펄스 FCAW를 이용한 CA6M 육성 용접 및 L9 타구치 기법과 ANOVA를 통한 결과 분석
Cladding welding of CA6M with pulsed FCAW and results analysis through the L9 TAGUCHI and ANOVA
본 연구는 탄소강(AISI 1020) 기재 위에 스테인리스강(CA6NM) 층을 증착하는 육성 용접 공정에서 펄스 플럭스 코어드 아크 용접(FCAW)의 주요 공정 변수가 용접 품질 및 아크 안정성에 미치는 영향을 통계적으로 분석한 기술 보고서입니다. 타구치 실험 계획법과 분산 분석(ANOVA)을 통해 최적의 용접 조건을 도출하고, 전류, 전압 및 가속도 신호의 RMS 값을 활용하여 공정의 안정성을 정량적으로 평가하였습니다.
Paper Metadata
Industry: 용접 및 제조 공학 (Welding and Manufacturing Engineering)
Material: AISI 1020 (모재), EC410NiMo (용가재/와이어)
Process: 펄스 플럭스 코어드 아크 용접 (Pulsed FCAW)
Keywords
FCAW Pulsed
Martensitic steel cladding
RMS current
ANOVA
Taguchi L9
Arc stability
Executive Summary
Research Architecture
본 연구는 12.7mm 두께의 AISI 1020 탄소강판을 모재로 사용하고, 1.2mm 직경의 EC410NiMo 마르텐사이트계 스테인리스 와이어를 용가재로 채택하여 평판 위치에서 단일 패스 육성 용접을 수행하였습니다. 실험 설계는 타구치 L9 직교 배열법을 사용하여 평균 전류, 펄스 주파수, 용접 속도, 팁-모재 간 거리(CTWD)의 네 가지 변수를 세 가지 수준으로 설정하였습니다. 데이터 수집 시스템은 전류계, 전압계 및 압전 가속도계를 포함하며, 용접 중 발생하는 전기적 신호와 기계적 진동 신호를 동시에 획득하여 분석하는 프레임워크를 구축하였습니다.
Fig.2: Comparison of the analysis of a signal through the time and frequency domains (RAO, 2009)
Key Findings
실험 결과, 평균 전류 230A 조건에서 가장 우수한 육성 용접 품질과 아크 안정성이 확보되었습니다. ANOVA 분석을 통해 평균 전류가 RMS 전류, 전압 및 가속도 신호 모두에 대해 통계적으로 가장 유의미한 영향을 미치는 변수임을 확인하였습니다(P-value < 0.05). 특히, 전류가 170A에서 230A로 증가함에 따라 RMS 가속도 값이 0.3779 m/s²에서 0.1700 m/s²로 대폭 감소하였는데, 이는 높은 전류 수준에서 금속 이행 모드가 단락 이행에서 안정적인 입적 이행(Globular transfer)으로 변화하며 아크 안정성이 향상되었음을 수치적으로 입증합니다.
Industrial Applications
본 연구의 결과는 저가형 탄소강 부품의 표면에 고가의 스테인리스강 층을 형성하여 내식성을 강화해야 하는 산업 현장에 직접적으로 적용될 수 있습니다. 특히 펄스 FCAW 공정에서 가속도 센서를 활용한 실시간 모니터링 기법은 용접 결함을 조기에 감지하고 공정 변수를 즉각적으로 보정하는 예측 유지보수 시스템 구축의 기초 자료로 활용됩니다. 또한, ANOVA를 통해 입증된 변수 간 상관관계는 대규모 육성 용접 자동화 라인의 공정 최적화 가이드라인을 제공합니다.
Theoretical Background
육성 용접 (Cladding Welding)
육성 용접은 탄소강 또는 저합금강 표면에 스테인리스강과 같은 내식성 재료를 층 형태로 증착하는 공정입니다. 이 기술의 주요 목적은 부품 전체를 고가의 합금으로 제작하는 대신, 표면에만 필요한 특성을 부여함으로써 제조 원가를 획기적으로 절감하면서도 우수한 부식 저항성을 확보하는 데 있습니다. 본 논문에서는 마르텐사이트계 스테인리스강 와이어를 사용하여 기계적 성질과 화학적 내구성을 동시에 개선하는 공정을 다룹니다.
Fig.4: Schematic view of the flux cored arc welding process
RMS (Root Mean Square) 신호 분석
RMS 값은 시간에 따라 변하는 신호의 유효 크기를 나타내는 통계적 척도로, 용접 공정의 에너지 전달 효율과 안정성을 평가하는 데 핵심적인 지표입니다. 진동 신호 분석에서 RMS는 진동 운동에 포함된 평균 에너지를 나타내며, 용접 아크의 불안정성이나 금속 이행 시 발생하는 불규칙한 거동을 감지하는 데 사용됩니다. 본 연구에서는 전류, 전압 및 가속도 신호의 RMS 값을 분석하여 공정 변수와 용접 안정성 사이의 상관관계를 정량화하였습니다.
Results and Analysis
Experimental Setup
실험은 용접기, 토치 이송 시스템, 그리고 전류, 전압, 가속도를 동시에 측정할 수 있는 데이터 수집 모듈로 구성된 테스트 벤치에서 수행되었습니다. 모재인 AISI 1020 강판은 용접 전 연마재 분사 공정을 통해 표면 오염물을 제거하였으며, 200°C로 예열된 후 용접이 시작되었습니다. 보호 가스로는 Ar + 2% O2 혼합 가스를 18 L/min 속도로 공급하였고, 펄스 피크 전류 350A, 피크 시간 10ms의 고정 파라미터 하에 타구치 설계에 따른 변수 변화를 적용하였습니다.
Visual Data Summary
수집된 신호 그래프 분석 결과, 170A와 200A의 낮은 전류 수준에서는 전류 및 가속도 파형에서 불규칙한 피크와 높은 노이즈가 관찰되었으며, 이는 아크의 불안정성과 단락 이행 거동을 나타냅니다. 반면, 230A 조건에서는 전류와 가속도 신호가 매우 안정적인 패턴을 보였으며, 이는 금속 액적의 이탈이 규칙적으로 이루어지는 안정적인 입적 이행 모드임을 시사합니다. 가속도 RMS 값의 감소는 물리적인 아크 진동이 줄어들었음을 시각적으로 뒷받침합니다.
Variable Correlation Analysis
ANOVA 분석 결과, 평균 전류는 RMS 전류(P=0.000030), RMS 전압(P=0.000000), RMS 가속도(P=0.000004) 모두에 대해 극도로 낮은 P-값을 기록하며 가장 지배적인 변수임이 확인되었습니다. 용접 속도는 RMS 전류에 대해서는 유의미한 영향(P=0.000344)을 미쳤으나, 전압이나 가속도 신호에는 큰 영향을 주지 않았습니다. 팁-모재 간 거리(CTWD)는 RMS 전압과 상관관계가 있었는데, 이는 거리에 따른 줄 열(Joule effect) 변화가 와이어의 용융 속도와 전압 강하에 영향을 미치기 때문으로 분석됩니다.
Paper Details
Cladding welding of CA6M with pulsed FCAW and results analysis through the L9 TAGUCHI and ANOVA
1. Overview
Title: Cladding welding of CA6M with pulsed FCAW and results analysis through the L9 TAGUCHI and ANOVA
Author: Moreno, J. R. S.; Pinto, H. C.; Correa, C. A.; Mastelari, N.; Marin, L. G.; Silva, E.; Ávila, J.A.
Year: 2018
Journal: International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS)
2. Abstract
펄스 플럭스 코어드 아크 용접(FCAW) 공정을 이용한 육성 용접 분석이 AISI 1020 모재(두께 12.7mm, 폭 63.5mm, 길이 185mm)와 1.2mm 직경의 CA6NM 강선 와이어를 사용하여 수행되었습니다. 용접은 평판 위치에서 단일 비드로 진행되었습니다. 실험 설계를 위해 타구치 L9 방법을 사용하여 분산 분석(ANOVA)을 통해 분석할 파라미터를 결정하였습니다. 분석된 RMS(Root Mean Square) 응답 신호는 전압, 전류 및 가속도였습니다. 이 절차는 기능적 데이터에 대한 비모수적 영역 선택적 ANOVA를 기반으로 하며, 이는 선택된 응답 신호에 대해 각 요인의 통계적으로 가장 유의미한 효과를 나타내는 도메인 구간의 선택으로 이어집니다. ANOVA에 의해 제시된 통계 결과는 선택된 모든 변수가 결과에 영향을 미친 것은 아님을 보여줍니다. 육성 용접에 대한 최상의 결과는 평균 전류 230A에서 얻어졌으며, 통계적으로 평균 전류는 결과에 유의미하게 영향을 미치는 변수였으나, 용접 속도는 공정의 수율에만 영향을 미쳤습니다.
3. Methodology
3.1. 실험 재료 준비: AISI 1020 강판 모재를 준비하고 SAE J444 표준에 따라 G-25 S-280 스틸 그리트를 사용한 연마재 분사 공정으로 표면을 세척하였습니다. 3.2. 예열 및 온도 제어: 모든 샘플은 전기로에서 200°C로 예열되었으며, 적외선 측정기를 사용하여 온도가 150°C에 도달한 시점에 용접을 시작하였습니다. 3.3. 데이터 수집 설정: 용접 테이블 중앙 하단에 압전 가속도계(KSD-80D, 감도 100 mV/g)를 설치하고, 전류 및 전압 센서와 함께 동기화된 신호를 획득하였습니다. 3.4. 타구치 실험 설계: 평균 전류(170, 200, 230A), 펄스 주파수(18.18, 20.00, 22.22 Hz), 용접 속도(300, 350, 400 mm/min), CTWD(30, 33, 36 mm)를 변수로 설정하여 L9 직교 배열 실험을 수행하였습니다.
4. Key Results
실험 분석 결과, 평균 전류가 증가함에 따라 아크의 안정성이 현저히 향상되는 것이 확인되었습니다. 특히 230A 조건에서 RMS 가속도 값이 가장 낮게 측정되었는데, 이는 아크 진동이 최소화되었음을 의미합니다. ANOVA 결과에 따르면 평균 전류는 모든 응답 신호(전류, 전압, 가속도)에 대해 P-값이 0.05보다 훨씬 낮아 가장 강력한 상관관계를 보였습니다. 반면 펄스 주파수는 공정 안정성에 미치는 영향이 미미한 것으로 나타났습니다. 용접 속도는 공정 수율에는 영향을 주지만 아크 안정성 자체에는 큰 변화를 주지 않았습니다.
Figure List
Fig.1: 진동 신호의 특성(평균, RMS, 피크) 및 시간 영역 예시
Fig.2: 시간 영역과 주파수 영역의 신호 분석 비교
Fig.3: 용접기, 이송 시스템, 데이터 수집 장치를 포함한 테스트 장비 레이아웃
Fig.4: 플럭스 코어드 아크 용접(FCAW) 공정의 모식도
Fig.5: 모재 하단에 설치된 가속도계 조립 모식도
Fig.6: RMS 전류에 대한 주요 공정 변수의 영향 분석 그래프
Fig.7: RMS 전압에 대한 주요 공정 변수의 영향 분석 그래프
Fig.8: RMS 가속도에 대한 주요 공정 변수의 영향 분석 그래프
Fig.9: 170A, 200A, 230A 전류 조건에서의 전류, 전압, 가속도 동시 신호 파형
References
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Marques, P. V.; Modenesi, P. J.; Bracarense, A. Q., 2005; Soldagem: fundamentos e tecnologia.
Montgomery, D.C.; Runger, G.C.; 2012, Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros.
Wang, W.; Liu, S.; Jones, J.E.; 1995, Flux Cored Arc Welding: Arc Signals, Processing and Metal Transfer Characterization.
Technical Q&A
Q: 본 연구에서 아크 안정성을 평가하기 위해 기계적 진동 신호를 선택한 이유는 무엇입니까?
진동 신호는 용접 공정 중 발생하는 물리적 현상을 비침습적으로 모니터링할 수 있는 효과적인 수단이기 때문입니다. 가속도계를 통해 획득한 진동 신호의 주파수 스펙트럼 분석을 통해 용접 중 발생하는 결함 특성을 파악할 수 있으며, 특히 RMS 가속도 값은 아크의 물리적 요동과 금속 이행의 규칙성을 정량화하여 공정의 안정성을 판단하는 지표로 활용될 수 있습니다.
Q: ANOVA 분석 결과, 평균 전류가 다른 변수들에 비해 압도적으로 높은 유의성을 보인 이유는 무엇입니까?
평균 전류는 용접 입열량과 직접적으로 연관되어 와이어의 용융 속도와 금속 이행 모드를 결정하는 핵심 요소이기 때문입니다. 전류가 증가함에 따라 금속 이행 방식이 불규칙한 단락 이행에서 보다 안정적인 입적 이행으로 변화하며, 이는 전기적 신호(RMS 전류, 전압)뿐만 아니라 기계적 진동(RMS 가속도)에도 지배적인 영향을 미치게 됩니다. 통계적으로 P-값이 0.05 미만으로 나타난 것은 이러한 물리적 상관관계가 매우 강력함을 의미합니다.
Q: 펄스 주파수가 공정 결과에 미치는 영향이 미미하게 나타난 원인은 무엇으로 분석됩니까?
본 실험 범위(18.18 ~ 22.22 Hz) 내에서의 주파수 변화는 금속 이행 모드나 아크 안정성을 근본적으로 바꿀 만큼의 큰 차이를 유발하지 않았기 때문입니다. 논문 결과에 따르면 펄스 주파수는 다른 요인들에 비해 유의 수준(Level of Significance)이 가장 높게 나타났으며, 이는 해당 범위 내에서는 주파수 설정이 금속 이행 프로세스나 아크 안정성에 간섭할 가능성이 낮음을 시사합니다.
Q: CTWD(팁-모재 간 거리)가 RMS 전압에 유의미한 영향을 미치는 물리적 근거는 무엇입니까?
CTWD가 변화하면 와이어 돌출 길이(Stick-out)가 변하게 되고, 이에 따라 줄 열(Joule heating)에 의한 와이어의 예열 정도가 달라지기 때문입니다. 거리가 멀어지면 저항이 증가하여 전압 강하가 커지고, 이는 아크 길이와 전압 신호의 RMS 값에 직접적인 변화를 일으킵니다. ANOVA 결과에서도 CTWD는 RMS 전압에 대해 유의미한 상관관계(P=0.004418)를 보여 이러한 이론적 배경을 뒷받침합니다.
Q: 본 연구에서 도출된 최적의 용접 조건(230A)이 산업적으로 갖는 의미는 무엇입니까?
230A 조건은 아크 안정성이 가장 높고 진동(가속도 RMS)이 최소화되는 지점으로, 용접 결함 발생 가능성을 낮추고 균일한 육성 층 형성을 보장하는 최적의 공정 윈도우를 의미합니다. 또한, 용접 속도가 공정 수율에만 영향을 미친다는 결과를 결합하면, 230A의 안정적인 전류 조건 하에서 용접 속도를 조절함으로써 품질 저하 없이 생산성을 극대화할 수 있는 공정 설계가 가능해집니다.
Conclusion
본 연구는 펄스 FCAW를 이용한 CA6M 육성 용접 공정에서 평균 전류가 아크 안정성과 용접 품질을 결정하는 가장 핵심적인 변수임을 통계적으로 입증하였습니다. ANOVA 분석을 통해 평균 전류와 RMS 신호 간의 강력한 상관관계를 규명하였으며, 특히 가속도 센서를 이용한 진동 분석이 용접 안정성을 평가하는 유효한 도구임을 확인하였습니다. 이러한 결과는 육성 용접 공정의 자동화 및 실시간 모니터링 시스템 구축을 위한 중요한 기술적 토대를 제공하며, 산업 현장에서의 공정 최적화를 통한 품질 향상과 비용 절감에 기여할 것으로 기대됩니다.
Source Information
Citation: Moreno, J. R. S., et al. (2018). Cladding welding of CA6M with pulsed FCAW and results analysis through the L9 TAGUCHI and ANOVA. International Journal of Advanced Engineering Research and Science (IJAERS).
Multi-Subcenters Solution Search Algorithm for CFD Optimization Problems and Its Application to Die Casting
본 보고서는 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션을 활용한 최적화 과정에서 발생하는 국부해 수렴 문제를 해결하기 위해 제안된 다중 부중심 해 탐색 알고리즘의 기술적 구조와 다이캐스팅 공정에서의 실증적 유효성을 분석합니다. 본 연구는 시뮬레이션 오차와 실험 결과 간의 간극을 줄이고 전역 최적해를 효율적으로 도출하는 데 중점을 둡니다.
Paper Metadata
Industry: 주조 및 제조 (Casting and Manufacturing)
Material: 알루미늄 합금 (ADC12)
Process: 다이캐스팅 (Die-casting)
Keywords
aluminum alloy
die-casting
optimization
computational fluid dynamics simulation
distributed control
cluster analysis
Executive Summary
Research Architecture
본 연구는 적은 수의 탐색 점으로도 전역 최적해를 도출할 수 있는 다중 부중심 해 탐색 알고리즘을 설계하였습니다. 이 시스템은 탐색 점의 균일한 배치를 관리하는 분포 제어, 유망 영역으로의 밀도를 조절하는 수렴 제어, 그리고 다중 분류 분석을 수행하는 클러스터 분석 기능을 통합한 구조를 가집니다. 실험 프레임워크는 VOF(Volume Of Fluid) 및 FAVOR(Fractional Area Volume Obstacle Representation) 기법을 적용한 3D 유체 해석 소프트웨어를 기반으로 구성되었으며, 시뮬레이션과 실제 실험 간의 오차를 보정하기 위해 GSSA(Globally Stable Space Searching Algorithm)를 도입하였습니다.
Fig. 1 Setting location of search points by using random generation.
Key Findings
제안된 알고리즘은 기존 유전자 알고리즘(GA)과 비교하여 수렴 성능이 월등히 우수함을 정량적으로 입증하였습니다. GA가 평균 39세대에 걸쳐 수렴하고 일부 시행에서 국부해에 갇혀 1000세대까지 해를 찾지 못한 반면, 제안된 방법은 모든 시행에서 평균 8세대 만에 전역 최적해에 도출하였습니다. 최적화된 플런저 속도 조건(0.58 m/s, 0.22 m)에서 실험을 수행한 결과, 기포 발생 면적이 $0.779 \times 10^{-6} m^2$로 측정되어 기존 방식($2.496 \times 10^{-6} m^2$) 대비 공기 혼입량이 현저히 감소하는 결과를 얻었습니다.
Industrial Applications
본 기술은 고속 사출 성형이 요구되는 다이캐스팅 공정에서 플런저의 다단계 속도 제어 최적화에 직접적으로 적용될 수 있습니다. 특히 수축공(shrinkage cavities) 형성을 방지하기 위한 정밀한 속도 프로파일 설정이 가능해져, 숙련된 작업자의 경험에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 데이터 기반의 과학적 공정 설계가 가능합니다. 또한, 복잡한 해 공간을 가진 다양한 제조 공정의 CFD 기반 최적화 설계 도구로 확장 적용하여 생산 수율과 제품 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
Theoretical Background
분포 알고리즘 (Distribution Algorithm)
분포 알고리즘은 탐색 공간 내에서 탐색 점들이 서로 겹치지 않고 균일하게 배치되도록 보장하는 역할을 수행합니다. 각 탐색 점은 계산이 진행됨에 따라 확장되는 고유한 원으로 표현되며, 원들이 서로 닿거나 경계면에 도달할 때 발생하는 척력(repulsive forces)을 이용하여 점들을 이동시킵니다. 이 메커니즘은 탐색 점이 특정 영역에 편중되는 것을 방지하여 전역 최적해를 찾기 위한 기초적인 탐색 범위를 확보합니다. 수식적으로는 원의 반지름 $R$이 매 주기마다 $R_{add}$만큼 증가하며, 점들 사이의 거리와 경계 조건을 고려한 이동 벡터 $m_q$를 통해 위치가 조정됩니다.
수렴 알고리즘 (Convergence Algorithm)
수렴 알고리즘은 분포 알고리즘 이후에 실행되며, 이미 평가된 인접 점들의 정보를 활용하여 탐색 점들을 최적해 가능성이 높은 방향으로 수렴시킵니다. 탐색 점 $q$의 유효 범위 $R_{max}$ 내에 있는 평가된 점들의 무게 중심 $g$와 각 점의 비용 함수값을 하중으로 고려한 무게 중심 $g_u$를 계산합니다. 이를 통해 이동 벡터 $u_j$를 산출하고 탐색 점을 유망한 영역으로 이동시킴으로써 최적화 연산의 효율성을 극대화합니다. 이 과정은 탐색 점의 이동이 멈출 때까지 반복되며, 다음 세대의 분석 점을 결정하는 핵심적인 단계입니다.
전역 안정 공간 탐색 알고리즘 (GSSA)
GSSA는 CFD 시뮬레이션 결과가 수치적 오류나 계산 오차로 인해 실제 실험과 일치하지 않을 수 있는 불안정성을 극복하기 위해 설계되었습니다. 타구치 방법(Taguchi method)의 기본 개념을 응용하여, 단순히 비용 함수가 낮은 지점을 찾는 것이 아니라 오차 범위 내에서 전역적으로 안정한 해 공간을 탐색합니다. 클러스터 분석을 통해 평가된 탐색 점들을 여러 극(poles)으로 수렴시킨 후, 각 극의 무게 중심과 비용 함수의 평균을 계산하여 가장 안정적인 최적해 영역 $g_c$를 식별합니다. 이는 시뮬레이션상의 최적값이 실제 고품질 제품 생산으로 이어지도록 보장하는 장치입니다.
Results and Analysis
Experimental Setup
실험은 SKD61 금형 강재와 ADC12 알루미늄 합금을 사용하여 수행되었습니다. 용탕의 밀도는 2700 $kg/m^3$, 점도는 0.0030 $Pa \cdot s$로 설정되었으며, 초기 온도는 653.15 K입니다. CFD 해석을 위해 총 76,500개의 격자로 구성된 3D 모델을 구축하였으며, 슬리브의 대칭성을 고려하여 단면 모델을 적용함으로써 계산 효율을 높였습니다. 플런저 속도는 5단계 패턴을 따르며, 속도 $v_a$와 가속 거리 $x_a$를 주요 최적화 변수로 설정하여 공기 혼입량과 충전 시간을 최소화하는 비용 함수를 정의하였습니다.
Fig. 3 Basic concept of distribution algorithm.
Visual Data Summary
Fig 11의 비용 함수 분포도는 다봉성(multimodal) 특성을 뚜렷하게 보여주며, 전역 최적해 주변에 다수의 국부해가 존재함을 나타냅니다. 제안된 알고리즘은 이러한 복잡한 해 공간에서도 Fig 12와 같이 GA보다 훨씬 적은 세대 내에 안정적으로 수렴하는 모습을 보였습니다. Fig 14의 블리스터 테스트 결과 사진에서는 제안된 방법으로 도출된 조건이 GA보다 표면 기포 형성을 억제하여 주조 품질이 시각적으로도 우수함을 확인할 수 있습니다.
Variable Correlation Analysis
플런저 속도 $v_a$와 가속 거리 $x_a$ 사이의 상관관계 분석 결과, 특정 속도 영역에서 공기 혼입량이 급격히 변화하는 비선형적 특성이 관찰되었습니다. 특히 저속에서 고속으로 전환되는 시점의 공기 차단 부피 $A_{shut}$이 전체 비용 함수에 결정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 제안된 알고리즘은 이러한 변수 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 분석하여, 충전 시간을 최소화하면서도 공기 혼입을 억제할 수 있는 최적의 변수 조합을 성공적으로 도출하였습니다.
Paper Details
Multi-Subcenters Solution Search Algorithm for CFD Optimization Problems and Its Application to Die Casting
1. Overview
Title: Multi-Subcenters Solution Search Algorithm for CFD Optimization Problems and Its Application to Die Casting
Author: Yoshifumi Kuriyama, Ken’ichi Yano
Year: 2012
Journal: Materials Transactions, Vol. 53, No. 2
2. Abstract
다이캐스팅의 경우, CFD 시뮬레이터를 사용하여 최적의 제어 설정과 최적의 금형을 찾는 다양한 접근 방식이 최근 연구되고 적용되었습니다. 그러나 기존 CFD 시뮬레이터를 사용하여 얻은 최적값은 계산 오차로 인해 실험과 일관되게 일치하지 않습니다. 이에 따라, 적절한 결과를 일관되게 생성할 수 있는 최적화 방법을 개발하기 위해 CFD 시뮬레이터를 이용한 최적화 문제를 분석합니다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 다이캐스팅의 플런저 속도 최적화에 적용되었습니다.
3. Methodology
3.1. 매개변수 초기화: 플런저 속도, 가속 거리 등 최적화에 필요한 공정 변수와 알고리즘 파라미터를 설정합니다. 3.2. 분포 알고리즘 실행: 탐색 점들 사이의 척력을 이용하여 탐색 공간 내에 점들을 균일하게 분산 배치합니다. 3.3. 수렴 알고리즘 적용: 이미 평가된 인접 점들의 비용 함수 정보를 바탕으로 탐색 점들을 유망 영역으로 이동시킵니다. 3.4. CFD 시뮬레이션 수행: VOF 및 FAVOR법을 사용하여 각 조건에서의 공기 혼입량과 충전 시간을 계산합니다. 3.5. GSSA를 통한 최적해 도출: 클러스터 분석을 적용하여 시뮬레이션 오차에 강건한 전역 안정 최적해를 최종 결정합니다.
4. Key Results
제안된 다중 부중심 해 탐색 알고리즘은 유전자 알고리즘(GA) 대비 수렴 속도가 약 5배 빠르며, 전역 최적해 도출의 안정성이 매우 높음을 확인하였습니다. 수치적으로 제안 방법은 8세대 만에 수렴한 반면 GA는 39세대가 소요되었고, 일부 GA 시행은 국부해에 고착되었습니다. 실제 다이캐스팅 실험 결과, 제안된 최적 조건을 적용했을 때 기포 발생 면적이 기존 대비 약 68% 감소하는 성과를 거두었습니다. 이는 시뮬레이션 기반 최적화가 실제 생산 현장의 품질 향상으로 직결될 수 있음을 보여주는 결과입니다.
Fig. 13 Experimental result by using conventional input.
5. Mathematical Models
탐색 점의 반지름 확장 모델: $$R(\lambda + 1) = \begin{cases} R(\lambda) + R_{add}, & \text{if } \forall m_q = 0 \\ R(\lambda), & \text{otherwise} \end{cases}$$ 탐색 점 이동 벡터 계산: $$m_q = \begin{cases} \frac{(q – p)}{F_{rep}^2}, & \text{if } \|q – p\| \le 2R \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$$ 척력 정의: $$F_{rep} = \frac{1}{\|q – p\|}, (q \neq p)$$ 전역 안정 공간의 무게 중심 정의: $$g_c = \min E \left\{ \sum_{\|g_c – p_h\| \le R_g} C_e(p_h) \right\}, \forall p_h \in S$$ 최적화 비용 함수: $$J = w_{air}A(v_a, x_a) + w_t t_3 + K_p$$
Figure List
무작위 생성을 이용한 탐색 점의 설정 위치
제안된 방법의 순서도
분포 알고리즘의 기본 개념
분포 알고리즘을 이용한 탐색 점의 설정 위치
수렴 알고리즘의 기본 개념
이동의 기본 개념
다이캐스팅 시뮬레이션 모델
CFD 시뮬레이션을 위한 격자 설정
슬리브 내 공기 차단 구분
다이캐스팅 시뮬레이션 모델 (변수 설정)
CFD 시뮬레이터를 이용한 플런저 속도 및 전환 위치에 따른 공기 혼입 관계
GA와 제안된 방법의 수렴 세대 비교
기존 입력을 이용한 실험 결과
최적화 실험 결과 비교
References
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P. Moscato: Gentle Introduction to Memetic Algorithm, (Handbook of Metaheuristics, 2003) pp. 105-144.
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S. Martinez, J. Cortes and F. Bullo: IEEE Contr. Syst. Mag. 27 (2007) 75-87.
Technical Q&A
Q: 기존 유전자 알고리즘(GA)과 비교했을 때 제안된 알고리즘의 가장 큰 장점은 무엇입니까?
제안된 알고리즘은 분포 제어와 수렴 제어를 통해 탐색 점을 효율적으로 관리함으로써 GA보다 훨씬 적은 개체군과 세대 수로 전역 최적해를 찾을 수 있습니다. 특히 해 공간에 국부해가 많은 다봉성 문제에서 GA가 국부해에 갇히는 현상을 극복하고 안정적으로 전역 최적해에 도달하는 능력이 탁월합니다.
Q: GSSA(전역 안정 공간 탐색 알고리즘)가 시뮬레이션 오차 문제를 어떻게 해결합니까?
GSSA는 단순히 비용 함수가 가장 낮은 단일 지점을 찾는 대신, 클러스터 분석을 통해 평가된 점들의 수렴 영역을 분석합니다. 이를 통해 특정 오차 범위 내에서 비용 함수의 평균값이 낮고 안정적인 영역을 식별함으로써, 시뮬레이션상의 수치적 불안정성이 실제 실험 결과에 미치는 부정적 영향을 최소화합니다.
Q: 다이캐스팅 시뮬레이션에서 비용 함수는 어떻게 구성되었습니까?
비용 함수 $J$는 공기 혼입량($A$)과 충전 시간($t_3$)에 각각의 가중치($w_{air}=1.5, w_t=1.0$)를 곱한 값의 합으로 정의됩니다. 여기에 제약 조건을 위반할 경우 부여되는 매우 큰 값의 패널티 항($K_p = 10^8$)을 추가하여 최적화 과정에서 부적절한 해를 배제하도록 설계되었습니다.
Q: 실험에서 공기 혼입량을 정량적으로 측정하기 위해 어떤 방법을 사용하였습니까?
주조된 시편을 가열로에서 가열하여 내부의 갇힌 공기를 팽창시키는 블리스터 테스트(Blister test)를 수행하였습니다. 가열 후 표면에 형성된 기포의 개수와 직경을 측정하고, 이를 바탕으로 전체 기포 면적을 계산하여 공기 혼입량을 정량적으로 비교 분석하였습니다.
Q: 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산 시간은 어느 정도입니까?
인텔 Core2 Quad 2.83 GHz 프로세서 기준, 분포 및 수렴 제어를 포함한 세대당 계산 시간은 약 2분 내외입니다. 이는 시뮬레이션 기반 최적화 공정에서 실무적으로 수용 가능한 수준이며, GA 대비 전체 수렴 세대 수가 적어 총 연산 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
Conclusion
본 연구는 CFD 시뮬레이션을 활용한 다이캐스팅 공정 최적화에서 발생하는 국부해 수렴 및 시뮬레이션 오차 문제를 해결하기 위해 다중 부중심 해 탐색 알고리즘을 제안하였습니다. 분포 및 수렴 제어 메커니즘을 통해 탐색 효율을 극대화하였으며, GSSA를 도입하여 실제 생산 환경에서도 유효한 전역 안정 해를 도출할 수 있음을 입증하였습니다.
실증 실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존 GA보다 빠르게 최적해에 도달하며, 실제 주조 품질을 현저히 향상시킴을 확인하였습니다. 향후 이 알고리즘은 다이캐스팅뿐만 아니라 복잡한 유체 거동 분석이 필요한 다양한 제조 공정의 최적화 설계에 기여할 것으로 기대되며, 공정 지능화를 위한 핵심 기술로 활용될 가치가 높습니다.
Source Information
Citation: Yoshifumi Kuriyama, Ken’ichi Yano (2012). Multi-Subcenters Solution Search Algorithm for CFD Optimization Problems and Its Application to Die Casting. Materials Transactions, Vol. 53, No. 2.
TIG 이중 전극 용접: 전기적 및 기하학적 파라미터가 공정 안정성과 용접부 품질에 미치는 영향 분석
TIG double-electrode welding: insights into electrical and geometric parameter effects on process stability and seam quality
본 연구는 적층 제조(Additive Manufacturing) 분야에서 생산성과 유연성을 높이기 위해 개발된 TIG 이중 전극(TIG-DE) 용접 공정의 물리적 특성을 분석합니다. 전기적 제어 변수와 토치 구성의 기하학적 배치가 아크의 거동 및 용접 비드 형성에 미치는 영향을 실험적으로 규명하여 최적의 공정 범위를 제시합니다.
Paper Metadata
Industry: 적층 제조 (Additive Manufacturing), 용접 (Welding)
Material: 저합금강 S355JR (Material Number 1.0045)
Process: TIG 이중 전극 용접 (TIG-DE)
Keywords
TIG-DE
공정 최적화
공정 안정성
적층 제조
아크 압력
비드 형상
Executive Summary
Research Architecture
본 연구는 두 개의 TIG 토치(ABITIG MT 500W)와 독립적인 전원 공급 장치(EWM Tetrix 300)를 결합한 실험 시스템을 구축하여 수행되었습니다. DEWETRON 측정 시스템을 통해 1 MHz의 샘플링 속도로 전류와 전압 데이터를 수집하였으며, 고속 카메라를 동기화하여 아크의 물리적 변형을 실시간으로 관찰하였습니다. 수냉식 구리판 상에서 NATEC PLP 2226 압력 센서를 활용해 아크 압력 분포를 정밀하게 측정함으로써 기하학적 변수에 따른 에너지 밀도 변화를 분석하였습니다.
Key Findings
전류가 증가함에 따라 용접 비드 폭이 확장되며, 특정 전류 임계값에서 전자기적 상호작용으로 인해 아크의 타원형 프로파일이 90도 회전하는 현상이 확인되었습니다. 단일 전극 공정 대비 이중 전극 공정은 동일한 총 전류(200 A) 조건에서 아크 압력을 약 1381 Pa에서 200 Pa로 현저히 낮추어 용융 풀의 안정적인 제어를 가능하게 합니다. 전극 간격이 5 mm를 초과할 경우 아크 분리 현상이 발생하여 용접 품질이 저하되는 정량적 한계를 도출하였습니다.
Industrial Applications
본 연구의 결과는 고속 적층 제조를 위한 DED-Arc 공정의 안정적인 파라미터 윈도우를 설정하는 데 직접적으로 기여합니다. 특히 대형 부품의 적층 시 입열량을 효율적으로 분산시키면서도 넓은 비드를 형성할 수 있어 생산 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 공정 모니터링을 통해 아크 압력 변화를 감지함으로써 용접 결함을 사전에 예측하고 방지하는 산업적 가이드라인을 제공합니다.
Theoretical Background
로렌츠 힘과 아크 상호작용
이중 전극 시스템에서 인접한 두 전극 사이에는 강한 전자기적 상호작용이 발생하며, 이는 로렌츠 힘(Lorentz force)에 의해 두 아크가 서로 끌어당겨져 하나의 병합된 아크를 형성하게 만듭니다. 이러한 상호작용은 아크의 형태와 에너지 밀도 분포를 결정하는 핵심적인 물리적 요인입니다. 전류의 크기와 전극 간격에 따라 아크의 타원형 장축 방향이 변화하며, 이는 용융 풀 내부의 유동과 최종적인 비드 형상에 직접적인 영향을 미칩니다.
아크 압력 분포 이론
아크 압력은 용융 풀의 침투 깊이와 비드 표면의 형상을 결정하는 주요 변수입니다. 이중 전극 공정에서는 두 전극 사이의 간격(D)에 따라 압력 중심이 하나로 합쳐지거나 두 개의 독립적인 정점으로 분리되는 특성을 보입니다. 적절한 간격 설정은 아크 압력을 효과적으로 분산시켜 과도한 침투로 인한 결함을 방지하고, 넓고 균일한 용접 비드를 형성하는 데 필수적인 이론적 근거를 제공합니다.
Fig. 2: 전원 공급 및 측정 장비 연결 회로도
Results and Analysis
Experimental Setup
실험은 S355JR 저합금강판(100x50x8 mm)을 대상으로 수행되었으며, 순수 아르곤(Argon) 차폐 가스 환경에서 비드 온 플레이트(Bead-on-plate) 용접을 실시하였습니다. 전극 각도(40°, 50°), 전극 간격(2~10 mm), 아크 길이(3~6 mm), 용접 속도(3~15 mm/s)를 주요 변수로 설정하여 공정 창을 분석하였습니다. 각 실험 조건에서 전압과 전류의 시간적 프로파일을 기록하여 공정의 전기적 안정성을 평가하였습니다.
Visual Data Summary
아크 압력 등고선도 분석 결과, 전극 간격이 좁을 때 아크는 단일 정점을 가진 타원형 구조를 유지하며 안정적인 에너지 전달 특성을 보여주었습니다. 고속 카메라 영상 분석을 통해 용접 속도가 10 mm/s를 초과할 경우 아크가 용융 풀 후방으로 치우치며 이탈하는 현상이 시각적으로 확인되었습니다. 용접 범위 다이어그램(Welding Range Diagram)은 녹색(안정), 적색(품질 부족), 청색(용융 풀 형성 불량), 자색(아크 분리)으로 구분되어 각 파라미터 조합의 유효성을 명확히 제시합니다.
Variable Correlation Analysis
전류 증가와 비드 폭 사이에는 강한 양의 상관관계가 존재하며, 이는 입열량 증가에 따른 필연적인 결과로 분석됩니다. 그러나 전극 간격이 약 7 mm 이상으로 넓어지면 아크가 물리적으로 분리되어 비드 폭이 불규칙하게 변화하는 비선형적 거동을 보입니다. 전극 각도 50°는 40° 대비 더 집중된 열 분포와 우수한 모재 융합 효율을 제공하여, 적층 제조 공정에서 더 넓은 안정 영역을 확보하는 데 유리한 것으로 나타났습니다.
Paper Details
TIG double-electrode welding: insights into electrical and geometric parameter effects on process stability and seam quality
1. Overview
Title: TIG double-electrode welding: insights into electrical and geometric parameter effects on process stability and seam quality
Author: P. Schilling, P. Synnatzschke, T. Ungethüm, H. C. Schmale
Year: 2025
Journal: Welding in the World
2. Abstract
본 연구는 TIG 이중 전극(TIG-DE) 용접 공정을 조사한다. TIG-DE 공정 개발의 동기는 특히 적층 제조 응용 분야에서 생산성과 다목적성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력에 있다. 전기적 파라미터와 기하학적 구성 간의 상호작용에 초점을 맞추어 용접부 결과를 분석한다. 전류와 전압이 증가하면 용접 비드가 넓어지며, 높은 전류에서 타원형 침투 프로파일이 크게 재지향되는 것이 관찰된다. 50°와 같은 더 큰 전극 각도는 더 넓은 용접 비드를 생성하여 모재 융합과 전반적인 용접 견고성을 향상시켰다. 최적의 전극 간격은 아크 안정성과 용융 풀 제어에 결정적인 것으로 입증되었다. 좁은 전극 간격은 동일한 총 전류를 사용하는 단일 전극 공정에 비해 아크 압력이 낮고 약간 타원형인 아크 형상을 결과로 나타낸다. 간격이 넓어지면 아크 분리와 다중 아크 압력 최대값이 발생한다. 높은 용접 속도는 불안정성을 유발하여 아크가 용융 풀에서 이탈하게 하며, 이는 전압 프로파일의 방향 의존성에 의해 악화되는 현상이다. 토치 경사각, 전극 간격 및 아크 길이의 결합된 효과는 안정 및 불안정 파라미터 범위, 아크 분리 조건 및 불충분한 에너지 입력 시나리오를 묘사하는 용접 범위 다이어그램으로 시각화된다. 이러한 발견은 지속적인 연구의 필요성을 강조하며, 특히 적층 제조 응용 분야를 위한 TIG-DE 용접 공정을 개선하기 위한 고급 실증기 개발의 길을 열어준다.
3. Methodology
3.1. 실험 시스템 구축: 두 개의 ABITIG MT 500W 토치를 독립적인 EWM Tetrix 300 전원 공급 장치에 연결하여 개별 전류 제어가 가능하도록 구성하였습니다. 3.2. 정밀 데이터 측정: DEWETRON 시스템을 활용하여 1 MHz 샘플링 속도로 전압 및 전류를 측정하고, 고속 카메라(Photron FASTCam SA4)와 동기화하여 아크 거동을 기록하였습니다. 3.3. 아크 압력 스캔: 수냉식 구리판과 NATEC PLP 2226 센서를 사용하여 32×32 mm 영역에 대해 비등간격 그리드 방식으로 아크 압력 분포를 정밀 측정하였습니다. 3.4. 용접 실험 조건: S355JR 강판을 대상으로 병렬(Parallel) 및 탠덤(Tandem) 이동 모드에서 전극 각도, 간격, 속도 변수를 조합하여 비드 온 플레이트 용접을 수행하였습니다.
4. Key Results
전류가 50 A에서 200 A로 증가함에 따라 비드 폭은 선형적으로 증가하였으나, 탠덤 모드에서는 아크 형상의 90도 회전으로 인해 특정 구간에서 비드 폭 역전 현상이 관찰되었습니다. 50° 전극 각도는 40° 대비 더 넓은 공정 안정 영역을 확보하였으며, 특히 저전류 영역에서 우수한 용융 풀 형성 능력을 보여주었습니다. 전극 간격 4 mm 조건에서 아크 압력은 단일 전극 대비 약 1/7 수준으로 감소하여 용융 풀의 안정성을 극대화하는 최적치로 확인되었습니다. 용접 속도가 10 mm/s를 초과할 경우 아크 이탈 현상이 발생하며, 이는 전압 프로파일의 불균형과 결합되어 용접 품질을 저하시키는 주요 원인이 됩니다.
Fig. 7: 전류 크기에 따른 아크 압력 분포 등고선도
Figure List
Fig. 1: 실험 장치 구성 및 이동 방향(병렬/탠덤) 모식도
Fig. 2: 전원 공급 및 측정 장비 연결 회로도
Fig. 3: 기하학적 변수(각도, 간격, 길이) 시각화
Fig. 4: 아크 압력 측정을 위한 수냉식 실험 장치
Fig. 5: 전류 강도 및 용접 속도에 따른 비드 폭 변화 그래프
Fig. 6: 이동 모드(병렬 vs 탠덤)에 따른 비드 폭 비교
Fig. 7: 전류 크기에 따른 아크 압력 분포 등고선도
Fig. 8: 용접 방향에 따른 전압 및 전류의 시간적 프로파일
Fig. 9: 고속 용접 시 아크 변형 및 전압-전류 변동 특성
Fig. 10: 전극 각도 및 이동 모드별 용접 비드 외관 비교
Fig. 11: 단일 전극과 이중 전극의 아크 압력 프로파일 비교
Fig. 12: 전극 간격에 따른 비드 외관 및 압력 분포 변화
Fig. 13: 아크 길이에 따른 아크 압력 감쇠 특성
Fig. 14: 공정 변수별 안정성을 나타내는 용접 범위 다이어그램
References
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Ding X, et al. (2014) Numerical analysis of arc characteristics in two-electrode GTAW. Int J Adv Manuf Technol 70(9–12):1867–1874.
Technical Q&A
Q: TIG 이중 전극(TIG-DE) 공정을 개발하게 된 주요 동기는 무엇입니까?
가장 큰 동기는 적층 제조(AM) 응용 분야에서 생산성과 다목적성을 크게 향상시키기 위함입니다. 기존 TIG 공정은 정밀도는 높지만 생산 속도가 제한적인데, 이중 전극을 통해 입열량을 효율적으로 제어하면서도 빠른 적층 속도를 확보하고자 하는 것이 핵심 목적입니다.
Q: 전극 각도가 40°에서 50°로 증가할 때 용접 결과에 어떤 변화가 생깁니까?
50° 전극 각도는 40°에 비해 아크를 더 강하게 집중시켜 모재의 융합을 돕고 더 넓은 용접 비드를 형성합니다. 실험 결과 50° 각도가 공정 안정성 측면에서 더 넓은 파라미터 범위를 제공하며, 특히 견고한 용접부를 형성하는 데 더 실용적인 것으로 확인되었습니다.
Q: 전극 간격이 아크 압력에 미치는 영향은 어떠합니까?
전극 간격이 좁을수록(약 4 mm) 두 아크가 효과적으로 병합되어 단일 전극 대비 아크 압력을 현저히 낮춥니다. 예를 들어 200 A 총 전류 조건에서 단일 전극은 1381 Pa의 압력을 보이지만, 이중 전극은 200 Pa 수준으로 압력을 분산시켜 용융 풀의 과도한 함몰을 방지합니다.
Q: 용접 속도가 빨라질 때 발생하는 ‘아크 이탈’ 현상이란 무엇입니까?
용접 속도가 약 10 mm/s 이상으로 높아지면 병합된 아크가 용융 풀의 중심에서 벗어나 후방 전극 쪽으로 치우치거나 완전히 분리되는 현상입니다. 이는 입열량 부족과 전압 프로파일의 방향 의존성으로 인해 발생하며, 용접 비드의 불연속성과 품질 저하를 초래합니다.
Q: 전류 크기에 따라 아크의 형상이 어떻게 변화합니까?
저전류에서는 두 전극을 잇는 축에 수직인 방향으로 장축을 가진 타원형 아크가 형성됩니다. 그러나 전류가 증가함에 따라 전자기적 상호작용이 강해지면서 아크의 타원형 프로파일이 90도 회전하여 전극 축과 평행한 방향으로 재지향되는 특성을 보입니다.
Conclusion
본 연구는 TIG 이중 전극 용접 공정에서 전기적 파라미터와 기하학적 구성이 공정 안정성에 미치는 영향을 체계적으로 규명하였습니다. 특히 전류 증가에 따른 아크 형상의 재지향성과 전극 간격에 따른 아크 압력의 획기적인 감소 효과를 정량적으로 입증함으로써, 고효율 적층 제조를 위한 물리적 토대를 마련하였습니다. 50°의 토치 경사각과 약 4 mm의 전극 간격이 아크 안정성 및 용융 풀 제어 측면에서 최적의 조합임을 확인하였습니다.
결론적으로, 개발된 용접 범위 다이어그램은 산업 현장에서 DED-Arc 공정 설계 시 발생할 수 있는 아크 분리나 용융 부족 결함을 사전에 방지할 수 있는 실질적인 가이드를 제공합니다. 향후 연구는 이러한 파라미터 범위를 실제 산업 규모의 실증기에 적용하여 공정의 신뢰성을 높이고, 다양한 소재에 대한 적응성을 확장하는 방향으로 진행될 것입니다.
Source Information
Citation: P. Schilling, P. Synnatzschke, T. Ungethüm, H. C. Schmale (2025). TIG double-electrode welding: insights into electrical and geometric parameter effects on process stability and seam quality. Welding in the World.
도전 과제: EPC 공정은 복잡한 형상 제작에 유리하지만, 패턴 증발 시 발생하는 열분해 생성물로 인해 주조 결함이 발생하기 쉬워 공정 변수에 매우 민감합니다.
연구 방법: 본 논문은 EPC 공정의 역사부터 패턴 제작, 코팅, 주입, 응고에 이르는 전반적인 작업과 활동을 상세히 검토하고, 주조 품질에 영향을 미치는 핵심 변수들을 분석합니다.
핵심 돌파구: 주조 결함의 주된 원인은 폼 패턴의 열분해 생성물이며, 패턴 밀도의 균일성과 내화 코팅의 가스 투과성이 최종 제품의 품질을 좌우하는 결정적인 요소임을 밝혔습니다.
핵심 요약: EPC 공정에서 건전한 주물(sound castings)을 얻기 위해서는 패턴 특성, 코팅, 주입 온도 등 주요 공정 변수에 대한 정밀하고 적절한 제어가 필수적입니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가
Evaporative Pattern Casting (EPC) 공정, 또는 소실 모형 주조법(Lost Foam Casting)은 전통적인 사형 주조의 단점을 보완하기 위해 1956년에 개발되었습니다. 이 공정은 코어 없이 복잡하고 정밀한 형상의 주물을 생산할 수 있으며, 파팅 라인이 없고 표면 조도가 우수하다는 장점이 있어 자동차 산업 등에서 주목받고 있습니다.
하지만 EPC 공정은 그 자체의 고유한 과제를 안고 있습니다. 가장 큰 문제는 증발성 패턴으로 사용되는 폴리스티렌 폼(EPS)에서 비롯됩니다. 용탕이 주입될 때 폼 패턴은 급격히 열분해되어 액체 및 기체 상태의 생성물을 발생시키는데, 이 생성물이 원활하게 배출되지 않으면 기공(porosity), 접힘(folds), 표면 결함 등 치명적인 주조 결함으로 이어집니다. 따라서 주입 온도, 내화 코팅, 패턴 및 주형 재료와 같은 공정 변수에 매우 민감하여, 건전한 주물을 얻기 위해서는 이러한 변수들에 대한 깊은 이해와 엄격한 제어가 요구됩니다. 이 연구는 바로 이 복잡한 상호작용을 이해하고 결함을 제어하기 위한 핵심 지식을 제공합니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 논문은 EPC 공정의 전반적인 단계를 체계적으로 설명하고, 각 단계에서 고려해야 할 핵심 변수들을 종합적으로 검토합니다. EPC 공정은 크게 두 가지 부문으로 나뉩니다.
증발성 패턴 생산, 조립 및 검사:
패턴 성형(Pattern Moulding): 스팀 사출 성형 또는 폴리스티렌 블록을 가공하여 패턴을 제작합니다. 이때 비드 압축 정도가 패턴의 밀도를 결정합니다.
검사 및 클러스터 조립(Inspection & Cluster Assembly): 제작된 패턴의 치수 정확도를 검사하고, 여러 개의 패턴을 접착제를 사용하여 탕구계(gating system)와 함께 조립합니다.
코팅 및 건조(Cluster Coating & Dry Coating): 조립된 패턴에 내화 슬러리를 분사, 침지 또는 도포하여 코팅층을 형성하고 건조시킵니다. 이 코팅은 용탕의 침투를 막고 가스 배출 통로 역할을 합니다.
주조 생산 및 검사:
주형 제작(Compacted in Sand): 코팅된 패턴을 주형 상자에 넣고 건조한 모래(unbonded sand)로 채운 뒤 진동을 가해 다집니다. 패턴은 주형에서 제거되지 않습니다.
쇳물 주입(Metal Pouring): 용융된 금속을 주입하면, 용탕이 폼 패턴을 기화시키면서 그 자리를 채웁니다.
탈사 및 후처리(Shakeout/Degate & Cleaning/Finishing): 주물이 응고된 후 모래를 털어내고, 탕구계 부분을 제거한 뒤 표면을 정리하여 최종 제품을 완성합니다.
이러한 단계별 공정 변수들(패턴 밀도, 코팅 두께 및 투과성, 주입 온도, 진동 조건 등)이 최종 주물의 품질에 미치는 영향을 분석하는 것이 본 연구의 핵심 접근법입니다.
Figure 3. Schematic of the foam degradation process. Source: [43].
돌파구: 주요 발견 및 데이터
본 논문은 EPC 공정의 성공이 여러 변수들의 복합적인 상호작용에 달려있음을 강조하며, 다음과 같은 핵심적인 발견을 제시합니다.
발견 1: 주조 결함의 근원, 패턴 밀도의 불균일성
주조 품질에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나는 폼 패턴의 특성, 특히 밀도의 균일성입니다. 논문(섹션 7.2)에 따르면, 패턴 내 비드(bead)의 압축이 불균일하여 밀도가 낮은 부분이 존재할 경우, 용탕은 저항이 적은 이 부분으로 더 빠르게 흘러 들어갑니다. 이러한 비균일한 유동은 용탕 흐름의 선단이 여러 개로 나뉘게 만들어 접힘(folds) 결함을 유발하고, 미처 기화되지 못한 폼이 갇히는 폼 혼입(foam inclusion)의 원인이 됩니다. 따라서 일관된 기계적 특성과 미세구조를 가진 고품질 주물을 생산하기 위해서는 반드시 균일한 밀도의 패턴을 사용해야 합니다.
발견 2: 가스 배출과 주형 붕괴 사이의 균형, 내화 코팅의 역할
내화 코팅은 EPC 공정에서 이중적인 역할을 수행하는 매우 중요한 요소입니다. 첫째, 패턴이 기화하면서 발생하는 다량의 열분해 가스를 주형 외부로 원활하게 배출할 수 있도록 충분한 투과성(permeability)을 가져야 합니다. 논문(섹션 7.3)은 코팅의 투과성이 높을수록 주형 충전 시간이 감소한다고 지적합니다. 가스가 제대로 배출되지 않으면 주형 내부에 압력이 형성되어 용탕의 흐름을 방해하고 기공 결함을 유발합니다. 반면, 코팅은 용탕의 무게와 압력을 견뎌 주형이 붕괴되는 것을 막을 만큼 충분한 강도를 가져야 합니다. 따라서 이상적인 코팅은 가스와 액체 분해 생성물을 시기적절하고 균형 잡힌 방식으로 배출시키는 특성을 가져야 합니다.
