 응력은 Figure 6과 같습니다. 잔류 응력은 용접부 주변에 고르게 분포하며, 최대값은 256 MPa에 달했습니다. 용접부 근처의 응력 값은 약 200 MPa이며, 용접부에서 멀어질수록 256 MPa에서 약 100 MPa로 점차 감소했습니다. Figure 7은 용접 표면의 두 원주 경로(path1, path2)를 따른 잔류 응력 분포를 보여주는데, 시작점 근처에서 약 240 MPa로 높게 나타났다가 130 MPa까지 감소한 후 다시 260 MPa로 급격히 상승하는 패턴을 보였습니다. 이러한 응력 변동은 아크 발생 및 종료 지점 근처에서 발생하며, 용접부 위치의 구속조건과 관련이 있습니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 이 연구는 220A 전류, 26V 전압, 400 mm/min 속도 등의 공정 파라미터가 Q235 강재 파이프 교차부 용접에 합리적임을 시사합니다. 또한, 이 시뮬레이션 방법론은 비용이 많이 드는 물리적 실험 없이도 다양한 공정 파라미터를 최적화할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
  • For Quality Control Teams: Figure 6과 7에 나타난 최종 잔류 응력 분포 데이터(용접부 근처 최대 256 MPa)는 비파괴 검사(NDT)의 중점 검사 영역을 설정하고 품질 합격 기준을 수립하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 이제 높은 응력이 집중될 영역을 사전에 예측할 수 있습니다.
  • For Design Engineers: 연구 결과는 응력이 용접 조인트에 집중된다는 것을 재확인시켜 줍니다. 특히 아크 시작 및 종료 지점에서 응력이 변동하는 현상은, 응력 관련 결함을 최소화하기 위해 용접 경로와 시작/종료 전략이 중요한 설계 고려사항임을 시사합니다.

Paper Details

NUMERICAL SIMULATION OF INTERSECTING LINE WORKPIECE WELDED BY ARC ROBOT WELDING

1. Overview:

  • Title: NUMERICAL SIMULATION OF INTERSECTING LINE WORKPIECE WELDED BY ARC ROBOT WELDING
  • Author: H.W. WU, Y. Q. CAI, Z. H. GENG
  • Year of publication: 2024
  • Journal/academic society of publication: METALURGIJA 63 (2024) 3-4, 407-409
  • Keywords: stell Q235; arc welding robot; stress; numerical simulation; ABAQUS

2. Abstract:

파이프-파이프 교차 구조물 공작물을 대상으로 유한요소해석 소프트웨어 ABAQUS와 DFLUX 서브루틴을 사용하여 유한요소 시뮬레이션(FEM)을 수행했습니다. 용접 중 및 용접 후의 온도장과 응력장을 연구하여 용접 공정 파라미터와 용접 워크스테이션의 용접 품질 신뢰성을 검증했습니다. 결과는 용접물의 등가 잔류 응력 분포가 실제 상황과 일치함을 보여줍니다. 복잡한 용접부에 대한 로봇 용접은 효율적일 뿐만 아니라 용접 품질이 안정적이고 신뢰할 수 있습니다. 이 연구는 다른 복잡한 공작물의 로봇 용접 연구에 참고 자료를 제공합니다.

3. Introduction:

용접은 제조업에서 매우 중요한 공정입니다. 산업용 로봇 기술의 지속적인 발전으로 그 기능이 더욱 완벽해지면서, 우수한 용접 품질과 높은 효율성을 가진 용접 로봇이 점차 주류가 되고 있습니다. 그중 파이프라인 교차 용접 공작물은 석유화학, 전력 및 기타 산업에서 널리 사용됩니다. 그 용접 품질의 신뢰성과 내구성은 주요 관심사가 되었습니다. 따라서 본 논문에서는 Q235의 파이프-파이프 교차 부품 용접을 용접 로봇 MAG 용접 방식으로 완료하는 것을 선택했습니다. 유한요소법을 사용하여 용접 중 및 용접 후의 온도장과 응력장을 분석하고, 로봇 용접의 신뢰성을 확인하여 복잡한 공간 곡선 용접의 로봇 용접에 대한 참고 자료를 제공합니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

산업 현장에서 파이프 교차 용접의 중요성이 증가하고 있으며, 용접 품질의 신뢰성 확보가 중요한 과제로 부상했습니다.

Status of previous research:

용접 로봇이 효율성과 품질 면에서 주류 기술로 자리 잡고 있으나, 복잡한 형상에 대한 적용 신뢰성을 검증할 필요가 있습니다.

