Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.

이 기술 요약은 E. O. Aigboje가 2022년 International Journal of Emerging Scientific Research에 발표한 논문 “The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: MIG 용접 최적화
  • Secondary Keywords: 아연도금강판 용접, Taguchi 기법, 용접 공정 변수, 인장 강도, 연신율, 용접 품질

Executive Summary

  • The Challenge: 아연도금강판의 MIG 용접 시, 최적화되지 않은 공정 변수로 인해 용접부의 품질이 저하되고 기계적 특성이 불안정해져 구조적 결함으로 이어질 수 있습니다.
  • The Method: Taguchi 기법의 L9 직교 배열을 사용하여 용접 전류, 용접 전압, 가스 유량 세 가지 핵심 변수의 조합을 체계적으로 평가했습니다.
  • The Key Breakthrough: 가스 유량이 인장 강도, 항복 강도, 연신율 등 용접부의 주요 기계적 특성을 결정하는 가장 지배적인 요인(기여율 45% 이상)임을 통계적으로 입증했습니다.
  • The Bottom Line: 특정 목적(강도 또는 연성)에 맞춰 최적화된 공정 변수 조합을 적용하면, 기존 방식 대비 용접부의 기계적 성능과 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

용접은 두 개 이상의 금속을 접합하는 핵심 기술이며, 특히 MIG(Metal Inert Gas) 용접은 산업 전반에서 널리 사용됩니다. 그러나 아연도금강판 용접 시 아크 전압, 용접 전류, 보호 가스 유량과 같은 공정 변수들은 용접부의 품질, 생산성, 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 부적절한 변수 설정은 얕은 용입 깊이와 같은 용접 결함을 유발하여 최종 제품의 구조적 파손으로 이어질 수 있습니다. 기존에는 경험에 의존하여 이러한 변수들을 설정하는 경우가 많았으나, 이는 일관된 품질을 보장하기 어렵게 만듭니다. 따라서 본 연구는 통계적 기법을 통해 이러한 변수들을 체계적으로 최적화하여 용접부의 기계적 특성을 극대화하는 방법을 제시했다는 점에서 큰 의미가 있습니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 용접 공정 변수를 최적화하기 위해 효율적이고 체계적인 실험 설계 방법인 Taguchi 기법을 채택했습니다. 연구진은 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 세 가지 핵심 변수를 선정하고, 각 변수마다 세 가지 수준(Level)을 설정하여 실험을 설계했습니다.

  • 핵심 공정 변수:
    • A (용접 전류): 130A (Level 1), 150A (Level 2), 180A (Level 3)
    • B (용접 전압): 12V (Level 1), 15V (Level 2), 19V (Level 3)
    • C (가스 유량): 13 L/min (Level 1), 14 L/min (Level 2), 15 L/min (Level 3)

L9(3³) 직교 배열표에 따라 총 9개의 실험 조합을 구성했으며, 각 조건으로 5mm 두께의 아연도금강판 시편을 용접했습니다. 이후 각 용접 시편에 대해 인장 시험과 샤르피 충격 시험을 수행하여 극한 인장 강도(UTS), 항복 강도(YS), 연신율(%Elong) 데이터를 수집했습니다. 수집된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 분석하여 각 변수가 용접 품질에 미치는 영향의 크기를 정량적으로 평가하고 최적의 조합을 도출했습니다.

Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.
Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.

The Breakthrough: Key Findings & Data

실험 데이터 분석 결과, 용접 품질을 결정하는 데 있어 특정 공정 변수가 다른 변수들보다 훨씬 더 큰 영향을 미친다는 사실이 명확히 드러났습니다.

Finding 1: 가스 유량이 용접 강도를 결정하는 가장 지배적인 요인

분산 분석(ANOVA) 결과(Table 6), 가스 유량(C)은 극한 인장 강도(UTS)에 48.21%, 항복 강도(YS)에 52.35%의 기여율을 보여, 용접 전류나 전압보다 월등히 높은 영향력을 가졌습니다. 이는 적절한 가스 유량이 용융지를 대기로부터 효과적으로 보호하고, 합금 원소가 용접부에 적절히 첨가되도록 하여 강도를 높이는 데 결정적인 역할을 한다는 것을 의미합니다.