발견 3: 패턴 소재별 열분해 특성의 정량적 데이터
EPC 공정에서는 주로 EPS(Expanded Polystyrene)와 PMMA(Poly Methyl Methacrylate)가 패턴 재료로 사용됩니다. 이 두 재료는 열분해 특성이 다르며, 이는 주조 공정과 최종 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 논문의 Table 2는 두 재료의 열적 특성을 정량적으로 비교합니다.
열적 특성 (Thermal properties)
EPS
PMMA
유리 전이 온도 (°C)
80 to 100
105
붕괴 온도 (°C)
110 to 120
140 to 200
용융 온도 (°C)
160
260
750°C에서 점성 잔류물 (%)
61
32
1400°C에서 점성 잔류물 (%)
15
3
예를 들어, 1400°C에서 EPS는 15%의 점성 잔류물을 남기는 반면, PMMA는 3%만 남깁니다. 이는 철계 주물에서 발생하는 광택 탄소(lustrous carbon) 결함이 EPS 사용 시 더 심각할 수 있음을 시사하며, PMMA가 철 주조에 더 적합한 대안이 될 수 있음을 보여줍니다. 이러한 데이터는 특정 합금에 적합한 패턴 재료를 선택하는 데 중요한 기준을 제공합니다.
Figure 4. Schematic of molten metal pouring in EPC process. Source: [10].
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구는 패턴 밀도의 균일성, 코팅 두께 및 투과성, 주입 온도를 정밀하게 제어하는 것이 결함 감소의 핵심임을 시사합니다. 특히 Table 2의 데이터를 활용하여 주조하려는 금속의 종류와 온도에 가장 적합한 패턴 재료(EPS 또는 PMMA)를 선택함으로써 열분해로 인한 문제를 최소화할 수 있습니다.
품질 관리팀:Table 1은 EPC 공정의 표면 조도(60-300 μm CLA) 및 치수 정밀도(±0.05 + 0.05 per 25 mm)를 다른 주조법과 비교한 데이터를 제공하여, 품질 검사 기준을 설정하는 데 유용한 벤치마크를 제공합니다. 또한 패턴 밀도의 불균일성이 접힘(folds) 결함의 주원인이므로, 패턴 입고 시 밀도 검사를 강화하는 것이 좋습니다.
설계 엔지니어: EPC 공정은 코어 없이 복잡한 내부 구조를 구현할 수 있어 설계 자유도가 높습니다. 그러나 설계 시 용탕의 유동과 가스 배출 경로를 반드시 고려해야 합니다. 복잡한 형상은 균일한 모래 다짐을 방해하고 가스가 갇히는 영역을 만들 수 있으므로, 시뮬레이션을 통해 사전에 유동 및 가스 배출 문제를 예측하고 탕구계 설계를 최적화하는 것이 중요합니다.
논문 상세 정보
Evaporative Pattern Casting (EPC) Process
1. 개요:
제목: Evaporative Pattern Casting (EPC) Process
저자: Babatunde Victor Omidiji
발행 연도: 2018
저널/학회: IntechOpen
키워드: pattern, molding, casting, variables and coating
2. 초록:
본 챕터는 Evaporative Pattern Casting (EPC) 공정의 작업 및 활동에 대한 세부 정보를 제공합니다. 이 공정은 1956년 전통적인 사형 주조 공정의 일부 부적절함을 해결하기 위해 개발되었지만, 건전한 주물을 얻기 위해서는 해결해야 할 자체적인 과제를 가지고 있습니다. 이러한 과제는 주로 공정에서 패턴 재료로 사용되는 증발성 패턴에서 비롯됩니다. 이 재료는 공정을 공정 변수에 민감하게 만들어, 건전한 주물을 얻기 위해서는 적절하고 충분한 제어가 보장되어야 합니다. 알려진 공정 변수로는 주입 온도, 내화 코팅, 진동, 패턴 및 주형 재료 등이 있습니다. 전반적으로 EPC는 전통적인 사형 주조 방법에 비해 우위를 점하는 것으로 알려져 있습니다.
3. 서론:
Evaporative Pattern Casting (EPC) 공정은 스팀 성형이나 발포성 폴리스티렌 폼(EPS) 블록을 기계 가공하여 산업적으로 생산된 증발성 패턴을 사용하는 사형 주조 공정입니다. 패턴은 모래 주형에 묻히고, 용융된 주조 재료는 패턴을 제거하지 않고 주형에 부어집니다. 이는 목재, 플라스틱, 금속 패턴을 사용하고 용탕을 붓기 전에 주형에서 패턴을 제거하는 전통적인 사형 주조 방법과 다릅니다. 1956년 Shroyer가 생사(green sand)를 주형 재료로 사용한 EPC에 대한 연구를 문서화했습니다. 그는 발포 폴리스티렌(EPS)으로 모양을 가공하고 이를 점결사가 포함된 플라스크 내에서 지지했습니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
EPC 공정은 전통적인 사형 주조법의 한계를 극복하기 위해 개발되었으며, 특히 코어 없이 복잡한 형상을 제작하는 데 강점이 있습니다. 자동차 산업에서 알루미늄 합금으로 엔진 블록이나 실린더 헤드를 만드는 추세와 맞물려 그 중요성이 커지고 있습니다.
이전 연구 현황:
1956년 Shroyer가 생사를 이용한 공정을 처음 문서화했고, 1964년 Flemmings가 비점결사(unbounded silica grains)를 사용하는 공정을 개발했습니다. 이후 General Motors 등 자동차 업계를 중심으로 공정 변수들이 주물에 미치는 영향을 이해하기 위한 많은 연구가 진행되었으며, 다양한 상용 명칭(styrecast, replicast, full mold, lost foam 등)으로 불리게 되었습니다.
연구 목적:
본 논문은 EPC 공정의 전반적인 작업과 활동을 상세히 기술하고, 공정의 성공을 좌우하는 다양한 변수들(패턴, 코팅, 주입 온도 등)을 설명하는 것을 목적으로 합니다. 이를 통해 엔지니어들이 공정을 더 잘 이해하고 제어하여 결함 없는 고품질의 주물을 생산하도록 돕고자 합니다.
핵심 연구:
연구의 핵심은 EPC 공정의 민감성을 유발하는 주요 변수들을 식별하고 그 영향을 분석하는 것입니다. 특히, 증발성 패턴의 열분해 과정에서 발생하는 생성물이 결함의 주된 원인임을 강조합니다. 패턴의 밀도, 내화 코팅의 특성, 주입 온도, 탕구계 설계 등이 최종 주물의 건전성에 미치는 영향을 종합적으로 검토합니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 EPC 공정에 대한 포괄적인 문헌 검토(comprehensive review) 방식으로 설계되었습니다. EPC 공정의 역사, 기본 원리, 공정 단계, 장단점, 주요 공정 변수 및 이들이 주물 품질에 미치는 영향에 대한 기존 연구 결과들을 체계적으로 정리하고 분석합니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
다수의 학술 논문, 기술 보고서, 서적 등에서 EPC 공정과 관련된 데이터를 수집했습니다. 특히, 패턴 재료(EPS, PMMA)의 열분해 특성(Table 2), 다양한 주조 공정의 성능 비교(Table 1), 금속별 주입 속도(Table 3)와 같은 정량적 데이터를 제시하고, 이를 바탕으로 공정 변수들의 영향을 질적으로 분석합니다.
연구 주제 및 범위:
연구 범위는 EPC 공정의 전 과정입니다. – 주요 주제: EPC 공정의 역사, 단계별 절차, 장단점, 주요 결함 원인, 공정 변수(패턴, 코팅, 주입 온도, 진동, 탕구계 시스템 등) 분석. – 연구 범위: 패턴 재료의 생산부터 최종 주물의 후처리까지 전 공정을 다루며, 알루미늄 합금 및 철계 주물 등 다양한 재료에 대한 적용을 포함합니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
EPC 공정은 전통적 주조법에 비해 복잡한 형상 제작, 우수한 표면 조도 및 치수 정밀도에서 장점을 가집니다 (Table 1).
주조 결함의 주된 원인은 폼 패턴의 열분해(pyrolysis) 과정에서 발생하는 액체 및 기체 생성물입니다.
패턴 밀도의 불균일성은 용탕의 비균일한 유동을 유발하여 접힘(folds) 및 폼 혼입(foam inclusion)과 같은 결함을 야기합니다.
내화 코팅은 가스 배출을 위한 투과성과 용탕압을 견디는 강도 사이의 균형이 매우 중요하며, 코팅의 투과성은 주형 충전 시간에 직접적인 영향을 미칩니다.
패턴 재료인 EPS와 PMMA는 열분해 특성이 다르며, 특히 고온에서의 점성 잔류물 양에서 큰 차이를 보여(Table 2), 철 주조 시 PMMA가 광택 탄소 결함 감소에 더 유리할 수 있습니다.
건전한 주물을 얻기 위해서는 탕구계 시스템의 신중한 설계가 필수적이며, 재료에 따라 비가압식(알루미늄 합금) 또는 가압식(철계) 탕구비가 사용됩니다.
Figure List:
Figure 1. Steps of EPC process.
Figure 2. Polymerization process.
Figure 3. Schematic of the foam degradation process.
Figure 4. Schematic of molten metal pouring in EPC process.
Figure 5. Top gating system.
Figure 6. Bottom gating system.
Figure 7. Parting line gating system.
7. 결론:
EPC 공정은 전통적인 사형 주조 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있지만, 공정 변수에 매우 민감하여 건전한 주물을 얻기 위해서는 세심한 관리가 필요합니다. 결함의 주요 원인은 증발성 패턴의 열분해 생성물이며, 이를 효과적으로 제어하는 것이 공정 성공의 관건입니다. 패턴 밀도의 균일성, 내화 코팅의 적절한 투과성과 강도, 최적의 주입 온도, 그리고 신중하게 설계된 탕구계 시스템 등 핵심 변수들을 적절히 제어한다면, EPC 공정은 복잡한 형상의 고품질 주물을 효율적으로 생산하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: EPC 공정에서 패턴의 밀도가 왜 그렇게 중요한가요?
A1: 패턴 밀도는 용탕의 유동 균일성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 논문에 따르면, 패턴 내 밀도가 낮은 부분이 있으면 용탕이 그쪽으로 더 빠르게 흐르게 되어 비균일한 충전이 발생합니다. 이는 여러 개의 용탕 흐름이 만나면서 생기는 ‘접힘(folds)’ 결함이나, 미처 기화되지 못한 폼이 갇히는 ‘폼 혼입(foam inclusion)’ 결함의 주요 원인이 됩니다. 따라서 고품질의 주물을 얻기 위해서는 반드시 밀도가 균일한 패턴을 사용해야 합니다.
Q2: EPC 공정에서 발생하는 결함의 주된 원인은 무엇이며, 어떻게 완화할 수 있나요?
A2: 결함의 주된 원인은 폼 패턴이 용탕의 열에 의해 분해되면서 발생하는 ‘열분해 생성물(pyrolysis products)’입니다. 이 액체 및 기체 생성물이 주형 내에 갇히면 기공, 접힘, 표면 결함 등을 유발합니다. 이를 완화하기 위해서는 첫째, 열분해 가스가 원활히 배출될 수 있도록 투과성이 좋은 내화 코팅을 사용해야 합니다. 둘째, 균일한 밀도의 패턴을 사용하여 용탕이 안정적으로 전진하도록 해야 합니다. 셋째, 적절한 주입 온도와 속도를 유지하여 과도한 가스 발생을 억제하는 것이 중요합니다.
Q3: 논문에서는 EPS와 PMMA를 패턴 재료로 언급했는데, Table 2에 따르면 두 재료의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
A3: 가장 큰 차이점은 고온에서의 열분해 후 남는 ‘점성 잔류물(viscous residue)’의 양입니다. 1400°C의 고온에서 EPS는 15%의 잔류물을 남기는 반면, PMMA는 단 3%만 남깁니다. 이 잔류물은 철 주조 시 표면에 탄소 피막을 형성하는 ‘광택 탄소(lustrous carbon)’ 결함의 원인이 될 수 있습니다. 따라서 PMMA는 이러한 결함에 더 민감한 철계 주물 생산에 더 유리한 소재라고 할 수 있습니다.
Q4: 내화 코팅이 최종 주물 품질에 구체적으로 어떤 영향을 미칩니까?
A4: 내화 코팅은 세 가지 중요한 역할을 합니다. 첫째, 용탕이 모래 사이로 침투하는 것을 막는 물리적 장벽 역할을 합니다. 둘째, 패턴 분해 시 발생하는 가스를 외부로 배출하는 통로 역할을 하며, 이때 코팅의 ‘투과성’이 충전 속도와 가스 결함에 결정적인 영향을 줍니다. 셋째, 용탕의 열과 압력으로부터 주형이 붕괴되지 않도록 지지하는 ‘강도’를 제공합니다. 따라서 코팅의 투과성과 강도 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이 고품질 주물 생산의 핵심입니다.
Q5: EPC 공정이 전통적인 사형 주조에 비해 갖는 가장 큰 장점은 무엇인가요?
A5: 가장 큰 장점은 복잡한 내부 형상을 만들기 위한 ‘코어(core)’가 필요 없다는 점입니다. 폼 패턴 자체를 복잡한 형상으로 제작할 수 있기 때문에, 전통적인 방법으로는 여러 부품을 만들어 조립해야 했던 복잡한 단일체 주물을 생산할 수 있습니다. 또한, 주형을 상하로 나누는 ‘파팅 라인(parting line)’이 없어 후가공이 줄어들고, 일반적으로 더 나은 표면 조도와 치수 정밀도를 얻을 수 있습니다.
Q6: 논문에서 알루미늄 합금과 철계 주물에 대해 다른 탕구비를 사용한다고 언급했는데, 그 이유는 무엇인가요?
A6: 이는 주조되는 금속의 특성과 유동성을 고려한 것입니다. 논문에서는 알루미늄 합금과 같은 경합금에는 1:2:4나 1:4:4와 같은 ‘비가압식(non-pressurized)’ 탕구비를 사용한다고 언급합니다. 이는 유동 중에 난류 발생을 최소화하고 산화물 혼입을 방지하기 위함입니다. 반면, 철계 주물에는 4:3:1과 같은 ‘가압식(pressurized)’ 탕구비를 사용하여 주형 전체에 용탕이 빠르고 완전하게 채워지도록 유도하고, 수축 결함을 방지하는 데 도움을 줍니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
Evaporative Pattern Casting (EPC) 공정은 복잡한 부품을 효율적으로 생산할 수 있는 혁신적인 기술이지만, 그 성공은 폼 패턴의 열분해라는 복잡한 물리-화학적 현상을 얼마나 잘 제어하느냐에 달려있습니다. 본 논문은 패턴 밀도의 균일성, 내화 코팅의 투과성, 그리고 주입 조건과 같은 핵심 변수들이 어떻게 최종 주물의 품질을 결정하는지를 명확히 보여주었습니다.
이러한 민감한 변수들의 상호작용을 예측하고 최적화하는 것은 경험만으로는 한계가 있습니다. 바로 이 지점에서 CFD 시뮬레이션이 강력한 해결책을 제공합니다. 용탕의 유동, 열전달, 패턴의 기화, 가스 배출 과정을 정밀하게 시뮬레이션함으로써, R&D 엔지니어와 현장 운영자는 사전에 결함 발생 가능성을 예측하고 최적의 공정 조건을 찾아낼 수 있습니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 돕는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Babatunde Victor Omidiji”의 논문 “Evaporative Pattern Casting (EPC) Process”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Poppy Puspitasari 외 저자가 2019년 AIP Conference Proceedings에 발표한 논문 “Mechanical properties of Al-Si alloy with nanoreinforced manganese oxide by stir casting method”을 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석 및 요약했습니다.
도전 과제: Al-Si 합금은 경량성, 내부식성 등 장점이 많지만 강도가 낮아 기계적 특성 향상을 위한 강화재 첨가가 필요합니다.
연구 방법: 스터 캐스팅(stir casting) 공법을 사용하여 Al-Si 합금 용탕에 다양한 조건의 나노강화 산화망간(MnO) 분말을 첨가했습니다.
핵심 발견: 60분간 소결된 MnO 나노분말을 첨가했을 때, Al-Si 합금의 인장강도와 경도가 가장 균형 있게 향상되었습니다.
핵심 결론: 스터 캐스팅을 통한 나노강화재의 균일한 분산은 Al-Si 합금의 기계적 특성을 효과적으로 개선하며, 이는 고성능 부품 생산을 위한 핵심적인 주조 공정 최적화 전략이 될 수 있습니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가
Al-Si 합금은 경량성, 우수한 중량 대비 강도, 내부식성, 용이한 성형성 등의 장점으로 인해 자동차, 항공우주 등 다양한 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 하지만 근본적으로 강도가 낮다는 단점이 있어, 고성능을 요구하는 부품에 적용하기에는 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 Al2O3, TiO2 등 고가의 강화재를 첨가하는 연구가 있었으나, 비용 문제로 인해 경제성이 떨어졌습니다. 따라서 저렴하면서도 효과적으로 Al-Si 합금의 기계적 특성을 향상시킬 수 있는 새로운 강화재와 공정 기술 개발이 시급한 과제였습니다. 이 연구는 경제적인 산화망간(MnO)을 나노강화재로 사용하여 이 문제를 해결하고자 했습니다.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구에서는 스터 캐스팅(stir casting) 공법을 활용하여 Al-Si 합금의 기계적 특성을 강화했습니다.
기본 재료: 1.5kg의 사용된 피스톤에서 얻은 Al-Si ALCOA D132 합금을 사용했습니다.
강화재: 4가지 종류의 산화망간(MnO)을 사용했습니다: (1) MnO 원료 분말, (2) 600°C에서 30분간 소결한 MnO 나노분말, (3) 600°C에서 60분간 소결한 MnO 나노분말, (4) 그래핀 산화물(GO)이 도핑되고 600°C에서 60분간 소결된 MnO. 각 강화재는 용융된 Al-Si 합금 총 중량의 0.05%가 첨가되었습니다.
공정: Al-Si 합금을 950°C에서 4시간 동안 용해시킨 후, 준비된 강화재를 넣고 500rpm의 속도로 교반했습니다. 이후 원통형 영구 주형에 주입하여 상온에서 냉각시켰습니다.
분석: 제작된 시편을 대상으로 인장강도 시험(Torsee’s Universal Testing Machine), 경도 시험(Rockwell Type Hardness Tester), 미세조직 분석(Micro Photo Olympus PME3), 파단면 분석(DSLR camera)을 수행하여 기계적 특성과 내부 구조 변화를 정밀하게 평가했습니다.
스터 캐스팅을 통해 MnO 나노강화재를 첨가한 Al-Si 합금은 기계적 특성에서 주목할 만한 변화를 보였습니다.
결과 1: 인장강도와 경도의 최적 균형점 발견
연구 결과, 순수 Al-Si 합금에 비해 MnO 강화재를 첨가한 시편들의 인장강도는 전반적으로 감소했으나, 경도는 크게 증가했습니다. 특히 60분간 소결한 MnO 나노분말을 첨가한 시편에서 가장 우수한 기계적 특성 조합을 보였습니다.
그림 1에서 볼 수 있듯이, 60분간 소결된 MnO를 첨가한 시편의 인장강도는 14.7 kg/mm²로, 다른 강화재 첨가 시편들(원료 MnO: 13.4 kg/mm², 30분 소결 MnO: 14.5 kg/mm², MnO-GO: 9.6 kg/mm²)에 비해 가장 높았습니다.
그림 2에 따르면, 60분간 소결된 MnO를 첨가한 시편의 경도는 128.7 HV로, 순수 Al-Si 합금(109.3 HV) 대비 약 17.7% 향상되었습니다. 이는 인장강도와 경도 간의 가장 이상적인 균형을 나타냅니다.
결과 2: 미세조직 변화를 통한 기계적 특성 향상 메커니즘 규명
기계적 특성의 변화는 미세조직의 변화와 직접적인 관련이 있었습니다. Orowan 모델로 설명되는 분산강화(dispersion strengthening) 메커니즘이 핵심적인 역할을 했습니다.
그림 3은 분산강화 메커니즘을 보여줍니다. Al-Si 기지 내에 균일하게 분산된 MnO 나노 입자들이 전위(dislocation)의 이동을 방해하여 재료의 소성 변형에 대한 저항, 즉 경도를 높입니다.
그림 4(d)는 60분간 소결된 MnO를 첨가한 시편의 미세조직으로, 다른 시편들에 비해 더 명확하고 작은 덴드라이트(dendrite)와 조밀한 결정립 구조를 보여줍니다. 이러한 미세하고 균일한 조직이 우수한 인장강도와 경도를 동시에 달성하게 한 주요 원인입니다.
FIGURE 4. The microstructure of Al-Si with Nanoreinforced MnO, (a) Al-Si Raw Material, (b) Al-Si with Reinforced MnO Raw Material, (c) Al-Si with Nanoreinforeced MnO After Sintering 30 Minutes, (d) Al-Si with Nanoreinforced MnO After Sintering 60 Minutes and (e) Al-Si with Nanoreinforced MnO Doped Graphene Oxide.
R&D 및 운영에 대한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 이 연구는 스터 캐스팅 시 교반 속도, 시간, 온도뿐만 아니라 강화재의 전처리(소결 시간 등)가 최종 제품의 기계적 특성에 결정적인 영향을 미친다는 것을 시사합니다. 특정 용도에 맞는 최적의 물성을 얻기 위해 나노강화재의 소결 조건을 정밀하게 제어하는 것이 중요합니다.
품질 관리팀: 논문의 그림 4(미세조직)와 그림 5(파단면) 데이터는 강화재 종류에 따라 결정립 크기, 덴드라이트 형태, 파괴 유형(취성 vs. 연성)이 어떻게 변하는지 명확히 보여줍니다. 이는 새로운 품질 검사 기준으로 활용될 수 있으며, 미세조직 분석을 통해 제품의 기계적 성능을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
설계 엔지니어: 본 연구 결과는 특정 나노강화재를 첨가함으로써 Al-Si 합금의 경도를 획기적으로 높일 수 있음을 보여줍니다. 이는 기존 설계의 한계를 넘어 더 가볍고 내구성이 강한 부품을 설계할 수 있는 가능성을 제시하며, 초기 설계 단계에서 재료 선택의 폭을 넓혀줍니다.
논문 상세 정보
Mechanical properties of Al-Si alloy with nanoreinforced manganese oxide by stir casting method
1. 개요:
제목: Mechanical properties of Al-Si alloy with nanoreinforced manganese oxide by stir casting method
저자: Poppy Puspitasari, Muhammad Ilman Nur Sasongko, Sukarni, Putut Murdanto, Wahono
본 연구는 스터 캐스팅 방법을 사용하여 MnO 나노분말 강화재를 첨가함으로써 Al-Si 합금의 기계적 특성을 향상시키는 것을 목표로 했다. MnO 원료 분말, 30분 및 60분 소결 MnO 나노분말, 60분 소결 GO 도핑 MnO 등 다양한 강화재를 1.5kg의 Al-Si 합금 중량 대비 0.05%씩 첨가했다. 스터 캐스팅은 950°C, 500rpm 조건에서 수행되었고, 용탕은 원통형 영구 주형에 부어졌다. 인장강도 및 경도 시험 결과, 60분간 소결된 MnO 나노분말을 사용했을 때 기계적 특성이 가장 우수하게 나타났다. 이 시편은 14.7 Kg/mm²의 인장강도와 128.7 HV의 경도를 보였으며, 취성 파괴 양상, 균일하게 분포된 결정립, 그리고 더 큰 덴드라이트 크기를 특징으로 했다.
3. 서론:
Al-Si 합금은 경량성, 우수한 중량 대비 강도, 내부식성, 용이한 성형성으로 널리 사용되지만 강도가 낮다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 강화재를 첨가하여 기계적 특성을 높이고 더 매끄러운 공정 또는 섬유상 조직을 생성하려는 연구가 진행되어 왔다. 인장 하중, 압축, 인성, 경도 등 기계적 특성은 표준화된 시험 장비를 통해 측정된다. 이전 연구에서는 Al2O3, TiO2, ZrO2 등이 사용되었으나 비용이 비쌌다. 산화망간(MnO)은 Al-Si 합금의 Mn 성분과 잘 맞고 저렴한 강화재이다. MnO는 나노분말로 변환 시 우수한 자기적, 전기화학적, 전도성 특성을 가지며, 그래핀 산화물(GO)과 같은 다른 산화물과 도핑하여 재료의 기계적 특성을 향상시키는 데 사용될 수 있다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
Al-Si 합금은 많은 장점에도 불구하고 강도가 낮아 적용에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 경제적이면서 효과적인 강화재를 첨가하여 기계적 특성을 향상시킬 필요가 있다.
이전 연구 현황:
Al2O3, TiO2, ZrO2와 같은 고가의 강화재를 사용한 연구는 있었으나, 경제성이 떨어졌다. 산화망간(MnO)은 저렴하고 Al-Si 합금과 호환성이 좋은 대안으로 제시되었다.
연구 목적:
스터 캐스팅 공법을 이용하여 나노강화 산화망간(MnO)을 첨가함으로써 Al-Si 합금의 기계적 특성(인장강도, 경도)을 향상시키는 것을 목표로 한다.
핵심 연구:
다양한 조건(원료, 30분 소결, 60분 소결, GO 도핑)의 MnO 나노분말을 Al-Si 합금에 첨가하고, 스터 캐스팅 공정을 통해 복합재료를 제조한 후, 각 시편의 기계적 특성과 미세조직을 비교 분석하여 최적의 강화 조건을 찾는다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
실험적 연구 설계를 채택하여, 강화재의 종류(4가지 변형)를 독립 변수로, Al-Si 합금의 기계적 특성(인장강도, 경도)을 종속 변수로 설정했다.
데이터 수집 및 분석 방법:
데이터 수집: 만능시험기(UTM)를 사용하여 인장강도를, 로크웰 경도 시험기를 사용하여 경도를 측정했다. 광학현미경과 DSLR 카메라를 이용해 미세조직 및 파단면 이미지를 수집했다.
분석: 수집된 데이터를 그래프로 시각화하고, 각 강화재 조건에 따른 기계적 특성 변화를 비교 분석했다. 미세조직 및 파단면 이미지 분석을 통해 기계적 특성 변화의 원인을 규명했다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 스터 캐스팅 공법을 이용한 Al-Si 합금의 나노강화에 초점을 맞춘다. 강화재는 산화망간(MnO)으로 한정하며, 첨가량은 0.05%로 고정했다. 강화재의 소결 시간 및 GO 도핑 여부에 따른 영향을 평가한다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
60분간 소결된 MnO 나노분말을 첨가한 Al-Si 합금이 14.7 kg/mm²의 인장강도와 128.7 HV의 경도로 가장 우수한 기계적 특성 조합을 보였다.
모든 MnO 강화재 첨가 시편은 순수 Al-Si 합금(109.3 HV)보다 높은 경도를 나타냈으며, MnO-GO 첨가 시편이 130.5 HV로 가장 높은 경도를 기록했다.
인장강도는 MnO-GO 첨가 시편에서 9.6 kg/mm²로 가장 낮게 나타났는데, 이는 그래핀의 탄소 성분과 Al-Si 기지 간의 탄성 계수 차이 및 층간 미끄러짐 현상 때문으로 분석된다.
기계적 특성 향상은 스터 캐스팅을 통해 MnO 나노 입자가 Al-Si 기지 내에 균일하게 분산되어 전위 이동을 방해하는 분산강화 메커니즘에 기인한다.
그림 목록:
FIGURE 1. Tensile Strength of Al-Si with Variation of Nanoreinforced Manganese Oxide
FIGURE 2. Hardness Number of Al-Si with Variation of Nanoreinforced Manganese Oxide
FIGURE 4. The microstructure of Al-Si with Nanoreinforced MnO, (a) Al-Si Raw Material, (b) Al-Si with Reinforced MnO Raw Material, (c) Al-Si with Nanoreinforeced MnO After Sintering 30 Minutes, (d) Al-Si with Nanoreinforced MnO After Sintering 60 Minutes and (e) Al-Si with Nanoreinforced MnO Doped Graphene Oxide.
FIGURE 5. Fractograph of Al-Si with Nanoreinforced MnO, (a) Al-Si Raw Material, (b) Al-Si with Reinforced MnO Raw Material, (c) Al-Si with Nonreinforced MnO After Sintering 30 Minutes, (d) Al-Si with Nanoreinforced MnO After Sintering 60 Minutes and (e) Al-Si with Nanoreinforced MnO Doped Graphene Oxide.
7. 결론:
요약하자면, 60분간 소결된 나노강화 MnO를 첨가한 Al-Si 합금은 다른 시편에 비해 14.7 kg/mm²라는 가장 높은 인장강도를 생성했다. 이 결과는 해당 시편의 경도 값인 128.7 HV와도 잘 부합한다. 주조 결과물의 미세조직 사진은 균일하게 분포된 결정립, 명확하고 작은 덴드라이트, 작고 조밀한 결정립 구조, 그리고 높은 인장강도 및 경도를 뒷받침했다. 파단면 분석 결과, 60분 소결 MnO 강화 Al-Si 합금은 다른 시편에 비해 취성 파괴 양상을 보였으며, 이는 고르지 않은 평탄한 표면, 변형 없음, 일부 영역에서의 빛 반사, 균일하게 퍼진 매끄러운 결정립으로 입증되었다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: MnO 나노분말의 소결 시간을 30분과 60분으로 설정한 특별한 이유가 있나요?
A1: 논문에서 소결 시간을 변수로 설정한 이유는 소결 과정이 나노 입자의 크기, 형태 및 응집 상태에 영향을 미치기 때문입니다. 30분과 60분이라는 두 가지 조건을 통해 소결 시간이 기계적 특성에 미치는 영향을 비교 분석하고자 했습니다. 결과적으로 60분 소결 시편이 더 우수한 특성을 보였는데, 이는 60분 소결이 Al-Si 기지 내에서 더 균일하고 효과적인 분산을 유도하는 입자 특성을 만들었음을 시사합니다.
Q2: 그래핀 산화물(GO)을 도핑한 MnO 강화재의 경도는 가장 높았지만, 인장강도는 왜 가장 낮게 나타났나요?
A2: 논문에 따르면, 이 현상은 그래핀의 탄소 성분과 Al-Si 기지 간의 물성 차이 때문입니다. 그래핀은 Al-Si와 탄성 계수 및 층간 결합 특성이 달라 외부 하중을 효과적으로 전달하지 못하고 쉽게 미끄러지는 층(easily shifted layers)을 만들 수 있습니다. 이로 인해 인장 하중 하에서 취약하게 작용하여 인장강도가 크게 감소한 반면, 국부적인 압입에 저항하는 능력인 경도는 그래핀 자체의 높은 강성 덕분에 향상된 것으로 분석됩니다.
Q3: 본 연구에서 언급된 ‘분산강화(dispersion strengthening)’ 메커니즘을 더 쉽게 설명해 주실 수 있나요?
A3: 분산강화는 금속 기지 내에 미세하고 단단한 입자들을 균일하게 분산시켜 재료의 강도를 높이는 방법입니다. 논문의 그림 3에 묘사된 Orowan 모델처럼, 금속이 변형될 때 내부에서는 전위(dislocation)라는 결함선이 움직입니다. 분산된 MnO 나노 입자들은 이 전위의 움직임을 가로막는 장애물 역할을 하여, 전위가 움직이려면 더 큰 힘이 필요하게 만듭니다. 결과적으로 재료는 더 단단해지고 강해집니다.
Q4: 스터 캐스팅 공정에서 교반 속도(500 rpm)와 온도(950°C)가 결과에 어떤 영향을 미쳤을까요?
A4: 논문에서 이들 공정 변수는 고정되었지만, 이들은 결과에 매우 중요한 역할을 합니다. 950°C라는 높은 온도는 Al-Si 합금을 완전히 용해시키고 강화재 입자의 젖음성(wettability)을 향상시켜 응집을 방지합니다. 500rpm의 교반 속도는 용탕 내에 와류를 형성하여 MnO 나노 입자가 가라앉거나 뭉치지 않고 전체적으로 균일하게 분산되도록 돕습니다. 이 두 조건의 조합이 효과적인 분산강화를 위한 전제 조건이 됩니다.
Q5: 파단면 분석(그림 5)을 통해 알 수 있는 실질적인 정보는 무엇인가요?
A5: 파단면 분석은 재료가 어떻게 파괴되었는지를 보여주는 중요한 단서입니다. 예를 들어, 그림 5(a)의 순수 Al-Si 시편은 섬유질 형태의 연성 파괴와 평탄한 취성 파괴가 혼재된 반면, 그림 5(d)의 60분 소결 MnO 강화 시편은 전형적인 취성 파괴 양상을 보입니다. 이는 강화재 첨가로 경도가 높아지면서 재료가 연성을 잃고 더 취약해졌음을 의미합니다. 이러한 정보는 부품 설계 시 충격 하중에 대한 저항성이나 파괴 인성 등을 고려하는 데 필수적입니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 저비용의 산화망간(MnO) 나노강화재를 스터 캐스팅 공법으로 Al-Si 합금에 적용하여 기계적 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 입증했습니다. 특히 강화재의 소결 시간을 60분으로 최적화했을 때, 인장강도와 경도 간의 이상적인 균형을 달성할 수 있었습니다. 이는 분산강화 메커니즘을 통해 미세조직을 제어하는 것이 핵심이며, 성공적인 주조 공정 최적화가 고품질 부품 생산에 얼마나 중요한지를 명확히 보여줍니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
저작권 정보
이 콘텐츠는 “Poppy Puspitasari” 외 저자의 논문 “Mechanical properties of Al-Si alloy with nanoreinforced manganese oxide by stir casting method”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Zbigniew Szklarz, Halina Krawiec, Łukasz Rogal이 Journal of Casting & Materials Engineering에 발표한 “The Effect of Rapid Cooling on the Corrosion Resistance of As-Cast Aluminium Alloy 5052” (2017) 논문을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
문제: 표준 주조 공정으로 생산된 알루미늄 합금은 불균일한 미세구조로 인해 국부적인 공식(pitting corrosion)에 취약하여 부품의 내구성을 저하시킵니다.
해결 방안: 진공 흡입 주조(VSC) 방식을 적용하여 알루미늄 합금 5052를 급속 냉각시켜 미세구조를 제어했습니다.
핵심 발견: 급속 냉각은 더 미세하고 균일한 미세구조를 형성하며, 이는 초기에는 더 높은 전기화학적 활성을 보이지만 결과적으로 더 조밀하고 두꺼운 보호성 부식 생성물 층을 형성하여 부식 저항성을 크게 향상시킵니다.
핵심 결론: 진공 흡입 주조(VSC)와 같은 급속 냉각 공정은 염화물 환경에서 알루미늄 합금 5052의 부식 저항성을 효과적으로 개선하는 핵심 전략입니다.
문제 제기: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
알루미늄 합금은 가볍고 기계적 특성이 우수하여 자동차, 항공우주 등 다양한 산업에서 널리 사용됩니다. 특히 알루미늄 합금 5052는 높은 내식성으로 주목받지만, 주조 공정 중 발생하는 미세구조의 불균일성은 여전히 해결 과제로 남아있습니다. 주조 시 냉각 속도가 느리면 결정립이 조대해지고, 철(Fe)과 같은 불순물이 길고 좁은 금속간 화합물(intermetallic phase)을 형성합니다. 이러한 화합물은 주변 기지보다 더 높은 전위를 가져 갈바닉 셀(galvanic cell)을 형성하고, 이는 국부적인 공식(pitting corrosion)의 시작점이 되어 부품의 수명을 단축시킵니다. 따라서 주조 공정에서 냉각 속도를 제어하여 미세구조를 개선하는 것은 부품의 신뢰성을 높이는 데 매우 중요합니다.
Fig. 1. Schematic drawing of vacuum suction casting process that was used to obtain quick-cooled sample (QC)
접근 방식: 연구 방법론 분석
본 연구에서는 알루미늄 합금 5052의 부식 저항성에 대한 급속 냉각의 영향을 평가하기 위해 두 가지 유형의 시편을 비교 분석했습니다.
잉곳(IN) 시편: 직경 25cm의 잉곳에서 절단한 시편으로, 느린 냉각 속도를 대표합니다.
급속 냉각(QC) 시편: 잉곳을 재용해한 후, 진공 흡입 주조(VSC) 방식을 사용하여 차가운 구리 몰드로 용탕을 흡입하여 제작했습니다. 이 방식은 (10² – 10³) °C/s의 매우 높은 냉각 속도를 구현합니다.
두 시편의 미세구조는 광학 현미경(LM)과 주사전자현미경(SEM/EDS)을 통해 관찰 및 분석되었습니다. 부식 거동은 0.1M NaCl(염화나트륨) 수용액 환경에서 선형 주사 전압전류법(LSV), 개방 회로 전위(OCP) 측정, 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 등 고전적인 3전극 시스템을 사용하여 평가되었습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 미세구조의 극적인 미세화 및 균일화
급속 냉각은 알루미늄 합금 5052의 미세구조를 근본적으로 변화시켰습니다.
잉곳(IN) 시편: Figure 2a와 3a에서 볼 수 있듯이, 조대하고 불균일한 등축정(equal-axes grains) 구조를 가집니다. 특히, 철이 풍부한(Fe-rich) 길고 좁은 금속간 화합물(AlxFe)이 관찰되었습니다 (Table 1, Point +2에서 Fe 9.5 at.%).
급속 냉각(QC) 시편: Figure 2b와 3b에 나타난 바와 같이, 훨씬 미세한 수지상(dendritic) 구조를 보입니다. 금속간 화합물은 크기가 훨씬 작아지고 기지 전체에 더 균일하게 분포하며, 철 함량도 상대적으로 낮았습니다 (Table 1, Point +2에서 Fe 3.8 at.%). 이는 부식을 유발하는 주요 원인인 큰 음극 사이트(cathodic sites)가 효과적으로 제거되었음을 의미합니다.
Fig. 2. Optical images of surface of IN (a) and QC (b) samples after etching in 2% HF water solution in order to reveal grain boundaries
결과 2: 보호성 부식 생성물 층 형성을 통한 우수한 내식성 확보
전기화학적 분석 결과, 급속 냉각된 시편이 최종적으로 더 뛰어난 부식 저항성을 보였습니다.
초기 활성도: Figure 4a의 분극 곡선에서 QC 시편의 부식 전위(Ecorr, -830 mV)가 IN 시편(-770 mV)보다 낮게 나타나, 초기 전기화학적 활성이 더 높음을 시사합니다.
공식 저항성: 그러나 QC 시편의 공식 전위(Epit, 약 -0.6 V)는 IN 시편보다 높아 공식 발생에 대한 저항성이 더 우수함을 나타냅니다.
보호층 형성: 가장 결정적인 증거는 Figure 6의 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 결과입니다. 모든 측정 시간(5, 24, 48시간)에서 QC 시편의 임피던스 루프 직경이 IN 시편보다 현저히 컸습니다. 이는 QC 시편 표면에 형성된 부식 생성물 층이 더 두껍고 조밀하여 외부 부식 환경으로부터 모재를 효과적으로 보호하는 저항체 역할을 한다는 것을 의미합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 진공 흡입 주조와 같은 급속 냉각 기술을 주조 공정에 도입하면, 후처리나 보호 코팅의 필요성을 줄이면서도 뛰어난 내식성을 가진 부품을 직접 생산할 수 있습니다.
품질 관리팀: 본 논문의 EIS 데이터(Figure 6)는 부식 저항성의 개선 정도를 정량적으로 평가할 수 있는 명확한 지표를 제공합니다. 이는 부식 환경에 노출되는 부품의 새로운 품질 검사 기준으로 활용될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 해양 환경이나 동절기 제설제에 노출되는 자동차 부품 등 염화물 환경에 사용될 알루미늄 부품을 설계할 때, 급속 응고 공정을 사양에 포함시키면 부품의 내구성과 수명을 크게 향상시킬 수 있습니다.
논문 상세 정보
The Effect of Rapid Cooling on the Corrosion Resistance of As-Cast Aluminium Alloy 5052
1. 개요:
제목: The Effect of Rapid Cooling on the Corrosion Resistance of As-Cast Aluminium Alloy 5052
저자: Zbigniew Szklarz, Halina Krawiec, Łukasz Rogal
발행 연도: 2017
게재 학술지/학회: Journal of Casting & Materials Engineering
진공 흡입 주조(VSC) 방식을 이용한 급속 냉각이 주조 상태의 5052 알루미늄 합금의 미세구조와 전기화학적 반응에 미치는 영향을 제시합니다. VSC 방식을 통해 매우 높은 냉각 속도((10² – 10³) °C/s)를 갖는 괴상 시편을 얻을 수 있었습니다. 급속 냉각된(QC) 시편의 미세구조는 크게 변화했습니다. 더 미세한 결정립과 더 균일한 금속간 화합물 분포가 관찰되었습니다. 부식 전위(OCP) 및 분극 측정(LSV) 결과, QC 합금이 잉곳(IN)보다 더 높은 활성을 보였으며, 이는 표면에 더 조밀하고 두꺼운 부식 생성물 형성을 유도합니다. 전기화학 임피던스 분광법(EIS)은 더 높은 저항 값을 나타내며, 이는 부식 생성물의 두께가 더 두꺼움을 시사합니다.
3. 서론:
알루미늄 합금은 상대적으로 낮은 무게와 높은 기계적 특성으로 인해 많은 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 AlMg 합금은 가공 경화 후 높은 기계적 특성, 우수한 용접성 및 다른 Al 합금에 비해 매우 높은 부식 저항성과 같은 많은 장점을 가집니다. 부식 거동은 중요한 요소이며, 알루미늄 합금의 많은 부식 문제는 공식(pitting)과 같은 국부적인 과정과 관련이 있습니다. 국부 부식에 대한 민감성은 금속간 화합물과 결정립계에 존재하는 석출물을 포함하는 불균일한 미세구조 때문입니다. 냉각 속도는 미세구조에 영향을 미치며, 더 미세하고 균일하게 만듭니다. 더 높은 냉각 속도는 Al 합금의 부식 저항성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 할 수 있음이 입증되었습니다. 본 논문에서는 진공 흡입 주조(VSC) 기술을 이용한 급속 냉각 공정이 5052 알루미늄 합금의 미세구조와 전기화학적 반응에 미치는 영향을 기술합니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
알루미늄 합금 5052는 우수한 내식성으로 알려져 있으나, 주조 시 발생하는 불균일한 미세구조, 특히 철(Fe) 불순물로 인한 금속간 화합물이 국부 부식의 원인이 되어 성능을 저하시킵니다.
이전 연구 현황:
이전 연구들은 냉각 속도가 미세구조를 미세화하고 균일하게 만들어 기계적 특성과 부식 저항성을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다. 특히 다른 알루미늄 합금에서 급속 냉각이 철이 풍부한 상의 생성을 억제하거나 미세화할 수 있음이 연구되었습니다.
연구 목적:
본 연구는 진공 흡입 주조(VSC)를 이용한 급속 냉각이 알루미늄 합금 5052의 미세구조에 어떤 변화를 가져오며, 이러한 변화가 염화물 환경에서의 부식 저항성에 어떤 영향을 미치는지 규명하는 것을 목적으로 합니다.
핵심 연구:
표준 잉곳(IN) 시편과 급속 냉각(QC) 시편의 미세구조를 SEM/EDS로 비교하고, 0.1M NaCl 용액에서 OCP, LSV, EIS 측정을 통해 전기화학적 거동과 부식 저항성의 차이를 분석했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
느린 냉각 속도를 대표하는 잉곳(IN) 시편과 빠른 냉각 속도를 대표하는 진공 흡입 주조(QC) 시편을 비교하는 실험적 설계를 사용했습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
미세구조 분석: 광학 현미경(LM) 및 주사전자현미경/에너지 분산형 분광법(SEM/EDS)을 사용하여 시편 표면의 결정립 크기, 형태 및 금속간 화합물의 분포와 조성을 분석했습니다.
전기화학적 분석: 3전극 시스템을 사용하여 0.1M NaCl 수용액에서 선형 주사 전압전류법(LSV), 개방 회로 전위(OCP), 전기화학 임피던스 분광법(EIS)을 수행하여 부식 전위, 공식 전위, 부식 속도 및 부식 생성물 층의 저항 특성을 측정했습니다.
연구 주제 및 범위:
이 연구는 알루미늄 합금 5052에 초점을 맞추어, 냉각 속도라는 단일 변수가 미세구조와 염화물 환경에서의 부식 저항성에 미치는 영향을 분석하는 것으로 범위를 한정했습니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
급속 냉각된(QC) 시편은 잉곳(IN) 시편에 비해 훨씬 미세한 결정립과 수지상 구조를 보였습니다.
QC 시편에서는 금속간 화합물이 더 작고 균일하게 분포했으며, 특히 부식을 유발하는 Fe 함량이 낮아졌습니다.
QC 시편은 IN 시편보다 낮은 부식 전위(더 높은 활성)를 보였으나, 더 높은 공식 전위를 가져 공식에 대한 저항성이 더 우수했습니다.
EIS 측정 결과, QC 시편은 모든 측정 시간에서 IN 시편보다 현저히 높은 임피던스(저항) 값을 보였으며, 이는 더 두껍고 보호적인 부식 생성물 층이 형성되었음을 나타냅니다.
Figure 목록:
Fig. 1. Schematic drawing of vacuum suction casting process that was used to obtain quick-cooled sample (QC)
Fig. 2. Optical images of surface of IN (a) and QC (b) samples after etching in 2% HF water solution in order to reveal grain boundaries
Fig. 3. FEM images of surface of IN (a) and QC (b) samples after mechanical polishing
Fig. 4. Polarization curves (1 mV/s scan rate) obtained for IN (black curve) and QC (red curve) – (a); optical images of IN and QC samples respectively, after polarization tests – (b) and (c)
Fig. 5. Corrosion potential evolution during 48 h immersion test in chlorides
Fig. 6. EIS results obtained for IN (a) and QC (b) specimens during 48 h immersion test showing electrochemical behavior at electrolyte/electrode interface
7. 결론:
진공 흡입 주조 공정을 통해 알루미늄 합금 5052의 괴상 시편을 주조 시편에 비해 훨씬 미세한 미세구조로 얻을 수 있었습니다. 전기화학적 측정(OCP, LSV) 결과, 급속 냉각된 합금(QC 시편)에서 더 높은 활성이 나타났습니다. 이 높은 전기화학적 활성은 더 강력한 전기화학적 반응을 유발하여 QC 시편 표면에 더 높은 밀도와 더 두꺼운 부식 생성물 층을 형성하게 합니다. QC 합금 표면을 덮는 더 높은 밀도와 두꺼운 부식 생성물 층은 EIS 방법(더 높은 저항 값)으로 확인되었습니다. 또한, EIS 측정은 급속 냉각 후 0.1M NaCl에서 형성된 두꺼운 부식 생성물 층이 5052 합금을 염화물에 대해 더 저항성 있게 만든다는 것을 나타냅니다.
8. 참고문헌:
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 이 연구에서 왜 진공 흡입 주조(VSC) 방식을 선택했나요?
A1: VSC 방식은 매우 높은 냉각 속도((10² – 10³) °C/s)를 구현하면서도 실험에 필요한 크기의 괴상(massive) 시편을 제작할 수 있기 때문입니다. 이는 미세구조를 근본적으로 변화시켜 냉각 속도의 영향을 명확하게 평가하는 데 이상적인 방법입니다.
Q2: 논문에서 급속 냉각(QC) 시편의 부식 전위(Ecorr)가 더 낮아 활성이 높다고 했는데, 어떻게 이것이 더 나은 부식 저항성으로 이어지나요?
A2: QC 시편의 높은 초기 활성은 표면에서 부식 반응이 더 빠르고 균일하게 일어나도록 촉진합니다. 이로 인해 불균일하게 국부적으로 부식이 집중되는 대신, 표면 전체에 더 조밀하고 두꺼운 보호성 부식 생성물 층이 형성됩니다. Figure 6의 EIS 데이터가 보여주듯이, 이 보호층은 잉곳 시편의 것보다 훨씬 높은 저항을 가져 외부 부식 환경으로부터 모재를 효과적으로 보호합니다.
Q3: 잉곳(IN) 시편의 등축정에서 급속 냉각(QC) 시편의 수지상정으로 구조가 변한 것의 의미는 무엇인가요?
A3: 이는 높은 냉각 속도의 직접적인 결과입니다. 미세한 수지상 구조는 금속간 화합물을 미세하게 분산시키는 효과를 가져옵니다. 결과적으로, IN 시편에서 관찰된 크고 긴 AlxFe 상과 같은 공식의 주요 시작점인 큰 음극 사이트가 제거되어 전반적인 부식 저항성이 향상됩니다.
Q4: Figure 4a의 분극 곡선에서 부동태 영역(passive range)이 보이지 않는데, 이는 무엇을 의미하나요?
A4: 이는 0.1M NaCl 환경에서 알루미늄 합금 5052가 안정적인 부동태 피막을 형성하지 못함을 의미합니다. 즉, 부식, 특히 공식이 거의 즉시 시작됩니다. 여기서 핵심적인 차이점은 부식의 속도와 국부화 정도이며, 급속 냉각된 QC 시편에서는 부식이 국부적으로 집중되지 않고 더 균일하게 진행되어 결과적으로 더 나은 저항성을 보이는 것입니다.
Q5: 이 급속 냉각 기술을 다른 알루미늄 합금에도 적용할 수 있나요?
A5: 그렇습니다. 본 논문에서도 AlCuMg 및 AlFe 합금에 대한 연구를 인용하며 가능성을 시사합니다. 미세구조와 금속간 화합물을 미세화하여 부식 저항성을 향상시키는 원리는 이러한 화합물이 국부 부식의 주된 원인이 되는 많은 알루미늄 합금 시스템에 광범위하게 적용될 수 있습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
이 연구는 주조 공정 중 냉각 속도 제어가 알루미늄 합금 5052의 품질에 얼마나 중요한지를 명확히 보여줍니다. 급속 냉각은 단순히 미세구조를 미세화하는 것을 넘어, 부식 메커니즘 자체를 변화시켜 더 두껍고 안정적인 보호층을 형성하게 함으로써 부품의 내구성을 획기적으로 향상시킵니다. 이는 주조 공정의 최적화가 최종 제품의 성능과 직결된다는 사실을 다시 한번 확인시켜 줍니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 백서에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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연락처 : 02-2026-0450
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Zbigniew Szklarz” 외 저자의 논문 “[The Effect of Rapid Cooling on the Corrosion Resistance of As-Cast Aluminium Alloy 5052]”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Dragan Rodic 외 저자가 Processes (2023)에 게재한 학술 논문 “Study and Optimization Defect Layer in Powder Mixed Electrical Discharge Machining of Titanium Alloy”를 기반으로 하며, STI C&D가 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.
키워드
Primary Keyword: 티타늄 합금 PMEDM
Secondary Keywords: 결함층 최적화, 방전 가공, 흑연 분말, 표면 품질, Taguchi 방법
Executive Summary
도전 과제: 티타늄 합금의 전기 방전 가공(EDM) 시 필연적으로 발생하는 표면 결함층은 부품의 품질을 저하시키는 주요 문제입니다.
해결 방법: 본 연구는 유전체에 흑연 분말을 혼합하는 분말 혼합 방전 가공(PMEDM)을 적용하고, 다구치(Taguchi) L9 직교 배열을 사용하여 방전 전류, 펄스 지속 시간, 듀티 사이클, 흑연 분말 농도 등 주요 공정 변수를 최적화했습니다.
핵심 발견: 방전 전류가 결함층 두께에 가장 큰 영향을 미치는(93.53%) 핵심 인자이며, 펄스 지속 시간과 흑연 분말 농도가 그 뒤를 이었습니다.
핵심 결론: 1.5A의 낮은 방전 전류, 32µs의 짧은 펄스 지속 시간, 50%의 듀티 사이클, 12g/L의 흑연 분말 농도 조건에서 결함층 두께를 6.32µm까지 최소화할 수 있음을 실험적으로 검증했습니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가
전기 방전 가공(EDM)은 복잡한 형상의 고강도 소재를 가공하는 데 매우 유용한 기술이지만, 특히 티타늄 합금 가공 시에는 심각한 표면 품질 문제가 발생합니다. 가공 중 발생하는 고열로 인해 표면에는 재응고층(recast layer)과 열영향부(heat-affected zone)로 구성된 ‘결함층(defect layer)’이 형성됩니다. 이 결함층은 미세 균열, 잔류 응력 등 부품의 기계적 성능과 수명에 부정적인 영향을 미치는 원인이 됩니다.