Purpose of the study:

유한요소 시뮬레이션을 통해 아크 용접 로봇을 이용한 파이프 교차부 용접 공정의 타당성을 검증하고, 온도 및 응력 분포를 분석하여 로봇 용접의 신뢰성을 확인하는 것을 목표로 합니다.

Core study:

ABAQUS와 DFLUX 서브루틴을 사용하여 Q235 강재 파이프 교차 구조물의 MAG 용접 공정을 시뮬레이션하고, 용접 중 및 용접 후의 온도장과 응력장을 분석하여 공정 파라미터와 결과를 평가합니다.

5. Research Methodology

Research Design:

실제 용접 환경(ABB1660 로봇, MAG 용접)을 기반으로 유한요소 모델을 구축하고, 이중 타원체 열원 모델을 적용하여 열-기계 연성 해석을 수행했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

ABAQUS 시뮬레이션을 통해 시간에 따른 온도 분포, 등가 응력 분포, 그리고 특정 경로에서의 잔류 응력 값을 수치적으로 도출하고 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 Q235 강재의 파이프-파이프 교차 용접에 국한되며, 특정 용접 파라미터 하에서의 온도장과 응력장 분석에 초점을 맞춥니다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 용접 과정에서 열원 중심부의 최고 온도는 2,700 °C에 도달했으며, 용접이 안정화되면서 준정상상태 온도장을 형성했습니다.
  • 용접 중 구속된 상태에서 최대 미제스 응력은 284 MPa까지 증가했습니다.
  • 용접 완료 및 구속조건 제거 후, 최대 등가 잔류 응력은 256 MPa로 용접부와 그 주변에 주로 분포했습니다.
  • 용접 시작점과 종료점 근처에서 잔류 응력의 변동이 관찰되었으며, 이는 구속조건과 관련된 것으로 분석되었습니다.
Figure 4 Results of weld temperature field model (a) Welding time is 3 s (b) Welding time is 6 s (c) Welding time is 9 s (d) Welding time is 3 000 s
Figure 4 Results of weld temperature field model (a) Welding time is 3 s (b) Welding time is 6 s (c) Welding time is 9 s (d) Welding time is 3 000 s

Figure List:

  • Figure 1 Welding robot workstation
  • Figure 2 Mesh division of model
  • Figure 3 Double ellipsoid heat source model
  • Figure 4 Results of weld temperature field model
  • Figure 5 Results of weld stress field mode
  • Figure 6 Equivalent stress field
  • Figure 7 Equivalent residual stress of circumferential path on weld surface

7. Conclusion:

ABAQUS와 DFLUX 서브루틴을 기반으로 로봇 MAG 용접 Q235 재료를 사용하여 전체 용접 공정의 수치 시뮬레이션을 수행했습니다. 용접 공정에서 열원의 영향으로 교차선 조인트의 용접 온도장 및 용접 응력장 분포를 연구했습니다. 용접 완료 후, 냉각 및 양 끝의 구속조건을 제거하여 응력을 해제한 후, 잔류 응력은 주로 용접부와 그 주변에 분포하며 최대값은 258 MPa에 도달했습니다. 용접의 수치 시뮬레이션에서 열원 형상, 온도장 및 응력장에 대한 관찰 및 분석을 통해 로봇 용접 공정의 용접 공정 파라미터가 합리적이며 용접 작업을 효율적이고 고품질로 완료할 수 있음을 보여주며, 이는 시장에서 대량의 용접 로봇 적용에 대한 효과적인 검증을 제공합니다.

Figure 5 Results of weld stress field mode
Figure 5 Results of weld stress field mode

8. References:

  1. Guo Y. B., Wang B., Wang D. G., et al. Research Progress and Development Trend of Welding Robot [J]. Modern Manufacturing Engineering, (2021) 05,53-63.
  2. Lv M. M., Ji X. Q., The Influence of Different Process Parameters of MAG Welding on Weld Penetration of Welding Robot is Discussed [J]. China Plant Engineering, (2023) 21,124-126.
  3. Ming C., Ma C. W., Numerical simulation and thermal cycle analysis of MAG welding temperature field based on ABAQUS [J]. Electronic Science and Technology, (2022) 35,74-78.
  4. Zhang L., Wang Q., Chen P., et al. Finite Element Analysis of Restraint Intensities and Welding Residual Stresses in the Ti80 T-Joints [J]. METALS, (2023) 13,125.
  5. De Arruda M. V., Correa E. O., Macanhan V. B. D. Optimization of FEM models for welding residual stress analysis using the modal method [J]. Welding In the world, (2023), 67: 2361-2372.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 이 시뮬레이션에서 이중 타원체 열원 모델(double ellipsoid heat source model)을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 논문에서는 “실제 상황을 기반으로(Based on the actual situation)” 이 모델을 선택했다고 언급합니다. 이는 이중 타원체 모델이 MAG 용접 공정에서 아크 전방과 후방의 열 분포가 다른 특성을 현실적으로 잘 모사하기 때문입니다. 이 모델은 이동하는 열원의 에너지 분포를 더 정확하게 표현하여 시뮬레이션의 신뢰도를 높이는 데 기여합니다.