Finding 2: 강도와 연성을 위한 최적 조건은 서로 다름

연구 결과, 최고의 강도를 얻기 위한 조건과 최고의 연성(연신율)을 얻기 위한 조건이 다르다는 점이 밝혀졌습니다 (Table 5). – 최대 항복 강도(YS)를 위한 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min) – 최대 연신율(%Elong)을 위한 최적 조건: A3B3C3 (전류 180A, 전압 19V, 가스 유량 15 L/min)

이 결과는 용접부의 목표 성능에 따라 공정 변수를 다르게 설정해야 함을 시사합니다. 예를 들어, 높은 강성이 요구되는 부품과 높은 인성 및 변형 능력이 요구되는 부품의 용접 조건을 다르게 관리해야 합니다.

Finding 3: 최적화된 변수는 실질적인 성능 향상으로 이어짐

확인 시험(Table 7) 결과, 최적화된 공정 변수를 적용했을 때 기존 변수 대비 성능이 크게 향상되었습니다. 특히 연신율의 경우 신호 대 잡음비(S/N ratio)가 13.8262dB 개선되었으며, 용접부의 충격 흡수 에너지를 나타내는 샤르피 충격 시험 값은 기존 178J에서 246J로 크게 증가했습니다. 이는 최적화된 공정이 단순히 평균 성능을 높이는 것을 넘어, 품질의 일관성과 신뢰성까지 확보할 수 있음을 보여줍니다.

Practical Implications for R&D and Operations

  • For Process Engineers: 이 연구는 가스 유량의 정밀한 제어가 용접 품질을 개선하는 가장 효과적인 방법임을 시사합니다. 논문에서 제시된 최적 조건(강도를 위한 A3B1C3, 연성을 위한 A3B3C3)은 현장 공정 최적화를 위한 강력한 초기 기준점을 제공합니다.
  • For Quality Control Teams: Table 6의 분산 분석 데이터는 기계적 특성이 가스 유량 변화에 매우 민감하다는 것을 보여줍니다. 이는 품질 검사 프로토콜에서 가스 유량에 대한 관리 기준을 강화하고 더 엄격하게 모니터링해야 할 필요성을 뒷받침합니다.
  • For Design Engineers: 강도와 연성을 최적화하는 변수 조합이 다르다는 발견은 매우 중요합니다. 이를 통해 부품 설계 단계에서부터 요구되는 기계적 특성(예: 높은 강성 또는 높은 인성)에 맞는 용접 절차를 사전에 지정할 수 있습니다.

Paper Details

The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel

1. Overview:

  • Title: The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel
  • Author: E. O. Aigboje
  • Year of publication: 2022
  • Journal/academic society of publication: International Journal of Emerging Scientific Research
  • Keywords: Metal inert gas, Percentage elongation, Process parameters, Taguchi method, Ultimate tensile strength, Yield strength

2. Abstract:

본 연구에서는 Taguchi 기법을 적용하여 용접물의 각 인장 특성에 대한 최적의 파라미터를 설정합니다. 결정된 인장 특성은 극한 인장 강도, 항복 강도, 연신율이며, 사용된 공정 파라미터는 용접 전류(A), 용접 전압(B), 가스 유량(C)입니다. Taguchi 기법을 적용하여 더 나은 항복 강도를 갖는 용접물을 얻기 위한 최적의 공정 파라미터는 A3B1C3이며, 더 나은 연신율을 위한 용접물은 A3B3C3로 생산할 수 있습니다. 이러한 최적 공정 파라미터는 용접공들이 적용하는 현재 공정 파라미터에 비해 신호 대 잡음비를 상당히 개선시킨 것으로 나타났습니다.