이 문제를 해결하기 위해 유전체에 전도성 분말을 혼합하는 PMEDM 기술이 대두되었습니다. 분말은 방전 에너지를 분산시켜 결함층을 줄이는 데 도움을 주지만, 어떤 분말을 얼마나 사용해야 하는지에 대한 명확한 기준이 부족했습니다. 특히 티타늄 합금 가공에서 최적의 표면 품질을 얻기 위한 PMEDM 공정 변수에 대한 연구는 여전히 미진한 상태였습니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 출발하여, 티타늄 합금 PMEDM 공정에서 결함층을 최소화할 수 있는 최적의 공정 조건을 규명하는 것을 목표로 합니다.
Figure 1. Setup of PMEDM.
연구 접근법: 방법론 분석
본 연구는 티타늄 합금(TiAl4V6)의 결함층을 최소화하기 위해 체계적인 실험 계획법을 사용했습니다. 연구에 사용된 주요 장비와 변수는 다음과 같습니다.
유전체 및 첨가제: 유전체로는 Ilocut EDM 180을 사용했으며, 결함층 감소를 위해 Asbury PM19 흑연 분말을 첨가했습니다. 분말의 균일한 분산을 위해 Tween 20 C58H114O26 계면활성제를 사용했습니다.
실험 설계: 연구의 효율성을 높이기 위해 다구치(Taguchi) L9(3⁴) 직교 배열을 채택했습니다. 4개의 주요 입력 변수(방전 전류, 펄스 지속 시간, 듀티 사이클, 흑연 분말 농도)를 각각 3개의 수준으로 설정하여 총 9번의 실험을 수행했습니다.
결과 측정: 각 실험 조건에서 가공된 시편의 단면을 광학 현미경으로 관찰하여 재응고층과 열영향부를 포함한 결함층의 최대 두께를 3회 측정하여 평균값을 사용했습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 방전 전류가 결함층 두께에 미치는 압도적인 영향
분산 분석(ANOVA) 결과, 결함층 두께에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 방전 전류로 밝혀졌습니다. Table 6에 따르면, 방전 전류는 결함층 두께 변화의 93.53%를 차지하는 압도적인 영향력을 보였습니다. 반면, 펄스 지속 시간은 3.46%, 흑연 분말 농도는 2.68%의 영향을 미쳤습니다. Figure 6의 ANOVA 반응 그래프에서도 방전 전류가 1.5A에서 6.0A로 증가함에 따라 결함층 두께가 급격히 증가하는 것을 명확히 확인할 수 있습니다. 이는 높은 방전 전류가 더 큰 방전 에너지를 생성하여 가공물의 용융 및 기화를 촉진하고, 결과적으로 더 두꺼운 결함층을 형성하기 때문입니다.
Figure 3. Thickness of the defect layer for the first measurement.
결과 2: 결함층 최소화를 위한 최적 공정 조건 규명
다구치 분석을 통해 결함층 두께를 최소화하는 최적의 공정 변수 조합을 도출했습니다. Table 5에 제시된 바와 같이, 최적 조건은 방전 전류 1.5A (레벨 1), 펄스 지속 시간 32µs (레벨 1), 듀티 사이클 50% (레벨 2), 흑연 분말 농도 12g/L (레벨 3)로 확인되었습니다. 이 조건(A1B1C2D3)에서 예측된 최소 결함층 두께는 5.99µm였습니다. 이후 수행된 검증 실험에서는 6.32µm의 결함층 두께가 측정되었으며, 이는 예측값과 5.22%의 낮은 오차율을 보여 본 연구에서 제안된 최적화 방법의 신뢰성을 입증했습니다. 이는 산업 현장에서 티타늄 합금의 표면 품질을 극대화하기 위한 구체적인 가이드라인을 제공합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 이 연구는 티타늄 합금의 PMEDM 공정에서 표면 결함층을 최소화하기 위한 명확한 파라미터 조합(방전 전류 1.5A, 펄스 지속 시간 32µs, 듀티 사이클 50%, 흑연 분말 농도 12g/L)을 제시합니다. 특히, 방전 전류를 가능한 낮게 설정하는 것이 표면 품질 개선에 가장 효과적인 전략임을 시사합니다.
품질 관리팀: 논문의 Table 3과 Figure 4는 각 공정 조건이 결함층 두께(DL)에 미치는 영향을 구체적인 수치와 현미경 이미지로 보여줍니다. 이 데이터는 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 공정 제어 한계를 설정하여 일관된 표면 품질을 확보하는 데 활용될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 본 연구의 결론 부분에서는 결함층 최소화에 최적화된 조건이 재료 제거율(MRR) 저하 및 공구 마모율(TWR) 증가와 같은 다른 성능 지표를 악화시킬 수 있음을 언급합니다. 이는 최고의 표면 품질을 목표로 설계할 경우 가공 시간 및 비용이 증가할 수 있다는 트레이드오프 관계를 의미하며, 초기 설계 단계에서부터 품질과 생산성 간의 균형을 고려해야 함을 시사합니다.
논문 정보
Study and Optimization Defect Layer in Powder Mixed Electrical Discharge Machining of Titanium Alloy
1. 개요:
Title: Study and Optimization Defect Layer in Powder Mixed Electrical Discharge Machining of Titanium Alloy
전기 방전 가공(EDM)은 최근 티타늄 합금 가공에 매우 널리 사용되고 있지만, 표면 품질이 주요 문제입니다. 가공 중 표면에 필연적으로 결함층이 형성되어 표면 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 결함층을 줄이는 방법 중 하나는 유전체에 분말을 첨가하는 것입니다. 그러나 어떤 분말을 얼마나 첨가해야 결함층을 줄일 수 있는지는 아직 명확하지 않습니다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 분말 혼합 전기 방전 가공에서 가공 매개변수가 티타늄 합금의 결함층에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 합니다. 주요 목표는 입력 매개변수를 최적으로 조정하여 결함층의 최소 두께를 달성하는 것입니다. 실험 연구는 다구치(Taguchi) 직교 배열 L9를 사용하여 수행되었으며, 방전 전류, 펄스 지속 시간, 듀티 사이클, 흑연 분말 농도를 입력 매개변수로 고려했습니다. 다구치 및 분산 분석(ANOVA) 결과, 방전 전류가 결함층에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 또한, 분산 분석은 펄스 지속 시간이 두 번째로 영향력 있는 매개변수이며, 그 뒤를 흑연 분말과 듀티 사이클이 잇는다는 것을 밝혔습니다. 결함층의 최소 두께는 방전 전류 1.5A, 펄스 지속 시간 30µs, 듀티 사이클 50%, 흑연 분말 농도 12g/L에서 얻어졌습니다. 본 연구에서 얻은 결과는 일부 미해결 연구 질문에 대한 답을 제공했으며, 제안된 방법이 산업에 적용될 수 있다는 결과를 확인했습니다.
3. 서론:
전기 방전 가공(EDM)은 유전체 유체가 있는 상태에서 전극(공구와 가공물) 사이의 반복적인 전기 방전 시리즈를 통해 재료를 제거하는 방식에 기반합니다. 모든 전도성 재료는 이 공정으로 가공할 수 있습니다. 그러나 고합금강, 경금속, 금속-세라믹 가공에서 가장 정당하게 사용됩니다. 복잡한 표면, 접근하기 어려운 표면 가공과 같은 기본적 이점 외에도 EDM에는 단점도 있습니다. EDM 중 작업 영역에서는 극도로 높은 온도가 발생하므로, 가공물 재료의 표면층에 열적 결함(미세구조 변화, 잔류 응력, 미세 균열 등)이 발생할 것으로 예상됩니다. EDM 중에는 유전체 유체가 가공 영역으로 지속적으로 유입됩니다. 이로 인해 가공물의 상부 표면이 급격히 냉각됩니다. 동시에, 가공 영역에서 제거되지 않은 재료는 유전체의 높은 열전도율로 인해 고속으로 응고됩니다. 이런 방식으로 재응고층이 형성됩니다. 이 층은 일반적으로 미세하고, 부서지기 쉬우며, 단단합니다. 즉, 원래 재료와 다른 미세구조를 가집니다. 재응고층 아래에는 고온 방전(플라즈마 영역)으로 인해 열영향부가 생성됩니다. 용융층과 열영향부는 EDM 중에 결함층(DL)을 형성합니다. 일반적으로 이 층의 형성은 주로 가공 조건에 따라 달라지며, 그 다음으로 가공물의 특성(화학 성분 및 열 전도성)에 따라 달라집니다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
티타늄 합금은 항공우주, 의료 등 첨단 산업에서 널리 사용되지만, 난삭재로서 기존의 절삭 가공이 어렵습니다. 전기 방전 가공(EDM)이 대안으로 사용되지만, 가공 후 표면에 형성되는 결함층(재응고층, 열영향부)이 부품의 성능을 저하시키는 문제가 있습니다.
이전 연구 현황:
결함층을 줄이기 위해 유전체에 전도성 분말을 혼합하는 분말 혼합 방전 가공(PMEDM)이 연구되어 왔습니다. 여러 연구에서 PMEDM이 결함층 두께를 줄이는 데 효과적임을 보였으나, 티타늄 합금에 대한 흑연 분말의 최적 농도와 다른 공정 변수와의 상호작용에 대해서는 여전히 논란이 있었습니다.
연구 목적:
본 연구의 주요 목적은 티타늄 합금의 PMEDM 공정에서 입력 변수(방전 전류, 펄스 지속 시간, 듀티 사이클, 흑연 분말 농도)를 최적으로 조합하여 결함층 두께를 최소화하는 것입니다. 이를 통해 산업 현장에서 적용 가능한 고품질 표면 가공 조건을 제시하고자 합니다.
핵심 연구:
다구치(Taguchi) L9 직교 배열 실험 계획법을 사용하여 4가지 주요 공정 변수가 결함층 두께에 미치는 영향을 체계적으로 분석했습니다. 각 변수의 영향도를 평가하기 위해 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석과 분산 분석(ANOVA)을 수행했으며, 이를 통해 결함층을 최소화하는 최적의 공정 조건을 도출하고 검증 실험을 통해 그 유효성을 확인했습니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 입력 변수가 출력 변수(결함층 두께)에 미치는 영향을 분석하기 위해 다구치(Taguchi) L9(3⁴) 직교 배열을 사용한 실험적 설계를 채택했습니다. 4개의 입력 변수(방전 전류, 펄스 지속 시간, 듀티 사이클, 흑연 분말 농도)를 각각 3수준으로 설정하여 총 9회의 실험을 수행했습니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
각 실험 조건에서 가공된 티타늄 합금(TiAl4V6) 시편을 절단하고 연마한 후, 광학 현미경을 사용하여 단면의 결함층(재응고층 + 열영향부) 두께를 측정했습니다. 측정된 데이터를 바탕으로 다구치 방법의 ‘망소특성(smaller is better)’을 적용하여 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 계산했습니다. 또한 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 입력 변수가 결함층 두께에 미치는 통계적 유의성과 기여율을 평가했습니다.
연구 주제 및 범위:
연구는 티타늄 합금의 분말 혼합 방전 가공(PMEDM)에 초점을 맞춥니다. 주요 연구 주제는 방전 전류(1.5, 3.2, 6.0 A), 펄스 지속 시간(32, 75, 180 µs), 듀티 사이클(30, 50, 70 %), 흑연 분말 농도(0, 6, 12 g/L)가 결함층 두께에 미치는 영향을 분석하고 최적화하는 것입니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
방전 전류는 결함층 두께에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로, 전체 변동의 93.53%를 차지했습니다.
펄스 지속 시간(3.46%)과 흑연 분말 농도(2.68%)도 결함층 두께에 영향을 미쳤으나, 방전 전류에 비해 그 영향력은 미미했습니다. 듀티 사이클은 본 실험 조건에서는 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았습니다.
최적 조건에서 수행된 검증 실험 결과, 6.32µm의 결함층 두께를 얻었으며, 이는 다구치 방법으로 예측한 5.99µm와 5.22%의 낮은 오차율을 보여 최적화의 신뢰성을 확인했습니다.
Figure 목록:
Figure 1. Setup of PMEDM.
Figure 2. Preliminary experiments: (a) determination of the upper limit of the discharge current and (b) determination of the upper limit of the graphite powder concentration.
Figure 3. Thickness of the defect layer for the first measurement.
Figure 4. Defect layers for all experiments by numbers according to Table 3.
Figure 5. Graphic representation of the S/N ratio for thickness of the defect layer, (A) Discharge current, (B) Pulse duration, (C) Duty cycle and (D) Graphite powder.
Figure 6. Response ANOVA graph for the thickness of the defect layer.
7. 결론:
본 연구는 EDM으로 생산된 티타늄 합금의 결함층 두께를 최소화하고 가공된 표면의 품질을 향상시키기 위해 유전체에 흑연 분말을 첨가할 것을 제안했습니다. 본 연구의 결과는 PMEDM 티타늄 합금에 대한 최적의 가공 조건을 선택하는 데 매우 유용하며, 다음과 같은 결론을 도출할 수 있습니다.
i. 방전 전류는 결함층에 영향을 미치는 가장 중요한 공정 매개변수이며, 그 뒤를 펄스 지속 시간과 흑연 분말 농도가 잇습니다. ii. 최적의 매개변수 A1B1C2D3는 다음과 같이 결정되었습니다: 방전 전류 1.5A; 펄스 지속 시간 32µs; 듀티 사이클 50%; 흑연 농도 12g/L; 최소 결함층 5.99µm 및 해당 S/N비 –15.56을 얻었습니다. iii. 검증 실험 결과 두께는 6.32µm였습니다. 다구치 분석과 검증 실험에서 얻은 값 사이의 평균 오차는 5.22%에 불과했습니다. iv. 이전 결과를 확인하기 위해, ANOVA 분석을 수행하여 매개변수가 결함층 두께에 미치는 영향을 연구했습니다. 결과는 방전 전류가 93.53%, 펄스 지속 시간이 3.46%, 흑연 분말 농도가 2.68%에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
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전문가 Q&A: 주요 질문과 답변
Q1: 연구에서 방전 전류의 상한을 7.5A로 설정한 이유는 무엇인가요?
A1: 본 연구의 2.3절과 Figure 2a에서 설명하듯이, 예비 실험에서 9.5A의 방전 전류를 적용했을 때 가공물 표면이 심하게 손상되는 결과가 나타났습니다. 이는 과도한 방전 에너지로 인해 안정적인 가공이 불가능함을 의미합니다. 따라서 연구의 신뢰성과 유의미한 데이터 확보를 위해 안정적인 가공이 가능한 범위인 1.5A에서 7.5A 사이로 방전 전류를 제한했습니다.
Q2: 흑연 분말이 결함층 두께를 줄이는 데 구체적으로 어떤 역할을 하나요?
A2: 서론과 토의 부분에서 설명된 바와 같이, 유전체에 첨가된 흑연 분말은 전극과 가공물 사이의 간격을 넓히고 방전 채널(플라즈마 채널)을 확장시키는 역할을 합니다. 이로 인해 방전 에너지가 한 점에 집중되지 않고 더 넓은 영역으로 분산됩니다. 결과적으로 가공물 표면에 가해지는 열에너지 밀도가 낮아져 용융 풀(molten pool)의 깊이가 얕아지고, 이는 더 얇은 재응고층과 열영향부, 즉 더 얇은 결함층 형성으로 이어집니다.
Q3: 분산 분석(ANOVA)에서 듀티 사이클이 결함층에 유의미한 영향을 미치지 않은 이유는 무엇인가요?
A3: 본 연구의 토의 부분(11페이지)에서 이에 대해 설명하고 있습니다. 이 연구에서 사용된 펄스 지속 시간은 최대 180µs로 비교적 짧은 편입니다. 이 범위 내에서는 듀티 사이클의 변화가 방전 에너지 총량에 미치는 영향이 크지 않아 결함층 두께에 통계적으로 유의미한 변화를 일으키지 않은 것으로 분석됩니다. 펄스 지속 시간이 200µs 이상으로 길어지는 조건에서는 듀티 사이클이 더 중요한 변수가 될 것으로 예상됩니다.
Q4: 결함층 두께 최소화를 위해 최적화했을 때 나타나는 다른 성능 지표와의 트레이드오프(trade-off)는 무엇이었나요?
A4: 11페이지의 토의 부분에서 명확히 언급되었듯이, 결함층 두께를 최소화하는 최적 조건(낮은 방전 전류 1.5A)에서는 다른 성능 지표가 저하되는 현상이 관찰되었습니다. 재료 제거율(MMR)은 0.42 mm³/min으로 매우 낮았고, 상대적 공구 마모율(TWR)은 51.23%로 높게 나타났습니다. 이는 최고의 표면 품질을 얻기 위해서는 생산성을 희생해야 하는 트레이드오프 관계가 존재함을 의미합니다.
Q5: 이 연구에서 다구치 방법의 예측은 얼마나 신뢰할 수 있나요?
A5: 9페이지에 따르면, 다구치 분석을 통해 예측된 최적의 결함층 두께(5.99µm)와 실제 검증 실험을 통해 얻은 값(6.32µm) 사이의 평균 오차율은 5.22%에 불과했습니다. 일반적으로 예측 오차율이 10% 이내일 경우 성공적인 예측으로 간주되므로, 본 연구에서 사용된 다구치 최적화 방법은 매우 높은 신뢰도를 가진다고 할 수 있습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 티타늄 합금 PMEDM 공정에서 표면 결함층 형성의 핵심 원인이 방전 전류에 있음을 명확히 밝혔으며, 낮은 방전 전류와 최적화된 공정 변수 조합을 통해 결함층을 획기적으로 줄일 수 있는 실질적인 해결책을 제시했습니다. 이 결과는 항공우주, 의료기기 등 고정밀, 고품질을 요구하는 산업에서 티타늄 부품의 신뢰성과 성능을 한 단계 끌어올릴 수 있는 중요한 기반이 될 것입니다.
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연락처 : 02-2026-0450
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “Dragan Rodic” 외 저자의 논문 “Study and Optimization Defect Layer in Powder Mixed Electrical Discharge Machining of Titanium Alloy”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Sadatoshi Koroyasu가 작성하여 2022년 Materials Transactions에 게재한 논문 “Effect of Melt Velocity on Density of Aluminum Alloy Castings in Expendable Pattern Casting Process”를 기반으로 합니다. STI C&D의 기술 전문가들이 분석하고 요약했습니다.
The Challenge: 소모성 패턴 주조(EPC) 공정에서 용탕 유속이 증가할수록 패턴 분해 과정에서 생성된 액상 수지가 용탕에 혼입되어, 최종 주물의 밀도를 저하시키고 기계적 특성에 악영향을 미치는 문제를 해결해야 합니다.
The Method: 알루미늄 합금(JIS AC2A)을 사용하여 평판 형상의 EPS 패턴을 상향 및 하향 주조 방식으로 주조했습니다. 용탕 유속, 주입 온도, 감압 조건을 변경하며 주물의 밀도를 측정하고 X-ray CT 촬영을 통해 내부 결함을 관찰했습니다.
The Key Breakthrough: 용탕 유속이 증가할수록 주물 밀도는 감소하는 경향을 보였으며, 이는 액상 수지의 혼입 증가 때문으로 분석됩니다. 특히 상향 주조 시 감압 조건을 적용하면 밀도가 향상되었으나, 고온·고속 조건에서는 ‘용탕 선행 유동’ 현상으로 인해 오히려 밀도가 감소하는 예외가 발견되었습니다.
The Bottom Line: EPC 공정에서 고품질의 알루미늄 주물을 생산하기 위해서는 용탕 유속, 주입 방식, 압력 조건을 정밀하게 제어하여 잔류 수지 결함을 최소화하는 것이 핵심이며, 이는 최종 제품의 신뢰성과 직결됩니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
소모성 패턴 주조(EPC) 공정은 복잡한 형상의 주물을 코어 없이 일체형으로 생산할 수 있어 자동차 엔진의 실린더 헤드와 같은 부품 제작에 널리 사용됩니다. 하지만 이 공정은 EPS(발포 폴리스티렌) 패턴이 용탕에 의해 열분해되면서 발생하는 가스와 액상 수지를 원활하게 배출해야 하는 기술적 과제를 안고 있습니다.
특히 알루미늄 합금과 같이 용융점이 낮은 금속의 경우, 패턴이 완전히 기화되지 않고 대부분 액화되어 용탕과 직접 접촉하며 충전이 이루어집니다. 이 과정에서 액상 수지가 용탕에 혼입되면 그림 1과 같은 잔류 수지 결함(residual resin defects)을 유발합니다. 이러한 결함은 주물의 기계적 특성과 기밀성에 치명적인 영향을 미치므로, 이를 정량적으로 평가하고 제어하는 기술이 매우 중요합니다. 기존에는 용탕 유속, 감압 조건, 주조 방안 등이 결함 발생에 영향을 미칠 것으로 예상되었으나, 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이었습니다. 본 연구는 이러한 산업 현장의 문제를 해결하기 위해 시작되었습니다.
Fig. 1 Sample of aluminum alloy castings with residual resin defects.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구에서는 EPC 공정의 핵심 변수들이 주물 밀도에 미치는 영향을 규명하기 위해 정밀하게 통제된 실험을 설계했습니다.
주조 장치 및 패턴: 내경 200mm, 깊이 300mm의 강철 주형 플라스크를 사용했으며, 감압을 위한 흡입 포트를 갖추었습니다. 폭 70mm, 높이 200mm, 두께 10mm의 평판형 EPS 패턴을 사용하여 상향(bottom pouring) 및 하향(top pouring) 주조 클러스터를 조립했습니다(그림 2, 3 참조).
용탕 유속 측정: 패턴 내부에 10, 55, 100, 145, 190mm 지점에 텅스텐 와이어로 제작된 접촉 센서를 삽입하여 용탕의 도달 시간을 측정하고, 이를 통해 평균 용탕 유속을 계산했습니다.
핵심 변수:
용탕 유속: 투과성이 다른 3종류의 상용 코팅제(A, B, C)와 코팅 두께(0.5mm ~ 2.5mm)를 조절하여 약 10mm/s에서 100mm/s 범위의 유속을 구현했습니다.
주입 온도: 약 973K와 1073K 두 가지 조건으로 설정했습니다.
압력 조건: 대기압(비감압) 조건과 13.3kPa의 감압 조건을 적용했습니다.
주조 방식: 상향 주조와 하향 주조 방식을 비교했습니다.
결함 평가: 주조된 알루미늄 합금(JIS AC2A) 전체의 밀도를 아르키메데스법으로 측정하여 결함을 정량적으로 평가했습니다. 일부 시편은 X-ray CT(Computed Tomography)를 사용하여 내부 결함의 형상과 분포를 직접 관찰했습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
Finding 1: 용탕 유속 증가는 주물 밀도 저하의 직접적인 원인
실험 결과, 상향 및 하향 주조 방식 모두에서 용탕 유속이 증가할수록 주물의 밀도가 감소하는 뚜렷한 경향이 나타났습니다.
그림 5(상향 주조, 비감압)와 그림 6(하향 주조, 비감압)에서 볼 수 있듯이, 용탕 유속(u)이 10mm/s 근처에서 80mm/s 이상으로 증가함에 따라 주물 밀도(ρ)는 약 2.76 x 10³ kg/m³에서 2.72 x 10³ kg/m³ 이하로 점차 감소했습니다. 이는 용탕 유속이 빠를수록 코팅 벽면에 존재하는 액상 수지가 용탕 내부로 혼입될 가능성이 커지기 때문으로 해석됩니다. 즉, 빠른 유속은 수지가 코팅층을 통해 배출될 시간을 주지 않고 용탕 흐름에 휩쓸리게 만들어 내부 결함을 형성하는 것입니다.
Fig. 7 Discharge mechanism of liquid resin.
Finding 2: 감압 및 주조 방식이 결함 저감에 미치는 영향과 그 한계
감압 조건과 주조 방식은 주물 밀도에 상당한 영향을 미쳤으며, 특정 조건에서는 예상과 다른 결과가 관찰되었습니다.
감압 효과: 그림 10(973K, 상향 주조)에서 감압 조건(●)은 비감압 조건(○)보다 전반적으로 높은 주물 밀도를 보였습니다. 이는 감압으로 인해 코팅층 내외부의 압력 차이가 커져 액상 수지의 배출이 촉진되었기 때문입니다.
주조 방식 효과: 그림 8과 9를 보면, 동일한 온도와 유속 조건에서 하향 주조(●)가 상향 주조(○)보다 높은 밀도를 나타냈습니다. 이는 상향 주조 시 액상 수지의 부력과 용탕의 흐름 방향이 일치하여 수지 혼입이 심화되는 반면, 하향 주조에서는 두 방향이 반대여서 혼입이 억제되기 때문으로 분석됩니다.
고온·고속 조건의 예외 현상: 흥미롭게도, 1073K의 고온에서 상향 주조를 할 때, 고속 영역에서는 감압 조건(●)의 밀도가 비감압 조건(○)보다 오히려 낮아지는 현상이 관찰되었습니다(그림 12, High velocity region). 이는 ‘용탕 선행 유동(forward flow of molten metal)’ 현상 때문으로, 감압 상태에서 용탕이 EPS 패턴과 코팅의 계면으로 먼저 흘러 들어가면서 EPS 패턴을 붕괴시키고 용탕 내로 혼입시켜 밀도를 저하시키는 것으로 추정됩니다. 그림 14는 이 현상이 발생한 주물의 단면을 보여줍니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 본 연구는 용탕 유속이 잔류 수지 결함의 핵심 제어 인자임을 시사합니다. 코팅제의 종류와 두께를 조절하여 최적의 유속을 설정하고, 감압 시스템을 도입하면 코팅층을 통한 수지 배출을 촉진하여 주물 품질을 향상시킬 수 있습니다. 단, 고온·고속 주조 시에는 ‘용탕 선행 유동’ 현상을 주의해야 합니다.
For Quality Control Teams: 주물 밀도 측정은 내부 잔류 수지 결함을 평가하는 효과적인 비파괴 검사 방법이 될 수 있습니다. 그림 17의 X-ray CT 데이터는 밀도 저하가 실제 내부 기공(void)의 크기 및 분포와 직접적인 관련이 있음을 보여주므로, 밀도 값을 새로운 품질 관리 기준으로 설정하는 것을 고려할 수 있습니다.
For Design Engineers: 주입 방안 설계가 결함 형성에 큰 영향을 미칩니다. 액상 수지의 부력과 용탕 흐름을 고려할 때, 수지 혼입을 최소화하기 위해 하향 주조 방식이 상향 주조 방식보다 유리할 수 있습니다. 초기 설계 단계에서 이러한 유동 특성을 고려하는 것이 중요합니다.
Paper Details
Effect of Melt Velocity on Density of Aluminum Alloy Castings in Expendable Pattern Casting Process
1. Overview:
Title: Effect of Melt Velocity on Density of Aluminum Alloy Castings in Expendable Pattern Casting Process
The casting defects inside the aluminum alloy castings in the expendable pattern casting (EPC) process were evaluated by measuring the density of castings. The effect of melt velocity on the density of plate aluminum alloy castings was investigated experimentally. There was the tendency for the casting density to decrease with increasing melt velocity. This result seemed to be due to the increased entrainment of pattern decomposed liquid resin into the molten metal. In the case of bottom pouring, the casting density with reduced pressure is larger than that with non-reduced pressure. The result seems to be due to the increase in the discharge of the liquid resin at the coat surface through the coat layer. However, when the pouring temperature was high, in the high melt velocity region, there was the tendency for the casting density to be lower than that with non-reduced pressure. This phenomenon seemed to be caused by the forward flow of molten metal. In the case of top pouring, the casting density was higher than that in bottom pouring, and the effect of the reduced pressure was not significant. From the result of observing the castings by an X-ray computed tomography (CT) imaging, it was predicted that the density decrease of the castings might be due to voids by the residual resin defects.
3. Introduction:
The expendable pattern casting (EPC) process is very attractive for complex-shaped castings as it allows for near-net-shape products without parting lines or cores. It has been applied to parts like aluminum alloy cylinder heads. In the EPC process, molten metal replaces an expendable polystyrene (EPS) pattern, and the resulting decomposition gas and liquid resin are discharged through a coat layer into dry sand. For aluminum alloys, which have a lower melt temperature, the pattern mostly liquefies rather than gasifies. This can lead to the entrainment of liquid resin into the molten metal, causing internal residual resin defects, as shown in Fig. 1. These defects significantly affect mechanical properties and airtightness. Therefore, it is important to quantitatively estimate these defects. This study investigates the effects of melt velocity, reduced pressure, and casting design on residual resin defects by measuring the casting density and using X-ray CT imaging.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
The EPC process is advantageous for complex aluminum alloy castings but is prone to internal residual resin defects due to the liquefaction of the EPS pattern. These defects degrade the casting’s mechanical properties and airtightness.
Status of previous research:
While the generation of residual resin defects is known to be influenced by melt velocity, reduced pressure, and casting design, few recent studies have quantitatively investigated these relationships. Existing mold-filling analysis systems for the EPC process also rarely simulate liquid resin entrainment.
Purpose of the study:
This study aims to experimentally examine the effects of melt velocity, reduced pressure, and casting design (bottom vs. top pouring) on the residual resin defects in aluminum alloy plate castings. Casting density measurement is used as the primary method for evaluating these defects, supplemented by X-ray CT imaging.
Core study:
The core of the study involves casting aluminum alloy plates under various conditions of melt velocity, pouring temperature, pressure (atmospheric vs. reduced), and pouring design (bottom vs. top). The density of the resulting castings is measured and analyzed as a function of these variables to quantify the extent of internal defects.
5. Research Methodology
Research Design:
An experimental study was designed to investigate the causal relationship between process parameters (melt velocity, pressure, pouring design, temperature) and the outcome (casting density). A cylindrical steel molding flask with a suction port for pressure reduction was used.
Data Collection and Analysis Methods:
Casting: JIS AC2A (A319 equivalent) aluminum alloy was melted and cast into plate-shaped EPS patterns.
Variable Control: Melt velocity was controlled by using three different commercial coats with varying permeabilities and by adjusting the coat thickness. Pressure was controlled at atmospheric and a reduced pressure of 13.3 kPa. Pouring temperatures were set to 973 K and 1073 K.
Data Collection: Melt arrival times were measured using touch sensors to calculate average melt velocity. The density of the whole casting was measured using the Archimedean method. Select castings were observed using X-ray CT imaging to visualize internal defects.
Analysis: The collected casting density data was plotted against melt velocity for different experimental conditions to identify trends and relationships.
Research Topics and Scope:
The research focuses on plate-shaped aluminum alloy castings produced by the EPC process. The scope is limited to the experimental conditions defined: two pouring temperatures, two pressure levels, two casting designs (bottom and top pouring), and a melt velocity range of approximately 10 to 100 mm·s⁻¹.
6. Key Results:
Key Results:
There was a tendency for casting density to decrease with increasing melt velocity for both bottom and top pouring.
In bottom pouring, applying reduced pressure resulted in a higher casting density compared to non-reduced pressure, except at high pouring temperatures and high melt velocities.
At high pouring temperature (1073 K) and high melt velocity, the casting density under reduced pressure was conversely lower than that under non-reduced pressure for bottom pouring, likely due to the “forward flow of molten metal”.
Top pouring resulted in higher casting density than bottom pouring, and the effect of reduced pressure was not significant in this case.
X-ray CT imaging confirmed that the decrease in casting density was caused by voids resulting from residual resin defects.
Fig. 14 Casting view of final melt flow section for bottom pouring,
pouring temperature of 1073 K, and reduced pressure condition.
Figure List:
Fig. 1 Sample of aluminum alloy castings with residual resin defects.
Fig. 2 Schematic diagram of casting apparatus for bottom pouring.
Fig. 3 Schematic diagram of casting apparatus for top pouring.
Fig. 4 Schematic diagram of casting apparatus for top pouring.
Fig. 5 Effects of melt velocity and pouring temperature on casting density for bottom pouring and non-reduced pressure.
Fig. 6 Effects of melt velocity and pouring temperature on casting density for top pouring and non-reduced pressure.
Fig. 7 Discharge mechanism of liquid resin.
Fig. 8 Effects of melt velocity and casting design on casting density for pouring temperature of 973 K and non-reduced pressure.
Fig. 9 Effects of melt velocity and casting design on casting density for pouring temperature of 1073 K and non-reduced pressure.
Fig. 10 Effects of melt velocity and reduced pressure on casting density for bottom pouring at pouring temperature of 973 K.
Fig. 11 Effects of melt velocity and reduced pressure on casting density for top pouring at pouring temperature of 973 K.
Fig. 12 Effects of melt velocity and reduced pressure on casting density for bottom pouring at pouring temperature of 1073 K.
Fig. 13 Effects of melt velocity and reduced pressure on casting density for top pouring at pouring temperature of 1073 K.
Fig. 14 Casting view of final melt flow section for bottom pouring, pouring temperature of 1073 K, and reduced pressure condition.
Fig. 15 Effects of melt velocity and casting design on casting density for pouring temperature of 973 K and reduced pressure.
Fig. 16 Effects of melt velocity and casting design on casting density for pouring temperature of 1073 K and reduced pressure.
Fig. 17 Sectional views of castings in Fig. 5 by X-ray CT imaging.
7. Conclusion:
The study successfully evaluated residual resin defects in EPC aluminum alloy castings by measuring their density. The key conclusions are: 1. Casting density decreased with increasing melt velocity, attributed to increased entrainment of decomposed liquid resin. 2. For bottom pouring, reduced pressure generally increased casting density by enhancing resin discharge. However, at high temperature and high velocity, a “forward flow” phenomenon caused a density decrease. 3. Top pouring yielded higher density than bottom pouring, and the effect of reduced pressure was not significant. 4. X-ray CT images confirmed that the density decrease was due to voids from residual resin defects.
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A1: 용탕 유속을 효과적으로 제어하기 위해서입니다. 코팅층은 EPS 패턴 분해 시 발생하는 가스와 액상 수지의 배출 통로 역할을 하며, 코팅의 투과성은 이 배출 속도에 영향을 주어 결과적으로 용탕의 충전 속도, 즉 유속을 결정합니다. 투과성이 낮은 코팅(Coat A)부터 높은 코팅(Coat C)까지 사용하여 광범위한 용탕 유속(약 10~100 mm/s)을 구현하고, 유속이 주물 밀도에 미치는 영향을 체계적으로 분석할 수 있었습니다.
Q2: 주입 온도가 973K일 때보다 1073K로 높을 때 전반적으로 주물 밀도가 더 높은 경향을 보이는 이유는 무엇인가요?
A2: 이는 용탕 내로 혼입된 액상 수지의 부상(buoyancy)과 관련이 있습니다. 주입 온도가 높으면(1073K) 용탕의 응고 완료까지 걸리는 시간이 길어집니다. 이 시간 동안, 용탕보다 가벼운 액상 수지 방울이 부력에 의해 용탕 표면으로 상승하여 제거될 기회가 더 많아집니다. 반면, 온도가 낮으면(973K) 용탕이 빠르게 응고되어 수지가 미처 떠오르지 못하고 주물 내부에 갇히게 되어 밀도를 저하시키는 것입니다.
Q3: 그림 12에서, 고온(1073K) 및 고속 조건의 상향 주조 시 감압을 적용했을 때 오히려 밀도가 더 낮아지는 이유는 무엇인가요?
A3: 이 현상은 “용탕 선행 유동(forward flow of molten metal)” 때문으로 설명됩니다. 일반적인 상황에서는 용탕이 패턴을 녹이며 전진하지만, 고온·고속·감압 조건에서는 용탕이 EPS 패턴과 코팅 사이의 미세한 틈으로 먼저 빠르게 스며들어갑니다. 이 선행 유동이 EPS 패턴을 불안정하게 붕괴시키고, 그 조각들을 용탕 흐름에 직접 혼입시켜 더 심각한 내부 결함을 유발하고 결과적으로 주물 밀도를 저하시키는 것입니다.
Q4: 상향 주조(bottom pouring)가 하향 주조(top pouring)보다 주물 밀도가 낮은 경향을 보이는 이유는 무엇인가요?
A4: 액상 수지의 부력과 용탕의 흐름 방향 사이의 상호작용 때문입니다. 상향 주조에서는 용탕이 아래에서 위로 흐르는데, 액상 수지 역시 가볍기 때문에 부력에 의해 위로 떠오르려는 힘을 받습니다. 두 힘의 방향이 일치하여 수지가 용탕 흐름에 쉽게 휩쓸리고 혼입이 촉진됩니다. 반면, 하향 주조에서는 용탕이 위에서 아래로 흐르지만 수지의 부력은 여전히 위를 향하므로, 두 힘이 상쇄되어 수지 혼입이 상대적으로 억제되는 효과가 있습니다.
Q5: X-ray CT 분석(그림 17)을 통해 밀도 감소의 근본 원인이 무엇이라고 결론 내릴 수 있나요?
A5: X-ray CT 이미지는 밀도 감소가 잔류 수지 결함으로 인해 생성된 내부 기공(voids) 때문임을 명확히 보여줍니다. 그림 17(a)와 (b)를 비교하면, 밀도가 상대적으로 낮은 시편(a)에서 더 크고 명확한 기공이 관찰됩니다. 이는 측정된 거시적 밀도 차이가 주물 내부에 존재하는 수 mm 크기의 미세 기공들의 총 부피 차이에서 비롯됨을 의미하며, 밀도 측정이 내부 결함을 평가하는 유효한 지표임을 입증합니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
본 연구는 소모성 패턴 주조 공정(Expendable Pattern Casting Process)에서 용탕 유속, 압력, 주조 방식과 같은 핵심 공정 변수들이 어떻게 내부 결함 형성과 주물 밀도에 영향을 미치는지 실험적으로 규명했습니다. 용탕 유속이 증가할수록 수지 혼입이 증가하여 밀도가 감소하며, 감압 조건과 하향 주조 방식이 결함 저감에 유리하다는 사실을 데이터로 입증했습니다. 특히 고온·고속 조건에서 발생하는 ‘용탕 선행 유동’이라는 예외 현상을 발견한 것은 공정 최적화에 중요한 시사점을 제공합니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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연락처 : 02-2026-0450
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Effect of Melt Velocity on Density of Aluminum Alloy Castings in Expendable Pattern Casting Process” by “Sadatoshi Koroyasu”.
이 기술 요약은 Yuelai Zhang 외 저자들이 Materials (2022)에 발표한 논문 “[Welding Defect and Mechanical Properties of Nanosecond Laser Cleaning 6005A Aluminum Alloy]”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
Keywords
Primary Keyword: 레이저 클리닝 용접 결함
Secondary Keywords: 알루미늄 합금 용접, 6005A 합금, MIG 용접, 기공 결함, 표면 산화막, 기계적 특성, 나노초 레이저
Executive Summary
The Challenge: 알루미늄 합금 표면의 자연 산화막은 용접 시 기공과 같은 심각한 결함을 유발하여 접합부의 성능을 저하시킵니다.
The Method: 6005A 알루미늄 합금 부품에 나노초 펄스 레이저를 적용하여 용접 전 표면의 산화막과 오염 물질을 제거하고 용접 후 품질에 미치는 영향을 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 150W 출력, 100Hz 스캐닝 주파수, 0.8m/min 클리닝 속도에서 표면 산소 함량을 최저로 낮추고, 오일로 오염된 표면의 용접 기공률을 28.672%에서 0.091%로 획기적으로 감소시켰습니다.
The Bottom Line: 나노초 레이저 클리닝은 철도 차량과 같은 고신뢰성 알루미늄 구조물의 용접 품질과 기계적 강도를 향상시키는 효과적이고 친환경적인 전처리 기술입니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
알루미늄 및 그 합금은 높은 비강도와 내식성 덕분에 철도 차량을 포함한 여러 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 알루미늄은 공기 중에서 쉽게 반응하여 표면에 자연적인 산화막(Al₂O₃)을 형성합니다. 이 산화막은 수분이나 유분과 같은 오염 물질을 흡착하는 경향이 있으며, 용접 과정에서 수소의 원천이 됩니다. 용접 중 고온에서 분해된 수소는 용융 금속 내부에 갇혀 기공(porosity)을 형성하며, 이는 용접부의 기계적 성능을 심각하게 저하시키는 주요 원인이 됩니다.
기존의 화학적 세척, 기계적 연마 등의 산화막 제거 방법은 비효율적이고 작업자의 건강을 해치며 환경 오염 및 안전 문제를 야기합니다. 따라서 철도 차량용 알루미늄 차체 부품의 용접 품질을 향상시키기 위해서는 효율적이고 친환경적인 표면 처리 기술이 절실히 요구됩니다. 이 연구는 바로 이 문제에 대한 해결책으로 나노초 레이저 클리닝 기술의 적용 가능성을 탐구합니다.
Figure 1. (a) Schematic of laser cleaning system and (b) the scanning path of the beam.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구에서는 6005A-T6 알루미늄 합금 압출재를 실험 재료로 사용했으며, 용접 와이어는 SAI5087(직경 1.2mm)을 사용했습니다.
레이저 클리닝 시스템은 파장 1064nm, 최대 평균 출력 200W, 펄스 폭 350ns의 나노초 파이버 레이저로 구성되었습니다. 연구팀은 레이저 출력(25-200W), 스캐닝 주파수(25-200Hz), 클리닝 속도(0.5-1.2m/min) 등 주요 공정 변수가 알루미늄 합금 표면의 산소 함량, 표면 거칠기, 표면 경도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했습니다.
표면 특성 평가는 에너지 분산형 분광법(EDS), X선 광전자 분광법(XPS), 공초점 레이저 주사 현미경(CLSM), 비커스 경도 시험기를 통해 이루어졌습니다. 레이저 클리닝 후 시편은 수동 MIG 용접을 통해 랩 조인트(lap joint) 구조로 접합되었으며, 용접부의 결함은 침투 탐상 검사를 통해, 기계적 성능은 전단 강도 시험을 통해 평가되었습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
Finding 1: 최적의 레이저 클리닝 조건 확립 및 산화막 제거 효과 검증
연구팀은 레이저 클리닝 공정 변수가 표면 산소 함량에 미치는 영향을 분석하여 최적의 조건을 도출했습니다. Figure 2에 나타난 바와 같이, 레이저 출력이 150W일 때, 스캐닝 주파수가 100Hz일 때, 그리고 클리닝 속도가 0.8m/min일 때 표면 산소 함량이 가장 낮게 측정되었습니다. 이는 해당 조건에서 표면 산화막이 가장 효과적으로 제거되었음을 의미합니다.
Figure 3의 EDS 분석 결과, 처리되지 않은 시편에서는 뚜렷한 산소 피크가 관찰되었으나, 레이저 클리닝 후에는 산소 피크가 거의 사라졌습니다. 또한 Figure 5의 XPS 스펙트럼 분석 결과, 레이저 클리닝 후 Al₂O₃ 신호 강도는 감소하고 순수 Al 신호 강도는 증가하여, 레이저가 표면의 알루미나를 효과적으로 제거했음을 다시 한번 확인시켜 주었습니다.
Finding 2: 용접 기공 결함의 획기적인 억제
레이저 클리닝은 용접부의 기공 결함을 극적으로 감소시켰습니다. 특히 표면이 오염된 극한 상황에서 그 효과는 더욱 두드러졌습니다. Figure 11은 다양한 표면 상태에서의 침투 탐상 시험 결과와 기공률을 보여줍니다.
오일 오염 시편 (Figure 11a): 용접 후 기공률이 28.672%에 달하는 심각한 결함이 발생했습니다.
레이저 클리닝 시편 (Figure 11c): 기공률이 0.091%로 급격히 감소하여 거의 결함이 없는 건전한 용접부를 형성했습니다.
이 결과는 레이저 클리닝이 기공의 주원인인 산화막과 표면 오염원을 효과적으로 제거하여 용접 품질을 크게 향상시킬 수 있음을 명확히 보여줍니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 이 연구는 6005A 알루미늄 합금의 MIG 용접 전처리 공정에서 레이저 클리닝의 최적 파라미터(출력 150W, 스캐닝 주파수 100Hz, 속도 0.8m/min)를 구체적인 가이드라인으로 제시합니다. 이를 통해 용접 공정의 안정성을 높이고 레이저 클리닝 용접 결함을 최소화할 수 있습니다.
For Quality Control Teams:Figure 9의 데이터는 레이저 클리닝을 통해 용접부의 전단 강도와 연신율이 미세하게 향상됨을 보여줍니다. 이는 기공 감소가 기계적 성능 향상으로 이어진다는 것을 의미하며, 레이저 클리닝된 용접부에 대한 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 참고 자료가 될 수 있습니다.
For Design Engineers: 본 연구 결과는 전통적인 세척 방식이 어려운 복잡한 형상의 접합부나 접근이 힘든 부위에도 레이저 클리닝을 적용하여 고품질의 용접부를 확보할 수 있음을 시사합니다. 이는 초기 설계 단계에서 용접 조인트의 신뢰성을 높이는 중요한 고려 사항이 될 수 있습니다.
Figure 4. The XPS spectrum of the surface of 6005A alloy with untreated and laser cleaned.
Paper Details
Welding Defect and Mechanical Properties of Nanosecond Laser Cleaning 6005A Aluminum Alloy
1. Overview:
Title: Welding Defect and Mechanical Properties of Nanosecond Laser Cleaning 6005A Aluminum Alloy
Author: Yuelai Zhang, Qi Yao, Weifeng Long, Chunming Wang, Ji Lin and Zehui Liu
Year of publication: 2022
Journal/academic society of publication: Materials
나노초 레이저 클리닝은 철도 차량용 알루미늄 차체 부품 표면의 산화막과 먼지를 효과적으로 제거하고 표면 특성을 개선합니다. 본 연구에서는 다양한 스캐닝 주파수와 클리닝 속도에 따른 레이저 클리닝이 용접 품질에 미치는 영향을 상세히 연구했습니다. 용접 후 레이저 클리닝이 용접 품질에 미치는 영향도 조사되었습니다. 다양한 파라미터에서 레이저 클리닝 후 표면 산소 함량은 감소하고 표면 거칠기와 표면 경도는 증가했습니다. 표면 산소 함량의 변화는 에너지 밀도 및 스폿 밀도와 관련이 있었습니다. 가장 낮은 산소 함량은 150W, 100Hz, 0.8m/min에서 얻어졌습니다. 레이저로 생성된 크레이터는 표면 형태를 변화시키고 표면 거칠기를 개선했습니다. 용접된 조인트의 기계적 특성은 기공 감소와 관련하여 약간 개선되었습니다. 레이저 클리닝된 용접부의 최소 기공률은 0.021%였습니다. 이 연구는 알루미늄 합금의 나노초 레이저 클리닝 및 그 용접 특성에 대한 새로운 아이디어를 제공합니다.
3. Introduction:
알루미늄 및 알루미늄 합금은 높은 비강도와 내식성으로 인해 철도 운송 분야에서 널리 사용됩니다. 알루미늄 합금의 표면은 공기와 쉽게 반응하여 자연 산화막을 형성합니다. 이러한 산화막의 존재는 알루미늄 합금 용접 중 기공을 유발하여 조인트 성능을 저하시킬 수 있습니다. 알루미늄 산화막은 표면에 물과 기름을 흡착시켜 수소의 원천을 제공하며, 이는 용접부의 수소 기공을 증가시키고 기공률을 높입니다. 알루미늄 합금의 용접 품질을 향상시키기 위해서는 용접 전에 표면의 산화막을 제거해야 합니다. 현재 연구에서 산화막을 제거하는 방법에는 화학적 세척, 기계적 연마, 전해 세척 및 초음파 세척이 있습니다. 이러한 방법들은 비효율적이고 작업자의 건강에 해로우며 환경 오염과 안전 위험을 증가시킵니다. 따라서 알루미늄 합금 표면의 산화막을 세척하기 위한 효율적이고 친환경적인 방법이 필요합니다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
알루미늄 합금은 철도 차량에 널리 사용되지만, 표면 산화막으로 인해 용접 시 기공과 같은 결함이 발생하여 구조적 안정성을 저해하는 문제가 있습니다.
Status of previous research:
기존의 산화막 제거 방법(화학적, 기계적 세척 등)은 효율성, 환경, 안전 측면에서 한계가 있었습니다. 레이저 클리닝은 효율적이고 친환경적인 대안으로 연구되어 왔으나, 대부분 평판 시편에 대한 연구에 머물러 있었고 철도 차량용 프로파일 부품에 직접 적용하여 용접 특성을 분석한 연구는 드물었습니다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 나노초 레이저를 사용하여 철도 차량용 6005A 알루미늄 합금 차체 부품의 산화막과 오염 물질을 제거하고, 레이저 클리닝 공정 변수가 클리닝 품질, 표면 특성, 그리고 최종적으로 MIG 용접부의 결함 및 기계적 성능에 미치는 영향을 규명하는 것입니다.
Core study:
레이저 출력, 스캐닝 주파수, 클리닝 속도 등 공정 변수에 따른 표면 산소 함량, 거칠기, 경도의 변화를 분석하여 최적의 클리닝 조건을 도출했습니다. 또한, 오일 및 수분 오염 등 다양한 표면 상태에서 레이저 클리닝이 용접 결함(특히 기공)에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 용접 후 레이저 클리닝의 효과도 검증했습니다.
5. Research Methodology
Research Design:
단일 인자 실험(single-factor experiments) 설계를 통해 레이저 클리닝의 주요 공정 변수(레이저 출력, 스캐닝 주파수, 클리닝 속도)가 알루미늄 합금의 표면 특성 및 용접 품질에 미치는 영향을 개별적으로 평가했습니다.
Data Collection and Analysis Methods:
표면 특성 분석: EDS(산소 함량), XPS(화학 결합 상태), CLSM(표면 거칠기 및 형상), 비커스 경도 시험기(표면 경도)를 사용하여 데이터를 수집했습니다.
용접 품질 평가: 수동 MIG 용접 후, 침투 탐상 검사를 수행하고 이미지를 이진화하여 Image-Pro Plus 6.0 소프트웨어로 기공률을 정량적으로 계산했습니다.
기계적 성능 평가: 만능 시험기(Instron 8801)를 사용하여 용접부의 전단 강도 및 연신율을 측정했습니다.
Research Topics and Scope:
연구 범위는 6005A-T6 알루미늄 합금에 대한 나노초 레이저 클리닝의 전처리 및 후처리 효과에 초점을 맞춥니다. 용접 전 클리닝이 표면 특성(산소 함량, 거칠기, 경도)과 용접 품질(기공, 기계적 강도)에 미치는 영향을 분석하고, 다양한 표면 오염(오일, 수분) 조건에서의 결함 억제 효과를 평가했습니다. 또한 용접 후 생성된 검댕(black ash) 제거를 위한 후처리로서의 레이저 클리닝 효과도 포함합니다.
6. Key Results:
Key Results:
레이저 클리닝은 알루미늄 합금의 표면 산소 함량을 효과적으로 감소시켰으며, 최적의 조건(150W, 100Hz, 0.8m/min)에서 가장 낮은 산소 함량을 보였습니다.
레이저 클리닝 후 표면 거칠기와 표면 미세 경도가 증가했으며, 경도는 최대 8.601% 상승했습니다.
레이저 클리닝은 오일 및 수분으로 오염된 표면의 용접 기공을 효과적으로 억제했습니다. 오일 오염 표면의 기공률은 28.672%에서 0.091%로, 수분 오염 표면은 2.702%에서 0.091%로 감소했습니다.
용접 후 레이저 클리닝은 용접부 주변의 검댕을 효과적으로 제거했으며, 용접부의 연신율을 약간 향상시키는 효과를 보였습니다.
레이저 클리닝을 통해 얻은 용접부의 최소 기공률은 0.021%였습니다.
Figure 10. The weld formation on sample with: (a) oil; (b) water; (c) laser
Figure List:
Figure 1. (a) Schematic of laser cleaning system and (b) the scanning path of the beam.
Figure 2. The variation of the surface oxygen content with the process parameters: (a) laser power; (b) scanning frequency; (c) cleaning speed.
Figure 3. The results of EDS on the surface of samples: (a) untreated; (b) laser-cleaned.
Figure 4. The XPS spectrum of the surface of 6005A alloy with untreated and laser cleaned.
Figure 5. The XPS spectrum of Al 2p: (a) untreated; (b) laser cleaning.