Q2: 최대 잔류 응력 값인 256 MPa가 갖는 의미는 무엇입니까?

A2: 이 값은 용접 후 공작물에 남는 내부 응력의 최대치로, 부품의 피로 수명이나 변형 가능성을 예측하는 핵심 지표입니다. 256 MPa는 Q235 강재의 항복 강도보다는 낮은 값이지만, 이 응력이 용접부 주변에 집중된다는 사실은 해당 부위가 잠재적인 취약점이 될 수 있음을 의미합니다. 시뮬레이션을 통해 이 응력 수준이 주어진 파라미터 하에서 관리 가능하다는 것을 확인할 수 있습니다.

Q3: Figure 7에서 용접 경로의 시작과 끝 지점에서 응력 변동이 나타나는 원인은 무엇입니까?

A3: 논문에 따르면 이러한 변동은 “아크 발생 및 종료 위치(arc striking and closing positions)” 근처에서 발생하며 “용접부 위치의 구속조건과 관련(related to the constraints on the position of the weld)”이 있습니다. 이는 용접 시작 시의 급격한 열 충격과 용접 종료 시의 크레이터 처리 및 냉각 과정이 고정된 지그(fixture)의 구속과 맞물려 해당 지점에서 독특한 응력 상태를 형성하기 때문으로 해석할 수 있습니다.

Q4: 시뮬레이션에 사용된 특정 요소 유형(C3D8R)은 무엇이며 왜 사용되었습니까?

A4: 논문에서는 C3D8R 요소를 사용했다고 명시하고 있습니다. 이는 8절점 선형 벽돌 요소에 감차 적분(reduced integration)이 적용된 형태로, 열-기계 연성 해석에서 계산 효율성이 높고 큰 변형이나 접촉 문제 처리 시 안정적인 것으로 알려져 있습니다. 용접과 같이 국부적인 고온과 변형이 발생하는 문제에 적합한 선택입니다.

Q5: 이 시뮬레이션이 복잡한 공작물에 대한 용접 로봇의 사용을 어떻게 검증합니까?

A5: 시뮬레이션된 온도장과 응력장이 실제 용접에서 예상되는 결과와 일치함을 보여줌으로써, 연구에 사용된 로봇의 용접 공정 파라미터가 합리적임을 입증합니다. 즉, 시뮬레이션은 로봇이 복잡한 작업을 효율적이고 신뢰성 높은 품질로 수행할 수 있음을 확인하는 효과적인 검증 도구 역할을 합니다. 이를 통해 실제 생산에 앞서 공정의 타당성을 확보할 수 있습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

복잡한 형상의 로봇 용접에서 품질을 보장하는 것은 많은 기업이 직면한 과제입니다. 본 연구는 로봇 용접 시뮬레이션이 이 문제에 대한 강력한 해결책이 될 수 있음을 명확히 보여주었습니다. 유한요소해석을 통해 용접 공정 파라미터를 사전에 검증하고 잔류 응력 분포를 정밀하게 예측함으로써, 기업은 값비싼 시행착오를 줄이고 안정적인 고품질 용접을 달성할 수 있습니다. 이는 곧 생산성 향상과 제품 신뢰도 증대로 이어집니다.

(주)에스티아이씨앤디에서는 고객이 수치해석을 직접 수행하고 싶지만 경험이 없거나, 시간이 없어서 용역을 통해 수치해석 결과를 얻고자 하는 경우 전문 엔지니어를 통해 CFD consulting services를 제공합니다. 귀하께서 당면하고 있는 연구프로젝트를 최소의 비용으로, 최적의 해결방안을 찾을 수 있도록 지원합니다.

  • 연락처 : 02-2026-0450
  • 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr

Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “NUMERICAL SIMULATION OF INTERSECTING LINE WORKPIECE WELDED BY ARC ROBOT WELDING” by “H.W. WU, Y. Q. CAI, Z. H. GENG”.
  • Source: METALURGIJA 63 (2024) 3-4, 407-409

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