3. Introduction:

용접은 두 개의 다른 (또는 유사한) 금속을 접합하는 주요 기술입니다. MIG 용접은 소모성 전극과 공작물 사이의 아크를 위해 열이 발생하는 아크 용접 공정입니다. 용접 파라미터는 용접된 조인트의 생산성, 품질 및 비용에 영향을 미치는 필수적인 요소입니다. 용접 비드의 용입, 모양 및 크기는 여러 요인에 따라 달라집니다. 아크 전압, 용접 전류, 용접 속도와 같은 입력 제약 조건은 용접 조인트의 품질에 명확하게 영향을 미칩니다. 이러한 용접 파라미터를 수정하고 보호 가스의 구조를 변경하면 용입에 변화가 생깁니다. 그러나 불충분한 용접 비드 치수(예: 얕은 용입 깊이)는 용접 구조물의 파손을 유발할 수 있습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

MIG 용접은 산업 현장에서 널리 사용되는 금속 접합 기술이지만, 공정 변수(전류, 전압, 가스 유량 등)가 용접부의 기계적 특성에 미치는 영향이 복합적이어서 최적의 조건을 찾는 것이 중요합니다.

Status of previous research:

여러 선행 연구([6], [8], [9])에서 Taguchi 기법을 사용하여 절삭 조건이나 다른 용접 공정을 최적화하려는 시도가 있었으며, 이 기법이 공정 최적화에 간단하고 효율적인 절차를 제공함을 확인했습니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 Taguchi 기법을 이용하여 아연도금강판의 MIG 용접 시, 용접 전류, 용접 전압, 가스 유량이라는 세 가지 공정 변수가 용접부의 인장 특성(극한 인장 강도, 항복 강도, 연신율)에 미치는 영향을 분석하고, 이를 극대화할 수 있는 최적의 공정 변수 조합을 찾는 것입니다.

Core study:

L9 직교 배열을 이용한 실험 계획을 수립하고, 9가지 조건 조합으로 용접 시편을 제작했습니다. 각 시편의 인장 특성을 측정하고, 신호 대 잡음비(S/N ratio)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 변수의 영향도와 최적 수준을 결정했습니다. 최종적으로 확인 시험을 통해 최적 조건의 유효성을 검증했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

용접 공정 변수 최적화를 위해 Taguchi의 L9(3³) 직교 배열 실험 설계를 사용했습니다. ‘망대익특성(larger-the-better)’을 기준으로 신호 대 잡음비를 계산하여 인장 특성을 평가했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

용접된 시편은 인장 시험기와 샤르피 충격 시험기를 사용하여 기계적 특성(UTS, YS, %Elong)을 측정했습니다. 수집된 데이터는 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석을 통해 각 변수 수준의 성능을 평가하고, 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 변수가 전체 품질 향상에 기여하는 정도를 정량적으로 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 5mm 두께의 아연도금강판을 대상으로 하며, MIG 용접 공정의 세 가지 주요 변수(용접 전류, 용접 전압, 가스 유량)가 용접부의 인장 특성에 미치는 영향에 초점을 맞춥니다.

6. Key Results:

Key Results:

  • 최적 공정 변수 조합:
    • 극한 인장 강도(UTS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
    • 항복 강도(YS) 최적 조건: A3B1C3 (전류 180A, 전압 12V, 가스 유량 15 L/min)
    • 연신율(%Elong) 최적 조건: A3B3C3 (전류 180A, 전압 19V, 가스 유량 15 L/min)
  • 변수별 기여도 (ANOVA 분석):
    • 가스 유량은 UTS(48.21%), YS(52.35%), %Elong(45.05%) 모두에서 가장 높은 기여도를 보였습니다.
    • 용접 전압은 UTS(27.29%), YS(18.77%), %Elong(25.21%)에 기여했습니다.
    • 용접 전류는 UTS(24.50%), YS(28.88%), %Elong(29.74%)에 기여했습니다.
  • 성능 개선 확인: 최적화된 공정 변수를 적용한 용접물은 기존 공정 대비 S/N비가 크게 향상되었으며(예: 연신율에서 13.8262dB 개선), 샤르피 충격 에너지 값도 178J에서 246J로 증가하여 인성이 향상되었음을 확인했습니다.
Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.
Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.