Figure 6. The variation of the surface roughness with the process parameters: (a) laser power; (b) scanning frequency; (c) cleaning speed.
Figure 7. The variation of the surface hardness with the process parameters: (a) laser power; (b) scanning frequency; (c) cleaning speed.
Figure 8. The top view micrograph of laser-cleaned and untreated surfaces: (a) untreated; (b) laser-cleaned.
Figure 9. (a) The weld structure; (b) the dimension of the shear specimen and the variation of the shear strength with the process parameters: (c) scanning frequency; (d) cleaning speed.
Figure 10. The weld formation on sample with: (a) oil; (b) water; (c) laser cleaning.
Figure 11. The result of the permeation testing and the porosity at sample with: (a) oil; (b) water; (c) laser cleaning.
Figure 12. The result of the permeation testing and the porosity: (a) the lap surface was not cleaned; (b) the lap surface was cleaned.
Figure 13. The result of the permeation testing and the porosity under different scanning frequencies: (a) 100 Hz; (b) 125 Hz.
Figure 14. The result of the permeation testing and the porosity under different cleaning speeds: (a) 0.5 m/min; (b) 0.7 m/min.
Figure 15. The weld formation before and after laser cleaning of black ash.
Figure 16. The shear strength of the samples before and after black ash removal.
Figure 17. The result of the permeation testing: (a) black ash without laser cleaning; (b) black ash with laser cleaning.
Figure 18. The schematic of laser cleaning principle.
7. Conclusion:
본 논문에서는 철도 운송용 6005A 알루미늄 합금에 대해 레이저 클리닝 및 MIG 용접 실험을 수행했습니다. 대형 알루미늄 합금 차체 부품의 용접 이음매 성능 개선 및 용접 결함 조절에 대한 레이저 클리닝의 효과를 연구했습니다. 주요 결론은 다음과 같습니다.
레이저 클리닝은 알루미늄 합금의 표면 산소 함량을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 산소 함량은 레이저 출력 및 스캐닝 주파수 증가에 따라 먼저 감소했다가 다시 증가하며, 클리닝 속도 증가에 따라서는 감소합니다.
레이저 클리닝은 시편 표면에 크레이터를 생성하여 표면 거칠기를 증가시킵니다. 또한 표면의 미세 경도를 약간 향상시키며, 0.5m/min에서 경도 상승률이 8.601%로 가장 높았습니다.
오일 및 수분이 있는 표면에 대해 레이저 클리닝은 효과적으로 오염 물질을 제거하고 용접 기공을 억제할 수 있습니다. 오일 및 수분 표면의 기공률은 각각 28.672%와 2.702%에서 0.091%로 감소했습니다. 용접 후 레이저 클리닝은 용접 이음매 주변의 검댕을 효과적으로 제거할 수 있으며, 용접부의 연신율을 약간 향상시킵니다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 기존의 기계적, 화학적 세척 방식과 비교했을 때 나노초 레이저 클리닝의 가장 큰 장점은 무엇입니까?
A1: 논문의 서론에 따르면 기존 방식들은 비효율적이고, 화학 약품 사용으로 인한 환경 오염 및 작업자 건강 문제를 야기하며, 안전 위험이 큽니다. 반면, 나노초 레이저 클리닝은 비접촉식, 건식 공정으로 화학 폐기물이 발생하지 않는 친환경적인 방법이며, 자동화를 통해 정밀하고 일관된 품질의 클리닝이 가능하여 생산 효율성을 높일 수 있습니다.
Q2: 레이저 클리닝이 알루미늄 표면 경도를 증가시키는 메커니즘은 무엇입니까?
A2: 논문의 토론 섹션(4. Discussion)에 따르면, 레이저의 높은 에너지가 표면을 순간적으로 녹여 용융 풀(melt pool)을 형성하고, 기판의 낮은 온도로 인해 급속하게 응고됩니다. 이 과정에서 재응고된 층은 더 미세한 결정립 구조와 높은 전위 밀도를 갖게 되어 표면에 경화층(hardened layer)을 형성하고, 이로 인해 표면 경도가 증가합니다.
Q3: Figure 2a를 보면 레이저 출력이 150W를 초과하면 오히려 표면 산소 함량이 다시 증가하는데, 그 이유는 무엇입니까?
A3: 논문의 토론 섹션(4. Discussion)에서 설명하듯이, 레이저 에너지 밀도가 특정 임계값(oxidative damage threshold)을 초과하면 열 산화(thermal oxidation)가 발생하기 때문입니다. 즉, 과도한 에너지가 알루미늄 표면을 공기 중의 산소와 다시 반응하게 만들어 새로운 산화막을 형성하는 것입니다. 따라서 산화막 제거를 위해서는 최적의 에너지 밀도 범위 내에서 공정을 제어하는 것이 중요합니다.
Q4: 레이저 클리닝이 용접 기공을 줄이는 근본적인 원리는 무엇입니까?
A4: 알루미늄 용접 기공의 주된 원인은 수소 가스입니다. 논문(1. Introduction, 4. Discussion)에 따르면, 알루미늄 표면의 산화막은 수분이나 유분을 흡착하여 수소의 공급원 역할을 합니다. 레이저 클리닝은 이 산화막과 오염 물질을 물리적으로 제거(기화 또는 충격파)함으로써 용접 과정에서 용융 풀로 유입되는 수소의 양 자체를 원천적으로 차단합니다. 결과적으로 가스 발생이 줄어들어 기공 형성이 억제되는 것입니다.
Q5: 이 기술은 용접 ‘후’ 처리에도 적용될 수 있습니까? 그렇다면 어떤 효과가 있습니까?
A5: 네, 적용 가능합니다. 논문의 3.7절과 Figure 15, 16, 17에서 보여주듯이, 용접 후 발생한 검댕(black ash)을 제거하는 데 레이저 클리닝을 성공적으로 사용했습니다. 후처리 레이저 클리닝은 용접부의 기계적 강도에 부정적인 영향을 미치지 않았으며, 오히려 연신율을 약간 향상시키는 긍정적인 효과를 보였습니다. 이는 제품의 외관 품질을 개선하고 추가적인 기계적 후처리 공정을 대체할 수 있는 가능성을 제시합니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
본 연구는 알루미늄 합금 용접 시 고질적인 문제였던 산화막으로 인한 레이저 클리닝 용접 결함, 특히 기공 문제를 나노초 레이저 클리닝 기술로 효과적으로 해결할 수 있음을 입증했습니다. 최적의 공정 파라미터를 적용함으로써 표면 산화물을 제거하고, 이를 통해 용접부의 기공률을 획기적으로 낮추어 기계적 신뢰성을 확보할 수 있었습니다. 이 기술은 철도, 자동차, 항공우주 등 고품질 알루미늄 용접이 필수적인 산업 분야에서 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 강력한 솔루션이 될 것입니다.
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Copyright Information
이 콘텐츠는 Yuelai Zhang 외 저자의 논문 “Welding Defect and Mechanical Properties of Nanosecond Laser Cleaning 6005A Aluminum Alloy”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
Secondary Keywords: 무기 바인더 (Inorganic Binder), Al-Si7Mg 합금 주조 (Al-Si7Mg Alloy Casting), 중자 강도 (Core Strength), 단당류 첨가제 (Monosaccharide Additive)
Executive Summary
The Challenge: 주조 산업에서 널리 사용되는 유기 바인더는 휘발성유기화합물(VOCs)과 같은 환경오염 물질을 배출하며, 대안으로 떠오른 무기 바인더는 심각한 소착(sand burning) 결함을 유발하여 제품 품질을 저하시킵니다.
The Method: 상용 물유리계 무기 바인더에 탄산칼슘(CaCO₃), 활성탄(AC), 단당류(MS)를 각각 첨가하여 개질하고, Al-Si7Mg 합금 주조 시험을 통해 소착 방지 성능 및 중자 강도를 평가했습니다.
The Key Breakthrough: 단당류(Monosaccharide)를 첨가한 무기 바인더가 Al-Si7Mg 합금 주조 시 소착 현상을 효과적으로 억제했으며, 습한 환경에서도 상용 무기 바인더보다 우수한 중자 강도를 유지했습니다.
The Bottom Line: 무기 바인더에 단당류를 첨가하는 간단한 방법으로 친환경성과 제품 품질을 동시에 확보할 수 있으며, 이는 고품질 알루미늄 주조품 생산의 새로운 해결책이 될 수 있습니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
주조 산업은 자동차, 조선 등 국가 기간산업의 근간을 이루는 중요한 뿌리산업입니다. 하지만 주조 공정, 특히 중자 및 주형 제조에 사용되는 전통적인 유기 바인더는 포름알데히드, 벤젠과 같은 유해 물질을 배출하여 심각한 환경 문제를 야기합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 유해 물질 배출이 없는 무기 바인더(물유리계)가 대안으로 개발되었습니다.
그러나 무기 바인더는 새로운 기술적 난제를 가져왔습니다. 바로 ‘소착(sand burning)’ 현상입니다. 소착은 주조 시 주형의 모래가 주물 표면에 눌어붙는 결함으로, 제품의 표면 조도를 악화시키고 후속 가공을 불가능하게 만들어 전체 제품 불량의 원인이 됩니다. 특히 무기 바인더의 주성분인 규산염이 고온에서 주물사의 소결을 촉진하여 소착을 더욱 악화시키는 문제가 있었습니다. 따라서 친환경적이면서도 소착 결함을 근본적으로 해결할 수 있는 새로운 무기 바인더 기술 개발이 절실히 필요한 상황이었습니다.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 상용 물유리계 무기 바인더(SILIFOG SS 3)에 특정 첨가제를 넣어 소착 방지 성능을 개선하는 데 초점을 맞췄습니다. 연구진은 용탕과 중자 사이에 가스층을 형성하여 소착을 방지할 목적으로 세 가지 첨가제를 선정했습니다.
바인더 제조: 반응기에서 무기 바인더를 75°C로 유지하며 각 첨가제를 넣고 1시간 동안 교반하여 개질된 바인더를 제조했습니다. (Figure 2 참조)
물성 분석: 제조된 바인더의 화학 성분(XRF), 점도, 열적 거동(TGA-DTA)을 분석하여 물리·화학적 특성을 평가했습니다.
중자 제작 및 평가: 개질된 바인더와 주물사를 혼합하여 시험용 중자를 제작하고, 시간에 따른 항절강도 및 흡습 후 강도 변화를 측정했습니다.
주조 평가: 제작된 중자를 이용하여 Al-Si7Mg 합금을 저압 주조한 후, 주조품 표면의 소착 발생 여부를 주사전자현미경(FE-SEM)으로 정밀 관찰했습니다.
Fig. 1. Sand burning of Al-Si7Mg alloy casting using inorganic binder.
The Breakthrough: Key Findings & Data
본 연구를 통해 단당류 첨가제가 소착 방지 및 중자 강도 유지에 매우 효과적이라는 사실이 명확히 입증되었습니다.
Finding 1: 단당류(MS) 첨가, 소착 결함의 완벽한 해결책
주조 평가 결과는 첨가제에 따라 소착 발생 정도가 극명하게 갈렸습니다.
Figure 5에 나타난 주사전자현미경(SEM) 이미지에서, 첨가제가 없는 순수 무기 바인더(a), 탄산칼슘 첨가 바인더(b), 활성탄 첨가 바인더(c)를 사용한 주조품 표면에서는 모두 모래 입자가 용탕에 침투하여 눌어붙는 심각한 소착 현상이 관찰되었습니다.
반면, 단당류(MS)를 첨가한 바인더(d)를 사용한 주조품 표면은 소착 없이 매우 깨끗한 상태를 보였습니다. 이는 단당류가 Al-Si7Mg 용탕 온도(500~600°C)보다 낮은 160~180°C에서 열분해되어 CO₂와 H₂ 가스를 발생시키고, 이 가스층이 용탕과 주형 사이에서 보호막 역할을 하여 소착을 효과적으로 방지했기 때문입니다.
Finding 2: 습한 환경에서도 탁월한 중자 강도 유지
중자 강도는 주조 공정 전반의 안정성을 좌우하는 핵심 요소입니다. 특히 습기는 무기 바인더의 강도를 저하시키는 주된 원인입니다.
Figure 6의 강도 시험 결과에 따르면, 모든 바인더는 제작 50분 후 유사한 수준의 최대 강도를 보였습니다.
하지만 절대습도 29.9 g/cm³의 가혹한 조건에서 3시간 노출시킨 후 강도를 측정한 결과, 일반 무기 바인더의 강도가 67.3 N/cm³까지 떨어진 반면, 단당류(MS)를 첨가한 바인더는 116.7 N/cm³의 강도를 유지했습니다. 이는 일반 무기 바인더 대비 약 42%나 높은 수치로, 단당류 첨가제가 바인더의 내흡습성을 크게 향상시켜 습한 환경에서도 안정적인 품질을 유지할 수 있음을 증명합니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 본 연구는 단당류 첨가제를 무기 바인더에 혼합하는 것만으로 Al-Si7Mg 주조 공정에서 발생하는 주조 소착 결함을 효과적으로 줄일 수 있음을 시사합니다. 특히 단당류의 낮은 분해 온도는 별도의 공정 변경 없이도 소착 방지 효과를 극대화할 수 있는 핵심 요소입니다.
For Quality Control Teams: 논문의 Figure 5에 제시된 SEM 이미지는 소착 결함의 발생 유무를 명확히 판별하는 시각적 기준으로 활용될 수 있습니다. 또한 Figure 6의 데이터는 단당류 첨가 중자가 습한 환경에서도 강도 저하가 적어, 중자 보관 및 관리 기준을 수립하고 일관된 주조 품질을 확보하는 데 중요한 정보를 제공합니다.
For Design Engineers: 소착 문제 해결은 이전에는 모래 잔류 문제로 구현하기 어려웠던 복잡하고 미세한 형상의 주물 설계 자유도를 높여줍니다. 이는 더 가볍고 효율적인 부품 설계 가능성으로 이어질 수 있습니다.
Paper Details
물유리계 바인더의 첨가제가 Al-Si7Mg 합금 주조 시 소착에 미치는 영향 (Effect of Additives on the Sand Burning of Inorganic Binder in Al-Si7Mg Alloy Casting)
1. Overview:
Title: 물유리계 바인더의 첨가제가 Al-Si7Mg 합금 주조 시 소착에 미치는 영향
Author: 배민아¹, 김명환¹, 박정욱², 이만식¹
Year of publication: 2018
Journal/academic society of publication: 대한금속·재료학회지 (Korean J. Met. Mater.), Vol. 56, No. 4
주조 산업에서 사용되는 전통적인 유기 바인더는 휘발성 유기화합물(VOCs), 연기 등의 발생과 같은 문제점을 야기한다. 주조 강도를 향상시키고 환경 문제를 해결하기 위해 물유리 바인더 시스템이 개발되었다. 그러나 물유리 바인더는 소착이라는 심각한 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 알루미늄 주조 시 소착을 줄이기 위해 탄산칼슘, 활성탄, 단당류를 첨가하여 상용 물유리 바인더를 개질하였다. 개질된 물유리 바인더는 XRF, 점도계, TGA-DTA로 특성을 분석하였다. 그런 다음 물유리 바인더 중자 강도를 평가하였다. Al-Si7Mg 합금을 사용하여 주물사의 소착 방지 능력을 비교하는 주조 시험을 수행하였다. 제조된 개질 물유리 바인더의 XRF 결과는 상용 바인더와 유사한 SiO₂/Na₂O 몰비를 보였다. TGA-DTA 분석 및 가스 배출량 계산 결과, 단당류를 첨가한 물유리 바인더에서 가스 발생 및 그에 따른 소착 억제가 극대화될 것으로 고려되었다. 주조 평가 결과 단당류를 첨가한 물유리 바인더에서 소착이 감소하였다. 또한, 중자 강도는 상용 물유리 바인더와 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 단당류 첨가 물유리 바인더가 전통적인 유기 바인더를 대체할 수 있음을 증명한다.
3. Introduction:
우리나라 주조산업은 자동차부품, 산업기계 등 다양한 산업 발전에 공헌해왔다. 주조 산업은 국가 산업 발전에 필수적인 뿌리산업이지만, 환경문제, 원부자재 가격 변동, 인력부족 등 여러 어려움에 직면해 있다. 특히 환경 문제는 가장 큰 문제점으로, 주조 현장에서 발생하는 환경오염 물질 배출을 줄이기 위한 노력이 시급하다. 현재 널리 사용되는 유기바인더는 중자 조형 시 포름알데히드, 주형 및 형 해체 시 벤젠 및 CO₂를 발생시켜 대기 환경에 영향을 미친다. 이에 따라 환경오염을 저감할 수 있는 친환경적인 중자용 바인더 개발이 요구되고 있다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
전통적인 유기 바인더는 주조 공정에서 환경오염 물질을 배출하는 심각한 문제를 안고 있다. 이에 대한 대안으로 친환경적인 무기 바인더가 개발되었으나, 이는 주조품 표면에 모래가 눌어붙는 ‘소착(sand burning)’ 현상을 유발하여 제품 품질을 저하시키는 새로운 문제점을 낳았다.
Status of previous research:
무기 바인더의 소착 문제는 주물사의 벤토나이트 및 규산염 성분의 소결 현상 때문에 발생하는 것으로 알려져 있다. 무기 바인더는 물유리(xSiO₂-yNa₂O)를 기반으로 하여 규산염 성분이 주물사의 소결점을 낮춰 소착을 악화시키는 것으로 판단된다.
Purpose of the study:
본 연구의 목적은 액상 무기 바인더에 소착 방지용 첨가제를 혼합하여 물리·화학적 특성을 분석하고, 이를 적용한 중자의 강도 및 내수성을 평가하는 것이다. 최종적으로 Al-Si7Mg 합금 저압 주조를 통해 주조품 표면의 소착 발생 여부를 확인함으로써, 소착 문제를 해결한 새로운 무기 바인더의 적용 가능성을 검토하고자 한다.
Core study:
상용 물유리계 무기 바인더에 탄산칼슘(CaCO₃), 활성탄(AC), 단당류(MS)를 각각 첨가하여 바인더를 개질했다. 개질된 바인더의 물리화학적 특성(XRF, 점도, TGA-DTA)을 분석하고, 이를 이용해 제작한 중자의 기계적 특성(항절강도, 내흡습성) 및 유동성을 평가했다. Al-Si7Mg 합금 주조 시험을 통해 각 첨가제가 소착 방지에 미치는 영향을 비교 분석했다.
5. Research Methodology
Research Design:
실험적 연구 설계를 기반으로, 세 가지 다른 종류의 첨가제(탄산칼슘, 활성탄, 단당류)가 무기 바인더의 성능에 미치는 영향을 비교 분석했다. 첨가제가 없는 순수 무기 바인더를 대조군으로 설정하여 각 첨가제의 효과를 명확히 규명하고자 했다.
Data Collection and Analysis Methods:
바인더 특성 분석: XRF(성분), 점도계(Viscometer), TGA-DTA(열적 거동)
혼련사 유동성 분석: Powder Flow Test
중자 강도 측정: 주물용 시험 중자기 및 항절강도 시험기(KS A 5304)
주조품 표면 분석: 저압 주조 후 주사전자현미경(FE-SEM)을 이용한 소착 상태 관찰
Research Topics and Scope:
연구는 Al-Si7Mg 합금의 저압 주조 공정에 초점을 맞추었다. 무기 바인더에 탄산칼슘, 활성탄, 단당류를 첨가했을 때의 소착 방지 효과, 중자 강도 및 내흡습성 변화를 주요 연구 범위로 설정했다.
6. Key Results:
Key Results:
제조된 모든 개질 바인더는 상용 바인더와 유사한 SiO₂/Na₂O 몰비(2.6~2.8)와 점도(30~32 cps)를 보여, 첨가제가 바인더의 기본적인 물리적 특성을 크게 변화시키지 않음을 확인했다. (Table 2)
TGA-DTA 분석 결과, 단당류(MS)는 약 180°C, 활성탄(AC)은 500°C, 탄산칼슘(CaCO₃)은 800°C 이상에서 열분해가 시작되어 가스를 발생시키는 것을 확인했다. Al-Si7Mg 주조 온도를 고려할 때 단당류가 가장 효과적으로 가스층을 형성할 것으로 예측되었다. (Figure 3)
Al-Si7Mg 합금 주조 평가 결과, 단당류(MS)를 첨가한 바인더를 사용했을 때만 소착이 발생하지 않았으며, 다른 바인더들은 모두 소착 결함이 관찰되었다. (Figure 5)
중자 강도 평가에서, 단당류(MS) 첨가 중자는 흡습(절대습도 29.9 g/cm³) 3시간 후에도 116.7 N/cm³의 강도를 유지하여, 67.3 N/cm³으로 강도가 저하된 일반 무기 바인더보다 약 42% 높은 내흡습성을 보였다. (Figure 6)
Fig. 4. Flow function curves of inorganic binders prepared using
various additives.
Figure List:
Fig. 1. Sand burning of Al-Si7Mg alloy casting using inorganic binder.
Fig. 2. Preparation procedure of inorganic binders with various additives.
Fig. 3. TGA-DTA curves of inorganic binders prepared using various additives: a) TGA and b) DTA.
Fig. 4. Flow function curves of inorganic binders prepared using various additives.
Fig. 5. SEM image of Al-Si7Mg alloy casting prepared using inorganic binders with various additives: a) inorganic binder, b) CaCO₃, c) AC and d) MS.
Fig. 6. Strength test results of core prepared using inorganic binders with various additives.
7. Conclusion:
본 연구는 주조 시 발생하는 소착을 개선하기 위해 가스 발생 역할을 할 수 있는 첨가제를 선정하여 무기 바인더를 제조하고, Al-Si7Mg 합금을 이용한 실제 주조 공정을 통해 그 효과를 검증했다. 1. 단당류(MS)는 약 180°C에서 열분해되어 주조 온도 범위 내에서 효과적으로 가스를 발생시킴을 확인했다. 2. 모든 혼련사는 ‘cohesive’한 유동성을 보였으나, 첨가제에 따라 유동성에 미미한 차이가 있었다. 3. 단당류(MS)를 첨가한 무기 바인더는 흡습 환경에서 일반 무기 바인더보다 약 42% 높은 강도를 유지하여 내구성이 뛰어남을 확인했다. 4. 실제 주조 평가에서 단당류(MS) 첨가 바인더만이 소착을 완벽하게 방지했다. 이는 용탕 온도에서 발생한 CO₂ 등의 가스가 용탕과 주조품 사이에 보호층을 형성했기 때문으로 판단된다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 연구에서 탄산칼슘, 활성탄, 단당류를 첨가제로 선택한 구체적인 이유는 무엇인가요?
A1: 이 세 가지 물질은 모두 열을 가했을 때 가스를 발생시켜 용탕과 주형 사이에 보호층을 형성할 수 있는 잠재력을 가졌기 때문에 선정되었습니다. 연구의 핵심은 각 물질의 가스 발생 온도가 실제 Al-Si7Mg 합금의 주조 온도(500~600°C)와 얼마나 잘 맞는지를 비교하여, 가장 효과적인 소착 방지 첨가제를 찾는 것이었습니다.
Q2: Figure 3의 TGA 분석을 보면 탄산칼슘(CaCO₃)은 800°C 근처에서 분해되는데, 이것이 Al-Si7Mg 주조에서 소착 방지 성능이 낮게 나타난 이유를 어떻게 설명하나요?
A2: 정확합니다. Al-Si7Mg 합금의 주조 온도는 500~600°C 범위입니다. 탄산칼슘은 이 온도 범위에서는 거의 분해되지 않고 800°C 이상이 되어야 CO₂ 가스를 발생시킵니다. 따라서 실제 주조 공정 중에는 소착을 방지할 만큼 충분한 가스층을 형성하지 못했고, 그 결과 Figure 5(b)에서 보듯이 소착이 발생한 것입니다. 이는 첨가제의 열분해 온도가 공정 온도와 부합하는 것이 매우 중요함을 보여줍니다.
Q3: Figure 4의 유동성 분석 결과를 보면 모든 첨가제가 혼련사의 유동성을 약간 감소시키는 것으로 나타났습니다. 이는 공정상 문제가 될 수 있지 않나요?
A3: 유동성이 감소한 것은 사실이지만, 모든 혼련사가 여전히 ‘cohesive(응집성)’ 영역에 속해 있어 실제 중자 성형에 문제를 일으킬 수준은 아니었습니다. 더 중요한 것은, 특히 단당류를 첨가한 경우 유동성의 미미한 감소보다 소착 방지 및 내흡습성 향상이라는 월등한 이점을 얻을 수 있었다는 점입니다. 최종 주조품의 품질을 고려할 때 이는 충분히 감수할 수 있는 변화입니다.
Q4: Table 2에서 첨가제를 넣은 후에도 SiO₂/Na₂O 몰비가 2.6~2.8로 안정적으로 유지된 것이 어떤 의미를 가지나요?
A4: 이는 매우 중요한 결과입니다. 물유리 바인더에서 SiO₂/Na₂O 몰비는 점도, 경화 속도, 최종 강도 등 바인더의 핵심 성능을 결정하는 지표입니다. 이 몰비가 1.0~3.4 범위를 벗어나면 성능이 급격히 저하될 수 있습니다. 몰비가 안정적으로 유지되었다는 것은 첨가제들이 바인더의 고유한 화학적 결합 구조를 해치지 않으면서 가스 발생이라는 부가적인 기능만 성공적으로 추가했음을 의미합니다.
Q5: Figure 6에서 단당류(MS) 첨가 중자가 3시간 흡습 후 42% 더 높은 강도를 보인 것의 실제적인 이점은 무엇인가요?
A5: 주조 공장에서 중자는 제작 후 바로 사용되지 않고 일정 시간 보관되거나 이동하는 경우가 많습니다. 이때 공기 중의 습기로 인해 강도가 약해지면 운송 중 파손되거나, 용탕의 압력을 견디지 못하고 붕괴되어 치명적인 주조 결함을 유발할 수 있습니다. 42% 더 높은 강도를 유지한다는 것은 습한 여름철이나 장마철에도 중자의 품질 안정성이 뛰어나, 공정 불량률을 크게 낮추고 신뢰성 높은 생산을 가능하게 한다는 실질적인 이점을 가집니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
전통적인 주조 공정의 환경 문제와 무기 바인더의 기술적 한계라는 두 가지 난제를 동시에 해결하기 위한 본 연구는 ‘단당류 첨가’라는 혁신적인 해법을 제시합니다. 연구 결과는 단당류가 Al-Si7Mg 주조 온도에 최적화된 가스층을 형성하여 고질적인 주조 소착 결함을 완벽하게 방지하고, 동시에 습한 환경에서도 중자의 강도를 월등히 높게 유지함을 명확히 보여주었습니다. 이는 친환경 주조 공정의 실현 가능성을 한 단계 끌어올린 중요한 성과입니다.
(주)에스티아이씨앤디에서는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원합니다. 본 논문에서 논의된 과제들이 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원리들을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보시기 바랍니다.
(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.
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “물유리계 바인더의 첨가제가 Al-Si7Mg 합금 주조 시 소착에 미치는 영향” by “배민아, 김명환, 박정욱, 이만식”.
이 기술 요약은 Aleš Stambolić 외 저자가 Materiali in tehnologije (2016)에 발표한 논문 “CONTINUOUS VERTICAL CASTING OF A NiTi ALLOY”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: NiTi 합금 연속주조
Secondary Keywords: 형상기억합금, 수직 연속주조, 진공유도용해, 미세구조 분석, 주조 결함, 부식 저항성, CFD 시뮬레이션
Executive Summary
도전 과제: NiTi 합금의 수직 연속주조 공정에서 용탕의 불균일한 혼합 및 응고 제어 문제로 인해 균질한 고품질 스트랜드를 생산하는 데 어려움이 있습니다.
연구 방법: 진공유도용해(VIM)와 수직 연속주조(CVC)를 결합하여 직경 11mm의 NiTi 스트랜드를 제조하고, 그 미세구조와 전기화학적 특성을 분석했습니다.
핵심 발견: 주조된 스트랜드는 수지상(dendritic) 미세구조를 보였으며, 길이와 단면에 따라 화학 조성이 불균일하게 나타나 용탕 교반 부족 등 공정 조건이 최적화되지 않았음을 확인했습니다.
핵심 결론: 이 연구는 NiTi 연속주조에서 원하는 재료 특성을 얻기 위해 정밀한 공정 변수 제어가 매우 중요하며, 실험적으로 제작된 합금은 상용 합금보다 낮은 내식성을 보임을 입증했습니다.
도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유
NiTi 합금(니티놀)은 형상기억효과와 초탄성이라는 독특한 특성 덕분에 의료, 항공우주, 자동차 등 첨단 산업에서 필수적인 소재로 자리 잡았습니다. 그러나 이러한 기능성 소재를 생산하는 과정은 매우 까다롭습니다. 특히 진공유도용해 후 주조하는 전통적인 방식은 대형 잉곳을 생산하여 상당한 후가공을 필요로 합니다.
이 문제를 해결하기 위해 수직 연속주조(CVC) 공정이 대안으로 떠올랐지만, 이 역시 새로운 기술적 과제를 안고 있습니다. 용탕의 흐름, 온도 분포, 응고 속도를 정밀하게 제어하지 못하면 최종 제품의 화학적 조성이 불균일해지고, 이는 합금의 기능적 특성과 기계적 강도에 치명적인 영향을 미칩니다. 본 연구는 이러한 CVC 공정의 문제점을 실험적으로 규명하고, 고품질 NiTi 합금 생산을 위한 공정 최적화의 필요성을 명확히 제시합니다.
연구 접근법: 방법론 분석
연구팀은 NiTi 합금 스트랜드를 생산하기 위해 진공유도용해(VIM)와 수직 연속주조(CVC) 기술을 결합했습니다.
재료 및 공정: 50 at% Ni와 50 at% Ti 조성을 목표로 점토-흑연 도가니에서 원재료를 용해했습니다. VIM로는 약 1450°C의 온도와 10⁻² mbar 미만의 진공 환경에서 진행되었으며, CVC 공정은 4kHz의 중간 주파수 유도 가열을 사용했습니다.
주조 조건: 용탕은 ZrO₂ 노즐을 통해 수냉식 구리 몰드로 주입되었으며, ‘인발-정지(pull-pause)’ 시퀀스를 통해 스트랜드를 연속적으로 주조했습니다. 최종적으로 직경 11mm의 스트랜드를 얻었습니다.
분석 기법: 제작된 스트랜드의 미세구조는 광학현미경(LM)과 주사전자현미경(SEM)으로 관찰했으며, 에너지 분산형 X선 분광법(EDS)과 유도결합플라즈마-광학방출분광법(ICP-OES)을 통해 화학 조성을 정밀 분석했습니다. 또한, 상용 NiTi 합금과의 성능 비교를 위해 동전위 분극 시험 및 전기화학 임피던스 분광법(EIS)으로 내식성을 평가했습니다.
Figure 1: Schematic presentation of copper mould with cooling system
at the Faculty of Mechanical Engineering, Maribor, Slovenia
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 불균일한 화학 조성과 수지상 미세구조 형성
연구 결과, 연속주조 공정 중 스트랜드의 화학 조성이 일정하지 않다는 사실이 밝혀졌습니다. 주조 초기에는 니켈(Ni) 함량이 70.6%에 달했으나, 공정이 진행됨에 따라 52%까지 감소했습니다. 연구팀은 이러한 조성 변화의 원인을 4kHz의 중간 주파수 유도 가열이 용탕을 충분히 교반하지 못했기 때문으로 분석했습니다.
Figure 2: a) NiTi strand, produced at Faculty of Mechanical Engineering, Maribor, Slovenia and b) light microscope image of cross-section of the strand
미세구조 분석 결과, 그림 3과 5에서 볼 수 있듯이 전형적인 수지상(dendritic) 구조가 관찰되었습니다. 이는 비평형 응고 과정에서 초상으로 NiTi 상이 형성되고, 나머지 용탕이 NiTi와 TiNi₃-x로 구성된 공정(eutectic) 조직으로 응고되었음을 의미합니다. 이러한 불균일한 미세구조와 조성은 합금의 기계적, 기능적 특성의 편차를 유발하는 주요 원인이 됩니다.
결과 2: 개재물 생성 및 상용 합금 대비 낮은 내식성
그림 6의 SEM-EDS 분석 결과, 미세구조 내에서 탄화티타늄(TiC)과 철(Fe)이 풍부한 상이 발견되었습니다. TiC는 흑연 도가니의 탄소가 용탕 내 티타늄과 반응하여 생성된 것이며, Fe는 공정 초기 스타터 바(starter bar)에서 유입된 불순물로 추정됩니다.
전기화학적 분석 결과는 더욱 명확한 차이를 보여주었습니다. 그림 9와 표 1의 동전위 분극 시험에서, 제작된 NiTi 스트랜드는 상용 합금보다 낮은 파괴 전위(breakdown potential)를 보여 부동태 피막이 쉽게 파괴될 수 있음을 시사했습니다. 또한, 그림 10과 표 2의 임피던스 시험 결과, 모든 시간대에서 상용 합금보다 현저히 낮은 부식 저항성을 나타냈습니다. 이는 불균일한 미세구조와 낮은 티타늄 함량이 표면에 형성되는 보호성 산화막(TiO₂)의 안정성을 저해했기 때문입니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 본 연구는 용탕의 균질성을 확보하기 위해 유도 가열 주파수 선정이 매우 중요함을 시사합니다. 더 강력한 교반 효과를 위해 낮은 주파수의 사용을 고려할 수 있습니다. 또한, 철(Fe) 불순물 유입을 막기 위해 스타터 바의 재질을 티타늄으로 변경하는 것이 품질 향상에 기여할 수 있습니다.
품질 관리팀: 논문의 그림 9와 표 1 데이터는 주조 공정이 최종 제품의 내식성에 미치는 직접적인 영향을 보여줍니다. 특히 의료용 임플란트와 같이 생체 적합성이 중요한 응용 분야에서는 전기화학적 테스트를 통해 부동태 피막의 안정성을 검증하는 것이 필수적인 품질 관리 기준이 될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 재료의 불균일성은 부품의 피로 수명과 기능적 성능에 예측 불가능한 변수를 만듭니다. 이 연구 결과는 NiTi 부품 설계 시 제조 공정에서 비롯될 수 있는 국부적인 물성 변화를 반드시 고려해야 하며, 이를 설계 안전 계수에 반영해야 함을 시사합니다.
논문 상세 정보
CONTINUOUS VERTICAL CASTING OF A NiTi ALLOY
1. 개요:
제목: CONTINUOUS VERTICAL CASTING OF A NiTi ALLOY
저자: Aleš Stambolić, Ivan Anžel, Gorazd Lojen, Aleksandra Kocijan, Monika Jenko, Rebeka Rudolf
발행 연도: 2016
학술지/학회: Materiali in tehnologije / Materials and technology
키워드: NiTi alloy, continuous vertical casting, microstructure, potentiodynamic and impedance test
2. 초록:
본 논문은 진공유도용해와 수직 연속주조를 결합한 일련의 실험을 통해 NiTi 합금 스트랜드를 생산하는 연구를 제시한다. 이론적으로 선택된 파라미터를 통해 직경 11mm의 연속주조 스트랜드를 얻을 수 있었다. 스트랜드의 미세구조는 광학현미경과 주사전자현미경으로 조사하였고, 단일 상의 화학 조성은 반정량적 미세분석 에너지 분산형 X선 분광법과 유도결합플라즈마-광학방출분광법으로 확인했다. 연구 결과, 미세구조는 수지상이며, 수지상 사이 영역에는 어두운 NiTi 상과 밝은 TiNi₃-x 상으로 구성된 공정 조직이 존재함을 보였다. 일부 영역에서는 Ti 탄화물과 Fe가 풍부한 상이 발견되었다. NiTi 스트랜드의 미세 화학 분석 결과, 단면과 길이 방향에 따라 조성이 변하는 것으로 나타나 주조 후 합금이 불균일함을 증명했다. 마지막으로, NiTi 스트랜드 샘플의 전기화학적 거동을 동일한 조성의 상용 NiTi 주조 합금과 비교했다.
3. 서론:
NiTi 합금(니티놀)은 니켈과 티타늄의 거의 등원자 합금으로, 초탄성, 형상기억효과, 우수한 내식성, 강도와 연성의 특이한 조합, 뛰어난 생체역학적 적합성 등 우수한 기능적 특성과 높은 기계적 강도의 독특한 조합을 보여준다. 이러한 특성 덕분에 생의학 분야, 특히 교정 치료, 심혈관 수술용 스텐트, 가이드 와이어, 필터 등에 널리 사용되며, 정형외과, 악안면 및 재건 수술에도 적용된다. NiTi 합금의 일반적인 생산 경로는 진공유도용해와 열간 및 냉간 가공 작업이지만, 단면 치수를 줄이고 기능적 특성을 안정화하는 데 초점을 맞춰 공정은 여전히 최적화되고 있다.
4. 연구 요약:
연구 주제 배경:
NiTi 형상기억합금은 우수한 특성으로 인해 다양한 첨단 산업에서 수요가 높지만, 제조 공정이 복잡하고 최종 제품의 품질을 균일하게 유지하기 어렵다는 문제가 있다. 특히 연속주조는 생산성을 높일 수 있는 기술이지만, 공정 변수 제어가 품질에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다.
기존 연구 현황:
NiTi 합금의 생산은 주로 진공유도용해 후 잉곳을 주조하고 기계적 가공을 거치는 배치(batch) 공정에 의존해왔다. 이는 많은 에너지와 후속 공정을 필요로 한다. 수직 연속주조(CVC)는 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안이지만, 실제 공정에서 발생하는 미세구조 및 조성 변화에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 진공유도용해와 수직 연속주조를 결합하여 NiTi 합금 스트랜드를 성공적으로 제조하고, 그 과정에서 나타나는 미세구조적, 화학적, 전기화학적 특성을 종합적으로 분석하는 것이다. 이를 통해 CVC 공정의 가능성과 한계를 규명하고, 상용 합금과의 비교를 통해 품질 개선 방향을 제시하고자 한다.
핵심 연구:
진공유도용해 및 수직 연속주조를 이용한 NiTi 합금 스트랜드(직경 11mm) 제조
광학/전자현미경 및 EDS/ICP-OES를 이용한 미세구조 및 화학 조성 분석
동전위 분극 및 임피던스 시험을 통한 제작된 스트랜드와 상용 합금의 전기화학적 거동(내식성) 비교 분석
5. 연구 방법론
연구 설계:
실험적 연구 설계를 기반으로, VIM 및 CVC 공정을 통해 NiTi 합금 스트랜드를 제작하고, 제작된 시료의 물리적, 화학적 특성을 분석하여 상용 제품과 비교했다.
데이터 수집 및 분석 방법:
시료 준비: 주조된 스트랜드를 길이 및 단면 방향으로 절단하고, 연마 및 에칭(Kroll 시약)을 통해 미세구조 관찰용 시편을 준비했다.
미세구조 및 조성 분석: 광학현미경(Nikon Microphot FXA)과 전계방사형 주사전자현미경(FE-SEM, JEOL JSM-6500F) 및 EDS를 사용하여 미세구조와 상(phase)을 분석했다. 화학 조성은 ICP-OES(Agilent 720)로 정량 분석했다.
전기화학적 분석: 모의 생리 식염수(Hank’s solution, 37°C) 환경에서 3전극 셀을 사용하여 동전위 분극 및 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 측정을 수행했다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 50 at% Ni – 50 at% Ti 합금의 수직 연속주조 공정에 초점을 맞춘다. 연구 범위는 주조 공정 변수가 최종 제품의 미세구조, 화학적 균일성, 그리고 내식성에 미치는 영향을 분석하는 것으로 한정된다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
VIM+CVC 공정을 통해 직경 11mm의 NiTi 스트랜드를 성공적으로 주조했으나, 주조 과정에서 화학 조성이 불균일하게 변하는 현상이 관찰되었다(초기 Ni 70.6% → 파단 시 52%).
미세구조는 NiTi 초상을 포함하는 수지상 조직과, NiTi 및 TiNi₃-x 상으로 구성된 공정 조직으로 이루어져 있었다.
미세구조 내에서 도가니에서 유래한 TiC 개재물과 스타터 바에서 유래한 Fe 불순물이 확인되었다.
제작된 NiTi 스트랜드는 상용 합금에 비해 부식 전위가 높았으나, 파괴 전위가 낮고 부동태 영역이 좁아 국부 부식에 더 취약했다.
임피던스 분석 결과, 모든 측정 시간에서 제작된 스트랜드의 총 부식 저항(Rp)은 상용 합금보다 현저히 낮았다. 이는 불균일한 미세구조와 낮은 Ti 함량으로 인한 것으로 분석된다.
Figure 6: a) SE image of NiTi strand at 5000× magnification of area where the TiC inclusions are present, b), c), d) and e) elemental mapping at the microstructural level by scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray spectrometry (EDS) in the area with TiC inclusions
Figure List:
Figure 1: Schematic presentation of copper mould with cooling system at the Faculty of Mechanical Engineering, Maribor, Slovenia
Figure 2: a) NiTi strand, produced at Faculty of Mechanical Engineering, Maribor, Slovenia and b) light microscope image of cross-section of the strand
Figure 3: Light microscope image of NiTi strand at 100x magnification
Figure 4: Ni-Ti phase diagram
Figure 5: Backscattered-electron image of NiTi strand at 1000x magnification
Figure 6: a) SE image of NiTi strand at 5000× magnification of area where the TiC inclusions are present, b), c), d) and e) elemental mapping at the microstructural level by scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray spectrometry (EDS) in the area with TiC inclusions
Figure 7: a) Light microscope image of commercially available NiTi alloy at 100x magnification and b) SE image of commercially available NiTi alloy at 5000x magnification
Figure 8: a), b) and c) Elemental mapping at the microstructural level by scanning electron microscopy (SEM) with energy-dispersive X-ray spectrometry (EDS) of commercial NiTi alloy
Figure 9: Potentiodynamic curves for NiTi strand and commercially available NiTi alloy
Figure 10: Nyquist diagrams for the NiTi strand and the commercially available NiTi alloy with corresponding fit after a) 12 h, b) 96 h, and c) 168 h of immersion
Figure 11: Equivalent circuit of two-layer model used for the interpretation of the measured impedance spectra of NiTi alloy
Figure 12: Rp vs time diagram for NiTi strand and commercially available NiTi alloy
7. 결론:
본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다.
VIM+CVC 공정을 통해 NiTi 스트랜드에서 수지상 미세구조가 형성되었다.
NiTi 스트랜드의 화학 조성은 단면 및 길이 방향으로 변화하여, CVC 공정의 인발 과정이 최적화되지 않았음을 시사한다.
스트랜드 내에서 TiC 및 Fe 상이 확인되었다.
상용 NiTi 합금은 실험적으로 제작된 NiTi 스트랜드보다 높은 파괴 전위를 가지며, 이는 붕괴 전 더 두껍고 안정적인 산화물 층을 형성함을 의미한다.
상용 NiTi 합금의 내식성은 모든 시점에서 실험 샘플보다 훨씬 우수하다.
NiTi 스트랜드의 10% 티타늄 결핍은 더 나쁜 내식성으로 반영된다.
NiTi 스트랜드의 내식성이 충분하지 않음에도 불구하고, VIM+CVC 공정으로 NiTi 스트랜드를 성공적으로 주조했으며, 이를 통해 이러한 방식으로 합금을 생산할 수 있음이 분명해졌다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 연구에서 4kHz의 중간 주파수 유도 가열을 사용한 이유는 무엇이며, 이것이 결과에 어떤 영향을 미쳤습니까?
A1: 논문에 따르면, 4kHz 주파수는 용탕을 충분히 강력하게 교반하지 못해 화학적 조성의 불균일성을 초래했습니다. 이는 주조 초기와 후기의 니켈 함량 차이로 명확히 드러났습니다. 고품질의 균일한 합금을 얻기 위해서는 더 강력한 교반을 유도할 수 있는 낮은 주파수의 유도 가열을 적용하거나, 교반을 위한 별도의 메커니즘을 도입하는 것이 필요함을 시사합니다.
Q2: 그림 6에서 확인된 TiC 및 Fe 개재물의 정확한 생성 원인과 이를 줄일 수 있는 방법은 무엇입니까?
A2: TiC 개재물은 용해 과정에서 점토-흑연 도가니의 탄소가 용탕 내 티타늄과 반응하여 형성된 것입니다. Fe 불순물은 주조 공정 초기에 사용된 철(Fe) 재질의 스타터 바에서 유입된 것으로 분석됩니다. 이러한 개재물과 불순물을 줄이기 위해서는 탄소와의 반응성이 낮은 다른 재질의 도가니를 사용하거나, 스타터 바의 끝부분을 티타늄으로 제작하여 용탕과의 직접적인 접촉을 피하는 공정 개선이 필요합니다.
Q3: 논문에서 인발 속도가 너무 빠르거나 느리면 스트랜드가 파단된다고 언급했는데, 구체적인 물리적 메커니즘은 무엇인가요?
A3: 인발 속도가 너무 느리면 용탕이 노즐 내부에서 응고되어 더 이상의 인발을 방해하고 결국 파단을 유발합니다. 반대로, 속도가 너무 빠르면 얇게 응고된 외피(skin)가 몰드에 달라붙는 힘이나 용탕의 정압을 견디지 못하고 파단됩니다. 이는 응고, 열전달, 유체역학이 복합적으로 작용하는 전형적인 주조 문제로, 최적의 인발 속도를 찾는 것이 공정 안정성의 핵심입니다.
Q4: 표 1에서 제작된 합금이 상용 합금보다 낮은 파괴 전위를 보이는 이유는 무엇입니까?
A4: 이는 표면에 형성된 부동태 피막의 안정성과 관련이 깊습니다. 상용 합금은 더 균일한 미세구조와 최적화된 조성을 바탕으로 더 두껍고 치밀하며 안정적인 산화티타늄(TiO₂) 보호층을 형성합니다. 반면, 실험적으로 제작된 합금은 조성 불균일성, 개재물, 그리고 상대적으로 낮은 티타늄 함량으로 인해 불완전하고 결함이 많은 산화 피막을 형성하여 외부 공격에 쉽게 파괴되는 것입니다.
Q5: 관찰된 수지상 미세구조(그림 5)가 최종 제품의 초탄성이나 형상기억효과 같은 기능적 특성에 어떤 영향을 미칠까요?
A5: 논문에서 직접 측정하지는 않았지만, 수지상 구조와 그 경계에 존재하는 TiNi₃와 같은 2차상 및 TiC 개재물은 합금의 기능적 특성에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 매우 높습니다. 이러한 불균일한 구조는 형상기억효과를 발현하는 가역적 마르텐사이트 변태를 방해하고, 응력 집중을 유발하여 피로 파괴의 시작점으로 작용할 수 있습니다. 따라서 기능적 특성을 극대화하기 위해서는 균일한 등축정 미세구조를 형성하는 것이 중요합니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 NiTi 합금의 수직 연속주조 가능성을 성공적으로 보여주었지만, 동시에 화학적 균일성 확보와 불순물 제어라는 핵심 과제를 명확히 드러냈습니다. 이러한 문제들은 최종 제품의 내식성을 저하시키는 직접적인 원인이 되었으며, 고기능성 소재 생산을 위해서는 정밀한 공정 제어가 필수적임을 다시 한번 확인시켜 주었습니다.
용탕의 유동 및 혼합, 열 관리, 응고 현상과 같은 복잡한 과제들은 바로 FLOW-3D와 같은 CFD 시뮬레이션 툴이 가장 큰 강점을 발휘하는 영역입니다. 엔지니어는 CVC 공정을 가상으로 모델링함으로써 값비싼 시행착오를 줄이고, 유도 주파수, 인발 속도, 냉각 조건과 같은 공정 변수를 사전에 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 고품질 NiTi 합금 연속주조 공정 개발을 가속화하고, 시장이 요구하는 안정적인 품질을 확보할 수 있습니다.
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연락처 : 02-2026-0450
이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
저작권 정보
이 콘텐츠는 Aleš Stambolić 등의 논문 “CONTINUOUS VERTICAL CASTING OF A NiTi ALLOY”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Bin Ouyang 외 저자의 학술 논문 “Structural Disorder and Electronic Structure of Sr(TixFe1-x)O3-x/2 Solid Solutions: A Computational Framework”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
The Challenge: 복잡한 혼합 이온-전자 전도체(MIEC) 소재는 원자 배열의 경우의 수가 너무 많아, 원자 수준의 정확한 모델링과 물성 예측이 매우 어려웠습니다.
The Method: 클러스터 확장법(Cluster Expansion), 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulations), 그리고 밀도범함수이론(DFT+U) 계산을 결합한 계산 프레임워크를 사용하여 무질서한 STF 합금의 구조와 에너지를 모델링했습니다.
The Key Breakthrough: Ti/Fe 양이온의 무작위 혼합과 산소 공공(vacancy)이 Fe 원자 주위에 모이는 특정 유형의 원자 무질서가 전하 수송에 유리한 비편재화된(delocalized) 전자 상태를 형성한다는 것을 발견했습니다.
The Bottom Line: 이 모델링 프레임워크는 ‘유익한 무질서’를 공학적으로 설계하여 연료전지와 같은 응용 분야에서 고성능 MIEC 소재를 이해하고 개발하는 강력한 도구를 제공합니다.
The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals
고체산화물 연료전지(SOFC), 전해조, 산소 분리막 등 다양한 고체 전해질 장치에서 높은 이온 및 전자 전도도를 동시에 갖는 혼합 이온-전자 전도체(MIEC)는 핵심 소재로 주목받고 있습니다. 특히 Sr(Ti1-xFex)O3-y (STF) 합금은 조성과 환경에 따라 전도도를 폭넓게 조절할 수 있어 기술적으로 매우 중요합니다.
하지만 이러한 비희석(non-dilute), 무질서(disordered) 합금은 원자 배열의 조합이 기하급수적으로 많아 현실적인 원자 구조를 구현하기 어렵습니다. 이는 소재의 구조와 물성 간의 관계를 명확히 규명하고 예측 모델을 개발하는 데 큰 걸림돌이 되어 왔습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 조성, 합금 배열, 전자 구조, 광학 특성 간의 상관관계를 규명하는 계산 프레임워크를 제시하는 것을 목표로 합니다.
Fig. 1: Illustration of the atomic configuration of SrTiO3, SrFeO2.5 and SrTi1-xFexO3-0.5x lattices. The
SrTi1-xFexO3-0.5x can be regarded as a mix of SrTiO3 and SrFeO2.5 with disorder of Fe and Ti cations.
The Approach: Unpacking the Methodology
본 연구는 무질서한 STF 합금의 특성을 원자 수준에서 규명하기 위해 다단계 계산 프레임워크를 도입했습니다.
클러스터 확장(Cluster Expansion, CE) 모델 개발: 먼저, 밀도범함수이론(DFT+U) 계산을 통해 다양한 원자 배열을 가진 350개의 STF 구조에 대한 총 에너지를 계산했습니다. 이 데이터를 기반으로 특정 원자 배열의 에너지를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 클러스터 확장 모델을 구축했습니다. 이 모델은 Ti/Fe 양이온과 산소/산소 공공의 분포에 따른 에너지 변화를 설명합니다.
현실적 원자 구조 예측: 개발된 CE 모델을 클러스터 확장 몬테카를로(CEMC) 시뮬레이션에 적용하여, 주어진 조성과 온도(T=0K, T=1000K)에서 가장 안정적인(가장 낮은 에너지를 갖는) 원자 배열을 예측했습니다. 이를 통해 무작위로 원자를 배열하는 것이 아닌, 물리적으로 가장 가능성 높은 현실적인 구조를 얻을 수 있었습니다.
전자 구조 및 물성 분석: CEMC를 통해 얻은 현실적인 구조와 비교를 위해 가상으로 설정한 두 가지 규칙적 배열(ordered mixture, superlattice) 구조에 대해 DFT+U 계산을 수행했습니다. 이를 통해 각 구조의 전자 구조, 밴드갭, 광학적 특성을 분석하고, 원자 배열의 무질서가 물성에 미치는 영향을 심도 있게 비교 분석했습니다.
The Breakthrough: Key Findings & Data
Finding 1: 원자 무질서가 에너지 안정성을 결정
CEMC 시뮬레이션 결과, STF 합금은 규칙적인 배열을 형성하거나 두 개의 상(SrTiO3, Sr2Fe2O5)으로 분리되는 것보다 무질서한 고용체를 형성하는 것이 에너지적으로 더 안정적이었습니다. 특히, 가장 안정한 구조는 Ti와 Fe 양이온이 B-자리에 무작위로 섞이는 경향을 보이면서도, 산소 공공은 Ti 원자보다 Fe 원자 주위에 모이는(clustering) 특징을 보였습니다. Figure 2(b)에서 볼 수 있듯이, CEMC로 예측된 가장 낮은 에너지 상태(파란색 선)는 가상으로 설정된 규칙적 혼합물(Ordered mixture)이나 초격자(Superlattice) 구조보다 항상 에너지가 낮아, 이러한 특정 형태의 ‘단거리 질서(short-ranged order)’를 갖는 무질서 구조가 더 선호됨을 확인했습니다.
Finding 2: 조성에 따른 예측 가능한 밴드갭 변화
CEMC로 예측된 현실적인 무질서 구조의 밴드갭은 Fe 함량(x)이 증가함에 따라 2.13 eV에서 0.95 eV로 거의 선형적으로 부드럽게 감소했습니다. Figure 3에서 볼 수 있듯이, 이러한 경향은 기존의 실험 결과와 매우 일치합니다. 반면, 가상으로 설정된 두 가지 규칙적 구조는 Fe 함량 변화에 따라 밴드갭이 불규칙하게 변동하며 체계적인 경향을 보이지 않았습니다. 이는 본 연구의 계산 프레임워크가 실제 소재의 전자적 특성을 정확하게 예측할 수 있음을 시사합니다.
Fig. 2: (a) Linear least squares fitting of mixing enthalpy using cluster expansion; ‘u.c.’ denotes the five atom unit cell of the conventional perovskite lattice. (b) Convex hull showing the lowest energy configurations predicted from Monte Carlo simulation. The training data and two ordered structures are shown for comparison. (c) Atomic configurations of CEMC predicted lowest energy state, CEMC predicted structure at T = 1000 K, and two types of ordered structures. For the convenience of visualization, A-site strontium atoms are not shown.
Finding 3: ‘유익한 무질서’가 전자 수송을 촉진
가장 중요한 발견은 원자 배열의 무질서가 전자 수송 특성에 미치는 영향입니다. Figure 5는 x=0.5 조성에서 가전자대 상단(VBM)과 전도대 하단(CBM)의 전하 밀도 분포를 보여줍니다. CEMC로 예측된 현실적인 무질서 구조에서는 VBM과 CBM이 전체 초격자(supercell)에 걸쳐 넓게 비편재화(delocalized)되어 있습니다. 이는 전하 운반체(전자, 정공)가 격자 내에서 자유롭게 이동할 수 있어 높은 전도도에 기여함을 의미합니다. 반면, 규칙적인 구조에서는 VBM과 CBM이 특정 원자(주로 Fe) 주변에 국소화(localized)되어 전하 운반체를 포획하는 ‘트랩(trap)’으로 작용하여 전도도를 저해할 수 있습니다. 즉, Ti/Fe의 무작위 혼합과 산소 공공 클러스터링이라는 특정 유형의 무질서는 전자 수송에 ‘유익하게’ 작용합니다.
Practical Implications for R&D and Operations
For Process Engineers: 본 연구는 Ti/Fe의 무작위 혼합을 촉진하면서 산소 공공이 Fe 원자 주위에 위치하도록 유도하는 공정 조건이 STF 계열 소재의 전자 전도도를 향상시킬 수 있음을 시사합니다.
For Quality Control Teams: 논문의 Figure 3과 Figure 6에서 보듯이, Fe 함량과 밴드갭(또는 광 흡수 스펙트럼) 사이에는 명확한 상관관계가 있습니다. 이는 소재의 조성을 비파괴적으로 검증하는 품질 관리 기준으로 활용될 수 있습니다.
For Design Engineers: 이 프레임워크는 새로운 MIEC 소재를 설계하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 완벽한 결정 구조를 목표로 하기보다, 특정 유형의 ‘유익한 무질서’를 의도적으로 설계하여 연료전지나 센서용 고성능 소재를 개발하는 전략을 제시합니다.
Paper Details
Structural Disorder and Electronic Structure of Sr(TixFe1-x)O3-x/2 Solid Solutions: A Computational Framework
1. Overview:
Title: Structural Disorder and Electronic Structure of Sr(TixFe1-x)O3-x/2 Solid Solutions: A Computational Framework
Author: Bin Ouyang, Tim Mueller, Nicola H. Perry, N. R. Aluru, Elif Ertekin
Year of publication:
Journal/academic society of publication:
Keywords: Mixed ionic/electronic conductors (MIECs), Sr(Ti,Fe)O3-δ (STF), cluster expansion, Monte Carlo simulation, electronic structure, band gap, solid solution
2. Abstract:
연료전지나 전해조의 전극으로 사용되는 여러 혼합 이온-전자 전도체(MIEC)는 페로브스카이트 산화물과 정렬된 산소 공공 화합물 간의 고용체 혼합물로 간주될 수 있다. 예를 들어, 모델 MIEC인 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2+δ (STF)는 페로브스카이트 SrTiO3와 브라운밀러라이트 Sr2Fe2O5의 혼합물로 기술될 수 있다. 이러한 비희석, 무질서 합금의 거대한 배열 공간은 역사적으로 직접적인 원자 규모 모델링을 방해하여 심도 있는 이해와 예측 분석을 불가능하게 했다. 본 연구에서는 전체 고용체 조성 공간 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2 (0<x<1, δ=0) 내에서 무질서한 STF 합금의 에너지를 기술하기 위한 클러스터 확장 프레임워크를 제시한다. 클러스터 확장 몬테카를로(CEMC) 시뮬레이션을 수행하여 최저 에너지 원자 배열을 결정하고 격자 무질서의 기원과 정도를 조사한다. 다른 온도에서 CEMC로부터 얻은 현실적인 배열을 사용하여, 다른 화학량론에서의 용액의 전자 구조를 조사하여 그들의 전자 구조, 밴드갭, 광학적 특성을 이해하고 가상적인 정렬 구조와 비교 및 대조한다. 우리의 원자 모델을 사용하여 예측된 밴드갭과 광 흡수의 조성에 따른 변화는 실험과 일치한다. 한편, 밴드 가장자리 분석은 B 양이온 부격자에서의 Fe/Ti 무질서의 동시 존재와 산소 공공이 Fe 원자 주위에 군집하는 경향으로부터 합금 내 전자 수송이 이점을 얻는다는 것을 명확히 한다. SrTiO3/Sr2Fe2O5 합금을 예로 사용하여, 여기서 채택된 모델링 프레임워크는 다른 MIEC 재료로 확장될 수 있다.
3. Introduction:
큰 전자 및 산소 이온 전도성을 나타내는 혼합 이온 전자 전도체(MIEC)는 고체 산화물 연료 및 전해조 전극, 산소 분리막, 산소 센서 및 촉매를 포함한 다양한 고체 상태 전기화학 장치에서 중요하다. SrTi1-xFexO3-y 합금(STF로 지칭)은 복잡한 MIEC 합금의 고전적인 예이다. STF 조성 공간은 0 < x < 1 사이의 연속적인 고용체를 형성하며, Ti/Fe 조성 및 열역학적 환경에 따라 크고 가변적인 이온 및 전자 전도성을 나타낸다. 이는 STF 고용체를 여러 실제 응용 분야에서 기술적으로 중요하게 만들며, 특히 조성, 산소 풍부/결핍 및 배열을 조절하여 특성을 제어할 수 있다면 더욱 그렇다. STF의 배열, 전자 구조 및 수송 특성을 이해하는 것은 여전히 어려운 과제이며, 구조/특성 관계에 대한 통일된 그림은 아직 없다. 이는 비희석, 무질서 용액의 배열에 대한 현실적인 원자 규모 표현을 달성하기 어렵기 때문이며, 기계론적 이해와 예측 모델링을 어렵게 만든다. 이 연구의 목표는 조성, 합금 배열, 전자 구조 및 광학 특성을 연관시키는 계산 프레임워크를 소개하는 것이다. 우리는 클러스터 확장 모델을 기반으로 전체 조성 공간 0 < x < 1에 걸쳐 원자 규모 배열에 대한 자체 일관된 설명을 제시한다. 클러스터 계수는 밀도 함수 이론 계산에 맞춰 배열 에너지를 설명하며, 결과 모델은 세부 사항을 확립하는 데 사용된다.
4. Summary of the study:
Background of the research topic:
혼합 이온-전자 전도체(MIEC)는 고체산화물 연료전지(SOFC)와 같은 차세대 에너지 변환 장치의 핵심 소재이다. 이 중 Sr(Ti,Fe)O3-y (STF)는 조성에 따라 이온 및 전자 전도도를 조절할 수 있어 큰 잠재력을 가지고 있다.
Status of previous research:
기존 연구들은 희석 용액(dilute-solution) 관점에서 STF를 이해하려는 시도가 있었으나, STF는 두 개의 다른 물질(SrTiO3와 Sr2Fe2O5)이 넓은 조성 범위에서 섞인 비희석 고용체이다. 이러한 복잡한 무질서 합금의 거대한 원자 배열 경우의 수 때문에, 현실적인 원자 구조를 모델링하고 물성을 정확히 예측하는 데 한계가 있었다.
Purpose of the study:
본 연구는 클러스터 확장법과 몬테카를로 시뮬레이션을 결합한 계산 프레임워크를 개발하여, 전체 조성 범위(0<x<1)에 걸쳐 STF 합금의 현실적인 원자 구조를 예측하고, 이를 통해 구조적 무질서가 전자 구조, 밴드갭, 광학 특성에 미치는 영향을 규명하는 것을 목표로 한다.
Core study:
본 연구는 STF 고용체를 페로브스카이트 구조의 SrTiO3와 브라운밀러라이트 구조의 Sr2Fe2O5 사이의 혼합물로 정의했다. 밀도범함수이론(DFT+U) 계산을 통해 얻은 350개 구조의 에너지 데이터를 사용하여 클러스터 확장(CE) 모델을 훈련시켰다. 이 CE 모델을 몬테카를로(CEMC) 시뮬레이션에 적용하여 다양한 조성과 온도에서 가장 안정적인 원자 구조를 예측했다. 마지막으로, 예측된 현실적인 구조와 가상으로 설정한 규칙적인 구조들의 전자 구조를 DFT+U로 계산하여, 무질서가 밴드갭과 전하 수송 특성에 미치는 영향을 분석했다.
5. Research Methodology
Research Design:
본 연구는 전산 재료 과학(computational materials science) 접근법을 사용했다. 클러스터 확장법을 통해 무질서한 합금의 에너지 모델을 구축하고, 몬테카를로 시뮬레이션으로 통계역학적 평형 상태의 원자 구조를 찾은 뒤, 양자역학 기반의 제일원리계산(first-principles calculations)으로 해당 구조의 전자 물성을 분석하는 다단계 프레임워크를 설계했다.
Data Collection and Analysis Methods:
제일원리계산 (DFT+U): VASP 코드를 사용하여 다양한 STF 원자 배열의 총 에너지와 전자 구조를 계산했다. 전이 금속(Ti, Fe)의 3d 전자 상태를 정확히 기술하기 위해 Hubbard U 보정을 적용했다(Ti에 U=3 eV, Fe에 U=5 eV).
클러스터 확장 모델링 및 몬테카를로 시뮬레이션: 350개의 DFT+U 계산 결과를 바탕으로 클러스터 상호작용 계수를 피팅하여 CE 모델을 구축했다. 이 모델을 사용하여 CEMC 시뮬레이션을 수행, 최저 에너지 구조와 고온(1000K)에서의 대표 구조를 예측했다.
비교 분석: CEMC로 얻은 현실적인 무질서 구조의 특성을 두 종류의 가상적 규칙 구조(ordered mixture, superlattice)와 비교하여 무질서의 효과를 명확히 분석했다.
Research Topics and Scope:
연구는 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2 (δ=0) 조성을 갖는 STF 고용체에 초점을 맞췄다. 이는 Ti+4, Fe+3의 안정적인 산화 상태를 유지하는 기준 조성이다. 연구 범위는 전체 조성 공간(0 < x < 1)에 걸친 에너지 안정성, 원자 배열(단거리 질서), 밴드갭 변화, 전자 상태 밀도(PDOS), 밴드 가장자리 전하 분포 및 광학적 흡수 특성 분석을 포함한다.
6. Key Results:
Key Results:
클러스터 확장 모델은 DFT+U 계산 결과를 4.33 meV/atom의 낮은 RMSE로 정확하게 예측했으며, 무질서한 STF 고용체가 상분리보다 에너지적으로 안정적임을 보였다.
가장 안정한 구조는 Ti/Fe 양이온이 무작위로 혼합되면서 산소 공공이 Fe 원자 주위에 모이는 경향을 보였다.
Fe 함량이 증가함에 따라 밴드갭은 실험 결과와 일치하게 거의 선형적으로 감소했다. 이는 가상적인 규칙 구조의 불규칙한 밴드갭 변화와 대조적이다.
현실적인 무질서 구조는 전하 수송에 유리한 비편재화된(delocalized) 밴드 가장자리 상태를 형성하는 반면, 규칙적인 구조는 전하 트랩으로 작용할 수 있는 국소화된(localized) 상태를 보였다.
Fig. 4: Site and orbital projected density of states (PDOS) of the four configurations of
Sr(Ti1-xFex)O3-x/2 at (a) x = 0.5 and (b) x = 0.875.
Figure List:
Fig. 1: Illustration of the atomic configuration of SrTiO3, SrFeO2.5 and SrTi1-xFexO3-0.5x lattices. The SrTi1-xFexO3-0.5x can be regarded as a mix of SrTiO3 and SrFeO2.5 with disorder of Fe and Ti cations.
Fig. 2: (a) Linear least squares fitting of mixing enthalpy using cluster expansion; ‘u.c.’ denotes the five atom unit cell of the conventional perovskite lattice. (b) Convex hull showing the lowest energy configurations predicted from Monte Carlo simulation. The training data and two ordered structures are shown for comparison. (c) Atomic configurations of CEMC predicted lowest energy state, CEMC predicted structure at T = 1000 K, and two types of ordered structures. For the convenience of visualization, A-site strontium atoms are not shown.
Fig. 3: The evolution of band gap with Fe content. For the lowest energy state and T = 1000 K structures, the band gap smoothly decreases with increasing Fe content with little degree of bowing evident. The band gap of the ordered structures are shown for comparison.
Fig. 4: Site and orbital projected density of states (PDOS) of the four configurations of Sr(Ti1-xFex)O3-x/2 at (a) x = 0.5 and (b) x = 0.875.
Fig. 5: Charge density of the SrTi0.5Fe0.5O2.75 valence band maximums (VBM) and conduction band minimums (CBM).
Fig. 6: Optical absorption for selected compositions of Sr(Ti1-xFex)O3-x/2 alloy for the lowest energy configurations.
7. Conclusion:
결론적으로, 본 연구는 STF MIEC 고용체의 조성과 질서/무질서 효과를 고려하기 위한 계산 프레임워크를 제시했다. 클러스터 확장 모델링과 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 SrTiO3에서 Sr2Fe2O5에 이르는 전체 조성 공간에 걸쳐 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2의 에너지와 현실적인 배열을 예측할 수 있다. 우리는 이 프레임워크를 사용하여 대표적인 배열을 생성하고 밀도범함수이론을 사용하여 그 특성을 평가한다. 분석 결과, Ti/Fe 양이온 무질서와 산소 공공 분포가 전자 구조에 미치는 연관성이 드러났다. 나아가, Ti/Fe 양이온 무질서와 Fe 원자 주위의 산소 공공 군집이 함께 공간적으로 비편재화된 밴드 가장자리 상태를 유발하며, 이는 격자 내 전자 수송을 촉진할 수 있음이 밝혀졌다. 이 연구는 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2의 무질서와 전자 구조에 대한 기계론적 이해를 제공할 뿐만 아니라, 연료 및 전해조 응용을 위한 복잡한 페로브스카이트 용액 분석을 위한 계산 전략을 제안한다.
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Expert Q&A: Your Top Questions Answered
Q1: 왜 표준 DFT-PBE 대신 DFT+U 방법을 선택했나요?
A1: 표준 DFT-PBE 계산은 STF와 같은 전이 금속 산화물의 밴드갭을 실제보다 현저히 낮게 예측하는 경향이 있습니다. 본 연구에서는 양 끝단 물질인 SrTiO3와 Sr2Fe2O5의 실험적 밴드갭과 잘 일치하도록 Ti와 Fe 원자에 대해 보정된 Hubbard U 값을 적용했습니다. 이를 통해 계산 정확도와 효율성 사이의 합리적인 절충점을 찾아, 대규모 구조 계산에 필요한 신뢰도를 확보할 수 있었습니다.
Q2: 논문에서 Sr(Ti1-xFex)O3-x/2라는 특정 화학량론에 집중한 이유는 무엇인가요?
A2: 이 ‘기준 조성’은 전체 조성 범위에 걸쳐 전이 금속이 가장 선호하는 산화 상태(Ti+4, Fe+3)를 평균적으로 유지하게 합니다. 실제 작동 환경에서는 산소 함량이 변할 수 있지만, 이 기준 조성은 서로 다른 결정 구조를 갖는 두 물질 사이의 전체 고용체 공간에 걸쳐 클러스터 확장 모델을 개발하기 위한 현실적이고 계산적으로 다루기 쉬운 기준선을 제공합니다.
Q3: Figure 5에서 무질서가 전자 수송에 유리하다고 하셨는데, 그 메커니즘을 더 자세히 설명해 주실 수 있나요?
A3: 규칙적인 구조에서는 6개의 산소와 배위된 Fe와 4개의 산소와 배위된 Fe처럼 화학적 환경이 뚜렷하게 구분됩니다. 이러한 환경 차이는 특정 위치에 에너지가 국소화된 상태를 만들어 전하 운반체를 포획하는 트랩 역할을 합니다. 반면, CEMC로 예측된 무질서 구조에서는 Ti/Fe가 무작위로 섞여 이러한 환경들이 평균화되고, 그 결과 밴드 가장자리 상태가 물질 전체에 넓게 퍼지게(비편재화) 됩니다. 이는 전하 운반체가 특정 위치에 갇히지 않고 더 자유롭게 이동할 수 있게 해줍니다.
Q4: 모델이 예측한 거의 선형적인 밴드갭 변화(Figure 3)는 이론 및 실험과 어떻게 비교되나요?
A4: 이 결과는 Rothschild 등이 발표한 실험 결과와 매우 일치합니다. 많은 합금에서 조성에 따른 밴드갭 변화는 포물선 형태의 ‘보잉(bowing)’ 효과를 보이지만, STF의 경우 이 보잉 파라미터가 매우 작아 거의 선형적인 추세로 나타납니다. 이는 본 연구에서 사용된 클러스터 확장 접근법이 실제 소재의 전자적 특성을 성공적으로 예측할 수 있음을 검증하는 결과입니다.
Q5: 최저 에너지 구조에서 발견된 Fe-Vo-Fe 삼량체(trimer)는 어떤 의미를 갖나요?
A5: 이 삼량체는 Sr2Fe2O5의 브라운밀러라이트 구조에서 발견되는 국소적인 구조 모티프입니다. 혼합된 합금 내에서도 이러한 구조가 나타난다는 것은 단거리 질서(short-range order)가 존재함을 의미하며, 산소 공공이 왜 Fe 원자 주위에 모이는 것을 에너지적으로 선호하는지를 설명합니다. 이는 결과적으로 앞서 언급한 유익한 전자적 특성을 달성하는 핵심 요인 중 하나입니다.
Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity
복잡한 혼합 이온-전자 전도체(MIEC) 소재의 성능을 예측하고 최적화하는 것은 기존의 방법론으로는 큰 도전이었습니다. 본 연구는 클러스터 확장법과 몬테카를로 시뮬레이션을 결합한 강력한 계산 프레임워크를 통해, 특정 유형의 원자 ‘무질서’가 실제로는 전자 수송 특성을 향상시키는 ‘유익한’ 역할을 할 수 있음을 규명했습니다. 이 발견은 완벽한 결정 구조만이 최선이라는 통념을 넘어, 소재의 성능을 극대화하기 위해 무질서를 공학적으로 제어하는 새로운 설계 패러다임을 제시합니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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연락처 : 02-2026-0450
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Copyright Information
This content is a summary and analysis based on the paper “Structural Disorder and Electronic Structure of Sr(TixFe1-x)O3-x/2 Solid Solutions: A Computational Framework” by “Bin Ouyang, et al.”.
이 기술 요약은 S. Om Prakash, P. Karuppuswamy, N. Nirmal이 작성하여 2019년 METALURGIJA에 발표한 논문 “OPTIMAL CORROSIVE BEHAVIOUR ON THE WELDMENT OF AA6063 ALUMINUM ALLOY BY TUNGSTEN INERT GAS (TIG) WELDING PROCESS WITH BACKING PLATES”를 기반으로 합니다. 이 자료는 STI C&D의 기술 전문가를 위해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: TIG 용접 부식 저항성
Secondary Keywords: AA6063 알루미늄 합금, 용접 공정 최적화, 백킹 플레이트, 다구치 기법, 유전 알고리즘(GA)
Executive Summary
도전 과제: 항공우주, 자동차 등 첨단 산업에서 널리 사용되는 AA6063 알루미늄 합금의 TIG 용접 시, 복잡한 공정 변수로 인해 높은 내식성을 가진 고품질 용접부를 안정적으로 확보하는 것이 어렵습니다.
해결 방법: 본 연구에서는 전류, 가스 유량, 백킹 플레이트 재질 및 두께 등 TIG 용접의 핵심 변수들을 다구치 기법(Taguchi method) L16 직교 배열을 이용해 실험하고, 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 통해 부식 저항성을 최적화했습니다.
핵심 발견: 유전 알고리즘 분석 결과, 전류 155A, 가스 유량 5 l/min, 백킹 플레이트 재질 구리(copper), 두께 6mm 조건에서 연간 0.0408mm라는 가장 우수한 부식 저항성을 달성할 수 있음을 확인했습니다.
핵심 결론: 전통적인 시행착오 방식 대신 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 적용하면 TIG 용접된 AA6063 합금의 부식 저항성을 과학적이고 효과적으로 극대화할 수 있습니다.
도전 과제: 왜 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한가
국방, 자동차, 항공우주 산업에서는 경량화와 고강도를 동시에 만족시키는 부품 접합 기술이 필수적입니다. AA6063과 같은 알루미늄 합금은 이러한 요구를 충족시키는 핵심 소재이지만, 용접이 까다롭기로 유명합니다. 특히 텅스텐 불활성 가스(TIG) 용접은 널리 사용되는 방식임에도 불구하고, 높은 입열량으로 인한 변형, 오염 위험, 그리고 복잡한 공정 변수 제어의 어려움이라는 고질적인 문제를 안고 있습니다.
제조 현장에서는 숙련된 엔지니어의 경험에 의존해 용접 조건을 설정하는 경우가 많지만, 이는 시간 소모가 크고 일관된 품질을 보장하기 어렵습니다. 특히 용접부의 ‘부식 저항성’은 제품의 수명과 신뢰성에 직결되는 중요한 품질 지표임에도 불구하고, 최적의 조건을 찾아내기 위한 체계적인 접근법이 부족했습니다. 이 연구는 바로 이 지점에서 출발하여, 실험계획법과 진화 알고리즘을 통해 TIG 용접 공정을 최적화하고 AA6063 합금의 내식성을 극대화하는 방안을 제시합니다.
접근 방식: 연구 방법론 분석
본 연구는 AA6063 알루미늄 합금의 TIG 용접 부식 저항성을 최적화하기 위해 체계적인 실험 및 분석 절차를 따랐습니다.
기본 재료: 상용 AA6063 알루미늄 합금 판재(100mm x 50mm x 6mm)를 사용했습니다.
백킹 플레이트: 용접 품질에 영향을 미치는 백킹 플레이트로는 구리(Copper), 스테인리스강(Stainless Steel), 대리석(Marble), 황동(Brass) 네 가지 재질을 사용했으며, 두께는 3mm, 6mm, 9mm로 변화를 주었습니다.
핵심 공정 변수: 부식 저항성에 영향을 미치는 4가지 핵심 인자를 선정했습니다.
A: 전류 (Current, 125-155 A)
B: 가스 유량 (Gas flow rate, 5-11 l/min)
C: 백킹 플레이트 재질 (Backing material)
D: 백킹 플레이트 두께 (Backing thickness, 3-9 mm)
실험 설계 및 분석:
다구치 기법(Taguchi Method): L16 직교 배열을 사용하여 최소한의 실험 횟수(16회)로 각 변수가 결과에 미치는 영향을 효율적으로 평가했습니다.
부식 저항성 측정: 전기화학적 기법인 선형 분극 저항(Linear Polarization Resistance, LPR)을 사용하여 각 시편의 부식 속도(mm/year)를 정량적으로 측정했습니다.
분산 분석(ANOVA): 각 공정 변수가 부식 속도에 미치는 기여도를 통계적으로 분석했습니다.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA): 실험 데이터를 기반으로 회귀 모델을 생성하고, 이를 MATLAB의 GA 툴박스를 이용해 최적의 공정 변수 조합을 도출했습니다.
핵심 발견: 주요 결과 및 데이터
결과 1: 부식 저항성에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 ‘백킹 플레이트 두께’
분산 분석(ANOVA) 결과, 각 공정 변수가 부식 저항성에 미치는 기여도는 명확한 차이를 보였습니다. Figure 3에서 볼 수 있듯이, 백킹 플레이트 두께(D)가 46%로 가장 압도적인 영향을 미쳤습니다. 이는 용접 시 열의 방출 및 냉각 속도를 제어하는 백킹 플레이트의 역할이 용접부의 미세조직과 내식성에 결정적임을 시사합니다. 그 뒤를 이어 백킹 플레이트 재질(C)이 20%, 가스 유량(B)이 19%, 전류(A)가 12% 순으로 나타났습니다. 이 결과는 내식성 향상을 위해 어떤 변수에 집중해야 하는지에 대한 명확한 가이드를 제공합니다.
결과 2: 유전 알고리즘(GA)을 통한 최적 조건 도출 및 부식 속도 0.0408 mm/year 달성
다구치 기법으로 얻은 실험 데이터를 기반으로 회귀 모델을 구축하고, 유전 알고리즘을 통해 최적의 해를 탐색했습니다. 그 결과, AA6063 합금의 부식 저항성을 극대화하는 최적의 공정 조건 조합을 발견했습니다.
최적 공정 조건:
전류: 155 amp
가스 유량: 5 l/min
백킹 플레이트 재질: 구리(Copper)
백킹 플레이트 두께: 6 mm
예측된 최저 부식 속도:0.0408 mm/year
Figure 8은 유전 알고리즘이 세대를 거듭하며 최적의 해(가장 낮은 부식 속도)를 찾아가는 과정을 보여줍니다. 이는 다구치 기법이 제시한 조건(전류 125A, 가스 유량 7 l/min, 스테인리스강, 3mm)보다 더 우수한 결과를 예측한 것으로, GA가 복잡한 비선형 관계 속에서 전역 최적점(global optimum)을 찾는 데 매우 효과적임을 입증합니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
공정 엔지니어: 이 연구는 부식 저항성을 개선하기 위해 전류나 가스 유량보다 백킹 플레이트의 두께와 재질을 우선적으로 관리해야 함을 시사합니다. 특히 GA가 도출한 ‘전류 155A, 가스 유량 5 l/min, 구리 백킹, 6mm 두께’ 조합은 새로운 용접 공정 개발 시 매우 유용한 출발점이 될 수 있습니다.
품질 관리팀: 연간 0.0408mm라는 최적 부식 속도는 TIG 용접부의 품질 관리 기준으로 활용될 수 있습니다. 또한, 선형 분극 저항(LPR) 측정법은 개발된 공정의 유효성을 검증하는 효과적인 비파괴 검사 기법이 될 수 있습니다.
설계 엔지니어: 백킹 플레이트가 용접 품질에 미치는 지대한 영향은 제품 설계 단계에서부터 용접 치구(fixture) 및 툴링 설계를 함께 고려해야 함을 의미합니다. 특히 구리와 같이 열확산율이 높은 재료를 사용하면 용접부의 냉각 속도를 제어하여 최종 기계적 특성을 향상시킬 수 있습니다.
논문 상세 정보
OPTIMAL CORROSIVE BEHAVIOUR ON THE WELDMENT OF AA6063 ALUMINUM ALLOY BY TUNGSTEN INERT GAS (TIG) WELDING PROCESS WITH BACKING PLATES
1. 개요:
제목: OPTIMAL CORROSIVE BEHAVIOUR ON THE WELDMENT OF AA6063 ALUMINUM ALLOY BY TUNGSTEN INERT GAS (TIG) WELDING PROCESS WITH BACKING PLATES
저자: S. OM PRAKASH, P. KARUPPUSWAMY, N. NIRMAL
발행 연도: 2019
학술지/학회: METALURGIJA 58 (2019) 1-2, 91-94
키워드: corrosive, AA 6063 alloy, welding, backing plates, Taguchi method
2. 초록:
본 연구는 스테인리스강, 구리, 대리석, 황동과 같은 다양한 백킹 플레이트 재료를 사용하여 TIG 용접 공정으로 AA 6063 알루미늄 합금의 부식 저항성을 개선하는 데 중점을 둔다. L16 직교 배열을 활용하여 실험을 수행했다. 전류(A), 가스 유량(B), 백킹 재료(C), 백킹 두께(D)와 같은 펄스 TIG 용접 공정 변수를 유전 알고리즘(GA)을 사용하여 최적화함으로써 부식 저항성을 향상시켰다. 결과적으로 GA는 구리를 백킹 재료로 사용했을 때 약 0.0408 mm/year의 더 나은 부식 저항률을 보임을 입증했다.
3. 서론:
최근 국방, 자동차, 항공우주와 같은 분야에서는 접합 공정에서 높은 강도 대 중량비가 요구된다. 티타늄 합금의 전통적인 용접 방법에는 텅스텐 불활성 가스(TIG) 용접, 마찰 용접, 전자빔 용접, 레이저 용접 등이 있다. 이 중 티타늄은 판재 형태의 합금에 흔히 사용되는 TIG 용접에 적합하다. TIG 용접의 주요 단점 중 하나는 높은 입열량, 높은 오염 위험 및 심각한 변형이다. 알루미늄의 융합 용접은 큰 어려움을 야기하지만, 텅스텐 불활성 가스는 수년 동안 사용되어 왔다. 두꺼운 알루미늄 합금 판은 양면 TIG 용접 공정을 사용하여 접합되었다. 교반 영역의 결함 형성의 주된 원인은 작은 총 직경으로 인해 불충분한 열 발생과 작은 접촉 면적의 가소화된 재료 흐름 때문이다. 이러한 매개변수는 적절한 백 플레이트의 도움으로 수정 및 제어될 수 있다. 연속적인 용접의 완성은 백 플레이트 재료의 확산성에 달려 있다. 입력 공정 매개변수는 용접 조인트의 품질에 따라 달라진다. 제조업체에게는 원하는 품질의 용접 조인트를 얻기 위해 입력 공정 매개변수를 제어하는 것이 문제였다. 숙련된 작업자와 엔지니어는 시행착오와 같은 더 많은 시간을 소비하는 매개변수를 선택했으며, 이는 새로운 제품마다 기대에 맞는 용접 조인트를 얻기 위해 시간이 걸렸다. 그런 다음 용접이 요구 사양을 충족하는지 여부를 검사한다. 용접 중 형성된 다양한 영역의 용접 저항성 부식은 동일한 결과를 낳지 않는다. 이전 관련 연구에 따르면 대부분의 지점의 용접 영역은 부식에 취약하다. 부식 저항성의 원인과 관련된 사례는 가장자리의 부정확한 설계, 필러의 잘못된 선택, 잔류 응력, 균열 및 다공성이다. 요즘에는 실험설계법(DOE)의 적용이 이루어진다. 계산 네트워크 및 진화 알고리즘은 용접 공정의 입력 매개변수와 용접 조인트의 출력 변수를 관련시키는 수학적 관계를 도출하는 데 사용되어, 용접 입력 매개변수의 결정이 원하는 용접 품질로 이어진다. 수학적 모델은 용접 품질, 생산, 용접 공정의 용접 특성 및 미세 구조를 제어하기 위해 여러 가지 방법으로 개발된다. 유전 알고리즘은 최근 몇 년 동안 인기를 얻었으며, 복잡한 시스템의 입력과 출력 사이의 상호 관계를 표현하는 모델을 개발하는 데 유용한 도구로 도움이 된다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
AA6063 알루미늄 합금은 우수한 기계적 특성으로 인해 여러 산업 분야에서 널리 사용되지만, TIG 용접 시 발생하는 부식 문제는 제품의 내구성과 신뢰성을 저해하는 주요 요인이다. 특히 용접 공정 변수들이 부식 저항성에 미치는 복합적인 영향을 규명하고 최적화하는 것이 중요하다.
이전 연구 현황:
이전 연구들은 용접부의 부식이 가장자리 설계, 필러 재료 선택, 잔류 응력 등 다양한 요인에 의해 발생한다고 밝혔으나, 공정 변수(전류, 가스 유량, 백킹 플레이트 등)와 부식 저항성 간의 정량적 관계를 모델링하고 최적화하는 연구는 부족했다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 TIG 용접 공정에서 전류, 가스 유량, 백킹 플레이트 재질 및 두께가 AA6063 알루미늄 합금 용접부의 부식 저항성에 미치는 영향을 분석하고, 유전 알고리즘을 사용하여 최적의 공정 조건을 도출함으로써 내식성을 극대화하는 것이다.
핵심 연구:
다구치 기법을 이용한 실험 설계, LPR을 통한 부식 속도 측정, ANOVA를 통한 각 변수의 기여도 분석, 그리고 실험 데이터 기반 회귀 모델을 생성하여 유전 알고리즘으로 최적의 공정 변수 조합을 찾는 것을 핵심 연구 내용으로 한다.
Figure 1 Welded samples
5. 연구 방법론
연구 설계:
4개의 공정 변수(전류, 가스 유량, 백킹 재질, 백킹 두께)를 4수준으로 설정하고, 다구치 L16 직교 배열표에 따라 총 16개의 실험을 수행하는 방식으로 설계되었다.
Figure 2 Linear polarization and impedance
데이터 수집 및 분석 방법:
각 실험 조건에서 제작된 용접 시편의 부식 속도를 LPR 장비를 이용해 측정하여 데이터를 수집했다. 수집된 데이터는 MINITAB 소프트웨어를 사용하여 신호 대 잡음비(S/N ratio) 분석 및 분산 분석(ANOVA)을 수행했으며, MATLAB의 GA 툴박스를 사용하여 최적화 분석을 진행했다.
연구 주제 및 범위:
연구는 AA6063 알루미늄 합금의 TIG 용접에 국한되며, 주요 공정 변수 4가지가 부식 저항성에 미치는 영향을 중심으로 다룬다. 기계적 특성이나 다른 유형의 결함은 본 연구의 범위에 포함되지 않는다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
분산 분석(ANOVA) 결과, 부식 저항성에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 백킹 플레이트 두께(46%)였으며, 그 다음으로 백킹 재료(20%), 가스 유량(19%), 전류(12%) 순이었다.
다구치 분석을 통해 도출된 최적 조건은 전류 125A, 가스 유량 7 l/min, 스테인리스강 백킹, 3mm 두께였다.
유전 알고리즘(GA)을 통해 예측된 전역 최적 조건은 전류 155A, 가스 유량 5 l/min, 구리 백킹, 6mm 두께였으며, 이때 예측된 부식 속도는 0.0408 mm/year로 더 우수했다.
개발된 회귀 모델과 실제 실험값 간의 오차율은 다구치 결과의 경우 ±5.95%, 유전 알고리즘 결과의 경우 ±4.68%로 높은 신뢰도를 보였다.
Figure 목록:
Figure 1 Welded samples
Figure 2 Linear polarization and impedance
Figure 3 Percentage contribution
Figure 4 Mean of S/N ratios for current
Figure 5 Mean of S/N ratios for gas flow rate
Figure 6 Mean of S/N ratios for backing material
Figure 7 Mean of S/N ratios for backing thickness
Figure 8 GA predicted result
7. 결론:
본 연구의 결론은 다구치 분석과 GA 예측을 통해 용접 매개변수를 최적화하여 부식률을 예측하는 것이다. – 계산 결과 가장 중요한 공정 매개변수는 백킹 두께(mm)가 60%, 백킹 재료가 약 20%, 전류(amp)가 12%, 마지막으로 가스 유량(l/min)이 약 19%임을 보여준다. – 다구치 분석 결과에 따르면, 용접 전류 125A, 가스 유량 7 l/min, 백킹 재료 스테인리스강, 두께 3mm의 공정 매개변수에서 부식률이 최소화된다. – GA 결과에 따르면, 전류 155A, 가스 유량 5 l/min, 백킹 재료 구리, 백킹 두께 6mm와 같은 최적 공정 매개변수에서 0.0408 mm/year의 더 나은 부식률을 얻을 수 있었다. – 개발된 모델에 검증된 다구치 및 GA 결과는 공정 매개변수와 응답을 관련시킬 때 긍정적인 일치를 보인다.
8. 참고 문헌:
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Expert Q&A: 귀하의 궁금증에 답해드립니다
Q1: 다구치 기법 외에 유전 알고리즘(GA)을 추가로 사용한 이유는 무엇인가요?
A1: 다구치 기법은 정해진 수준(level) 내에서 최적의 조합을 찾는 데 매우 효율적입니다. 하지만 이 방법은 실험에서 설정된 불연속적인 값들 사이의 최적점을 찾지는 못합니다. 반면, 유전 알고리즘은 실험 데이터로 만든 회귀 모델을 기반으로 전체 매개변수 공간을 탐색하여 진정한 전역 최적점(global optimum)을 찾을 수 있습니다. 본 연구에서 GA가 다구치 기법보다 더 우수한 부식 저항성(0.0408 mm/year)을 예측한 것이 바로 그 증거입니다.
Q2: Figure 3에서 백킹 플레이트 두께가 부식 저항성에 가장 큰 영향을 미치는(기여도 46%) 이유는 무엇인가요?
A2: 논문은 백킹 플레이트의 열확산율과 열 제어 능력이 핵심이라고 암시합니다. 백킹 플레이트의 두께는 용접부의 열을 흡수하고 방출하는 ‘히트 싱크(heat sink)’ 용량에 직접적인 영향을 줍니다. 적절한 두께는 용접부의 냉각 속도를 최적화하여 부식에 강한 미세조직을 형성하는 데 결정적인 역할을 합니다. 너무 얇으면 냉각이 느려져 결정립이 조대해지고, 너무 두꺼우면 급랭으로 인해 불리한 상이 형성될 수 있습니다.
Q3: GA가 최적의 백킹 재질로 ‘구리’를, 다구치 기법은 ‘스테인리스강’을 제시했습니다. 왜 이런 차이가 발생했나요?
A3: 다구치 기법은 실험한 조건 조합 중에서 가장 좋은 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 보인 수준을 선택합니다. 특정 조건(125A, 3mm 두께)에서는 스테인리스강이 좋은 성능을 보였을 수 있습니다. 하지만 GA는 전체 시스템의 상호작용을 고려하는 회귀 모델을 기반으로 최적화를 수행합니다. GA는 구리의 높은 열전도율이 특정 전류(155A) 및 두께(6mm)와 결합했을 때, 다른 어떤 조합보다 전역적으로 가장 우수한 부식 저항성을 나타낸다는 것을 발견한 것입니다. 이는 각 변수들의 복합적인 상호작용을 고려한 결과입니다.
Q4: 논문에 제시된 회귀 방정식의 실질적인 활용 가치는 무엇인가요?
A4: 제공된 회귀 방정식(Corrosion rate = -1.66212 + …)은 엔지니어가 실제 용접 실험을 수행하지 않고도 연구된 범위 내의 다양한 입력 변수 조합에 대한 부식 속도를 예측할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 이를 통해 공정 시뮬레이션, ‘what-if’ 분석 등을 수행하여 용접 절차를 미세 조정하고 개발 비용과 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
Q5: 유전 알고리즘(GA)의 예측 결과는 얼마나 신뢰할 수 있나요?
A5: 논문에 따르면, GA 예측 결과에 대한 검증 실험에서 오차율이 ±4.68% 이내로 나타났습니다. 이는 개발된 모델이 실제 현상을 매우 정확하게 예측하고 있음을 의미합니다. 이 정도의 정확도는 실제 산업 현장에서 해당 모델을 공정 최적화에 자신 있게 적용할 수 있는 근거가 됩니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
본 연구는 AA6063 알루미늄 합금의 TIG 용접 부식 저항성을 향상시키기 위해 유전 알고리즘(GA)과 같은 계산 최적화 기법이 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지를 명확히 보여주었습니다. 특히 용접 품질에 가장 큰 영향을 미치는 인자가 백킹 플레이트의 두께와 재질임을 규명하고, GA를 통해 연간 0.0408mm라는 탁월한 부식 저항성을 달성할 수 있는 최적의 공정 조건을 제시한 것은 매우 중요한 성과입니다.
이는 더 이상 경험에 의존하는 방식이 아닌, 데이터와 모델링에 기반한 과학적 접근이 고품질 용접을 위한 핵심임을 시사합니다.
(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.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 “S. Om Prakash, P. Karuppuswamy, N. Nirmal”의 논문 “OPTIMAL CORROSIVE BEHAVIOUR ON THE WELDMENT OF AA6063 ALUMINUM ALLOY BY TUNGSTEN INERT GAS (TIG) WELDING PROCESS WITH BACKING PLATES”를 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
이 기술 요약은 Ranbir Pratik Pradhan이 2015년 National Institute of Technology Rourkela에서 발표한 논문 “Design and Development of Automated Filler Rod Feeding System for TIG Welding”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.
키워드
Primary Keyword: TIG 용접 자동화
Secondary Keywords: 필러 로드 공급, 용접 자동화, 스크류-너트 메커니즘, 제조 공정, TIG 용접
Executive Summary
과제: 수동 TIG 용접은 높은 숙련도를 요구하며 일관된 품질 확보가 어렵고, 기존의 와이어 공급 방식 자동화는 필러 로드의 종류와 굵기에 제약이 있습니다.
방법: 모터로 구동되는 스크류-너트 메커니즘을 사용하여 고체 필러 로드를 정밀하게 제어된 속도로 공급하는 새로운 자동화 시스템을 설계 및 제작했습니다.
핵심 돌파구: 기존 와이어 공급 방식의 한계를 극복하는 다재다능하고 비용 효율적인 대안으로서, 성공적으로 작동하는 기능적 프로토타입을 구축했습니다.
결론: 본 연구는 필러 로드를 사용하는 TIG 용접을 자동화하는 실용적인 설계를 제시하며, 제조업의 용접 품질, 일관성 및 안전성을 향상시킬 잠재력을 보여줍니다.
TIG(Tungsten Inert Gas) 용접은 고품질의 용접부를 얻을 수 있어 항공우주 및 자동차 산업에서 널리 사용됩니다. 하지만 두꺼운 모재를 용접할 때는 필러(용가재) 로드를 추가로 공급해야 합니다. 작업자가 한 손으로는 토치를, 다른 한 손으로는 필러 로드를 수동으로 공급하는 이 과정은 상당한 기술과 집중력을 요구합니다. 작업자의 숙련도에 따라 용접 품질이 크게 좌우되며, 비일관적인 공급 속도는 용접 비드의 불균일성을 초래합니다.
기존의 자동화 방식은 주로 ‘와이어’를 공급하는 형태에 국한되어 있습니다. 그러나 시중에서 구할 수 있는 필러 와이어의 종류는 제한적이며, 더 굵은 ‘로드’ 형태의 용가재를 사용하기 어렵다는 명백한 한계가 존재합니다. 이러한 기술적 제약은 생산성과 품질 향상을 가로막는 요인이 됩니다. 따라서 다양한 직경의 필러 ‘로드’를 안정적으로 자동 공급할 수 있는, 보다 경제적이고 범용적인 시스템의 개발이 시급한 과제였습니다.
접근법: 방법론 분석
본 연구팀은 필러 로드 자동 공급 시스템을 개발하기 위해 체계적인 접근법을 사용했습니다.
먼저, 실제 수동 TIG 용접 환경에서 필러 로드가 소모되는 속도를 측정하는 실험을 수행했습니다. 이동식 트랙터(PMT, Portable Moving Tractor)를 이용해 토치의 이동 속도를 일정하게 유지한 결과, 필러 로드는 분당 약 17-18cm의 속도로 소모되는 것을 확인했습니다. 이 데이터는 자동화 시스템의 목표 공급 속도를 설정하는 기준이 되었습니다.
다음으로, 세 가지 가능한 기계적 메커니즘을 비교 분석했습니다. 1. 슬라이더-크랭크 메커니즘: 속도가 일정하지 않고 제어가 어려워 부적합 판정을 받았습니다. 2. 랙-피니언 메커니즘: 정밀한 부품의 가격이 비싸고, 전체 시스템이 무거워지며, 경사진 위치에서 중력의 영향으로 가속될 수 있다는 단점이 있었습니다. 3. 스크류-너트 메커니즘: 저렴한 부품으로 구현 가능하고, 항상 일정한 선형 속도를 유지하며, 중력의 영향을 받지 않는다는 장점 때문에 최종 메커니즘으로 채택되었습니다.
최종 선정된 스크류-너트 메커니즘을 기반으로 시스템을 설계하고 제작했습니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. – 구동부: 긴 볼트(스크류)와 너트, 그리고 속도 조절이 가능한 12V DC 모터 – 연결부: 모터와 스크류를 연결하는 유니버설 커플러 – 가이드부: 3D 프린팅(Rapid Prototyping) 기술로 맞춤 제작한 슬라이더-레일 – 고정부: 필러 로드를 단단히 고정하는 맞춤형 홀더 – 플랫폼: 전체 시스템을 장착하고 토치와 함께 이동시키는 개조된 이동식 트랙터(PMT)
이러한 구성 요소를 통합하여 필러 로드 공급과 토치의 이동이 동기화된 완전한 자동화 프로토타입을 완성했습니다.
Figure-4.9 Side view of the final assembly
돌파구: 주요 발견 및 데이터
본 연구를 통해 TIG 용접 자동화를 위한 실용적이고 새로운 접근법이 성공적으로 구현되었습니다.
발견 1: 스크류-너트 메커니즘 기반의 정밀 공급 시스템 설계 및 제작
가장 큰 성과는 스크류-너트 메커니즘을 성공적으로 적용하여 필러 로드를 일정하고 안정적으로 공급하는 장치를 제작한 것입니다. 가변 DC 모터는 스크류를 회전시키고, 스크류와 맞물린 너트는 고정되어 있어 스크류 자체가 선형적으로 전진하게 됩니다. 이 스크류 끝에 장착된 필러 로드 홀더가 용접 지점으로 로드를 밀어 넣습니다. 이 방식의 가장 큰 장점은 모터의 회전 속도(RPM)와 스크류의 피치(pitch)에 의해서만 공급 속도가 결정되므로, 외부 요인(중력 등)에 관계없이 매우 일관된 선형 속도를 보장한다는 점입니다. 연구팀은 3D 프린팅 기술을 활용하여 고가의 상용 부품 대신 맞춤형 슬라이더-레일을 저렴하게 제작함으로써 시스템의 경제성을 크게 향상시켰습니다.
발견 2: 이동식 플랫폼(PMT)과의 통합을 통한 용접 공정 동기화
개발된 필러 로드 공급 장치는 이동식 트랙터(PMT)에 장착되어 TIG 토치와 함께 움직이도록 설계되었습니다. 이는 단순히 필러 로드를 공급하는 것을 넘어, 용접 공정 전체를 자동화하는 통합 시스템을 구축했음을 의미합니다. PMT가 일정한 속도로 용접 라인을 따라 이동하면, 동시에 필러 로드 공급 장치가 사전에 계산된 속도(실험 기반 약 17-18 cm/min)로 로드를 공급합니다. 이 동기화된 움직임은 작업자의 개입 없이도 균일한 비드 폭과 높이를 가진 고품질의 용접부를 만들어낼 수 있는 기반이 됩니다. 이는 수동 작업에서 발생하는 불일치 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 중요한 진전입니다.
R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점
이 연구 결과는 용접 공정을 담당하는 여러 분야의 전문가들에게 다음과 같은 시사점을 제공합니다.
공정 엔지니어: 스크류-너트 메커니즘은 다양한 직경과 재질의 필러 로드를 사용할 수 있는 유연성을 제공하여 TIG 용접뿐만 아니라 TIG 클래딩(Cladding) 공정 자동화에도 적용할 수 있습니다. 공급 속도를 정밀하게 조절하여 특정 용접 조건에 최적화된 공정을 설계할 수 있습니다.
품질 관리팀: 필러 로드 공급을 자동화함으로써 사람의 개입으로 인한 불일치 요소를 제거할 수 있습니다. 이는 더 예측 가능하고 일관된 용접 비드 형상을 보장하며, 최종 제품의 품질 검사 기준을 단순화하고 신뢰도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
설계 엔지니어 (R&D): 이 프로토타입은 단순한 직선 용접을 넘어, 향후 복잡한 형상을 가진 부품을 용접하기 위한 다축(multi-axis) 자동화 시스템 개발의 중요한 개념 증명(proof-of-concept) 역할을 합니다. 이는 초기 설계 단계에서 자동화 공정을 고려한 제품 설계를 가능하게 합니다.
논문 상세 정보
Design and Development of Automated Filler Rod Feeding System for TIG Welding
1. 개요:
제목: Design and Development of Automated Filler Rod Feeding System for TIG Welding
저자: Ranbir Pratik Pradhan
발행 연도: 2015
저널/학회: National Institute of Technology Rourkela (학위 논문)
TIG 용접은 판재, 스테인리스강 파이프, 자동차 부품 등 다양한 산업에서 널리 사용되는 효과적인 용접 공정이다. 이 공정은 불활성 가스를 사용하여 용접 비드의 산화를 방지함으로써 내마모성이 뛰어나고 슬래그가 없는 접합부를 만든다. 일반적으로 TIG 용접은 한 손에 필러 로드를, 다른 한 손에 토치를 들고 수동으로 수행되므로 높은 수준의 기술과 노동력을 필요로 한다. TIG 용접의 자동화는 노동력을 줄일 뿐만 아니라 정확도를 향상시킨다. 본 프로젝트는 TIG 용접을 위한 자동 필러 로드 공급 시스템을 개발하고 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 랙-피니언, 슬라이더-크랭크, 스크류-너트 메커니즘 등 여러 메커니즘을 고려했다. 각 메커니즘의 장단점을 비교하여 최적의 방식을 결정하고, 이를 설계 및 제작했다. 최종적으로 스크류-너트 메커니즘이 채택되었으며, 모터를 이용해 스크류를 너트 내에서 회전시키도록 제작했다. 필러 로드는 클램프 형태의 홀더를 통해 스크류에 고정된다. 전체 장치는 TIG 토치가 고정된 이동식 트랙터에 조립되어 필러 로드의 공급과 토치의 움직임이 조화를 이루도록 했다. 제안된 메커니즘은 이 분야에서 최초의 시도 중 하나이며, 현재 사용되는 와이어 공급 방식의 가치 있는 대체재가 될 수 있다.
3. 서론:
TIG 용접은 비소모성 텅스텐 전극과 모재 사이에 아크를 형성하는 동종 융합 용접이다. 용접 금속은 불활성 가스(아르곤 또는 헬륨)에 의해 대기 오염으로부터 보호되며, 필러 재료의 사용은 선택적이다. 두꺼운 금속을 용접할 때는 필러 재료가 필요하며, 그 양은 모재의 두께에 따라 달라진다. 필러 로드의 공급은 소모율에 따라 결정되는데, 전극에 대한 필러 재료의 움직임을 제어하는 것은 매우 어렵다. 수동 TIG 용접은 짧은 아크 길이를 유지하면서 전극이 모재에 닿지 않도록 해야 하므로 가장 어려운 용접 공정 중 하나이다. 필러 로드의 움직임은 대부분의 산업 현장에서 수동으로 이루어진다. 이를 자동화하면 인력을 줄이고 정확도를 높일 수 있다. 이 프로젝트는 TIG 용접에서 필러 로드 공급 과정을 자동화하는 메커니즘을 설계하고 제작하는 것을 목표로 한다.
4. 연구 요약:
연구 주제의 배경:
수동 TIG 용접은 높은 숙련도를 요구하며, 특히 두꺼운 재료 용접 시 필러 로드를 함께 사용하는 것은 매우 어렵다. 이로 인해 용접 품질의 일관성이 떨어지고, 작업자의 피로도가 높으며, 안전 문제가 발생할 수 있다. 기존의 자동화는 주로 와이어 공급 장치에 의존하지만, 이는 사용 가능한 필러 재료의 종류와 직경에 한계가 있다.