Figure List:

  • Fig. 1 Setup for (a) Chappy test machine, (b) electric arc welding machine, (c) tensile test machine, (d) grinding machine, and (e) workpiece.
  • Fig. 2 Interactions between the levels of each process parameter (a) ultimate tensile strength, (b) yield strength, and (c) percentage elongation.

7. Conclusion:

Taguchi 기법은 연강 용접물의 개선된 인장 특성을 얻기 위해 사용된 공정 파라미터를 성공적으로 최적화하는 데 활용되었습니다. 세 가지 출력 공정 파라미터인 UTS, YS, %Elong이 고려되었습니다. 이 파라미터들은 엔지니어링 재료의 연성 함량을 결정하는 데 지배적입니다. 본 연구에서는 ‘망대익특성’ 기준을 사용하는 신호 대 잡음비가 채택되었습니다. 이러한 신호 대 잡음비를 다른 수준으로 군집화하여 용접 전압, 용접 전류, 가스 유량으로 구성된 최적의 공정 파라미터를 선택했으며, 분산 분석을 통해 개선된 UTS, YS, %Elong을 갖는 용접물 달성에 대한 각 공정 파라미터의 기여 수준을 평가했습니다. 분산 분석 결과, 용융된 용접 금속에 일부 합금 원소를 추가하는 가스 유량이 용접물의 강도에 가장 많이 기여하여 더 나은 UTS, YS, %Elong을 달성하는 것으로 나타났습니다.

8. References:

  1. S. Irfan, V. Achwal, “An experimental study on the effect of MIG welding parameters on the weldability of galvanized steel,” International Journal on Emerging Technologies, vol. 5, no. 1, pp. 146-152, 2014.
  2. P. Pondi, J. Achebo, and A. Ozigagun, “Prediction of tungsten inert gas welding process parameter using design of experiment and fuzzy logic,” Journal of Advances in Science and Engineering, vol. 4, no. 2, pp. 86-97, Apr. 2021.
  3. H. A. Chotai, “A review on parameters controlling gas metal arc welding process,” International Conference on Current Trends, Nuicone, 2011.
  4. S. Adolfsson, A. Bahrami, G. Bolmsj, I. Claesson, “On-line quality monitoring in short-circuit gas metal arc welding,” Weld, Res. Suppl., vol. 78, no. 2, pp. 59-73, 1999.
  5. C. Ocheri, et al., “Spheroidal graphite iron production of furnace roof hangers,” Journal of Advances in Science and Engineering, vol. 4, no. 1, pp. 36-43, 2021
  6. M. Nalbant, H. Gökkaya, G. Sur, “Application of Taguchi method in the optimization of cutting parameters for surface roughness in turning,” Materials & Design, vol. 28, pp. 1379-1385, 2007.
  7. R. Sudhakaran, V. Vel Murugan, P. S. Sivasakthivel, M. Balaji, “Prediction and optimization of depth of penetration for stainless steel gas tungsten arc welded plates using artificial neural networks and simulated annealing algorithm,” Neural Computing & Applications, vol. 22, pp. 637-649, 2013.
  8. A. G. Thakur, V. M. Nandedkar. “Optimization of the resistance spot welding process of galvanized steel sheet using the Taguchi method,” Arabian Journal for Science and Engineering, vol. 39, pp. 1171-1176, 2014.
  9. J. Achebo, S. Salisu, “Reduction of undercuts in fillet welded joints using Taguchi optimization method,” Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering, vol. 3, pp. 171-179, 2015.
  10. K. Srinivas, P. R. Vundavilli, M. M. Hussain, “Non-linear modelling of mechanical properties of plasma arc welded Inconel 617 plates,” Materials Testing, vol. 61, no. 8, pp. 770-778, 2019.
  11. J. I. Achebo, “Optimization of GMAW protocols and parameters for improving weld strength quality applying the Taguchi method,” Proceedings of the World Congress on Engineering, WCE 2011, July 6 – 8, 2011, London, UK.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 모든 변수를 조합하여 테스트하는 완전 요인 실험 대신 Taguchi 기법을 선택한 이유는 무엇입니까?