이전 연구 현황:
기존 연구 및 특허는 대부분 와이어 형태의 필러 재료를 연속적으로 공급하는 장치에 초점을 맞추고 있다. 하지만 더 굵은 로드 형태의 필러를 자동 공급하는 메커니즘에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다.
연구 목적:
본 연구의 목적은 TIG 용접을 위한 자동화된 ‘필러 로드’ 공급 시스템을 설계하고 제작하는 것이다. 이 시스템은 경제적이고, 다양한 크기의 필러 로드에 적용 가능하며, 기존 와이어 공급 방식의 단점을 극복하는 것을 목표로 한다.
핵심 연구:
세 가지 기계적 메커니즘(슬라이더-크랭크, 랙-피니언, 스크류-너트)의 타당성을 이론적으로 계산하고 비교 분석했다. 최종적으로 스크류-너트 메커니즘을 선정하여, DC 모터, 커플러, 3D 프린팅된 슬라이더-레일, 필러 로드 홀더 등의 부품을 사용하여 실제 프로토타입을 제작했다. 제작된 시스템은 이동식 트랙터(PMT)에 장착하여 토치의 이동과 필러 로드의 공급을 동기화했다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 실험적 측정, 비교 분석, 설계 및 제작의 단계를 거치는 공학적 설계 프로세스를 따랐다. 1. 현상 분석: 수동 용접 실험을 통해 필러 로드의 평균 소모율을 측정. 2. 대안 탐색: 세 가지 메커니즘의 장단점 및 실현 가능성 비교. 3. 설계 및 제작: 최적의 메커니즘(스크류-너트)을 기반으로 CAD 모델링 및 실제 프로토타입 제작. 4. 통합: 제작된 공급 장치를 이동식 플랫폼과 결합하여 통합 자동화 시스템 구축.
데이터 수집 및 분석 방법:
PMT의 속도 보정: 무부하 및 부하(용접 중) 상태에서 PMT의 속도를 스톱워치를 이용해 측정.
필러 로드 소모율 측정: 일정 시간(60초) 동안 용접을 수행한 후, 필러 로드의 길이 변화를 측정하여 분당 소모율(cm/min)을 계산.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 TIG 용접 공정에서 직선 용접을 위한 필러 로드 자동 공급 장치의 설계 및 개발에 초점을 맞춘다. 곡선 용접이나 복잡한 형상에 대한 적용은 미래 연구 범위로 남겨둔다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
수동 TIG 용접 시 필러 로드의 평균 소모율은 약 17-18 cm/min으로 측정되었다.
슬라이더-크랭크, 랙-피니언, 스크류-너트 메커니즘 중 스크류-너트 방식이 비용, 안정성, 제어 용이성 측면에서 가장 우수한 것으로 분석되었다.
스크류-너트 메커니즘을 기반으로 한 자동 필러 로드 공급 시스템의 프로토타입이 성공적으로 설계 및 제작되었다.
제작된 시스템은 이동식 트랙터(PMT)에 통합되어, TIG 토치의 이동과 필러 로드 공급의 동기화가 가능함을 입증했다.
Figure 목록:
Figure-1.1 TIG Welding Setup
Figure-3.1 Portable Moving Tractor (PMT)
Figure-3.2 Slider Crank Mechanism
Figure-3.3 Rack and Pinion Mechanism
Figure-3.4 Screw and Nut Mechanism
Figure-3.5 Screw and Nut Mechanism
Figure-4.1 Coupler
Figure-4.2 Motor coupled to the screw
Figure-4.3 Slider rail
Figure-4.4 Projection views of slider rail
Figure-4.5 Slider box
Figure-4.6 Modified PMT
Figure-4.7 Filler rod holder
Figure-4.8 Isometric view of the final assembly
Figure-4.9 Side view of the final assembly
7. 결론:
본 연구는 TIG 용접을 위한 자동 필러 로드 공급 시스템을 성공적으로 설계하고 개발했다. 제안된 스크류-너트 메커니즘은 기존의 와이어 공급 방식에 비해 더 다양한 종류와 직경의 필러 로드를 사용할 수 있어 범용성이 높다. 이 시스템은 TIG 용접뿐만 아니라 TIG 클래딩과 같은 다른 제조 공정에도 응용될 수 있다. 현재 프로토타입은 직선 운동에 제한되지만, 향후 다축 제어 테이블과 결합하거나 설계를 개선함으로써 더 복잡한 용접 작업에도 적용할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이 연구는 필러 로드 공급 메커니즘 분야에서 새로운 가능성을 열었으며, 추가 연구를 통해 더 발전된 시스템이 개발될 것으로 기대된다.
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전문가 Q&A: 자주 묻는 질문
Q1: 선형 운동에 흔히 사용되는 랙-피니언 시스템 대신 스크류-너트 메커니즘을 선택한 주된 이유는 무엇인가요?
A1: 논문에 따르면, 랙-피니언 시스템은 몇 가지 단점 때문에 제외되었습니다. 첫째, 프로젝트 예산 내에서 정밀하게 가공된 랙과 피니언 기어를 구매하기에는 비용이 너무 많이 들었습니다. 둘째, 견고한 성능을 위해 강철과 같은 무거운 재료로 만들어야 하므로 전체 시스템이 부피가 커지고 무거워집니다. 마지막으로, 용접 시 토치가 기울어진 위치에 있을 때 랙이 자체 무게로 인해 중력 가속을 받아 일정한 공급 속도를 유지하기 어렵다는 점이 결정적인 요인이었습니다.
Q2: 시스템에 필요한 모터의 회전 속도는 어떻게 결정되었나요?
A2: 모터의 요구 속도는 실험을 통해 얻은 데이터에 기반하여 결정되었습니다. 연구팀은 먼저 수동 TIG 용접 시 필러 로드가 평균적으로 분당 약 17-18cm 소모된다는 것을 측정했습니다. 그 후, 선택된 스크류의 피치(나사산 간의 거리, 약 0.8mm)를 고려하여 이 선형 속도를 달성하는 데 필요한 분당 회전수(RPM)를 계산했습니다. 계산 결과, 약 225 RPM이 필요했으며, 이를 바탕으로 평균 200 RPM으로 작동할 수 있는 모터를 선정했습니다.
Q3: 슬라이더-레일 부품을 제작하는 데 3D 프린팅(Rapid Prototyping) 기술을 사용한 특별한 이유가 있나요?
A3: 논문에서는 두 가지 주요 이유를 제시합니다. 첫째, 필요한 사양의 상용 리니어 가이드 부품은 시장에서 구하기 어렵고 가격이 매우 비쌌습니다. 둘째, 3D 프린팅 기술은 복잡한 형상의 부품을 맞춤 설계하여 저렴한 비용으로 신속하게 제작할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 기술을 통해 프로젝트 요구사항에 정확히 맞는 슬라이더-레일을 경제적으로 제작할 수 있었습니다.
Q4: 현재 개발된 프로토타입의 주요 한계점은 무엇인가요?
A4: 본 논문은 몇 가지 한계점을 명시하고 있습니다. 첫째, 이동식 트랙터(PMT)의 레일에 의존하기 때문에 직선 용접만 가능합니다. 둘째, 토치와 필러 로드 사이의 각도가 고정되어 있어 용접 조건에 따라 각도를 조절할 수 없습니다. 마지막으로, 공급 가능한 필러 로드의 총 길이는 사용된 스크류의 길이에 의해 제한됩니다.
Q5: 논문에서 TIG 클래딩을 잠재적 응용 분야로 언급했는데, 이 시스템이 클래딩 공정에 구체적으로 어떤 이점을 줄 수 있나요?
A5: TIG 클래딩은 모재 위에 다른 종류의 금속을 얇게 덧씌워 내식성이나 내마모성을 향상시키는 공정입니다. 이 공정의 핵심은 균일한 두께의 클래드 층을 형성하는 것입니다. 본 연구에서 개발된 자동 공급 시스템은 필러 로드를 매우 일정한 속도로 공급할 수 있으므로, 클래딩 재료의 증착률을 일정하게 유지할 수 있습니다. 이는 최종적으로 클래드 층의 두께와 품질을 균일하게 만드는 데 결정적인 기여를 할 수 있습니다.
결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길
수동 TIG 용접의 비일관성과 어려움은 오랫동안 제조업의 과제였습니다. 본 연구는 스크류-너트 메커니즘이라는 실용적인 해법을 통해 TIG 용접 자동화 분야에 중요한 돌파구를 제시했습니다. 이 시스템은 기존 와이어 공급 방식의 한계를 넘어, 다양한 필러 로드를 정밀하게 제어하여 공급함으로써 용접 품질의 일관성과 작업의 안전성을 획기적으로 개선할 잠재력을 보여주었습니다.
STI C&D는 최신 산업 연구 결과를 적용하여 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 이 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 구현할 수 있는지 논의해 보십시오.
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저작권 정보
이 콘텐츠는 Ranbir Pratik Pradhan의 논문 “Design and Development of Automated Filler Rod Feeding System for TIG Welding”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
출처: National Institute of Technology Rourkela Thesis Repository
이 문서는 FLOW-3D 소프트웨어를 이용한 액체 필름 코팅 모델링 웨비나 내용을 요약한 것입니다. FLOW-3D는 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어로, 유동 특성 시뮬레이션, 유체 거동 시각화, 정량적 결과 도출에 사용됩니다. 특히 자유 표면 및 다중 물리 시뮬레이션에 강점을 가지며, 코팅, 미세 유체 역학, 적층 제조 등 다양한 분야에 응용됩니다. CFD 모델링은 비용과 시간을 절감하고, 최적의 코팅 창을 평가하며, 결함 원인 식별 및 불안정성 분석에 기여합니다. 이처럼 FLOW-3D는 코팅 공정의 이해를 돕고 최적화 설계를 가능하게 하는 필수적인 도구입니다.
1. 🧬 FLOW-3D의 등장과 핵심 기술적 배경
FLOW-3D는 유동 특성 시뮬레이션, 유체 거동 시각화, 정량적 결과 도출이 가능한 전산 유체 역학(CFD) 소프트웨어이다.
자유 표면 및 다중 물리 시뮬레이션에 강점을 가지며, 코팅, 미세 유체 역학, 적층 제조, 토목 공학, 금속 주조 등에서 활용된다.
FLOW-3D는 로스 알라모스 국립 연구소 T3 그룹의 초기 CFD 방법론 개발에서 비롯되었고, 마커-앤-셀(MAC), 와도-유선(vorticity-stream function) 같은 기술을 토대로 한다.
소프트웨어의 핵심은 유체 부피(VOF, Volume of Fluid) 방법론으로, 이 방법론이 FLOW-3D의 중요한 기반이 된다.
Flow Science는 Dr. Tony Hirt에 의해 1980년에 설립되었고, FLOW-3D 제품은 1985년 처음 출시되었으며, 자유 표면 및 다중 물리 시뮬레이션을 전문적으로 다룬다.
2. 🛠️ FLOW-3D와 CFD의 산업별 활용 및 코팅 분야의 중요성
FLOW-3D는 FDM(퓨즈 증착 모델링), 레이저 파우더 침대 융합, 미세 유체 입자 분류, 지향성 에너지 증착, 열 잉크젯, 섬유 액적 충돌 시뮬레이션 등 다양한 산업 분야에 활용된다.
CFD의 목적은 유동 특성 시뮬레이션, 유체 거동 시각화, 시뮬레이션 결과로부터 정량적 데이터 도출에 있다.
시뮬레이션을 통해 프로세스 물리 및 유동 특성을 이해하고, 이를 바탕으로 예측·설계 최적화가 가능하다.
코팅은 기능, 보호, 장식 목적 등으로 전자 제조, 자동차, 포장, 광학, 배터리 생산 등 여러 산업 분야에서 필수적이다.
3. 🧑🔬 CFD 모델링이 코팅 프로세스에 제공하는 실질적 이점
롤 코팅, 슬롯 다이 코팅, 커튼 코팅, 그라비아 코팅 등이 주요 코팅 프로세스로 다뤄진다.
슬롯 다이 프로토타입 제작에 약 8만 달러와 30일이 소요되지만, 시뮬레이션을 통해 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있다.
시뮬레이션 환경에서는 생산량을 늘리고 신소재, 새로운 디자인의 처리 매개변수를 더 잘 이해함으로써 최적의 코팅 창을 평가할 수 있다.
CFD는 미크론 규모의 과도 분석이 가능해 실험으로는 어렵거나 불가능한 결함의 원인과 디자인 특징(예: 슬롯 다이 내부 유동)을 파악할 수 있다.
리빙 불안정성(ribbing instabilities) 등과 같은 미세한 불안정성의 전파를 분석하여 공정 안정성 확보에 기여한다.
4. 🧑🔬 FLOW-3D의 핵심 기술 및 코팅 물리 모델
유체 부피(VOF) 방법은 자유 표면 추적에 사용되며, 셀 내 유체 분율(0~1)을 통해 계면을 섬세하게 표현한다.
True VOF라는 FLOW-3D만의 정교한 VOF 버전을 적용한다.
VOF 솔버에 다양한 다중 물리 기능을 결합하여 금속 주조, 토목, 코팅, 상변화 등 폭넓은 분야에 대응할 수 있다.
표면 장력과 점도는 코팅 공정 이해에 필수적인 근본 물리 모델로, 동적·정적 접촉각 계산 및 구현이 가능하다.
이동 물체(롤러, 기판), 입자(용질, 안료), 탄성 유체, 열 전달·상변화 등 다양한 보조 모델을 포함할 수 있다.
학술 및 산업 사례에서 실험과 매우 우수한 일치를 보여, 모델의 신뢰성이 높다.
5. 🧪 다양한 코팅 응용 사례와 FLOW-3D의 시뮬레이션 활용
롤 코팅에서는 코팅 두께 제어, 균일성 확보, 결함 최소화가 목표이며, 다양한 유동 체제를 시뮬레이션하여 코팅 창(coating window), 재순환 영역, 리빙 불안정성, 미스팅 결함 등의 예측 및 방지가 가능하다.
리빙 불안정성은 롤러 간 틈새 거리와 모세관 수(capillary number)에 따라 발생하며, 시뮬레이션 결과가 실험과 “매우 좋은 일치”를 보인다.
슬롯 다이 코팅에서는 다이 내 유량, 롤러/기판 속도, 유동학 등 매개변수를 활용해 코팅 공정의 균일성과 정체 영역, 진공 보조에 의한 코팅 비드(coating bead) 안정성, 다공성 매체로의 침투를 분석한다.
커튼 코팅은 높은 위치에서 유체를 떨어뜨려 다층 및 고르지 않은 표면 코팅에 유용하며, 안정적인 접촉선 유지와 접힌 가장자리 최소화가 중요하다.
그라비아 코팅에서는 셀 모양 롤러를 통한 인쇄, 작동 속도 증가, 상세 인쇄가 가능하고, 셀 내 유체 증착량 최적화 및 공기 포켓 최소화를 목표로 시뮬레이션이 이뤄진다.
다양한 비뉴턴 유체 특성(전단 박화, 전단 농화, 탄성 등) 및 Herschel-Bulkley 유동을 모델링하여 접착제, 페인트 코팅과 같은 응용 분야에 적용할 수 있다.
6. 🏭 Roche Diagnostics 산업 사례에서 FLOW-3D의 코팅 프로파일 예측 효과
전기화학 테스트 스트립 생산을 위해 균일한 가장자리 프로파일 달성 목표로 연구를 진행했다.
정적 접촉각과 점탄성(visco-elasticity)의 영향을 시험하여, 다양한 변수에 따른 코팅 두께를 분석했다.
실험과 FLOW-3D 예측 모델 간에 습식 필름 높이의 “정말 좋은 일치”가 있음을 확인했다.
접촉각이 40도일 때는 불안정한 프로파일, 10도일 때는 훨씬 더 균일한 프로파일이 나왔다.
점탄성을 위해 100의 전단 탄성 계수(shear modulus)를 적용하면, 유체의 탄성이 더 균일한 가장자리 프로파일 유지에 실제로 도움이 된다는 결과가 나왔다.
7. 🚀 FLOW-3D의 고성능 기능과 코팅 공정 최적화 가치
클라우드를 통한 HPC 연결로 수천 개의 최신 CPU 코어를 언제든 사용하여 크고 복잡한 시뮬레이션 파일도 빠르게 처리할 수 있고, 상당한 속도 향상이 가능하다.
설정 과정이 매우 간단하고, 강력한 후처리 및 시각화 도구를 통해 문제를 심층 분석하고 이해할 수 있다.
미세 유체 역학 및 적층 제조 등 분야의 워크숍과 웹 세미나를 제공하여 사용자들이 소프트웨어를 쉽게 익힐 수 있도록 지원한다.
강력한 VOF 솔버와 다양한 다중 물리 모델을 탑재하였으며, 우수한 시각화/후처리 기능 덕분에 연구자와 엔지니어가 코팅 프로세스를 최적화하고 결함 최소화, 혁신설계 개발에 활용할 수 있다.
FLOW-3D는 복잡한 물리학과 큰 종횡비를 포함하는 코팅 문제까지 정확하게 모델링할 수 있는 다재다능하고 견고한 CFD 소프트웨어다.
FLOW-3D 는 비정형 파뿐만 아니라 일반 선형 및 비선형파 표면을 시뮬레이션 할 수 있는 기능이 있습니다. 선형파는 작은 진폭 및 급경사를 갖는 사인파 표면 프로파일을 가지며, 비선형파는 선형 파보다 더 큰 진폭 (유한 진폭), 더 뾰족한 볏 및 평탄한 골짜기를 갖는다. 비선형 파는 파동 문자와 그 해를 구하기 위해 사용 된 수학적 방법에 따라 스톡 (stookes), 코니이드 (cnoidal) 파 및 단일 파로 분류 될 수 있습니다.
그림 1. 다른 진행파의 프로파일 비교 도 1 및도 2에 도시 된 바와 같이, 스톡스 파는 심층 및 과도수의 주기적인 파이다. Cnoidal 파는 천수(shallow water)와 중간 물에서 긴주기적인 파이고 Stokes 파보다 더 뾰족한 마루과 평평한 골짜기를 가지고 있습니다. 스톡스와 코니 형 파와 달리 단일 파는 천수(shallow water)와 과도 수에서 존재하는 비 주기적 파이다. 그것은 하나의 마루와 골짜기를 가지며 완전히 방해받지 않은 수면 위입니다. 수학적으로 파장이 무한대가 될 때 그것은 코니 형 파의 제한적인 경우입니다. 심층수, 과도 수 및 파도에 대한 천수(shallow water)의 분류는 표 1에서 찾아 볼 수있다.
그림 2. 다양한 파도의 적용 범위 (Le Méhauté, 1976, Sorensen, 2005 및 USACE, 2008). d : 평균 수심; H : 파고; T : 파주기; g : 중력 가속도
선형 파 이론 (Airy, 1845)이 많은 응용 분야에서 사용되었지만 비선형 파 이론은 파동의 진폭이 작지 않은 경우 선형 파 이론보다 정확도가 크게 향상되었습니다. FLOW-3D 에서 3 개의 비선형 파 이론이 5 차 스톡스 파 이론 (Fenton, 1985), 스톡스 및 코니이드 파에 대한 푸리에 급수 방법 (Fenton, 1999), McCowan의 독방 파 이론 (McCowan, 1891, Munk, 1949). 그 중에서 Fenton의 Fourier 시리즈 방법은 선형 물, 스톡 (Stokes) 및 코니형 (cnoidal) 파를 포함하여 심층수, 과도 수 및 천수(shallow water)에서 모든 종류의 주기적 전파 파들에 유효합니다. 또한 다른 웨이브 이론보다 정확도가 높습니다 (USACE, 2008). 따라서 모든 수심에서 선형 및 비선형 주기파의 모든 유형을 생성하는 것이 권장되는 방법입니다. solitary wave의 경우, FLOW-3D 에 사용 된 McCowan의 이론은 Boussinesq (1871)에 의해 개발 된 다른 널리 사용되는 이론보다 더 높은 주문 정확도를 갖는다.
그림 3. PM과 JOHNSWAP 스펙트럼 (USCE, 2006에서 적응)
Classifications
d /
Deep water
1/2 to ∞
Transitional water
1/20 to 1/2
Shallow water
0 to 1/20
불규칙파는 파도의 물성이 일정하지 않은 자연적인 바다의 상태를 나타냅니다. FLOW-3D에서 불규칙한 파동은 다양한 진폭과 주파수 및 임의의 위상 변이를 갖는 많은 선형 성분 파의 중첩으로 표현됩니다. Pierson-Moskowitz (Pierson and Moskowitz, 1964)와 JONSWAP 파력 에너지 스펙트럼 (Hasselmann, et al., 1973)은 FLOW-3D에서 구성 요소 파를 생성하기 위해 구현된다. 다른 웨이브 에너지 스펙트럼은 사용자 정의 데이터 파일을 가져와서 사용할 수 있습니다.
계산 시간을 절약하기 위해 웨이브는 메시 블록 경계에서뿐만 아니라 초기 조건으로 정의 될 수 있습니다.
아래의 애니메이션은 웨이브 초기화가 있거나없는 웨이브의 모든 유형에 대한 예제를 보여줍니다. 선형 및 비선형 수위 시뮬레이션을 위해 FLOW-3D 의 성공적인 적용이 이루어졌습니다. Bhinder 외의 예를 참조하십시오. al (2009), Chen (2012), Hsu et. al (2012) Thanyamanta et. al (2011) 및 Yilmaz et. 자세한 내용은 알 (2011)을 참조하십시오.
References
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Boussinesq, J., 1871, Theorie de L’intumescence Liquide Appelee Onde Solitaire ou de Translation se Propageant dans un Canal Rectangulaire, Comptes Rendus Acad. Sci. Paris, Vol 72, pp. 755-759.
Chen, C. H., 2012, Study on the Application of FLOW-3D for Wave Energy Dissipation by a Porous Structure, Master’s Thesis: Department of Marine Environment and Engineering, National Sun Yat-sen University.
Fenton, J. D., 1985, A Fifth-Order Stokes Theory for Steady Waves, Journal of Waterway, Port, Coastal and Ocean Engineering, Vol. 111, No. 2.
Fenton, J. D., 1999, Numerical Methods for Nonlinear Waves, Advances in Coastal and Ocean Engineering, Vol. 5, ed. P.L.-F. Liu, pp. 241-324, World Scientific: Singapore, 1999.
Hasselmann, K., Barnet, T. P., Bouws, E., Carlson, H., Cartwright, D. E., Enke, K., Ewing, J. A., Gienapp, H., Hasselmann, D. E., Kruseman, P., Meerburg, A., Muller, P., Olbers, D. J., Richter, K., Sell, W., and Walden, H., 1973, Measurement of Wind-Wave Growth and Swell Decay During the Joint North Sea Wave Project (JONSWAP), German Hydrographic Institute, Amburg.
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Yilmaz, N., Trapp, G. E., Gagan, S. M. and Emmerich, T., R., 2011 CFD Supported Examination of Buoy Design for Wave Energy Conversion, IGEC-VI-2011-173, pp. 537-541
3D 수치 시뮬레이션과 실험을 통해 초음파 처리를 병행한 경우와 병행하지 않은 경우의 전기화학 반응기에서의 스트론튬 제거 효율을 분석하였다. 초음파는 작동 주파수 25kHz의 초음파 트랜스듀서 4개를 사용하여 발생시켰다. 반응기에는 두 개의 블록으로 배열된 8개의 알루미늄 전극이 사용되었다. 수중의 스트론튬 이온은 전하량 3.2•10⁻¹⁹ C, 직경 1.2•10⁻⁸ m의 입자로 모델링되었다. 수치 모델은 Flow-3D 소프트웨어를 사용하여 기본 유체역학 모듈, 정전기 모듈, 일반 이동 물체 모듈을 통해 생성되었다. 수치 시뮬레이션을 통한 반응기 성능 평가는 시뮬레이션 종료 시점에 전극에 영구적으로 붙잡힌 모델 스트론튬 입자의 수와 초기 물속 입자 수의 비율로 정의된다. 실험 반응기의 경우, 스트론튬 제거 효과는 실험 시작 및 종료 시점의 물속 스트론튬 균일 농도의 비율로 정의된다. 결과에 따르면, 초음파를 사용하면 180초의 처리 후 스트론튬 제거 효과가 10.3%에서 11.2%로 증가한다. 수치 시뮬레이션 결과는 동일한 기하학적 특성을 가진 반응기에 대한 실험 측정 결과와 일치한다.
스트론튬(Sr)은 자연적으로 존재하는 원소로, 많은 퇴적암과 일부 방해석 광물에서 발견된다. 주요 인위적 발생원으로는 산업 활동, 비료, 핵 낙진 등이 있다(Scott et al., 2020). 수중 Sr 농도가 1.5 mg L⁻¹를 초과할 경우, 특히 어린이에게 스트론튬 구루병 및 기타 건강 문제를 유발할 수 있다(Epa et al., n.d.; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). 전 세계적으로 식수에서 높은 Sr 농도가 보고되었으며, 미국 북부의 지하수에서는 최대 52 mg L⁻¹의 농도가 관측된 바 있다(Luczaj and Masarik, 2015; Peng et al., 2021; Scott et al., 2020). Sr 제거를 위한 가능한 정화 기술 중 하나는 전기화학적 공정이다(Kamaraj and Vasudevan, 2015). 이 공정은 금속 전극에 전류를 가해 반응기 내부에서 응집제를 형성하는 방식으로 작동한다. 공정은 희생 양극의 용해, 음극에서의 수산화이온 및 수소 생성, 전극 표면에서의 전해질 반응, 콜로이드 불순물과 전극에 대한 응집제의 흡착, 그리고 생성된 플록의 침전 또는 부상 제거로 구성된다(Mollah et al., 2001). 이 공정의 주요 단점 중 하나는 전극의 분극과 피막 형성이며, 이는 초음파 처리를 병행함으로써 줄일 수 있다(Dong et al., 2016; Ince, 2018; Moradi et al., 2021). 초음파 캐비테이션은 용질의 열분해 및 수산기 라디칼, 과산화수소 등 반응성 종의 형성을 유도할 수 있다(Mohapatra and Kirpalani, 2019). 또한 이는 용질의 물질 전달 속도를 증가시키고, 고체 입자의 표면 특성을 향상시킨다(Fu et al., 2016; Ziylan et al., 2013). 본 연구의 목적은 주로 Sr 농도가 높은 오염수를 정화하기 위한 전기화학적(EC) 일괄 반응기의 초음파(US) 병행 여부에 따른 처리 효율을 평가하는 것이다. 3D 수치 시뮬레이션 결과는 실험실 EC 반응기에서의 측정 결과를 통해 검증된다.
References
Dong, B., Fishgold, A., Lee, P., Runge, K., Deymier, P. and Keswani, M. (2016), Sono-electrochemical recovery of metal ions from their aqueous solutions, Journal of Hazardous Materials, 318, 379–387.
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Luczaj, J. and Masarik, K. (2015), Groundwater Quantity and Quality Issues in a Water-Rich Region: Examples from Wisconsin, USA, Resources, 4(2), 323–357.
Mohapatra, D.P. and Kirpalani, D.M. (2019), Selenium in wastewater: fast analysis method development and advanced oxidation treatment applications, Water Science and Technology: A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 79(5), 842–849. https://doi.org/10.2166/wst.2019.010
Mollah, M.Y.A., Schennach, R., Parga, J.R. and Cocke, D.L. (2001), Electrocoagulation (EC)- Science and
applications, Journal of Hazardous Materials, 84(1), 29–41. https://doi.org/10.1016/S0304-3894(01)00176-5 Moradi, M., Vasseghian, Y., Arabzade, H. and Khaneghah, A.M. (2021), Various wastewaters treatment by sono-electrocoagulation process: A comprehensive review of operational parameters and future outlook, Chemosphere, 263, 128314.https://doi.org/10.1016/J.CHEMOSPHERE.2020.128314
Peng, H., Yao, F., Xiong, S., Wu, Z., Niu, G. and Lu, T. (2021), Strontium in public drinking water and associated public health risks in Chinese cities, Environmental Science and Pollution Research International, 28(18), 23048.
Scott, V., Juran, L., Ling, E.J., Benham, B. and Spiller, A. (2020), Assessing strontium and vulnerability to
strontium in private drinking water systems in Virginia, Water, 12(4). https://doi.org/10.3390/w12041053
Ziylan, A., Koltypin, Y., Gedanken, A. and Ince, N.H. (2013), More on sonolytic and sonocatalytic decomposition of Diclofenac using zero-valent iron, Ultrasonics Sonochemistry, 20(1), 580–586.
알루미늄 6061의 초음파 용융 처리 중 용융 풀 역학에 대한 고속 동기화된 X선 영상 촬영
Lovejoy Mutswatiwa, Lauren Katch, Nathan J Kizer, Judith A Todd, Tao Sun, Samuel J Clark, Kamel Fezzaa, Jordan S Lum, David M Stobbe, Griffin Jones, Kenneth C Meinert Jr., Andrea P Argüelles, Christopher M Kube
Abstract
Ultrasonic processing of solidifying metals in additive manufacturing can provide grain refinement and advantageous mechanical properties. However, the specific physical mechanisms of microstructural refinement relevant to laser-based additive manufacturing have not been directly observed because of sub-millimeter length scales and rapid solidification rates associated with melt pools. Here, high-speed synchrotron X-ray imaging is used to observe the effect of ultrasonic vibration directly on melt pool dynamics and solidification of Al6061 alloy. The high temporal and spatial resolution enabled direct observation of cavitation effects driven by a 20.2 kHz ultrasonic source. We utilized multiphysics simulations to validate the postulated connection between ultrasonic treatment and solidification. The X-ray results show a decrease in melt pool and keyhole depth fluctuations during melting and promotion of pore migration toward the melt pool surface with applied sonication. Additionally, the simulation results reveal increased localized melt pool flow velocity, cooling rates, and thermal gradients with applied sonication. This work shows how ultrasonic treatment can impact melt pools and its potential for improving part quality.
Introduction
Laser-based metal additive manufacturing (AM), a three-dimensional printing technique, can manufacture single components and structures with highly complex geometries, functionally graded alloys1, tailored microstructures2, and enhanced mechanical properties3. However, for most alloys, thermal cracking, porosity, and columnar grains4 reduce mechanical properties and prevent the widespread adoption of AM parts5. Establishing techniques for influencing solidification toward grain refinement could lead to parts with better mechanical properties and, ultimately, improve the reliability and quality of AM components6. The variation of AM process parameters, such as laser power, scan speed, and energy density7 allows control of thermal gradients and cooling rates, resulting in location-specific microstructural refinement2. However, process parameter optimization can be challenging, especially for alloys that are difficult to print. In addition to process parameter adjustment, inoculants can be added to the AM process to promote heterogeneous nucleation in the melt pool, resulting in grain refinement8. However, inoculants unavoidably change the chemical composition of the material, which can impact the mechanical strength of AM components9. In addition, inoculants can cause inclusions due to settlement and agglomeration10.
Other techniques for solidification control can be achieved by applying external fields such as electromagnetic11, mechanical12, or acoustic13 fields. In casting, electromagnetic fields were reported to increase cooling rates14, which resulted in reduced alloying element segregation and a more homogeneous macrostructure. Low-frequency mold vibration also succeeded in solidification manipulation during casting, resulting in a refined as-cast grain structure15. The application of high-intensity ultrasound on solidifying metals for molten metal processing during welding resulted in grain refinement and improved weld joint strength16. Nonetheless, using these techniques in laser-based metal AM is challenging because of the short length and time scales involved in melt pool dynamics and solidification17.
Following the work of Eskin18 and Abramov19, and applying successful grain refinement techniques in welding20, Todaro et al.21 recently demonstrated that high-intensity ultrasound can promote columnar to equiaxed grain transitions (CET) in laser AM fabricated Ti-6Al-4V and Inconel 625. As a result, components built with a fine, equiaxed grain structure exhibited increased yield and tensile strengths. One form of ultrasonic melt processing in AM involves laser metal powder consolidation on a substrate vibrating at ultrasonic frequencies (i.e., sonicated substrates). An applied ultrasonic frequency of 20 kHz on an AM-fabricated 316L stainless steel plate resulted in a noticeable decrease in grain sizes and an increase in random grain orientations22. Similarly, a reduction in mechanical property anisotropy and grain refinement along the build direction in wire arc AM was recently observed after ultrasonic treatment23. Ivanov et al.24 and Yoon et al.25 leveraged high-frequency pulsed laser irradiation to introduce high-intensity ultrasonic waves in the melt pool, resulting in microstructural refinement. Wang et al.26 used ultrasonic vibration-assisted AM to fabricate Inconel 718 parts and investigated the influence of four ultrasonic frequencies (i.e., 0, 25, 33, and 41 kHz) on microstructural refinement and mechanical properties. While ultrasonic melt processing at 25 kHz increased mechanical strength, the use of higher ultrasonic frequencies was observed to increase porosity and hardness. Wang et al.26 elucidated the effects of frequency, yet the effect of other ultrasonic wave parameters, such as vibration amplitude and acoustic intensity, on grain refinement, remained unclear.
The observed microstructural refinement in AM ultrasonic melt processing reported in the literature is hypothesized to result from increased nucleation rates and sites caused by acoustic cavitation and streaming induced in the melt pool. Acoustic cavitation and streaming have been suggested to compete with Marangoni convection, recoil pressure, and surface tension forces in the melt pool27, influencing solidification rates and thermal gradients and promoting columnar to fine equiaxed grain transitions28. Cavitation was observed in high-speed synchrotron X-ray imaging experiments within a controlled casting with ultrasonic treatment by Wang et al.29. They observed acoustic cavitation bubbles imploding in a Bi-8%Zn alloy on the solid-liquid interface, causing fragmentation of the solid phase in the mushy zone. Moreover, acoustic streaming was observed to disperse solid particles in the liquid, which have been reported to later act as solidification nuclei30. In AM, however, the melting and solidification processes occur rapidly, presenting spatial and temporal resolution challenges in direct cavitation observation. In their study focused on observing grain refinement mechanisms in ultrasound-assisted AM, Ji et al.31 stated that because of extremely high temperature, opacity, and short survival time, it is hardly possible to directly observe the process of ultrasound effect on the molten metal pool in AM through experiments. While direct observation of dendrite fracture would be challenging, recent high-speed X-ray imaging of keyhole dynamics in AM32 allows observation of cavitation bubbles directly during ultrasound-assisted AM.
In this work, high-speed synchrotron X-ray imaging at the Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory was used to capture acoustic cavitation in high-temperature, viscous, and opaque sub-millimeter scale melt pools within an Al6061 sample. Ultrasonic treatment was observed to alter keyhole morphology, which could potentially reduce or eliminate porosity generated from keyhole tip collapse, in addition to reducing dynamic keyhole instabilities. Ultrasonic treatment influenced bubble dynamics, causing pore migration toward the melt pool surface. The reported results demonstrated the existence and influence of cavitation on laser-generated melt pool dynamics during ultrasonic melt processing, which was previously hypothesized by Todaro et al.21,22, Feilong et al.23, and Wang et al.26. The multiphysics Computational fluid dynamics (CFD) simulations using the Flow-3DⓇ platform showed an increase in melt pool flow velocity, thermal gradients, and cooling rates with applied ultrasonic treatment. This study provides direct evidence that acoustic cavitation effects are present in laser-generated melt pools and can be studied using high-speed X-ray imaging and CFD simulations. Thus, controlling acoustic cavitation, microstructure, and, henceforth, mechanical properties and part quality is now a closer reality33.
Results
In-situ synchrotron X-ray imaging of acoustic cavitation in melt pools
Figure 1 shows the primary features of the experimental setup. The experiment consisted of a continuous-wave ytterbium fiber laser with user set powers ranging from 100 to 560 W, the high-speed X-ray imaging system (see details in29), and an Al6061 sample mounted vertically on top of a Langevin transducer driven at its lowest order extensional resonance frequency of 20.2 kHz. Single-pulse X-ray images were collected at a rate of 50 kHz to observe melt pool dynamics, cavitation bubble dynamics, and solidification. X-ray computed tomography (CT) and electron backscattered diffraction (EBSD) were used to further characterize the pore structure ex-situ.
Fig. 1: Experimental setup. Schematic diagram illustrating the experimental setup for high-speed X-ray imaging of melt pools on a vibrating substrate.
A representative X-ray image showing annotated melt pool features and vibration direction is shown in Fig. 2. X-ray absorption and phase contrast allowed easy identification of the solid/liquid transition region, vapor depression area, and microscale bubbles from cavitation. Supplementary Movie 1 shows the entire single-point melt pool and solidification process when the 350 W laser is applied for 3.34 ms without sonication. In addition, the video shows highly dynamic features such as bubble motion, melt pool size fluctuation, and keyhole initiation, growth, and fluctuation. The high spatial (i.e., 2 μm/pixel) and temporal (i.e., 50,000 frames per second) resolutions afforded by the high-energy synchrotron facility enabled direct quantifiable observation of the microscale bubble dynamics within the melt pool. The effect of the vibration could then be easily observed by conducting measurements with and without the active ultrasonic transducer. While the vibration was active, the X-ray imaging allowed direct measurement of the vibration amplitude of approximately 8 μm (more details on image processing and measurements are provided in the “Methods” section).
Fig. 2: Melt pool X-ray frame. An X-ray frame showing the melt pool boundary at the solid/liquid interface, the keyhole or vapor depression morphology, the keyhole rim, hot spatter, a microbubble, and vibration direction. The video from which this frame was extracted is found in Supplementary Movie 1.
Figure 3a, b depict real-time X-ray image sequences of stationary laser-generated molten Al6061 pool dynamics without and with sonication, respectively. Supplementary Movie 2 is the associated high-speed videos containing the frames seen in Fig. 3a, b. In Fig. 3a, a narrow and deep vapor depression or keyhole can be observed in melt pools without sonication. Keyhole melt pools with these characteristics are known to be susceptible to keyhole porosity in AM when the tip of the vapor depression pinches off and forms a bubble32,34. Without sonication, bubbles were observed to settle at the bottom of the melt pool, where the solidification front could quickly freeze them, resulting in porosity. Figure 3a also shows strong fluctuations in keyhole depth, which is a characteristic of keyhole instability35.
Fig. 3: X-ray image sequences showing laser-generated molten Al6061 pools. Melt pools (a) without and (b) with sonication. The six X-ray frames were taken at 0.02 ms intervals, beginning at 2.96 ms after the laser was turned on. The video from which these frames were extracted is found in Supplementary Movie 2.
The bubble density is shown to increase due to sonication as depicted in Fig. 3b and Supplementary Movie 2, proving the sonication leads to bubble nucleation in the liquid phase separate from the keyhole region. The bubbles in the melt pool with sonication rapidly nucleate, grow, oscillate, and sometimes implode, demonstrating cavitation bubble behavior. In addition, acoustic streaming effects were observed, where the molten metal flows in the vibration direction36,37. Sonication increased the average bubble diameter and promoted bubble migration towards the melt pool surface (Supplementary Movie 2). Bubbles with larger diameters were observed to implode at the melt pool surface, demonstrating degassing characteristics. In conventional AM, the melt flow-induced drag force dominates bubble dynamics38. Based on the observed bubble dynamics in melt pools with sonication, it can be pointed out that bubble growth due to cavitation increases the buoyancy force, overcoming the drag force that usually traps pores38, steering the bubbles toward the melt pool surface, and promoting degassing39. In addition, we speculate that primary and secondary Bjerknes acoustic radiation forces may exist in the melt pool, facilitating bubble translation toward the melt pool surface and causing degassing40. The concentration of porosity toward the melt pool surface induced by sonication might be convenient in metal AM because the remelting between successive layers could eliminate the residual porosity from previous layers.
Figure 3b also shows a reduction in the keyhole depth fluctuations and an increase in the keyhole tip radius with sonication. These phenomena resulted in the elimination of the keyhole tip pinch-off porosity32. However, sonication was observed to eject molten metal from the melt pool, as shown in the X-ray frame at 2.96 ms with sonication in Fig. 3b. Further investigation on the influence of substrate vibration directions (i.e., in-plane or out-of-plane vibration) and vibration amplitudes and frequencies could help minimize potential spatter in laser-based AM with ultrasonic melt processing and will be explored in our future research.
Influence of ultrasonic treatment on melt pool geometry and dynamics
The variations in the keyhole and melt pool depths, with and without sonication, are illustrated in Fig. 4. The melt pool depths, keyhole depths, and melt pool widths were measured from the point where sizable contrast difference between the liquid/solid and gas/liquid phases could be observed in the X-ray images. From Fig. 4a, it can be observed that the keyhole depth without sonication was larger than the sonicated keyhole. Melt pool and keyhole depths were shown to fluctuate at constant laser power41, indicative of instabilities34. The depth fluctuations were quantified as one standard deviation about the mean of the measured depths. With sonication, the melt pool depth standard deviation was 66.3 μm, whereas it was 111.6 μm without. Similarly, the keyhole depth standard deviation was 31.6 μm compared to 57.6 μm with and without sonication, respectively. This indicates ultrasonic treatment reduces fluctuations, leading to more stable dynamics. Without sonication, the melt pool began in conduction mode as shown in Fig. 4c from 2.8 to 4.25 ms, after which the melt pool transitioned into the keyhole mode. Conversely, with sonication, the melt pool started directly in keyhole mode. In both cases, the transition from conduction to keyhole mode occurred rapidly until stabilizing after about 5.5 ms.
Fig. 4: Influence of ultrasonic treatment on melt pool and keyhole geometry. a Keyhole depth, b Keyhole aspect ratios (keyhole depth divided by fixed laser beam diameter of 80 μm), c Melt pool depths, and d Melt pool aspect ratios (melt pool width divided by depth based on measurements from X-ray images) with and without sonication. Red plain line shows measurements without sonication while black line with circular markers shows measurements with sonication.
Keyhole morphology also plays a role in melt pool dynamics and defect formation during laser-based metal AM processes. Fig. 4b shows the Keyhole aspect ratios calculated from measured depths divided by the 80 μm laser diameter35. These results show lower keyhole aspect ratios in sonicated melt pools. A high aspect ratio represents a deep and narrow keyhole with a needle-like tip, while a low keyhole aspect ratio represents a wide keyhole with an observable tip radius. A deep and narrow keyhole traps laser beam reflections at the bottom, leading to a J-shaped keyhole in moving laser scenarios32, which are susceptible to keyhole tip pinch-off porosity38,42. Therefore, ultrasonic treatment in metal AM can potentially eliminate one of the major keyhole porosity driving mechanisms by decreasing the keyhole aspect ratio and increasing keyhole-tip radius. Figure 4 d depicts the melt pool aspect ratio with and without sonication. In the absence of sonication, a high melt pool aspect ratio was observed when the melt pool was in conduction mode (i.e., from 2.7 to 4.4 ms) compared to the keyhole mode. There was not a significant difference in the melt pool aspect ratio due to sonication.
Laser energy absorptivity is known to be influenced by melt pool and keyhole depths43. Thus, the difference in melt pool geometries in ultrasonically treated melt pools relative to non-ultrasonically treated melt pools could result from the variation in the position of the laser focal point relative to the melt surface caused by the back-and-forth motion of the vibrating sample, promoting multiple laser beam reflections, resulting in improved laser energy absorptivity. This is possible at high vibration amplitudes to laser spot size ratios. However, in our case, a 16 μm peak-to-peak vibration amplitude and a laser spot size of 80 μm will not significantly influence laser energy absorptivity. Therefore, we speculate that the increased absorptivity could be due to the raised melt pool surface above the sample due to ultrasonic vibration causing the keyhole rim to rise while the recoil pressure keeps the bottom of the keyhole stationary. Hence, it results in deeper keyholes that promote multiple laser beam reflections on the vapor/liquid interface and increased absorptivity. In addition, the melt pool temperature could have increased because of bubble implosions, resulting in a larger melt region with applied ultrasound. Improved laser energy absorptivity and large melt pools are advantageous in metal AM to potentially reduce component build time. To investigate these claims further, CFD simulations were conducted to explain the impact of sonication on thermal gradients and cooling rates.
Multiphysics modeling of melt pool dynamics and solidification in ultrasound-assisted AM
High-speed X-ray imaging was able to provide real-time evidence of acoustic cavitation and melt pool dynamics in laser-generated melt pools driven by an external ultrasonic field. Additional insight into pressure distributions, thermal gradients, and cooling rate information is available through bridging the experiments with CFD simulations. In particular, CFD offers the ability to connect thermal properties to microstructural development. To further investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification, we conducted multiphysics simulations of single-spot laser-generated melt pools with and without ultrasonic vibration using Flow-3DⓇ. Identical laser and ultrasonic parameters and substrate material used in the X-ray imaging experiments were adopted in the simulations. To reduce the simulation time, the laser duration was set to 0.8 ms compared to 3.4 ms in the experiments. The X-ray images were used to validate the simulations by directly observing melt pool and keyhole morphologies, cavitation bubbles, and solidification structures. Fig. 5a, b compare CFD simulated melt pools to melt pool geometries directly captured in X-ray imaging for the cases of without and with sonication. Deep and narrow keyholes observed with high-speed X-ray imaging in melt pools without sonication were replicated in the simulations. Similarly, an increased keyhole tip radius observed with X-ray imaging in melt pools with sonication was captured in the Flow-3DⓇ simulation. Supplementary Movies 3 and 4 show simulated keyhole dynamics for the two cases. Furthermore, Supplementary Movies 5 and 6 show the results of simulated melt pool dynamics. Similar to the melt pool dynamics undergoing sonication captured by X-ray imaging (i.e., Supplementary Movie 2), the simulated melt pools (i.e., Supplementary Movie 5) showed acoustic cavitation-driven bubble nucleation and implosion caused by pressure variation in the melt pool. Furthermore, the simulated solidification structure with ultrasonic treatment shows frozen cavitation-induced pores like those observed in X-ray imaging and X-ray CT. To further validate the simulations, the measured melt pool aspect ratios (width/depth) from X-ray images were compared with the simulated melt pool aspect ratios. Figs. 5c, d show melt pool aspect ratios, which were found to be closely consistent between simulations and experiments. The close agreement in aspect ratios speaks to the simulations accurately representing the laser energy transfer into the pool
Fig. 5: CFD melt pool simulation comparison with X-ray results. a Melt pool simulation without and with sonication, b comparable experimental results without and with sonication, c Aspect ratios (depth/width) observed in the simulations, and d corresponding experimental aspect ratios.
Melt pool flow dynamics are primarily driven by surface tension, Marangoni convection, and recoil pressure. The application of ultrasound introduces acoustic streaming as an additional driving force. Simulations allowed us to quantify acoustic streaming by comparing velocity vectors at points in the fluid with and without applied ultrasonic treatment. Fig. 6a shows melt pool speed contours and velocity vectors with and without sonication. Supplementary Movies 7 and 8 show additional melt pool dynamics. The higher melt pool velocities in melt pools with sonication confirm that acoustic streaming is a major factor in fluid flow. Figure 6b shows the pressure distribution. Large pressure fluctuations are observed in the presence of sonication. The frames shown in Fig. 6b were taken from the simulation results during solidification and when the laser was switched off. This was done to decouple the sonication from thermal energy input. Supplementary Movies 9 and 10 show animations of pressure distribution in solidifying melt pools with and without sonication, respectively. It can be seen from Fig. 6b that the pressure variation in the melt pool with sonication promoted bubble nucleation. In addition, the influence of ultrasonic vibration can be observed in Fig. 6b with sonication, as ripples of high and low-pressure regions captured by the solidification. Without sonication, no significant pressure variation was observed during solidification. Acoustic cavitation bubble nucleation occurs when the localized pressure within a liquid drops below the vapor pressure of that liquid. Therefore, in Al6061 laser-generated melt pools, it can be seen that if the localized pressure within the melt pool drops below the vapor pressure of molten Al6061, nucleation of bubbles will occur. To investigate the influence of pressure variation on bubble nucleation during melting, the image sequence in Fig. 6c shows the pressure contours at a bubble nucleation site within the melt pool. A decrease in melt pool pressure was observed to result in bubble nucleation, while an increase in pressure promoted bubble implosion.
Fig. 6: CFD melt pool simulation results with and without sonication. a Simulation frames showing velocity vectors of points in the liquid, b pressure distributions, c pressure field at the nucleation of a cavitation bubble and after the collapse.
Microstructure development is directly linked to solidification rates and thermal gradients. To investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification conditions, we collected time history temperature gradients and cooling rates at a point within the melt pools with and without sonication. Figure 7a shows the point data probing location at which the time history of parameters that can be related to microstructural development was collected. Figure 7b shows the time history of pressure, cooling rate, thermal gradient, and velocity at the data probing point, with and without sonication. It can be observed that high pressure was observed in melt pools without compared to those with sonication. Conversely, higher cooling rates were observed in melt pools with sonication. Similarly, higher thermal gradients and fluid velocities were observed in melt pools with compared to those without sonication. Figure 7c shows the overall cooling rates and thermal gradients at each simulation time frame over the entire simulation. It can be observed that the overall thermal gradient did not respond to ultrasonic treatment. However, the overall melt pool cooling rate increased with the applied ultrasonic treatment.
Fig. 7: Melt pool thermal history from CFD simulation. a Point data probing location. b The time history of fluid pressure, cooling rates, thermal gradients, and fluid velocities at the data probing point with and without sonication. c Melt pool thermal gradients and cooling rates at each time frame during the entire simulation with (red line plain line) and without sonication (black line with circular markers).
Acoustic cavitation characterization and influence on microstructural development
The primary aim of this article is to unveil the physics associated with ultrasonically driving the melt pool. A secondary aim and a topic of future work is to unveil conditions that lead to refined or tailored microstructures toward improved quality and performance of AM parts. Nevertheless, the solidification microstructures formed in melt pools with and without sonication were characterized using electron backscatter diffraction (EBSD). Fig. 8 a, b show the microstructures and crystallographic orientations of the grains in melt pools without and with sonication, respectively. Since EBSD is destructive, it is noted that the non-sonicated case is a different sample having a single point melt with the same laser power and duration as the sonicated melt pool case. For both samples, the melt pool boundary was traced using standard optical images, in which the melt region was clear (see Supplementary Figs. 6 and 7) and then superimposed on the EBSD grain map. Epitaxial grain growth and cracking along grain boundaries were evident in both cases. A qualitative reduction in grain size is observed in the sonication case but is difficult to ascertain because of the large pore structure as seen by the dark features in Fig. 8b.
Fig. 8: Melt pool EBSD and X-ray computed tomography analysis results. EBSD grain map showing the solidification microstructure (a) without and (b) with sonication. c High-speed X-ray frame showing the final solidification structure and corresponding X-ray computed tomography visualization showing the porosity features and indications of the sonication-driven vibrations (seen by the red arrows).
Moreover, X-ray computed tomography analysis was performed on the final solidification structure (prior to EBSD) to characterize the influence of cavitation and acoustic streaming in sonicated laser-generated melt pools. An X-ray frame from the high-speed imaging showing the final solidification structure and a 3D isosurface of cavitation-induced porosity in the melt pool is shown in Fig. 8c. The X-ray computed tomography reveals evidence of frozen cavitation bubbles and ultrasonic vibration-induced-ripples in the melt pool (i.e., labeled by arrows in the X-ray computed tomography scan image). The ultrasonic wavelength in Al6061 at a frequency of 20.2 kHz was calculated to be 0.32 m, which is orders of magnitude higher than the melt pool depth and width. Thus, the micron scale ripples observed resulted from the sinusoidal variation in pressure from the ultrasonic vibration, which we have also observed in CFD simulations. This discovery calls attention to the influence of vibration amplitudes on cavitation in laser-based AM with ultrasonic treatment, which has not been previously explored. Figure 8c also shows a higher concentration of pores near the sample surface relative to the bottom of the melt pool. Thus, it is further corroborated that ultrasonic treatment causes bubble migration toward the melt pool surface.
Cavitation in ultrasonic molten metal processing has been explored by several researchers28,39,44,45, who conducted casting experiments on light metallic alloys. High-temperature cavitometry46,47 and high-speed imaging48 were used to establish a cavitation threshold in terms of acoustic intensity49. The first-order linear approximation of ultrasonic intensity, I, in an acoustic field is44
where ρ is the fluid density, c is the speed of sound in the fluid, A is the wave amplitude and f is the ultrasonic frequency. An acoustic intensity cavitation threshold of 100 W/cm2 was established for light metal alloys through casting experiments with ultrasonic melt processing44. In the experiments described in the literature29,45, an ultrasonic transducer horn was immersed in molten metal to introduce a propagating wave directly into the solidifying metal. Hence, the cavitation threshold could be established for sizable molten metal pools, and solidification rates would be significantly lower than those in AM processes. Nevertheless, the 100 W/cm2 cavitation threshold has been proposed for laser-based AM printing of light metallic alloys on sonicated substrates21,22,23,31,37,50,51,52,53,54,55,56. However, laser AM fundamentally differs from casting because of the submillimeter-size melt pools that exist for milliseconds owing to the associated rapid solidification rates. In casting, metal melting and solidification are separate processes, whereas melting, molten metal agitation, and solidification occur simultaneously in laser AM with sonication to generate acoustic cavitation. In addition, ultrasonic melt processing in casting involves wave propagation in a solidifying molten metal, while in AM, it involves local vibration of the molten metal. Such factors indicate different physical environments for cavitation in casting and AM. Therefore, validation of acoustic cavitation thresholds in laser-generated melt pools is needed, underpinning the importance of our technique.
Using a wave speed of 4718 m/s, density of 2586 kg/m3, wave amplitude of 8 μm, and frequency of 20.2 kHz in Equation (1) resulted in an acoustic intensity of 628.9 W/cm2. Our calculated acoustic intensity is above the established 100 W/cm2 cavitation threshold. However, cavitation was observed in the CFD simulations at an average acoustic intensity of 10 W/cm2, which is much lower than the established cavitation intensity threshold and the calculated intensity from Equation (1). Therefore, the established cavitation threshold from casting light metals with sonication overestimates the acoustic intensity required to induce cavitation in laser-generated melt pools on vibrating substrates. In the future, we will explore the influence of acoustic intensity on cavitation, porosity, and microstructure refinement.
Discussion
The application of ultrasound in solidifying melt pools in laser-based AM has been shown to promote columnar to equiaxed grain transition57,58 resulting in improved and homogenized mechanical properties and random crystallographic orientations50. By adopting observed microstructural refinement mechanisms in casting with ultrasonic treatment, acoustic cavitation and streaming28 have been hypothesized as the primary driving mechanisms of microstructural refinement in laser-based AM. Unambiguous evidence of cavitation in sub-millimeter scale and opaque laser-generated melt pools has been elusive until now. Here, the real-time influence of ultrasonic vibration on melt pool, keyhole, and bubble dynamics and the solidification of laser-generated melt pools was revealed. We also elucidated the impact of ultrasonic vibration at 20.2 kHz on melt pool and keyhole morphologies. Furthermore, we explained the potential influence of ultrasonic vibration on laser energy absorptivity and its benefits in AM. EBSD and XCT techniques were used to analyze the microstructures and solidification structures with and without applied sonication. The influence of ultrasonic vibration on melt pool flow velocity, pressure distribution, and solidification conditions with and without sonication was investigated using Flow-3DⓇ multiphysics CFD simulation software.
Melt pool and keyhole dynamics in laser-based AM processes influence porosity formation mechanisms38 and dictate the resulting solidification microstructures59 and mechanical properties60 of AM components. Marangoni flow, recoil pressure, and surface tension are some of the major driving forces governing melt pool and keyhole dynamics27. Generating melt pools on a substrate vibrating at ultrasonic frequencies introduces an additional force that drives melt pool flow in the wave propagation direction (i.e., acoustic streaming)37, which competes with existing forces in the melt pool. We used high-speed synchrotron X-ray imaging and Flow-3DⓇ simulations to show that acoustic streaming dominates the melt pool and keyhole dynamics in the laser-generated melt pool with sonication. Moreover, physical evidence of real-time acoustic cavitation in submillimeter-sized laser-generated melt pools was revealed in situ using high-speed X-ray imaging. Ultrasonic vibration was observed to increase bubble density in the melt pool and promote bubble migration toward the melt pool surface. X-ray computed tomography scan of the final solidification structure further demonstrated that ultrasonic vibration drives pores toward the melt pool surface and that vibration amplitude influences molten metal flow rather than ultrasonic wavelength.
Keyhole morphology analysis from high-speed X-ray images revealed a wide and shallow keyhole with applied sonication. A deep and narrow keyhole was observed in the case without sonication. Deep and narrow keyhole geometries are susceptible to keyhole tip collapse porosity32; therefore, by changing the keyhole morphology, ultrasonic treatment could potentially eliminate one of the major porosity formation mechanisms in laser AM. It is important, however, to note that sonication-induced cavitation resulted in porosity, as revealed by post-process EBSD and X-ray computed tomography scan results Therefore, these observations spark interest in further investigations on ultrasonic wave parameter optimization to leverage cavitation for porosity reduction and location-specific microstructural refinement. Furthermore, cavitation-induced porosity in AM ultrasonic melt processing could be used to manufacture porous structures for biomedical applications. Frequency modulation and the use of multiple ultrasound sources could potentially provide a certain degree of control over cavitation in laser-generated metal pools.
The application of ultrasonic vibration in laser-based AM was considered to increase the laser beam reflection from the liquid/gas interface in the melt pool because of increased keyhole depth caused by the raised keyhole rim. Increased laser beam reflection can potentially improve laser energy absorptivity61, resulting in larger melt volumes. On the other hand, applying ultrasonic treatment through out-of-plane vibration increased hot spattering due to the molten metal droplets pinching off the melt pool at peak positive and negative vibration amplitudes. Further optimizing vibration frequency, amplitudes, and direction can help mitigate hot spattering.
To investigate the influence of ultrasonic treatment on solidification and microstructural development, we utilized Flow-3DⓇ multiphysics simulations validated with real-time high-speed synchrotron X-ray images of melt pool dynamics. Flow-3DⓇ simulation results showed pressure variation-driven acoustic cavitation in melt pools with applied ultrasonic treatment. The pressure variation in melt pools with and without applied ultrasound was analyzed during the solidification phase (i.e., after the laser was switched off) using color maps. Ultrasonic treatment was also observed to promote high melt pool velocities, cooling rates, and thermal gradients. Higher thermal gradients and melt pool velocities create stronger cooling effects and promote heterogeneous nucleation and grain refinement.
In summary, we provided evidence of acoustic cavitation in laser-generated molten metal pools on sonicated substrates using both high-speed X-ray imaging and CFD simulations. We further showed that ultrasonic treatment influenced melt pool and keyhole dynamics and could potentially eliminate some major keyhole porosity driving mechanisms. We also demonstrated through simulations that ultrasonic treatment creates favorable conditions for heterogeneous nucleation and grain refinement. These results facilitate further investigation into the influence of ultrasonic treatment on microstructural refinement and mechanical property improvement in laser-based AM processes.
Methods
Materials and sample preparation
Al6061 alloy was chosen as the material of interest because of its widespread usage in lightweight material industries such as automotive, aerospace, and many others. Unfortunately, Al6061 is extremely challenging to use in welding or AM because of thermal cracking. Thus, this research has a broader goal of investigating techniques to improve the printability of such alloys. Moreover, manufacturing methods, processes, and conditions highly influence Al6061 grain sizes and mechanical properties, as demonstrated by Eskin44 in the ultrasonic treatment of light metallic alloys. Secondly, applications of Al6061 as an additive manufacturing material have been limited because of residual stress build-up62. Lastly, Al6061 has liquidus and solidus temperatures of 660 °C and 595 °C, respectively, enabling sizable mushy zones necessary for effective and efficient ultrasonic treatment. Al6061 samples with a length of 20 mm, a height of 12 mm, and a thickness of 1.5 mm were used in our experiments. A thickness of 1.5 mm allowed adequate X-ray absorption contrast between the solid, liquid, and gaseous phases during laser melting, making it easy to identify melt pool features (i.e., vapor/gas depression, bubbles, solid-liquid interfaces.).
Ultrasonic wave generation system
Al6061 specimens were adhered to an ultrasonic transducer horn using an adhesive, as illustrated in Supplementary Fig. 1. A 20.2 kHz high-power ultrasonic transducer by Hangzhou Altrasonic Technology Co., Ltd., with a maximum power of 2000 W, was used in this study. The ultrasonic system consisted of a horn, piezoelectric elements, and an ultrasonic generator. The ultrasonic generator converts the power source into high-frequency and high-voltage alternating current and transmits it to the piezoelectric elements, which convert the input electrical energy into mechanical energy (i.e., ultrasonic waves). In our experiments, the transducer generated a continuous longitudinal wave and was operated at the horn’s resonant frequency of 20.2 kHz, with a power of 600 W and vibration amplitude of 8 μm. The transducer power and short time intervals of ultrasonic wave application were chosen to prevent the transducer horn overheating, which may influence melt pool solidification rates and thermal gradients. A custom-designed relay apparatus operated from outside the experimental hutch controlled the transducer on/off switching and the duration of ultrasonic vibration.
X-ray imaging and laser melting system
Experiments were conducted using the high-energy ultrafast synchrotron X-ray imaging system available at the Advanced Photon Source, Argonne National Laboratory, USA. The 32-ID-B beamline at the Advanced Photon Source offers a state-of-the-art high-speed X-ray imaging technique. The intense undulator white beam allows ultrafast image acquisition rates of 50 kHz with a spatial resolution of 2 μm/pixel in a field of view of 1.8 × 1 mm. In addition, a continuous-wave ytterbium fiber laser (IPG YLR-500-AC, IPG Photonics, Oxford, USA, wavelength of 1070 nm, maximum output power of 560 W) and a galvanometer scanner (IntelliSCANde 30, SCANLAB GmbH., Germany)38 were integrated to perform stationary laser melting on bare Al6061 samples. A laser power of 350 W was used in the experiments. Experiments were conducted in the following sequence: the X-ray shutter and camera were first opened to initiate image acquisition. Secondly, the ultrasonic transducer was switched on, and lastly, the laser was turned on. The experimental setup and sequence allowed the sample melting, vapor depression development, and melt pool solidification occurring in an acoustic field to be captured via X-ray imaging. The laser was switched on for 3.34 ms for both cases with and without ultrasonic treatment.
EBSD and X-ray computed tomography analysis
Electron backscattered diffraction patterns (EBSPs) were obtained in the Oxford scanning electron microscope (SEM) instrument by focusing an electron beam on the Al6061 sample. The final polishing of the Al6061 sample was conducted using the Final A polishing pad with 0.04-micron colloidal silica suspension for 12 h. The sample was tilted to approximately 70 degrees with respect to the horizontal, and the diffraction patterns were imaged on a phosphor screen. The images were captured using a low-light CMOS camera. A 1.5-micron step size was used for both samples with and without ultrasonic treatment. The X-ray computed tomography scan was conducted with a Zeiss Xradia Versa 620 CT system using a source accelerating voltage of 80 kV. Images were acquired over 2 h at a voxel size of 1.5 μm and reconstructed using Zeiss proprietary software. The dicom image files were then processed using MATLAB to reveal the influence of ultrasonic vibration on the final solidification structure of the melt pools. A 3D view of sonication-induced pores showing the influence of ultrasonic vibration amplitude on the melt pool solidification was captured using the 3D volume viewer tool in MATLAB.
Image processing
MATLAB image processing toolkit and ImageJ were utilized in the X-ray image analysis. MATLAB codes were developed to normalize a sequence of X-ray images with their average pixel values. To create an X-ray image sequence with a uniform gray value, images within a 5% range of gray values were grouped together. A normalization operation was applied to each distinct group, which allowed enhanced visualization of melt pool features, keyhole dynamics, and bubble motion. Measurements of the melt pool and keyhole depth changes and bubble motion characterization were conducted using ImageJ. Maximum depths and widths on each X-ray frame measured in ImageJ were used to characterize melt pool and keyhole dynamics. The peak-to-peak vibration amplitude on the Al6061 sample surface was also measured as 16 μm using ImageJ.
A 1 mm2 domain with a 4-μm mesh size was used in the CFD simulations on the Flow-3DⓇ platform. The simulation finish time was set at 1.3 ms, and the laser on time was set at 0.8 ms. Similar to our experiments, the laser power used in the simulations was 350 W, with a laser spot size of 80-μm. Ultrasonic vibration was introduced by defining a non-inertial reference frame with harmonic oscillations on the melt volume (i.e., substrate). The oscillation frequency was set at 20.2 kHz and an amplitude of 8-μm. The execution time for each simulation with and without ultrasonic treatment was one day and 16 h, with each model generating a 2.5 TB output data file (More details on the simulation setup, boundary conditions, and governing equations are provided in Supplementary Material Section 2).
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Mary Kathryn Walker Florida Institute of Technology, mwalker2022@my.fit.edu
Robert J. Weaver, Ph.D. Associate Professor Ocean Engineering and Marine Sciences Major Advisor
Chungkuk Jin, Ph.D. Assistant Professor Ocean Engineering and Marine Sciences
Kelli Z. Hunsucker, Ph.D. Assistant Professor Ocean Engineering and Marine Sciences
Richard B. Aronson, Ph.D. Professor and Department Head Ocean Engineering and Marine Sciences
Abstract
모노파일은 해상 풍력 터빈 건설에 사용되며 일반적으로 설계 수명은 25~50년입니다. 모노파일은 수명 주기 동안 부식성 염수 환경에 노출되어 구조물을 빠르게 분해하는 전기화학적 산화 공정을 용이하게 합니다. 이 공정은 모노파일을 보호 장벽으로 코팅하고 음극 보호 기술을 구현하여 완화할 수 있습니다.
역사적으로 모노파일 설계자는 파일 내부가 완전히 밀봉되고 전기화학적 부식 공정이 결국 사용 가능한 모든 산소를 소모하여 반응을 중단시킬 것이라고 가정했습니다. 그러나 도관을 위해 파일 벽에 만든 관통부는 종종 누출되어 신선하고 산소화된 물이 내부 공간으로 유입되었습니다.
표준 부식 방지 기술을 보다 효과적으로 적용할 수 있는 산소화된 환경으로 내부 공간을 재고하는 새로운 모노파일 설계가 연구되고 있습니다. 이러한 새로운 모노파일은 간조대 또는 조간대 수준에서 벽에 천공이 있어 신선하고 산소화된 물이 구조물을 통해 흐를 수 있습니다.
이러한 천공은 또한 구조물의 파도 하중을 줄일 수 있습니다. 유체 역학적 하중 감소의 크기는 천공의 크기와 방향에 따라 달라집니다. 이 연구에서는 천공의 크기에 따른 모노파일의 힘 감소 분석에서 전산 유체 역학(CFD)의 적용 가능성을 연구하고 주어진 파도의 접근 각도 변화의 효과를 분석했습니다.
모노파일의 힘 감소를 결정하기 위해 이론적 3D 모델을 제작하여 FLOW-3D® HYDRO를 사용하여 테스트했으며, 천공되지 않은 모노파일을 제어로 사용했습니다. 이론적 데이터를 수집한 후, 동일한 종류의 천공이 있는 물리적 스케일 모델을 파도 탱크를 사용하여 테스트하여 이론적 모델의 타당성을 확인했습니다.
CFD 시뮬레이션은 물리적 모델의 10% 이내, 이전 연구의 5% 이내에 있는 것으로 나타났습니다. 물리적 모델과 시뮬레이션 모델을 검증한 후, 천공의 크기가 파도 하중 감소에 뚜렷한 영향을 미치고 주어진 파도의 접근 각도에 대한 테스트를 수행할 수 있음을 발견했습니다.
접근 각도의 변화는 모노파일을 15°씩 회전하여 시뮬레이션했습니다. 이 논문에 제시된 데이터는 모노파일의 방향이 통계적으로 유의하지 않으며 천공 모노파일의 설계 고려 사항이 되어서는 안 된다는 것을 시사합니다.
또한 파도 하중 감소와 구조적 안정성 사이의 균형을 찾기 위해 천공의 크기와 모양에 대한 연구를 계속하는 것이 좋습니다.
Monopiles are used in the construction of offshore wind turbines and typically have a design life of 25 to 50 years. Over their lifecycle, monopiles are exposed to a corrosive saltwater environment, facilitating a galvanic oxidation process that quickly degrades the structure. This process can be mitigated by coating the monopile in a protective barrier and implementing cathodic protection techniques. Historically, monopile designers assumed the interior of the pile would be completely sealed and the galvanic corrosion process would eventually consume all the available oxygen, halting the reaction. However, penetrations made in the pile wall for conduit often leaked and allowed fresh, oxygenated water to enter the interior space. New monopile designs are being researched that reconsider the interior space as an oxygenated environment where standard corrosion protection techniques can be more effectively applied. These new monopiles have perforations through the wall at intertidal or subtidal levels to allow fresh, oxygenated water to flow through the structure. These perforations can also reduce wave loads on the structure. The magnitude of the hydrodynamic load reduction depends on the size and orientation of the perforations. This research studied the applicability of computational fluid dynamics (CFD) in analysis of force reduction on monopiles in relation to size of a perforation and to analyze the effect of variation in approach angle of a given wave. To determine the force reduction on the monopile, theoretical 3D models were produced and tested using FLOW-3D® HYDRO with an unperforated monopile used as the control. After the theoretical data was collected, physical scale models with the same variety of perforations were tested using a wave tank to determine the validity of the theoretical models. The CFD simulations were found to be within 10% of the physical models and within 5% of previous research. After the physical and simulated models were validated, it was found that the size of the perforations has a distinct impact on the wave load reduction and testing for differing approach angles of a given wave could be conducted. The variation in approach angle was simulated by rotating the monopile in 15° increments. The data presented in this paper suggests that the orientation of the monopile is not statistically significant and should not be a design consideration for perforated monopiles. It is also suggested to continue the study on the size and shape of the perforations to find the balance between wave load reduction and structural stability.
Figure 1: Overview sketch of typical monopile (MP) foundation and transition piece (TP) design with an internal j-tube (Hilbert et al., 2011)
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FLOW-3D 2024R1은 버블 및 상변화 모델의 수정을 통해 제품 및 공정 개발 소프트웨어를 계속 개선하고 있으며, 이를 통해 특히 열 전달 또는 액체-증기 상변화 옵션을 사용할 때 일반적인 설정 오류를 피하면서 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 사용자 인터페이스를 재구성하여 액체-증기 상변화 옵션을 고체-액체 상변화 옵션으로 그룹화합니다. 단열 버블 및 열 버블 모델을 통합된 이상 기체 상태 방정식으로 대체하고, 유체 특성 입력을 통합했으며, 상태 방정식을 정의하는 데 사용되는 매개 변수를 제어하는 옵션을 추가했습니다. 이 개발은 엔지니어링 오류의 가능성을 줄이고, 입력을 단순화하며, 상전이 모델에 대한 보다 자연스러운 그룹화를 제공합니다. 두 번째 개발은 새로운 EXODUS II 기반 출력 파일에서 유체-구조 상호작용 및 열 응력 진화 모델을 지원하여 후처리 성능을 크게 향상시킵니다.
FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2 는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 selected data를 flsgrf , EXODUS II 둘중 하나 또는 flsgrf 와 EXODUS II 둘다 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 위치에서의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 추가 정보를 추출할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식으로 채워진 화장품 크림 모델의 향상된 광선 추적 기능의 예
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
FLOW-3D2023R2는 two-equation(RANS) 난류 모델에 대한 dynamic mixing length 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 한계가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 mixing length를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.
새로운 dynamic mixing length 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 척도를 더 잘 설명합니다. 이제 사용자는 고정된(물리 기반) mixing length를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.
적절한 고정 mixing length와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 mixing length 모델과 새로운 동적 mixing length 모델 간의 비교
정수압 초기화
사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
압축성 흐름 솔버 성능
FLOW-3D2023R2는 최적화된 압력 솔버를 도입하여 압축성 흐름 문제에 대해 상당한 성능 향상을 제공합니다. 압축성 제트 흐름의 예에서 2023R2 솔버는 2023R1 버전보다 최대 4배 빠릅니다.
FLOW-3D 의 압축성 제트 시뮬레이션의 예
FLOW-3D 2023R2 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R2에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R2은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로우를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로우가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
확장된 PQ 2 분석
제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ 2 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량 운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리하도록 단순화하는 경우가 많습니다. 우리는 기존 PQ 2 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 현실적인 결과를 제공했습니다. 이로써 시뮬레이션 시간을 줄이고 모델 복잡성의 감소시킬 수 있습니다.
FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3D 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행할 수 있도록 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, entrained air 기능이 개선되었습니다.
통합 솔버
FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행할 수 있습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 Open MP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
CPU 코어 수 증가에 따른 성능 확장의 예Open MP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
Time step 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 요인이며, 2022R2에서는 새로운 time step 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 Numerics 탭에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 유동 해석의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리컨디셔너 기능을 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 런타임이 1.9~335배 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수의 개선된 솔루션의 예입니다. 제공: MF Tome 외, J. Non-Newton. Fluid. Mech. 175-176 (2012) 44–54
활성 시뮬레이션 제어 확장
Active simulation 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
향상된 공기 동반 기능
디퓨저 및 이와 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반된 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.
전기화학 반응기에 대한 3D 수치 시뮬레이션 및 측정을 사용하여 동시 초음파 처리 유무에 관계없이 물에서 스트론튬 제거 효율을 분석했습니다. 초음파는 작동 주파수가 25kHz인 4개의 초음파 변환기를 사용하여 생성되었습니다. 반응기는 2개의 블록으로 배열된 8개의 알루미늄 전극을 사용했습니다.
LICHT K.1*, LONČAR G.1, POSAVČIĆ H.1, HALKIJEVIĆ I.1 1 Department of Hydroscience and Engineering, Faculty of Civil Engineering, University of Zagreb, Andrije Kačića-Miošića 26, 10000 Zagreb, Croatia *corresponding author: e-mail:katarina.licht@grad.unizg.hr
물 속의 스트론튬 이온은 3.2∙10-19C의 전하와 1.2∙10-8m의 직경을 특징으로 하는 입자로 모델링됩니다. 수치 모델은 기본 유체 역학 모듈, 정전기 모듈 및 일반 이동 객체 모듈을 사용하여 Flow-3D 소프트웨어에서 생성되었습니다.
수치 시뮬레이션을 통해 연구된 원자로 변형의 성능은 시뮬레이션 기간이 끝날 때 전극에 영구적으로 유지되는 모델 스트론튬 입자 수와 물 속의 초기 입자 수의 비율로 정의됩니다. 실험실 반응기의 경우 스트론튬 제거 효과는 실험 종료 시와 시작 시 물 내 균일한 스트론튬 농도의 비율로 정의됩니다.
결과는 초음파를 사용하면 수처리 180초 후에 스트론튬 제거 효과가 10.3%에서 11.2%로 증가한다는 것을 보여줍니다. 수치 시뮬레이션 결과는 동일한 기하학적 특성을 갖는 원자로에 대한 측정 결과와 일치합니다.
3D numerical simulations and measurements on an electrochemical reactor were used to analyze the efficiency of strontium removal from water, with and without simultaneous ultrasound treatment. Ultrasound was generated using 4 ultrasonic transducers with an operating frequency of 25 kHz. The reactor used 8 aluminum electrodes arranged in two blocks. Strontium ions in water are modeled as particles characterized by a charge of 3.2∙10-19 C and a diameter of 1.2∙10-8 m. The numerical model was created in Flow-3D software using the basic hydrodynamic module, electrostatic module, and general moving objects module. The performance of the studied reactor variants by numerical simulations is defined by the ratio of the number of model strontium particles permanently retained on the electrodes at the end of the simulation period to the initial number of particles in the water. For the laboratory reactor, the effect of strontium removal is defined by the ratio of the homogeneous strontium concentration in the water at the end and at the beginning of the experiments. The results show that the use of ultrasound increases the effect of strontium removal from 10.3% to 11.2% after 180 seconds of water treatment. The results of numerical simulations agree with the results of measurements on a reactor with the same geometrical characteristics.
Figure 1. US bath modified as an EC reactorFigure 2. Schematic view of the experimental set-up
References
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FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다. FLOW-3D 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. 누락된 종속성을 보고하도록 Linux 설치 프로그램이 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 또한 워크플로를 자동화한 사용자를 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
확장된 PQ 2 분석
제조에 사용되는 유압 시스템은 PQ 2 곡선을 사용하여 모델링할 수 있습니다. 장치의 세부 사항을 건너뛰고 흐름에 미치는 영향을 포함하기 위해 질량-운동량 소스 또는 속도 경계 조건을 사용하여 유압 시스템을 근사화하는 것이 편리한 단순화인 경우가 많습니다. 기존 PQ 2 분석 모델을 확장하여 이러한 유형의 기하학적 단순화를 허용하면서도 여전히 현실적인 결과를 제공합니다. 이것은 시뮬레이션 시간과 모델 복잡성의 감소로 해석됩니다.
FLOW-3D 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3D 2022R2 제품군 의 출시와 함께 Flow Science는 워크스테이션과 FLOW-3D 의 HPC 버전 을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 구성에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공합니다. 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 구조 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성 요소 제어, 향상된 연행 공기 기능이 포함됩니다.
통합 솔버
FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션 또는 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화의 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션 및 노트북에서 실행할 수 있습니다.
점점 더 많은 수의 CPU 코어를 사용하는 성능 확장의 예OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
멀티 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 통해 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있는 성능 이점을 볼 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 벡터화 및 메모리 액세스 개선
대부분의 테스트 사례에서 10%에서 20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 있었습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 한계는 모델 런타임의 주요 동인입니다. 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 한계인 3D 대류 안정성 한계를 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 30% 정도의 일반적인 속도 향상을 보여주었습니다.
압력 솔버 프리 컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복될 때 FLOW-3D가 자동으로 새로운 프리 컨디셔너를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임이 1.9배에서 335배까지 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수치에 효과적입니다.
로그 구조 텐서 솔루션을 사용하여 점탄성 흐름에 대한 높은 Weissenberg 수에서 개선된 솔루션의 예. Courtesy MF Tome, et al., J. Non-Newton. 체액. 기계 175-176 (2012) 44–54
활성 시뮬레이션 제어 확장
능동 시뮬레이션 제어 기능은 연속 주조 및 적층 제조 응용 프로그램과 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 프로그램에 사용되는 냉각 채널에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체를 포함하도록 확장되었습니다.
융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예연속 주조 애플리케이션을 위한 팬텀 물체 속도 제어의 예
연행 공기 기능 개선
디퓨저 및 유사한 산업용 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 대량 공급원을 사용하여 물 기둥에 공기를 도입할 수 있습니다. 또한 혼입 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었으며 매우 낮은 공기 농도에 대한 모델 정확도가 향상되었습니다.
Pan Lu1 , Zhang Cheng-Lin2,6,Wang Liang3, Liu Tong4 and Liu Jiang-lin5 1 Aviation and Materials College, Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhu Anhui 241000, People’s Republic of China 2 School of Engineering Science, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui 230026, People’s Republic of China 3 Anhui Top Additive Manufacturing Technology Co., Ltd., Wuhu Anhui 241300, People’s Republic of China 4 Anhui Chungu 3D Printing Institute of Intelligent Equipment and Industrial Technology, Anhui 241300, People’s Republic of China 5 School of Mechanical and Transportation Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan Shanxi 030024, People’s Republic of China 6 Author to whom any correspondence should be addressed. E-mail: ahjdpanlu@126.com, jiao__zg@126.com, ahjdjxx001@126.com,tongliu1988@126.com and liujianglin@tyut.edu.cn
선택적 레이저 용융(SLM)은 열 전달, 용융, 상전이, 기화 및 물질 전달을 포함하는 복잡한 동적 비평형 프로세스인 금속 적층 제조(MAM)에서 가장 유망한 기술 중 하나가 되었습니다. 용융 풀의 특성(구조, 온도 흐름 및 속도 흐름)은 SLM의 최종 성형 품질에 결정적인 영향을 미칩니다. 이 연구에서는 선택적 레이저 용융 AlCu5MnCdVA 합금의 용융 풀 구조, 온도 흐름 및 속도장을 연구하기 위해 수치 시뮬레이션과 실험을 모두 사용했습니다.
그 결과 용융풀의 구조는 다양한 형태(깊은 오목 구조, 이중 오목 구조, 평면 구조, 돌출 구조 및 이상적인 평면 구조)를 나타냈으며, 용융 풀의 크기는 약 132 μm × 107 μm × 50 μm였습니다. : 용융풀은 초기에는 여러 구동력에 의해 깊이 15μm의 깊은 오목형상이었으나, 성형 후기에는 장력구배에 의해 높이 10μm의 돌출형상이 되었다. 용융 풀 내부의 금속 흐름은 주로 레이저 충격력, 금속 액체 중력, 표면 장력 및 반동 압력에 의해 구동되었습니다.
AlCu5MnCdVA 합금의 경우, 금속 액체 응고 속도가 매우 빠르며(3.5 × 10-4 S), 가열 속도 및 냉각 속도는 각각 6.5 × 107 K S-1 및 1.6 × 106 K S-1 에 도달했습니다. 시각적 표준으로 표면 거칠기를 선택하고, 낮은 레이저 에너지 AlCu5MnCdVA 합금 최적 공정 매개변수 창을 수치 시뮬레이션으로 얻었습니다: 레이저 출력 250W, 부화 공간 0.11mm, 층 두께 0.03mm, 레이저 스캔 속도 1.5m s-1 .
또한, 실험 프린팅과 수치 시뮬레이션과 비교할 때, 용융 풀의 폭은 각각 약 205um 및 약 210um이었고, 인접한 두 용융 트랙 사이의 중첩은 모두 약 65um이었다. 결과는 수치 시뮬레이션 결과가 실험 인쇄 결과와 기본적으로 일치함을 보여 수치 시뮬레이션 모델의 정확성을 입증했습니다.
Selective Laser Melting (SLM) has become one of the most promising technologies in Metal Additive Manufacturing (MAM), which is a complex dynamic non-equilibrium process involving heat transfer, melting, phase transition, vaporization and mass transfer. The characteristics of the molten pool (structure, temperature flow and velocity flow) have a decisive influence on the final forming quality of SLM. In this study, both numerical simulation and experiments were employed to study molten pool structure, temperature flow and velocity field in Selective Laser Melting AlCu5MnCdVA alloy. The results showed the structure of molten pool showed different forms(deep-concave structure, double-concave structure, plane structure, protruding structure and ideal planar structure), and the size of the molten pool was approximately 132 μm × 107 μm × 50 μm: in the early stage, molten pool was in a state of deep-concave shape with a depth of 15 μm due to multiple driving forces, while a protruding shape with a height of 10 μm duo to tension gradient in the later stages of forming. The metal flow inside the molten pool was mainly driven by laser impact force, metal liquid gravity, surface tension and recoil pressure. For AlCu5MnCdVA alloy, metal liquid solidification speed was extremely fast(3.5 × 10−4 S), the heating rate and cooling rate reached 6.5 × 107 K S−1 and 1.6 × 106 K S−1 , respectively. Choosing surface roughness as a visual standard, low-laser energy AlCu5MnCdVA alloy optimum process parameters window was obtained by numerical simulation: laser power 250 W, hatching space 0.11 mm, layer thickness 0.03 mm, laser scanning velocity 1.5 m s−1 . In addition, compared with experimental printing and numerical simulation, the width of the molten pool was about 205 um and about 210 um, respectively, and overlapping between two adjacent molten tracks was all about 65 um. The results showed that the numerical simulation results were basically consistent with the experimental print results, which proved the correctness of the numerical simulation model.
Figure 1. AlCu5MnCdVA powder particle size distribution.Figure 2. AlCu5MnCdVA powderFigure 3. Finite element model and calculation domains of SLM.Figure 4. SLM heat transfer process.Figure 17. Two-pass molten tracks overlapping for Scheme NO.2.
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에피택셜 과 등축 응고 사이의 경쟁은 적층 제조에서 실행되는 레이저 용융 동안 CMSX-4 단결정 초합금에서 조사되었습니다. 단일 트랙 레이저 스캔은 레이저 출력과 스캐닝 속도의 여러 조합으로 방향성 응고된 CMSX-4 합금의 분말 없는 표면에서 수행되었습니다. EBSD(Electron Backscattered Diffraction) 매핑은 새로운 방향의 식별을 용이하게 합니다. 영역 분율 및 공간 분포와 함께 융합 영역 내에서 핵을 형성한 “스트레이 그레인”은 충실도가 높은 전산 유체 역학 시뮬레이션을 사용하여 용융 풀 내의 온도 및 유체 속도 필드를 모두 추정했습니다. 이 정보를 핵 생성 모델과 결합하여 용융 풀에서 핵 생성이 발생할 확률이 가장 높은 위치를 결정했습니다. 금속 적층 가공의 일반적인 경험에 따라 레이저 용융 트랙의 응고된 미세 구조는 에피택셜 입자 성장에 의해 지배됩니다. 더 높은 레이저 스캐닝 속도와 더 낮은 출력이 일반적으로 흩어진 입자 감소에 도움이 되지만,그럼에도 불구하고 길쭉한 용융 풀에서 흩어진 입자가 분명했습니다.
The competition between epitaxial vs. equiaxed solidification has been investigated in CMSX-4 single crystal superalloy during laser melting as practiced in additive manufacturing. Single-track laser scans were performed on a powder-free surface of directionally solidified CMSX-4 alloy with several combinations of laser power and scanning velocity. Electron backscattered diffraction (EBSD) mapping facilitated identification of new orientations, i.e., “stray grains” that nucleated within the fusion zone along with their area fraction and spatial distribution. Using high-fidelity computational fluid dynamics simulations, both the temperature and fluid velocity fields within the melt pool were estimated. This information was combined with a nucleation model to determine locations where nucleation has the highest probability to occur in melt pools. In conformance with general experience in metals additive manufacturing, the as-solidified microstructure of the laser-melted tracks is dominated by epitaxial grain growth; nevertheless, stray grains were evident in elongated melt pools. It was found that, though a higher laser scanning velocity and lower power are generally helpful in the reduction of stray grains, the combination of a stable keyhole and minimal fluid velocity further mitigates stray grains in laser single tracks.
Introduction
니켈 기반 초합금은 고온에서 긴 노출 시간 동안 높은 인장 강도, 낮은 산화 및 우수한 크리프 저항성을 포함하는 우수한 특성의 고유한 조합으로 인해 가스 터빈 엔진 응용 분야에서 광범위하게 사용됩니다. CMSX-4는 특히 장기 크리프 거동과 관련하여 초고강도의 2세대 레늄 함유 니켈 기반 단결정 초합금입니다. [ 1 , 2 ]입계의 존재가 크리프를 가속화한다는 인식은 가스 터빈 엔진의 고온 단계를 위한 단결정 블레이드를 개발하게 하여 작동 온도를 높이고 효율을 높이는 데 기여했습니다. 이러한 구성 요소는 사용 중 마모될 수 있습니다. 즉, 구성 요소의 무결성을 복원하고 단결정 미세 구조를 유지하는 수리 방법을 개발하기 위한 지속적인 작업이 있었습니다. [ 3 , 4 , 5 ]
적층 제조(AM)가 등장하기 전에는 다양한 용접 공정을 통해 단결정 초합금에 대한 수리 시도가 수행되었습니다. 균열 [ 6 , 7 ] 및 흩어진 입자 [ 8 , 9 ] 와 같은 심각한 결함 이 이 수리 중에 자주 발생합니다. 일반적으로 “스트레이 그레인”이라고 하는 응고 중 모재의 방향과 다른 결정학적 방향을 가진 새로운 그레인의 형성은 니켈 기반 단결정 초합금의 수리 중 유해한 영향으로 인해 중요한 관심 대상입니다. [ 3 , 10 ]결과적으로 재료의 단결정 구조가 손실되고 원래 구성 요소에 비해 기계적 특성이 손상됩니다. 이러한 흩어진 입자는 특정 조건에서 에피택셜 성장을 대체하는 등축 응고의 시작에 해당합니다.
떠돌이 결정립 형성을 완화하기 위해 이전 작업은 용융 영역(FZ) 내에서 응고하는 동안 떠돌이 결정립 형성에 영향을 미치는 수지상 응고 거동 및 처리 조건을 이해하는 데 중점을 두었습니다. [ 11 , 12 , 13 , 14 ] 연구원들은 단결정 합금의 용접 중에 표류 결정립 형성에 대한 몇 가지 가능한 메커니즘을 제안했습니다. [ 12 , 13 , 14 , 15 ]응고 전단에 앞서 국부적인 구성 과냉각은 이질적인 핵 생성 및 등축 결정립의 성장을 유발할 수 있습니다. 또한 용융 풀에서 활발한 유체 흐름으로 인해 발생하는 덴드라이트 조각화는 용융 풀 경계 근처에서 새로운 결정립을 형성할 수도 있습니다. 두 메커니즘 모두에서, 표류 결정립 형성은 핵 생성 위치에 의존하며, 차이점은 수상 돌기 조각화는 수상 돌기 조각이 핵 생성 위치로 작용한다는 것을 의미하는 반면 다른 메커니즘은 재료, 예 를 들어 산화물 입자에서 발견되는 다른 유형의 핵 생성 위치를 사용한다는 것을 의미합니다. 잘 알려진 바와 같이, 많은 주물에 대한 반대 접근법은 TiB와 같은 핵제의 도입을 통해 등축 응고를 촉진하는 것입니다.22알루미늄 합금에서.
헌법적 과냉 메커니즘에서 Hunt [ 11 ] 는 정상 상태 조건에서 기둥에서 등축으로의 전이(CET)를 설명하는 모델을 개발했습니다. Gaumann과 Kurz는 Hunt의 모델을 수정하여 단결정이 응고되는 동안 떠돌이 결정립이 핵을 생성하고 성장할 수 있는 정도를 설명했습니다. [ 12 , 14 ] 이후 연구에서 Vitek은 Gaumann의 모델을 개선하고 출력 및 스캐닝 속도와 같은 용접 조건의 영향에 대한 보다 자세한 분석을 포함했습니다. Vitek은 또한 실험 및 모델링 기술을 통해 표류 입자 형성에 대한 기판 방향의 영향을 포함했습니다. [ 3 , 10 ]일반적으로 높은 용접 속도와 낮은 출력은 표류 입자의 양을 최소화하고 레이저 용접 공정 중 에피택셜 단결정 성장을 최대화하는 것으로 나타났습니다. [ 3,10 ] 그러나 Vitek은 덴드라이트 조각화를 고려하지 않았으며 그의 연구는 불균질 핵형성이 레이저 용접된 CMSX -4 단결정 합금에서 표류 결정립 형성을 이끄는 주요 메커니즘임을 나타냅니다. 현재 작업에서 Vitek의 수치적 방법이 채택되고 금속 AM의 급속한 특성의 더 높은 속도와 더 낮은 전력 특성으로 확장됩니다.
AM을 통한 금속 부품 제조 는 지난 10년 동안 급격한 인기 증가를 목격했습니다. [ 16 ] EBM(Electron Beam Melting)에 의한 CMSX-4의 제작 가능성은 자주 조사되었으나 [ 17 , 18 , 19 , 20 , 21 ] CMSX의 제조 및 수리에 대한 조사는 매우 제한적이었다. – 4개의 단결정 구성요소는 레이저 분말 베드 융합(LPBF)을 사용하며, AM의 인기 있는 하위 집합으로, 특히 표류 입자 형성을 완화하는 메커니즘과 관련이 있습니다. [ 22 ]이러한 조사 부족은 주로 이러한 합금 시스템과 관련된 처리 문제로 인해 발생합니다. [ 2 , 19 , 22 , 23 , 24 ] 공정 매개변수( 예: 열원 전력, 스캐닝 속도, 스폿 크기, 예열 온도 및 스캔 전략)의 엄격한 제어는 완전히 조밀한 부품을 만들고 유지 관리할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 단결정 미세구조. [ 25 ] EBM을 사용하여 단결정 합금의 균열 없는 수리가 현재 가능하지만 [ 19 , 24 ] 표류 입자를 생성하지 않는 수리는 쉽게 달성할 수 없습니다.[ 23 , 26 ]
이 작업에서 LPBF를 대표하는 조건으로 레이저 용융을 사용하여 단결정 CMSX-4에서 표류 입자 완화를 조사했습니다. LPBF는 스캐닝 레이저 빔을 사용하여 금속 분말의 얇은 층을 기판에 녹이고 융합합니다. 층별 증착에서 레이저 빔의 사용은 급격한 온도 구배, 빠른 가열/냉각 주기 및 격렬한 유체 흐름을 경험하는 용융 풀을 생성 합니다 . 이것은 일반적으로 부품에 결함을 일으킬 수 있는 매우 동적인 물리적 현상으로 이어집니다. [ 28 , 29 , 30 ] 레이저 유도 키홀의 동역학( 예:, 기화 유발 반동 압력으로 인한 위상 함몰) 및 열유체 흐름은 AM 공정에서 응고 결함과 강하게 결합되고 관련됩니다. [ 31 , 32 , 33 , 34 ] 기하 구조의 급격한 변화가 발생하기 쉬운 불안정한 키홀은 다공성, 볼링, 스패터 형성 및 흔하지 않은 미세 구조 상을 포함하는 유해한 물리적 결함을 유발할 수 있습니다. 그러나 키홀 진화와 유체 흐름은 자연적으로 다음을 통해 포착 하기 어렵 습니다 .전통적인 사후 특성화 기술. 고충실도 수치 모델링을 활용하기 위해 이 연구에서는 전산유체역학(CFD)을 적용하여 표면 아래의 레이저-물질 상호 작용을 명확히 했습니다. [ 36 ] 이것은 응고된 용융물 풀의 단면에 대한 오랫동안 확립된 사후 특성화와 비교하여 키홀 및 용융물 풀 유체 흐름 정량화를 실행합니다.
CMSX-4 구성 요소의 레이저 기반 AM 수리 및 제조를 위한 적절한 절차를 개발하기 위해 적절한 공정 창을 설정하고 응고 중 표류 입자 형성 경향에 대한 예측 기능을 개발하는 것부터 시작합니다. 다중 합금에 대한 단일 트랙 증착은 분말 층이 있거나 없는 AM 공정에서 용융 풀 형상 및 미세 구조의 정확한 분석을 제공하는 것으로 나타났습니다. [ 37 , 38 , 39 ]따라서 본 연구에서는 CMSX-4의 응고 거동을 알아보기 위해 분말을 사용하지 않는 단일 트랙 레이저 스캔 실험을 사용하였다. 이는 CMSX-4 단결정의 LPBF 제조를 위한 예비 실험 지침을 제공합니다. 또한 응고 모델링은 기존 용접에서 LPBF와 관련된 급속 용접으로 확장되어 표류 입자 감소를 위한 최적의 레이저 용융 조건을 식별했습니다. 가공 매개변수 최적화를 위한 추가 지침을 제공하기 위해 용융물 풀의 매우 동적인 유체 흐름을 모델링했습니다.
재료 및 방법
단일 트랙 실험
방전 가공(EDM)을 사용하여 CMSX-4 방향성 응고 단결정 잉곳으로부터 샘플을 제작했습니다. 샘플의 최종 기하학은 치수 20의 직육면체 형태였습니다.××20××6mm. 6개 중 하나⟨ 001 ⟩⟨001⟩잉곳의 결정학적 방향은 레이저 트랙이 이 바람직한 성장 방향을 따라 스캔되도록 절단 표면에 수직으로 위치했습니다. 단일 레이저 용융 트랙은 EOS M290 기계를 사용하여 분말이 없는 샘플 표면에 만들어졌습니다. 이 기계는 최대 출력 400W, 가우시안 빔 직경 100의 이터븀 파이버 레이저가 장착된 LPBF 시스템입니다. μμ초점에서 m. 실험 중에 직사각형 샘플을 LPBF 기계용 맞춤형 샘플 홀더의 포켓에 끼워 표면을 동일한 높이로 유지했습니다. 이 맞춤형 샘플 홀더에 대한 자세한 내용은 다른 곳에서 설명합니다. 실험 은 아르곤 퍼지 분위기에서 수행되었으며 예열은 적용되지 않았습니다 . 단일 트랙 레이저 용융 실험은 다양한 레이저 출력(200~370W)과 스캔 속도(0.4~1.4m/s)에서 수행되었습니다.
성격 묘사
레이저 스캐닝 후, 레이저 빔 스캐닝 방향에 수직인 평면에서 FZ를 통해 다이아몬드 톱을 사용하여 샘플을 절단했습니다. 그 후, 샘플을 장착하고 220 그릿 SiC 페이퍼로 시작하여 콜로이드 실리카 현탁액 광택제로 마무리하여 자동 연마했습니다. 결정학적 특성화는 20kV의 가속 전압에서 TESCAN MIRA 3XMH 전계 방출 주사 전자 현미경(SEM)에서 수행되었습니다. EBSD 지도는0.4μm _0.4μ미디엄단계 크기. Bruker 시스템을 사용하여 EBSD 데이터를 정리하고 분석했습니다. EBSD 클린업은 그레인을 접촉시키기 위한 그레인 확장 루틴으로 시작한 다음 인덱스되지 않은 회절 패턴과 관련된 검은색 픽셀을 해결하기 위해 이웃 방향 클린업 루틴으로 이어졌습니다. 용융 풀 형태를 분석하기 위해 단면을 광학 현미경으로 분석했습니다. 광학 특성화의 대비를 향상시키기 위해 10g CuSO로 구성된 Marbles 시약의 변형으로 샘플을 에칭했습니다.44, 50mL HCl 및 70mL H22영형.
응고 모델링
구조적 과냉 기준에 기반한 응고 모델링을 수행하여 표유 입자의 성향 및 분포에 대한 가공 매개변수의 영향을 평가했습니다. 이 분석 모델링 접근 방식에 대한 자세한 내용은 이전 작업에서 제공됩니다. [ 3 , 10 ] 참고문헌 3 에 기술된 바와 같이 , 기본 재료의 결정학적 배향을 가진 용융 풀에서 총 표유 입자 면적 분율의 변화는 최소이므로 기본 재료 배향의 영향은 이 작업에서 고려되지 않았습니다. 우리의 LPBF 결과를 이전 작업과 비교하기 위해 Vitek의 작업에서 사용된 수학적으로 간단한 Rosenthal 방정식 [ 3 ]또한 레이저 매개변수의 함수로 용융 풀의 모양과 FZ의 열 조건을 계산하기 위한 기준으로 여기에서 채택되었습니다. Rosenthal 솔루션은 열이 일정한 재료 특성을 가진 반무한 판의 정상 상태 점원을 통해서만 전도를 통해 전달된다고 가정하며 일반적으로 다음과 같이 표현 됩니다 [ 40 , 41 ] .
티=티0+η피2 파이케이엑스2+와이2+지2———-√경험치[- 브이(엑스2+와이2+지2———-√− 엑스 )2α _] ,티=티0+η피2파이케이엑스2+와이2+지2경험치[-V(엑스2+와이2+지2-엑스)2α],(1)
여기서 T 는 온도,티0티0본 연구에서 313K( 즉 , EOS 기계 챔버 온도)로 설정된 주변 온도, P 는 레이저 빔 파워, V 는 레이저 빔 스캐닝 속도,ηη는 레이저 흡수율, k 는 열전도율,αα베이스 합금의 열확산율입니다. x , y , z 는 각각 레이저 스캐닝 방향, 가로 방향 및 세로 방향의 반대 방향과 정렬된 방향입니다 . 이 직교 좌표는 참조 3 의 그림 1에 있는 시스템을 따랐습니다 . CMSX-4에 대한 고상선 온도(1603K)와 액상선 온도(1669K)의 등온선 평균으로 응고 프런트( 즉 , 고체-액체 계면)를 정의했습니다. [ 42 , 43 , 44 ] 시뮬레이션에 사용된 열물리적 특성은 표 I 에 나열되어 있습니다.표 I CMSX-4의 응고 모델링에 사용된 열물리적 특성
어디θθ는 스캔 방향과 응고 전면의 법선 방향( 즉 , 최대 열 흐름 방향) 사이의 각도입니다. 이 연구의 용접 조건과 같은 제한된 성장에서 수지상 응고 전면은 고체-액체 등온선의 속도로 성장하도록 강제됩니다.V티V티. [ 46 ]
응고 전선이 진행되기 전에 새로 핵 생성된 입자의 국지적 비율ΦΦ, 액체 온도 구배 G 에 의해 결정 , 응고 선단 속도V티V티및 핵 밀도N0N0. 고정된 임계 과냉각에서 모든 입자가 핵형성된다고 가정함으로써△티N△티N, 등축 결정립의 반경은 결정립이 핵 생성을 시작하는 시점부터 주상 전선이 결정립에 도달하는 시간까지의 성장 속도를 통합하여 얻습니다. 과냉각으로 대체 시간d (ΔT_) / dt = – _V티G디(△티)/디티=-V티G, 열 구배 G 사이의 다음 관계 , 등축 입자의 국부적 부피 분율ΦΦ, 수상 돌기 팁 과냉각ΔT _△티, 핵 밀도N0N0, 재료 매개변수 n 및 핵생성 과냉각△티N△티N, Gäumann 외 여러분 에 의해 파생되었습니다 . [ 12 , 14 ] Hunt의 모델 [ 11 ] 의 수정에 기반함 :
계산을 단순화하기 위해 덴드라이트 팁 과냉각을 전적으로 구성 과냉각의 것으로 추정합니다.△티씨△티씨, 멱법칙 형식으로 근사화할 수 있습니다.△티씨= ( _V티)1 / 엔△티씨=(ㅏV티)1/N, 여기서 a 와 n 은 재료 종속 상수입니다. CMSX-4의 경우 이 값은a = 1.25 ×106ㅏ=1.25×106 s K 3.4m− 1-1,엔 = 3.4N=3.4, 그리고N0= 2 ×1015N0=2×1015미디엄− 3,-삼,참고문헌 3 에 의해 보고된 바와 같이 .△티N△티N2.5K이며 보다 큰 냉각 속도에서 응고에 대해 무시할 수 있습니다.106106 K/s. 에 대한 표현ΦΦ위의 방정식을 재배열하여 해결됩니다.
As proposed by Hunt,[11] a value of Φ≤0.66Φ≤0.66 pct represents fully columnar epitaxial growth condition, and, conversely, a value of Φ≥49Φ≥49 pct indicates that the initial single crystal microstructure is fully replaced by an equiaxed microstructure. To calculate the overall stray grain area fraction, we followed Vitek’s method by dividing the FZ into roughly 19 to 28 discrete parts (depending on the length of the melt pool) of equal length from the point of maximum width to the end of melt pool along the x direction. The values of G and vTvT were determined at the center on the melt pool boundary of each section and these values were used to represent the entire section. The area-weighted average of ΦΦ over these discrete sections along the length of melt pool is designated as Φ¯¯¯¯Φ¯, and is given by:
Φ¯¯¯¯=∑kAkΦk∑kAk,Φ¯=∑kAkΦk∑kAk,
(6)
where k is the index for each subsection, and AkAk and ΦkΦk are the areas and ΦΦ values for each subsection. The summation is taken over all the sections along the melt pool. Vitek’s improved model allows the calculation of stray grain area fraction by considering the melt pool geometry and variations of G and vTvT around the tail end of the pool.
수년에 걸쳐 용융 풀 현상 모델링의 정확도를 개선하기 위해 많은 고급 수치 방법이 개발되었습니다. 우리는 FLOW-3D와 함께 고충실도 CFD를 사용했습니다. FLOW-3D는 여러 물리 모델을 통합하는 상용 FVM(Finite Volume Method)입니다. [ 47 , 48 ] CFD는 유체 운동과 열 전달을 수치적으로 시뮬레이션하며 여기서 사용된 기본 물리 모델은 레이저 및 표면력 모델이었습니다. 레이저 모델에서는 레이 트레이싱 기법을 통해 다중 반사와 프레넬 흡수를 구현합니다. [ 36 ]먼저, 레이저 빔은 레이저 빔에 의해 조명되는 각 그리드 셀을 기준으로 여러 개의 광선으로 이산화됩니다. 그런 다음 각 입사 광선에 대해 입사 벡터가 입사 위치에서 금속 표면의 법선 벡터와 정렬될 때 에너지의 일부가 금속에 의해 흡수됩니다. 흡수율은 Fresnel 방정식을 사용하여 추정됩니다. 나머지 에너지는 반사광선 에 의해 유지되며 , 반사광선은 재료 표면에 부딪히면 새로운 입사광선으로 처리됩니다. 두 가지 주요 힘이 액체 금속 표면에 작용하여 자유 표면을 변형시킵니다. 금속의 증발에 의해 생성된 반동 압력은 증기 억제를 일으키는 주요 힘입니다. 본 연구에서 사용된 반동 압력 모델은피아르 자형= 특급 _{ B ( 1- _티V/ 티) }피아르 자형=ㅏ경험치{비(1-티V/티)}, 어디피아르 자형피아르 자형는 반동압력, A 와 B 는 재료의 물성에 관련된 계수로 각각 75와 15이다.티V티V는 포화 온도이고 T 는 키홀 벽의 온도입니다. 표면 흐름 및 키홀 형성의 다른 원동력은 표면 장력입니다. 표면 장력 계수는 Marangoni 흐름을 포함하기 위해 온도의 선형 함수로 추정되며,σ =1.79-9.90⋅10− 4( 티− 1654케이 )σ=1.79-9.90⋅10-4(티-1654년케이)엔엠− 1-1. [ 49 ] 계산 영역은 베어 플레이트의 절반입니다(2300 μμ미디엄××250 μμ미디엄××500 μμm) xz 평면 에 적용된 대칭 경계 조건 . 메쉬 크기는 8입니다. μμm이고 시간 단계는 0.15입니다. μμs는 계산 효율성과 정확성 간의 균형을 제공합니다.