A1: 논문에서는 Taguchi 기법이 공정 최적화를 위한 간단하고 효율적이며 질서 있는 절차를 제공한다고 언급합니다([6] 참조). 완전 요인 실험은 모든 변수 조합을 테스트해야 하므로 시간과 비용이 많이 들지만, Taguchi 기법은 직교 배열을 사용하여 최소한의 실험 횟수로 각 변수의 주 효과를 평가할 수 있습니다. 이는 신속한 결과 도출이 중요한 산업 현장에 매우 적합한 접근법입니다.

Q2: 가스 유량이 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 물리적인 이유는 무엇입니까?

A2: 논문에서는 사용된 보호 가스(아르곤 80%, CO2 20%)가 용접부를 강화하는 합금 원소를 포함하고 있다고 설명합니다. 가스 유량이 높을수록(Level 3) 용융 풀을 대기 중 오염 물질로부터 더 효과적으로 보호하고, 이 합금 원소들이 용접 금속에 안정적으로 전달되도록 돕습니다. 이는 분산 분석 결과(Table 6)에서 가스 유량이 45% 이상의 높은 기여도를 보인 이유를 설명해 줍니다.

Q3: Table 5를 보면, 최적의 강도(UTS/YS)를 위해서는 낮은 전압(12V)이, 최적의 연신율을 위해서는 높은 전압(19V)이 필요하다고 나옵니다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 무엇입니까?

A3: 논문에서 직접적인 금속학적 이유를 설명하지는 않지만, 이 결과는 강도와 연성 사이의 상충 관계를 암시합니다. 낮은 전압은 더 집중된 아크를 형성하여 결정립을 미세하게 만들고 강도를 높일 수 있습니다. 반면, 높은 전압은 더 넓은 열영향부(HAZ)를 만들고 냉각 속도를 늦추어, 더 연성이 높은 미세 구조를 형성하게 하여 연신율을 증가시킬 수 있습니다.

Q4: Table 7에서 연신율의 S/N비가 13.8262dB 개선되었다는 것은 실제적으로 어떤 의미를 가집니까?

A4: 데시벨(dB)은 로그 스케일이므로, 약 14dB의 개선은 성능의 변동성이 매우 크게 감소했음을 의미합니다. 즉, 최적화된 공정은 단순히 평균 연신율 값을 높이는 것뿐만 아니라, 결과가 훨씬 더 일관되고 예측 가능해졌다는 뜻입니다. 이는 대량 생산 환경에서 균일한 품질을 유지하는 데 매우 중요한 지표입니다.

Q5: 이 연구는 인장 특성에 초점을 맞췄습니다. 여기서 도출된 최적의 변수들이 기공성이나 변형과 같은 다른 용접 특성에는 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?

A5: 본 연구는 기공성이나 변형을 직접 다루지는 않았습니다. 하지만, 최적 조건 중 하나인 높은 가스 유량(Level 3)은 대기 가스의 혼입을 막아 기공성을 줄이는 데 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 변형에 미치는 영향은 전류와 전압 모두에 의해 결정되는 입열량에 따라 달라지므로 명확하지 않으며, 이를 평가하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것입니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

본 연구는 Taguchi 기법과 같은 체계적인 접근법이 아연도금강판의 MIG 용접 최적화에 얼마나 효과적인지를 명확히 보여줍니다. 특히, 가스 유량이 용접부의 강도와 연성을 결정하는 가장 핵심적인 변수임을 통계적으로 증명함으로써, 현장 엔지니어들에게 품질 개선을 위한 명확한 방향을 제시합니다. 강도와 연성을 위한 최적 조건이 다르다는 발견은, 부품의 요구 성능에 따라 용접 공정을 맞춤 설계해야 할 필요성을 강조합니다. 이러한 과학적 접근법은 경험에 의존하던 기존 방식을 넘어, 데이터에 기반한 의사결정을 통해 용접 품질의 일관성과 신뢰성을 한 차원 높일 수 있습니다.

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Copyright Information

  • This content is a summary and analysis based on the paper “The Effect of Metal Inert Gas Welding Parameters on the Weldability of Galvanised Steel” by “E. O. Aigboje”.
  • Source: https://doi.org/10.37121/ijesr.v4.197

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