결과 및 논의
용융 풀 형태
이 작업에 사용된 5개의 레이저 파워( P )와 6개의 스캐닝 속도( V )는 서로 다른 29개의 용융 풀을 생성했습니다.피- 브이피-V조합. P 와 V 값이 가장 높은 것은 그림 1 을 기준으로 과도한 볼링과 관련이 있기 때문에 본 연구에서는 분석하지 않았다 .
단일 트랙 용융 풀은 그림 1 과 같이 형상에 따라 네 가지 유형으로 분류할 수 있습니다 [ 39 ] : (1) 전도 모드(파란색 상자), (2) 키홀 모드(빨간색), (3) 전환 모드(마젠타), (4) 볼링 모드(녹색). 높은 레이저 출력과 낮은 스캐닝 속도의 일반적인 조합인 키홀 모드에서 용융물 풀은 일반적으로 너비/깊이( W / D ) 비율이 0.5보다 훨씬 큰 깊고 가느다란 모양을 나타냅니다 . 스캐닝 속도가 증가함에 따라 용융 풀이 얕아져 W / D 가 약 0.5인 반원형 전도 모드 용융 풀을 나타냅니다. W / D _전환 모드 용융 풀의 경우 1에서 0.5 사이입니다. 스캐닝 속도를 1200 및 1400mm/s로 더 높이면 충분히 큰 캡 높이와 볼링 모드 용융 풀의 특징인 과도한 언더컷이 발생할 수 있습니다.
힘과 속도의 함수로서의 용융 풀 깊이와 너비는 각각 그림 2 (a)와 (b)에 표시되어 있습니다. 용융 풀 폭은 기판 표면에서 측정되었습니다. 그림 2 (a)는 깊이가 레이저 출력과 매우 선형적인 관계를 따른다는 것을 보여줍니다. 속도가 증가함에 따라 깊이 대 파워 곡선의 기울기는 꾸준히 감소하지만 더 높은 속도 곡선에는 약간의 겹침이 있습니다. 이러한 예상치 못한 중첩은 종종 용융 풀 형태의 동적 변화를 유발하는 유체 흐름의 영향과 레이저 스캔당 하나의 이미지만 추출되었다는 사실 때문일 수 있습니다. 이러한 선형 동작은 그림 2 (b) 의 너비에 대해 명확하지 않습니다 . 그림 2(c)는 선형 에너지 밀도 P / V 의 함수로서 용융 깊이와 폭을 보여줍니다 . 선형 에너지 밀도는 퇴적물의 단위 길이당 에너지 투입량을 측정한 것입니다. [ 50 ] 용융 풀 깊이는 에너지 밀도에 따라 달라지며 너비는 더 많은 분산을 나타냅니다. 동일한 에너지 밀도가 준공 부품의 용융 풀, 미세 구조 또는 속성에서 반드시 동일한 유체 역학을 초래하지는 않는다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. [ 50 ]
그림 1그림 2
레이저 흡수율 평가
레이저 흡수율은 LPBF 조건에서 재료 및 가공 매개변수에 따라 크게 달라진다는 것은 잘 알려져 있습니다. [ 31 , 51 , 52 ] 적분구를 이용한 전통적인 흡수율의 직접 측정은 일반적으로 높은 비용과 구현의 어려움으로 인해 쉽게 접근할 수 없습니다. [ 51 ] 그 외 . [ 39 ] 전도 모드 용융 풀에 대한 Rosenthal 방정식을 기반으로 경험적 레이저 흡수율 모델을 개발했지만 기본 가정으로 인해 키홀 용융 풀에 대한 정확한 예측을 제공하지 못했습니다. [ 40 ] 최근 간외 . [ 53 ] Ti–6Al–4V에 대한 30개의 고충실도 다중 물리 시뮬레이션 사례를 사용하여 레이저 흡수에 대한 스케일링 법칙을 확인했습니다. 그러나 연구 중인 특정 재료에 대한 최소 흡수(평평한 용융 표면의 흡수율)에 대한 지식이 필요하며 이는 CMSX-4에 대해 알려지지 않았습니다. 다양한 키홀 모양의 용융 풀에 대한 레이저 흡수의 정확한 추정치를 얻기가 어렵기 때문에 상한 및 하한 흡수율로 분석 시뮬레이션을 실행하기로 결정했습니다. 깊은 키홀 모양의 용융 풀의 경우 대부분의 빛을 가두는 키홀 내 다중 반사로 인해 레이저 흡수율이 0.8만큼 높을 수 있습니다. 이것은 기하학적 현상이며 기본 재료에 민감하지 않습니다. [ 51, 52 , 54 ] 따라서 본 연구에서는 흡수율의 상한을 0.8로 설정하였다. 참고 문헌 51 에 나타낸 바와 같이 , 전도 용융 풀에 해당하는 최저 흡수율은 약 0.3이었으며, 이는 이 연구에서 합리적인 하한 값입니다. 따라서 레이저 흡수율이 스트레이 그레인 형성에 미치는 영향을 보여주기 위해 흡수율 값을 0.55 ± 0.25로 설정했습니다. Vitek의 작업에서는 1.0의 고정 흡수율 값이 사용되었습니다. [ 3 ]
퓨전 존 미세구조
그림 3 은 200~300W 및 600~300W 및 600~300W 범위의 레이저 출력 및 속도로 9가지 다른 처리 매개변수에 의해 생성된 CMSX-4 레이저 트랙의 yz 단면 에서 취한 EBSD 역극점도와 해당 역극점도를 보여 줍니다. 각각 1400mm/s. EBSD 맵에서 여러 기능을 쉽게 관찰할 수 있습니다. 스트레이 그레인은 EBSD 맵에서 그 방향에 해당하는 다른 RGB 색상으로 나타나고 그레인 경계를 묘사하기 위해 5도의 잘못된 방향이 사용되었습니다. 여기, 그림 3 에서 스트레이 그레인은 대부분 용융 풀의 상단 중심선에 집중되어 있으며, 이는 용접된 단결정 CMSX-4의 이전 보고서와 일치합니다. [ 10 ]역 극점도에서, 점 근처에 집중된 클러스터⟨ 001 ⟩⟨001⟩융합 경계에서 유사한 방향을 유지하는 단결정 기반 및 에피택셜로 응고된 덴드라이트를 나타냅니다. 그러나 흩어진 곡물은 식별할 수 있는 질감이 없는 흩어져 있는 점으로 나타납니다. 단결정 기본 재료의 결정학적 방향은 주로⟨ 001 ⟩⟨001⟩비록 샘플을 절단하는 동안 식별할 수 없는 기울기 각도로 인해 또는 단결정 성장 과정에서 약간의 잘못된 방향이 있었기 때문에 약간의 편차가 있지만. 용융 풀 내부의 응고된 수상 돌기의 기본 방향은 다시 한 번⟨ 001 ⟩⟨001⟩주상 결정립 구조와 유사한 에피택셜 성장의 결과. 그림 3 과 같이 용융 풀에서 수상돌기의 성장 방향은 하단의 수직 방향에서 상단의 수평 방향으로 변경되었습니다 . 이 전이는 주로 온도 구배 방향의 변화로 인한 것입니다. 두 번째 전환은 CET입니다. FZ의 상단 중심선 주변에서 다양한 방향의 흩어진 입자가 관찰되며, 여기서 안쪽으로 성장하는 수상돌기가 서로 충돌하여 용융 풀에서 응고되는 마지막 위치가 됩니다.
더 깊은 키홀 모양을 특징으로 하는 샘플에서 용융 풀의 경계 근처에 침전된 흩어진 입자가 분명합니다. 이러한 새로운 입자는 나중에 모델링 섹션에서 논의되는 수상돌기 조각화 메커니즘에 의해 잠재적으로 발생합니다. 결정립이 강한 열 구배에서 핵을 생성하고 성장한 결과, 대부분의 흩어진 결정립은 모든 방향에서 동일한 크기를 갖기보다는 장축이 열 구배 방향과 정렬된 길쭉한 모양을 갖습니다. 그림 3 의 전도 모드 용융 풀 흩어진 입자가 없는 것으로 입증되는 더 나은 단결정 품질을 나타냅니다. 상대적으로 낮은 출력과 높은 속도의 스캐닝 레이저에 의해 생성된 이러한 더 얕은 용융 풀에서 최소한의 결정립 핵형성이 발생한다는 것은 명백합니다. 더 큰 면적 분율을 가진 스트레이 그레인은 고출력 및 저속으로 생성된 깊은 용융 풀에서 더 자주 관찰됩니다. 국부 응고 조건에 대한 동력 및 속도의 영향은 후속 모델링 섹션에서 조사할 것입니다.
그림 3
응고 모델링
서론에서 언급한 바와 같이 연구자들은 단결정 용접 중에 표류 결정립 형성의 가능한 메커니즘을 평가했습니다. [ 12 , 13 , 14 , 15 , 55 ]논의된 가장 인기 있는 두 가지 메커니즘은 (1) 응고 전단에 앞서 구성적 과냉각에 의해 도움을 받는 이종 핵형성 및 (2) 용융물 풀의 유체 흐름으로 인한 덴드라이트 조각화입니다. 첫 번째 메커니즘은 광범위하게 연구되었습니다. 이원 합금을 예로 들면, 고체는 액체만큼 많은 용질을 수용할 수 없으므로 응고 중에 용질을 액체로 거부합니다. 결과적으로, 성장하는 수상돌기 앞에서 용질 분할은 실제 온도가 국부 평형 액상선보다 낮은 과냉각 액체를 생성합니다. 충분히 광범위한 체질적으로 과냉각된 구역의 존재는 새로운 결정립의 핵형성 및 성장을 촉진합니다. [ 56 ]전체 과냉각은 응고 전면에서의 구성, 동역학 및 곡률 과냉각을 포함한 여러 기여의 합입니다. 일반적인 가정은 동역학 및 곡률 과냉각이 합금에 대한 용질 과냉각의 더 큰 기여와 관련하여 무시될 수 있다는 것입니다. [ 57 ]
서로 다른 기본 메커니즘을 더 잘 이해하려면피- 브이피-V조건에서 응고 모델링이 수행됩니다. 첫 번째 목적은 스트레이 그레인의 전체 범위를 평가하는 것입니다(Φ¯¯¯¯Φ¯) 처리 매개 변수의 함수로 국부적 표류 입자 비율의 변화를 조사하기 위해 (ΦΦ) 용융 풀의 위치 함수로. 두 번째 목적은 금속 AM의 빠른 응고 동안 응고 미세 구조와 표류 입자 형성 메커니즘 사이의 관계를 이해하는 것입니다.
그림 4
그림 4 는 해석적으로 시뮬레이션된 표류 입자 비율을 보여줍니다.Φ¯¯¯¯Φ¯세 가지 레이저 흡수율 값에서 다양한 레이저 스캐닝 속도 및 레이저 출력에 대해. 결과는 스트레이 그레인 면적 비율이 흡수된 에너지에 민감하다는 것을 보여줍니다. 흡수율을 0.30에서 0.80으로 증가시키면Φ¯¯¯¯Φ¯약 3배이며, 이 효과는 저속 및 고출력 영역에서 더욱 두드러집니다. 다른 모든 조건이 같다면, 흡수된 전력의 큰 영향은 평균 열 구배 크기의 일반적인 감소와 용융 풀 내 평균 응고율의 증가에 기인합니다. 스캐닝 속도가 증가하고 전력이 감소함에 따라 평균 스트레이 그레인 비율이 감소합니다. 이러한 일반적인 경향은 Vitek의 작업에서 채택된 그림 5 의 파란색 영역에서 시뮬레이션된 용접 결과와 일치합니다 . [ 3 ] 더 큰 과냉각 구역( 즉, 지 /V티G/V티영역)은 용접 풀의 표유 입자의 면적 비율이 분홍색 영역에 해당하는 LPBF 조건의 면적 비율보다 훨씬 더 크다는 것을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 두 데이터 세트의 일반적인 경향은 유사합니다. 즉 , 레이저 출력이 감소하고 레이저 속도가 증가함에 따라 표류 입자의 비율이 감소합니다. 또한 그림 5 에서 스캐닝 속도가 LPBF 영역으로 증가함에 따라 표유 입자 면적 분율에 대한 레이저 매개변수의 변화 효과가 감소한다는 것을 추론할 수 있습니다. 그림 6 (a)는 그림 3 의 EBSD 분석에서 나온 실험적 표류 결정립 면적 분율 과 그림 4 의 해석 시뮬레이션 결과를 비교합니다.. 열쇠 구멍 모양의 FZ에서 정확한 값이 다르지만 추세는 시뮬레이션과 실험 데이터 모두에서 일관되었습니다. 키홀 모양의 용융 풀, 특히 전력이 300W인 2개는 분석 시뮬레이션 예측보다 훨씬 더 많은 양의 흩어진 입자를 가지고 있습니다. Rosenthal 방정식은 일반적으로 열 전달이 순전히 전도에 의해 좌우된다는 가정으로 인해 열쇠 구멍 체제의 열 흐름을 적절하게 반영하지 못하기 때문에 이러한 불일치가 실제로 예상됩니다. [ 39 , 40 ] 그것은 또한 그림 4 의 발견 , 즉 키홀 모드 동안 흡수된 전력의 증가가 표류 입자 형성에 더 이상적인 조건을 초래한다는 것을 검증합니다. 그림 6 (b)는 실험을 비교Φ¯¯¯¯Φ¯수치 CFD 시뮬레이션Φ¯¯¯¯Φ¯. CFD 모델이 약간 초과 예측하지만Φ¯¯¯¯Φ¯전체적으로피- 브이피-V조건에서 열쇠 구멍 조건에서의 예측은 분석 모델보다 정확합니다. 전도 모드 용융 풀의 경우 실험 값이 분석 시뮬레이션 값과 더 가깝게 정렬됩니다.
그림 5
모의 온도 구배 G 분포 및 응고율 검사V티V티분석 모델링의 쌍은 그림 7 (a)의 CMSX-4 미세 구조 선택 맵에 표시됩니다. 제공지 /V티G/V티( 즉 , 형태 인자)는 형태를 제어하고지 ×V티G×V티( 즉 , 냉각 속도)는 응고된 미세 구조의 규모를 제어하고 , [ 58 , 59 ]지 -V티G-V티플롯은 전통적인 제조 공정과 AM 공정 모두에서 미세 구조 제어를 지원합니다. 이 플롯의 몇 가지 분명한 특징은 등축, 주상, 평면 전면 및 이러한 경계 근처의 전이 영역을 구분하는 경계입니다. 그림 7 (a)는 몇 가지 선택된 분석 열 시뮬레이션에 대한 미세 구조 선택 맵을 나타내는 반면 그림 7 (b)는 수치 열 모델의 결과와 동일한 맵을 보여줍니다. 등축 미세구조의 형성은 낮은 G 이상 에서 명확하게 선호됩니다.V티V티정황. 이 플롯에서 각 곡선의 평면 전면에 가장 가까운 지점은 용융 풀의 최대 너비 위치에 해당하는 반면 등축 영역에 가까운 지점의 끝은 용융 풀의 후면 꼬리에 해당합니다. 그림 7 (a)에서 대부분의지 -V티G-V티응고 전면의 쌍은 원주형 영역에 속하고 점차 CET 영역으로 위쪽으로 이동하지만 용융 풀의 꼬리는 다음에 따라 완전히 등축 영역에 도달하거나 도달하지 않을 수 있습니다.피- 브이피-V조합. 그림 7 (a) 의 곡선 중 어느 것도 평면 전면 영역을 통과하지 않지만 더 높은 전력의 경우에 가까워집니다. 저속 레이저 용융 공정을 사용하는 이전 작업에서는 곡선이 평면 영역을 통과할 수 있습니다. 레이저 속도가 증가함에 따라 용융 풀 꼬리는 여전히 CET 영역에 있지만 완전히 등축 영역에서 멀어집니다. CET 영역으로 떨어지는 섹션의 수도 감소합니다.Φ¯¯¯¯Φ¯응고된 물질에서.
그림 6
그만큼지 -V티G-V티CFD 모델을 사용하여 시뮬레이션된 응고 전면의 쌍이 그림 7 (b)에 나와 있습니다. 세 방향 모두에서 각 점 사이의 일정한 간격으로 미리 정의된 좌표에서 수행된 해석 시뮬레이션과 달리, 고충실도 CFD 모델의 출력은 불규칙한 사면체 좌표계에 있었고 G 를 추출하기 전에 일반 3D 그리드에 선형 보간되었습니다. 그리고V티V티그런 다음 미세 구조 선택 맵에 플롯됩니다. 일반적인 경향은 그림 7 (a)의 것과 일치하지만 이 방법으로 모델링된 매우 동적인 유체 흐름으로 인해 결과에 더 많은 분산이 있었습니다. 그만큼지 -V티G-V티분석 열 모델의 쌍 경로는 더 연속적인 반면 수치 시뮬레이션의 경로는 용융 풀 꼬리 모양의 차이를 나타내는 날카로운 굴곡이 있습니다(이는 G 및V티V티) 두 모델에 의해 시뮬레이션됩니다.
그림 7그림 8
유체 흐름을 통합한 응고 모델링
수치 CFD 모델을 사용하여 유동 입자 형성 정도에 대한 유체 흐름의 영향을 이해하고 시뮬레이션 결과를 분석 Rosenthal 솔루션과 비교했습니다. 그림 8 은 응고 매개변수 G 의 분포를 보여줍니다.V티V티,지 /V티G/V티, 그리고지 ×V티G×V티yz 단면에서 x 는 FLOW-3D에서 (a1–d1) 분석 열 모델링 및 (a2–d2) FVM 방법을 사용하여 시뮬레이션된 용융 풀의 최대 폭입니다. 그림 8 의 값은 응고 전선이 특정 위치에 도달할 때 정확한 값일 수도 있고 아닐 수도 있지만 일반적인 추세를 반영한다는 의미의 임시 가상 값입니다. 이 프로파일은 출력 300W 및 속도 400mm/s의 레이저 빔에서 시뮬레이션됩니다. 용융 풀 경계는 흰색 곡선으로 표시됩니다. (a2–d2)의 CFD 시뮬레이션 용융 풀 깊이는 342입니다. μμm, 측정 깊이 352와 잘 일치 μμ일치하는 길쭉한 열쇠 구멍 모양과 함께 그림 1 에 표시된 실험 FZ의 m . 그러나 분석 모델은 반원 모양의 용융 풀을 출력하고 용융 풀 깊이는 264에 불과합니다. μμ열쇠 구멍의 경우 현실과는 거리가 멀다. CFD 시뮬레이션 결과에서 열 구배는 레이저 반사 증가와 불안정한 액체-증기 상호 작용이 발생하는 증기 함몰의 동적 부분 근처에 있기 때문에 FZ 하단에서 더 높습니다. 대조적으로 해석 결과의 열 구배 크기는 경계를 따라 균일합니다. 두 시뮬레이션 결과 모두 그림 8 (a1) 및 (a2) 에서 응고가 용융 풀의 상단 중심선을 향해 진행됨에 따라 열 구배가 점차 감소합니다 . 응고율은 그림 8 과 같이 경계 근처에서 거의 0입니다. (b1) 및 (b2). 이는 경계 영역이 응고되기 시작할 때 국부 응고 전면의 법선 방향이 레이저 스캐닝 방향에 수직이기 때문입니다. 이것은 드라이브θ → π/ 2θ→파이/2그리고V티→ 0V티→0식에서 [ 3 ]. 대조적으로 용융 풀의 상단 중심선 근처 영역에서 응고 전면의 법선 방향은 레이저 스캐닝 방향과 잘 정렬되어 있습니다.θ → 0θ→0그리고V티→ 브이V티→V, 빔 스캐닝 속도. G 와 _V티V티값이 얻어지면 냉각 속도지 ×V티G×V티및 형태 인자지 /V티G/V티계산할 수 있습니다. 그림 8 (c2)는 용융 풀 바닥 근처의 온도 구배가 매우 높고 상단에서 더 빠른 성장 속도로 인해 냉각 속도가 용융 풀의 바닥 및 상단 중심선 근처에서 더 높다는 것을 보여줍니다. 지역. 그러나 이러한 추세는 그림 8 (c1)에 캡처되지 않았습니다. 그림 8 의 형태 요인 (d1) 및 (d2)는 중심선에 접근함에 따라 눈에 띄게 감소합니다. 경계에서 큰 값은 열 구배를 거의 0인 성장 속도로 나누기 때문에 발생합니다. 이 높은 형태 인자는 주상 미세구조 형성 가능성이 높음을 시사하는 반면, 중앙 영역의 값이 낮을수록 등축 미세구조의 가능성이 더 크다는 것을 나타냅니다. Tanet al. 또한 키홀 모양의 용접 풀 [ 59 ] 에서 이러한 응고 매개변수의 분포 를 비슷한 일반적인 경향으로 보여주었습니다. 그림 3 에서 볼 수 있듯이 용융 풀의 상단 중심선에 있는 흩어진 입자는 낮은 특징을 나타내는 영역과 일치합니다.지 /V티G/V티그림 8 (d1) 및 (d2)의 값. 시뮬레이션과 실험 간의 이러한 일치는 용융 풀의 상단 중심선에 축적된 흩어진 입자의 핵 생성 및 성장이 등온선 속도의 증가와 온도 구배의 감소에 의해 촉진됨을 보여줍니다.
그림 9
그림 9 는 유체 속도 및 국부적 핵형성 성향을 보여줍니다.ΦΦ300W의 일정한 레이저 출력과 400, 800 및 1200mm/s의 세 가지 다른 레이저 속도에 의해 생성된 3D 용융 풀 전체에 걸쳐. 그림 9 (d)~(f)는 로컬ΦΦ해당 3D 보기에서 밝은 회색 평면으로 표시된 특정 yz 단면의 분포. 이 yz 섹션은 가장 높기 때문에 선택되었습니다.Φ¯¯¯¯Φ¯용융 풀 내의 값은 각각 23.40, 11.85 및 2.45pct입니다. 이들은 그림 3 의 실험 데이터와 비교하기에 적절하지 않을 수 있는 액체 용융 풀의 과도 값이며Φ¯¯¯¯Φ¯그림 6 의 값은 이 값이 고체-액체 계면에 가깝지 않고 용융 풀의 중간에서 취해졌기 때문입니다. 온도가 훨씬 낮아서 핵이 생존하고 성장할 수 있기 때문에 핵 형성은 용융 풀의 중간이 아닌 고체-액체 계면에 더 가깝게 발생할 가능성이 있습니다.
그림 3 (a), (d), (g), (h)에서 위쪽 중심선에서 멀리 떨어져 있는 흩어진 결정립이 있었습니다. 그들은 훨씬 더 높은 열 구배와 더 낮은 응고 속도 필드에 위치하기 때문에 과냉각 이론은 이러한 영역에서 표류 입자의 형성에 대한 만족스러운 설명이 아닙니다. 이것은 떠돌이 결정립의 형성을 야기할 수 있는 두 번째 메커니즘, 즉 수상돌기의 팁을 가로지르는 유체 흐름에 의해 유발되는 수상돌기 조각화를 고려하도록 동기를 부여합니다. 유체 흐름이 열 구배를 따라 속도 성분을 갖고 고체-액체 계면 속도보다 클 때, 주상 수상돌기의 국지적 재용융은 용질이 풍부한 액체가 흐물흐물한 구역의 깊은 곳에서 액상선 등온선까지 이동함으로써 발생할 수 있습니다. . [ 55] 분리된 수상돌기는 대류에 의해 열린 액체로 운반될 수 있습니다. 풀이 과냉각 상태이기 때문에 이러한 파편은 고온 조건에서 충분히 오래 생존하여 길 잃은 입자의 핵 생성 사이트로 작용할 수 있습니다. 결과적으로 수상 돌기 조각화 과정은 활성 핵의 수를 효과적으로 증가시킬 수 있습니다.N0N0) 용융 풀 [ 15 , 60 , 61 ] 에서 생성된 미세 구조에서 표류 입자의 면적을 증가시킵니다.
그림 9 (a) 및 (b)에서 반동 압력은 용융 유체를 아래쪽으로 흐르게 하여 결과 흐름을 지배합니다. 유체 속도의 역방향 요소는 V = 400 및 800mm/s에 대해 각각 최대값 1.0 및 1.6m/s로 더 느려집니다 . 그림 9 (c)에서 레이저 속도가 더 증가함에 따라 증기 침하가 더 얕고 넓어지고 반동 압력이 더 고르게 분포되어 증기 침강에서 주변 영역으로 유체를 밀어냅니다. 역류는 최대값 3.5m/s로 더 빨라집니다. 용융 풀의 최대 너비에서 yz 단면 의 키홀 아래 평균 유체 속도는 그림에 표시된 경우에 대해 0.46, 0.45 및 1.44m/s입니다.9 (a), (b) 및 (c). 키홀 깊이의 변동은 각 경우의 최대 깊이와 최소 깊이의 차이로 정의되는 크기로 정량화됩니다. 240 범위의 강한 증기 내림 변동 μμm은 그림 9 (a)의 V = 400mm/s 경우에서 발견 되지만 이 변동은 그림 9 (c)에서 16의 범위로 크게 감소합니다.μμ미디엄. V = 400mm/s인 경우 의 유체장과 높은 변동 범위는 이전 키홀 동역학 시뮬레이션과 일치합니다. [ 34 ]
따라서 V = 400mm/s 키홀 케이스의 무질서한 변동 흐름이 용융 풀 경계를 따라 응고된 주상 수상돌기에서 분리된 조각을 구동할 가능성이 있습니다. V = 1200mm/s의 경우 강한 역류 는 그림 3 에서 관찰되지 않았지만 동일한 효과를 가질 수 있습니다. . 덴드라이트 조각화에 대한 유체 유동장의 영향에 대한 이 경험적 설명은 용융 풀 경계 근처에 떠돌이 입자의 존재에 대한 그럴듯한 설명을 제공합니다. 분명히 하기 위해, 우리는 이 가설을 검증하기 위해 이 현상에 대한 직접적인 실험적 관찰을 하지 않았습니다. 이 작업에서 표유 입자 면적 분율을 계산할 때 단순화를 위해 핵 생성 모델링에 일정한 핵 생성 수 밀도가 적용되었습니다. 이는 그림 9 의 표류 입자 영역 비율 이 수지상정 조각화가 발생하는 경우 이러한 높은 유체 흐름 용융 풀에서 발생할 수 있는 것, 즉 강화된 핵 생성 밀도를 반영하지 않는다는 것을 의미합니다.
위의 이유로 핵 형성에 대한 수상 돌기 조각화의 영향을 아직 배제할 수 없습니다. 그러나 단편화 이론은 용접 문헌 [ 62 ] 에서 검증될 만큼 충분히 개발되지 않았 으므로 부차적인 중요성만 고려된다는 점에 유의해야 합니다. 1200mm/s를 초과하는 레이저 스캐닝 속도는 최소한의 표류 결정립 면적 분율을 가지고 있음에도 불구하고 분명한 볼링을 나타내기 때문에 단결정 수리 및 AM 처리에 적합하지 않습니다. 따라서 낮은 P 및 높은 V 에 의해 생성된 응고 전면 근처에서 키홀 변동이 최소화되고 유체 속도가 완만해진 용융 풀이 생성된다는 결론을 내릴 수 있습니다., 처리 창의 극한은 아니지만 흩어진 입자를 나타낼 가능성이 가장 적습니다.
마지막으로 단일 레이저 트랙의 응고 거동을 조사하면 에피택셜 성장 동안 표류 입자 형성을 더 잘 이해할 수 있다는 점에 주목하는 것이 중요합니다. 우리의 현재 결과는 최적의 레이저 매개변수에 대한 일반적인 지침을 제공하여 최소 스트레이 그레인을 달성하고 단결정 구조를 유지합니다. 이 가이드라인은 250W 정도의 전력과 600~800mm/s의 스캔 속도로 최소 흩어진 입자에 적합한 공정 창을 제공합니다. 각 처리 매개변수를 신중하게 선택하면 과거에 스테인리스강에 대한 거의 단결정 미세 구조를 인쇄하는 데 성공했으며 이는 CMSX-4 AM 빌드에 대한 가능성을 보여줍니다. [ 63 ]신뢰성을 보장하기 위해 AM 수리 프로세스를 시작하기 전에 보다 엄격한 실험 테스트 및 시뮬레이션이 여전히 필요합니다. 둘 이상의 레이저 트랙 사이의 상호 작용도 고려해야 합니다. 또한 레이저, CMSX-4 분말 및 벌크 재료 간의 상호 작용이 중요하며, 수리 중에 여러 층의 CMSX-4 재료를 축적해야 하는 경우 다른 스캔 전략의 효과도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 분말이 포함된 경우 Lopez-Galilea 등 의 연구에서 제안한 바와 같이 분말이 주로 완전히 녹지 않았을 때 추가 핵 생성 사이트를 도입하기 때문에 단순히 레이저 분말과 속도를 조작하여 흩어진 입자 형성을 완화하기 어려울 수 있습니다 . [ 22 ]결과적으로 CMSX-4 단결정을 수리하기 위한 레이저 AM의 가능성을 다루기 위해서는 기판 재료, 레이저 출력, 속도, 해치 간격 및 층 두께의 조합을 모두 고려해야 하며 향후 연구에서 다루어야 합니다. CFD 모델링은 2개 이상의 레이저 트랙 사이의 상호작용과 열장에 미치는 영향을 통합할 수 있으며, 이는 AM 빌드 시나리오 동안 핵 생성 조건으로 단일 비드 연구의 지식 격차를 해소할 것입니다.
결론
LPBF 제조의 특징적인 조건 하에서 CMSX-4 단결정 의 에피택셜(기둥형) 대 등축 응고 사이의 경쟁을 실험적 및 이론적으로 모두 조사했습니다. 이 연구는 고전적인 응고 개념을 도입하여 빠른 레이저 용융의 미세 구조 특징을 설명하고 응고 조건과 표유 결정 성향을 예측하기 위해 해석적 및 수치적 고충실도 CFD 열 모델 간의 비교를 설명했습니다. 본 연구로부터 다음과 같은 주요 결론을 도출할 수 있다.
단일 레이저 트랙의 레이저 가공 조건은 용융 풀 형상, 레이저 흡수율, 유체 흐름 및 키홀 요동, 입자 구조 및 표류 입자 형성 민감성에 강한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌습니다.
레이저 용접을 위해 개발된 이론적인 표유 결정립 핵형성 분석이 레이저 용융 AM 조건으로 확장되었습니다. 분석 모델링 결과와 단일 레이저 트랙의 미세구조 특성화를 비교하면 예측이 전도 및 볼링 조건에서 실험적 관찰과 잘 일치하는 반면 키홀 조건에서는 예측이 약간 과소하다는 것을 알 수 있습니다. 이러한 불일치는 레이저 트랙의 대표성이 없는 섹션이나 유체 속도 필드의 변화로 인해 발생할 수 있습니다. CFD 모델에서 추출한 열장에 동일한 표유 입자 계산 파이프라인을 적용하면 연구된 모든 사례에서 과대평가가 발생하지만 분석 모델보다 연장된 용융 풀의 실험 데이터와 더 정확하게 일치합니다.
이 연구에서 두 가지 표류 결정립 형성 메커니즘인 불균일 핵형성 및 수상돌기 조각화가 평가되었습니다. 우리의 결과는 불균일 핵형성이 용융 풀의 상단 중심선에서 새로운 결정립의 형성으로 이어지는 주요 메커니즘임을 시사합니다.지 /V티G/V티정권.
용융 풀 경계 근처의 흩어진 입자는 깊은 키홀 모양의 용융 풀에서 독점적으로 관찰되며, 이는 강한 유체 흐름으로 인한 수상 돌기 조각화의 영향이 이러한 유형의 용융 풀에서 고려하기에 충분히 강력할 수 있음을 시사합니다.
일반적으로 더 높은 레이저 스캐닝 속도와 더 낮은 전력 외에도 안정적인 키홀과 최소 유체 속도는 또한 흩어진 입자 형성을 완화하고 레이저 단일 트랙에서 에피택셜 성장을 보존합니다.
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316-L 스테인리스강의 레이저 분말 베드 융합 중 콜드 스패터 형성의 충실도 높은 수치 모델링
M. BAYAT1,* , AND J. H. HATTEL1
Corresponding author 1 Technical University of Denmark (DTU), Building 425, Kgs. 2800 Lyngby, Denmark
ABSTRACT
Spatter and denudation are two very well-known phenomena occurring mainly during the laser powder bed fusion process and are defined as ejection and displacement of powder particles, respectively. The main driver of this phenomenon is the formation of a vapor plume jet that is caused by the vaporization of the melt pool which is subjected to the laser beam. In this work, a 3-dimensional transient turbulent computational fluid dynamics model coupled with a discrete element model is developed in the finite volume-based commercial software package Flow-3D AM to simulate the spatter phenomenon. The numerical results show that a localized low-pressure zone forms at the bottom side of the plume jet and this leads to a pseudo-Bernoulli effect that drags nearby powder particles into the area of influence of the vapor plume jet. As a result, the vapor plume acts like a momentum sink and therefore all nearby particles point are dragged towards this region. Furthermore, it is noted that due to the jet’s attenuation, powder particles start diverging from the central core region of the vapor plume as they move vertically upwards. It is moreover observed that only particles which are in the very central core region of the plume jet get sufficiently accelerated to depart the computational domain, while the rest of the dragged particles, especially those which undergo an early divergence from the jet axis, get stalled pretty fast as they come in contact with the resting fluid. In the last part of the work, two simulations with two different scanning speeds are carried out, where it is clearly observed that the angle between the departing powder particles and the vertical axis of the plume jet increases with increasing scanning speed.
스패터와 denudation은 주로 레이저 분말 베드 융합 과정에서 발생하는 매우 잘 알려진 두 가지 현상으로 각각 분말 입자의 배출 및 변위로 정의됩니다.
이 현상의 주요 동인은 레이저 빔을 받는 용융 풀의 기화로 인해 발생하는 증기 기둥 제트의 형성입니다. 이 작업에서 이산 요소 모델과 결합된 3차원 과도 난류 전산 유체 역학 모델은 스패터 현상을 시뮬레이션하기 위해 유한 체적 기반 상용 소프트웨어 패키지 Flow-3D AM에서 개발되었습니다.
수치적 결과는 플룸 제트의 바닥면에 국부적인 저압 영역이 형성되고, 이는 근처의 분말 입자를 증기 플룸 제트의 영향 영역으로 끌어들이는 의사-베르누이 효과로 이어진다는 것을 보여줍니다.
결과적으로 증기 기둥은 운동량 흡수원처럼 작용하므로 근처의 모든 입자 지점이 이 영역으로 끌립니다. 또한 제트의 감쇠로 인해 분말 입자가 수직으로 위쪽으로 이동할 때 증기 기둥의 중심 코어 영역에서 발산하기 시작합니다.
더욱이 플룸 제트의 가장 중심 코어 영역에 있는 입자만 계산 영역을 벗어날 만큼 충분히 가속되는 반면, 드래그된 나머지 입자, 특히 제트 축에서 초기 발산을 겪는 입자는 정체되는 것으로 관찰됩니다. 그들은 휴식 유체와 접촉하기 때문에 꽤 빠릅니다.
작업의 마지막 부분에서 두 가지 다른 스캔 속도를 가진 두 가지 시뮬레이션이 수행되었으며, 여기서 출발하는 분말 입자와 연기 제트의 수직 축 사이의 각도가 스캔 속도가 증가함에 따라 증가하는 것이 명확하게 관찰되었습니다.
Fig 1. Two different views of the computational domain for the fluid domain. The vapor plume is
simulated by a moving momentum source with a prescribed temperature of 3000 K.Fig 2. (a) and (b) are two snapshots taken at an x-y plane parallel to the powder layer plane before and
0.008 seconds after the start of the scanning process. (c) Shows a magnified view of (b) where detailed
powder particles’ movement along with their velocity magnitude and directions are shown.Fig 3. Front view of the ejected powder particles due to the plume movement. Powder particles are
colored by their respective temperature while trajectory colors show their magnitude at 0.007 seconds.
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Jongchan Yi 1, Jonghun Lee 1, Mohd Amiruddin Fikri 2,3, Byoung-In Sang 4 and Hyunook Kim 1,*
Abstract
염소화는 상대적인 효율성과 저렴한 비용으로 인해 발전소 냉각 시스템에서 생물학적 오염을 제어하는데 선호되는 방법입니다. 해안 지역에 발전소가 있는 경우 바닷물을 사용하여 현장에서 염소를 전기화학적으로 생성할 수 있습니다. 이를 현장 전기염소화라고 합니다. 이 접근 방식은 유해한 염소화 부산물이 적고 염소를 저장할 필요가 없다는 점을 포함하여 몇 가지 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 전기화학적 공정은 실제로는 아직 초기 단계에 있습니다. 이 연구에서는 파일럿 규모 냉각 시스템에서 염소 붕괴를 시뮬레이션하기 위해 병렬 1차 동역학을 적용했습니다. 붕괴가 취수관을 따라 발생하기 때문에 동역학은 전산유체역학(CFD) 코드에 통합되었으며, 이후에 파이프의 염소 거동을 시뮬레이션하는데 적용되었습니다. 실험과 시뮬레이션 데이터는 강한 난류가 형성되는 조건하에서도 파이프 벽을 따라 염소 농도가 점진적인 것으로 나타났습니다. 염소가 중간보다 파이프 표면을 따라 훨씬 더 집중적으로 남아 있다는 사실은 전기 염소화를 기반으로 하는 시스템의 전체 염소 요구량을 감소시킬 수 있었습니다. 현장 전기 염소화 방식의 냉각 시스템은 직접 주입 방식에 필요한 염소 사용량의 1/3만 소비했습니다. 따라서 현장 전기염소화는 해안 지역의 발전소에서 바이오파울링 제어를 위한 비용 효율적이고 환경 친화적인 접근 방식으로 사용될 수 있다고 결론지었습니다.
Chlorination is the preferred method to control biofouling in a power plant cooling system due to its comparative effectiveness and low cost. If a power plant is located in a coastal area, chlorine can be electrochemically generated in-situ using seawater, which is called in-situ electrochlorination; this approach has several advantages including fewer harmful chlorination byproducts and no need for chlorine storage. Nonetheless, this electrochemical process is still in its infancy in practice. In this study, a parallel first-order kinetics was applied to simulate chlorine decay in a pilot-scale cooling system. Since the decay occurs along the water-intake pipe, the kinetics was incorporated into computational fluid dynamics (CFD) codes, which were subsequently applied to simulate chlorine behavior in the pipe. The experiment and the simulation data indicated that chlorine concentrations along the pipe wall were incremental, even under the condition where a strong turbulent flow was formed. The fact that chlorine remained much more concentrated along the pipe surface than in the middle allowed for the reduction of the overall chlorine demand of the system based on the electro-chlorination. The cooling system, with an in-situ electro-chlorination, consumed only 1/3 of the chlorine dose demanded by the direct injection method. Therefore, it was concluded that in-situ electro-chlorination could serve as a cost-effective and environmentally friendly approach for biofouling control at power plants on coastal areas.
Keywords
computational fluid dynamics; power plant; cooling system; electro-chlorination; insitu chlorination
Figure 1. Electrodes and batch experiment set-up. (a) Two cylindrical electrodes used in this study.
(b) Batch experiment set-up for kinetic tests.Figure 2. Schematic diagram for pilot-scale cooling-water circulation system (a) along with a real
picture of the system (b).Figure 3. Free chlorine decay curves in seawater with different TOC and initial chlorine concentration.
Each line represents the predicted concentration of chlorine under a given condition. (a) Artificial
seawater solution with 1 mg L−1 of TOC; (b) artificial seawater solution with 2 mg L−1 of TOC; (c)
artificial seawater solution with 3 mg L−1 of TOC; (d) West Sea water (1.3 mg L−1 of TOC).Figure 4. Correlation between model and experimental data in the chlorine kinetics using seawater.Figure 5. Free chlorine concentrations in West Sea water under different current conditions in an insitu electro-chlorination system.Figure 6. Free chlorine distribution along the sampling ports under different flow rates. Each dot
represents experimental data, and each point on the black line is the expected chlorine concentration
obtained from computational fluid dynamics (CFD) simulation with a parallel first-order decay
model. The red-dotted line is the desirable concentration at the given flow rate: (a) 600 L min−1 of flow
rate, (b) 700 L min−1 of flow rate, (c) 800 L min−1 of flow rate, (d) 900 L min−1 of flow rate.Figure 7. Fluid contour images from CFD simulation of the electro-chlorination experiment. Inlet flow
rate is 800 L min−1. Outlet pressure was set to 10.8 kPa. (a) Chlorine concentration; (b) expanded view
of electrode side in image (a); (c) velocity magnitude; (d) pressure.Figure 8. Chlorine concentration contour in the simulation of full-scale in-situ electro-chlorination
with different cathode positions. The pipe diameter is 2 m and the flow rate is 14 m3 s−1. The figure
shows 10 m of the pipeline. (a) The simulation result when the cathode is placed on the surface of the
pipe wall. (b) The simulation result when the cathode is placed on the inside of the pipe with 100 mm
of distance from the pipe wall.Figure 9. Comparison of in-situ electro-chlorination and direct chlorine injection in full-scale
applications. (a) Estimated chlorine concentrations along the pipe surface. (b) Relative chlorine
demands.
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다중 재료 재료 분사 적층 제조 공정은 3차원(3D) 부품을 레이어별로 구축하기 위해 다양한 모델 및 지지 재료의 미세 액적을 증착합니다.
최근의 노력은 액체가 마이크로/밀리 채널에서 쉽게 퍼지할 수 있는 지지 재료로 작용할 수 있고 구조에 영구적으로 남아 있는 작동 유체로 작용할 수 있음을 보여주었지만 인쇄 프로세스 및 메커니즘에 대한 자세한 이해가 부족합니다.
액체 인쇄의 제한된 광범위한 적용. 이 연구에서 광경화성 및 광경화성 액체 방울이 동시에 증착되는 액체-고체 공동 인쇄라고 하는 “한 번에 모두 가능한” 다중 재료 인쇄 프로세스가 광범위하게 특성화됩니다. 액체-고체 공동 인쇄의 메커니즘은 실험적인 고속 이미징 및 CFD(전산 유체 역학) 연구를 통해 설명됩니다.
이 연구는 액체의 표면 장력이 액체 표면에서 광중합하여 재료의 단단한 층을 형성하는 분사된 광중합체 미세 방울을 지지할 수 있음을 보여줍니다.
마이크로/밀리 유체 소자의 액체-고체 공동 인쇄를 위한 설계 규칙은 믹서, 액적 발생기, 고도로 분기되는 구조 및 통합된 단방향 플랩 밸브와 같은 평면, 3D 및 복합 재료 마이크로/메조 유체 구조에 대한 사례 연구뿐만 아니라 제시됩니다.
우리는 액체-고체 공동 인쇄 과정을 마이크로/메조플루이딕 회로, 전기화학 트랜지스터, 칩 장치 및 로봇을 포함한 응용 프로그램을 사용하여 3D, 통합된 복합 재료 유체 회로 및 유압 구조의 단순하고 빠른 제작을 가능하게 하는 적층 제조의 핵심 새로운 기능으로 구상합니다.
Multi-material material jetting additive manufacturing processes deposit micro-scale droplets of different model and support materials to build three-dimensional (3D) parts layer by layer. Recent efforts have demonstrated that liquids can act as support materials, which can be easily purged from micro/milli-channels, and as working fluids, which permanently remain in a structure, yet the lack of a detailed understanding of the print process and mechanism has limited widespread applications of liquid printing. In this study, an “all in one go” multi-material print process, herein termed liquid–solid co-printing in which non photo-curable and photo-curable liquid droplets are simultaneous deposited, is extensively characterized. The mechanism of liquid–solid co-printing is explained via experimental high speed imaging and computational fluid dynamic (CFD) studies. This work shows that a liquid’s surface tension can support jetted photopolymer micro-droplets which photo-polymerize on the liquid surface to form a solid layer of material. Design rules for liquid–solid co-printing of micro/milli-fluidic devices are presented as well as case studies of planar, 3D, and multi-material micro/mesofluidic structures such as mixers, droplet generators, highly branching structures, and an integrated one-way flap valve. We envision the liquid–solid co-printing process as a key new capability in additive manufacturing to enable simple and rapid fabrication of 3D, integrated print-in-place multi-material fluidic circuits and hydraulic structures with applications including micro/mesofluidic circuits, electrochemical transistors, lab-on-a-chip devices, and robotics.
Liquid-solid co-printing of multi-material 3D fluidic devices via material jetting
Keywords
Additive manufacturing; Mesofluidics; Modeling and simulation; Multi-material; Material jetting
W.E. Alphonso1, M.Bayat1,*, M. Baier 2, S. Carmignato2, J.H. Hattel1 1Department of Mechanical Engineering, Technical University of Denmark (DTU), Lyngby, Denmark 2Department of Management and Engineering – University of Padova, Padova, Italy
ABSTRACT
L-PBF(Laser Powder Bed Fusion)는 레이저 열원을 사용하여 선택적으로 통합되는 분말 층으로 복잡한 3D 금속 부품을 만드는 금속 적층 제조(MAM) 기술입니다. 처리 영역은 수십 마이크로미터 정도이므로 L-PBF를 다중 규모 제조 공정으로 만듭니다.
기체 기공의 형성 및 성장 및 용융되지 않은 분말 영역의 생성은 다중물리 모델에 의해 예측할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 사용하여 용융 풀 모양 및 크기, 온도 분포, 용융 풀 유체 흐름 및 입자 크기 및 형태와 같은 미세 구조 특성을 계산할 수 있습니다.
이 작업에서는 용융, 응고, 유체 흐름, 표면 장력, 열 모세관, 증발 및 광선 추적을 통한 다중 반사를 포함하는 스테인리스 스틸 316-L에 대한 충실도 다중 물리학 중간 규모 수치 모델이 개발되었습니다. 완전한 실험 설계(DoE) 방법을 사용하는 통계 연구가 수행되었으며, 여기서 불확실한 재료 특성 및 공정 매개변수, 즉 흡수율, 반동 압력(기화) 및 레이저 빔 크기가 용융수지 모양 및 크기에 미치는 영향을 분석했습니다.
또한 용융 풀 역학에 대한 위에서 언급한 불확실한 입력 매개변수의 중요성을 강조하기 위해 흡수율이 가장 큰 영향을 미치고 레이저 빔 크기가 그 뒤를 잇는 주요 효과 플롯이 생성되었습니다. 용융 풀 크기에 대한 반동 압력의 중요성은 흡수율에 따라 달라지는 용융 풀 부피와 함께 증가합니다.
모델의 예측 정확도는 유사한 공정 매개변수로 생성된 단일 트랙 실험과 시뮬레이션의 용융 풀 모양 및 크기를 비교하여 검증됩니다.
더욱이, 열 렌즈 효과는 레이저 빔 크기를 증가시켜 수치 모델에서 고려되었으며 나중에 결과적인 용융 풀 프로파일은 모델의 견고성을 보여주기 위한 실험과 비교되었습니다.
Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) is a Metal Additive Manufacturing (MAM) technology where a complex 3D metal part is built from powder layers, which are selectively consolidated using a laser heat source. The processing zone is in the order of a few tenths of micrometer, making L-PBF a multi-scale manufacturing process. The formation and growth of gas pores and the creation of un-melted powder zones can be predicted by multiphysics models. Also, with these models, the melt pool shape and size, temperature distribution, melt pool fluid flow and its microstructural features like grain size and morphology can be calculated. In this work, a high fidelity multi-physics meso-scale numerical model is developed for stainless steel 316-L which includes melting, solidification, fluid flow, surface tension, thermo-capillarity, evaporation and multiple reflection with ray-tracing. A statistical study using a full Design of Experiments (DoE) method was conducted, wherein the impact of uncertain material properties and process parameters namely absorptivity, recoil pressure (vaporization) and laser beam size on the melt pool shape and size was analysed. Furthermore, to emphasize on the significance of the above mentioned uncertain input parameters on the melt pool dynamics, a main effects plot was created which showed that absorptivity had the highest impact followed by laser beam size. The significance of recoil pressure on the melt pool size increases with melt pool volume which is dependent on absorptivity. The prediction accuracy of the model is validated by comparing the melt pool shape and size from the simulation with single track experiments that were produced with similar process parameters. Moreover, the effect of thermal lensing was considered in the numerical model by increasing the laser beam size and later on the resultant melt pool profile was compared with experiments to show the robustness of the model.
Figure 1: a) Computational domain for single track L-PBF which includes a 200 μm thick substrate and 45 μm powder layer
thickness b) 3D temperature contour plot after scanning a single track with melt pool contours at two locations along the
scanning direction where the green region indicates the melted regions.Figure 2: Main effects plot of uncertain parameters: absorptivity, recoil pressure coefficient and laser beam radius on the melt
pool dimensions (width and depth)Figure 3: 3D temperature contours and 2D melt pool cross-sections where the melt pool is stabilized at x=500 µm from the
start of the laser initial location for cases where (a) absorptivity = 0.1, Recoil pressure coefficient B = 1 and laser beam radius
= 12 µm, (b) absorptivity = 0.1, Recoil pressure coefficient B = 20 and laser beam radius = 12 µm, (c) absorptivity = 0.1, Recoil
pressure coefficient B = 1 and laser beam radius = 18 µm, (d) absorptivity = 0.45, Recoil pressure coefficient B = 1 and laser
beam radius = 18 µm, (e) absorptivity = 0.45, Recoil pressure coefficient B = 20 and laser beam radius = 12 µm, (f) absorptivity
= 0.45, Recoil pressure coefficient B = 20 and laser beam radius = 18 µm.Figure 4: Validation of Numerical model with Recoil pressure coefficient B= 20, absorptivity = 0.45 and a) laser beam radius
= 15 µm b) laser beam radius = 20 µm
CONCLUSION
In this work, a high-fidelity multi-physics numerical model was developed for L-PBF using the FVM method in Flow-3D. The impact of uncertainty in the input parameters including absorptivity, recoil pressure and laser beam size on the melt pool is addressed using a DoE method. The DoE analysis shows that absorptivity has the highest impact on the melt pool. The recoil pressure and laser beam size only become significant once absorptivity is 0.45. Furthermore, the numerical model is validated by comparing the predicted melt pool shape and size with experiments conducted with similar process parameters wherein a high prediction accuracy is achieved by the model. In addition, the impact of thermal lensing on the melt pool dimensions by increasing the laser beam spot size is considered in the validated numerical model and the resultant melt pool is compared with experiments.
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Keyhole Formation by Laser Drilling in Laser Powder Bed Fusion of Ti6Al4V Biomedical Alloy: Mesoscopic Computational Fluid Dynamics Simulation versus Mathematical Modelling Using Empirical Validation
Asif Ur Rehman 1,2,3,* ,† , Muhammad Arif Mahmood 4,* ,† , Fatih Pitir 1 , Metin Uymaz Salamci 2,3 , Andrei C. Popescu 4 and Ion N. Mihailescu 4
Abstract
LPBF(Laser Powder Bed fusion) 공정에서 작동 조건은 열 분포를 기반으로 레이저 유도 키홀 영역을 결정하는 데 필수적입니다. 얕은 구멍과 깊은 구멍으로 분류되는 이러한 영역은 LPBF 프로세스에서 확률과 결함 형성 강도를 제어합니다.
LPBF 프로세스의 핵심 구멍을 연구하고 제어하기 위해 수학적 및 CFD(전산 유체 역학) 모델이 제공됩니다. CFD의 경우 이산 요소 모델링 기법을 사용한 유체 체적 방법이 사용되었으며, 분말 베드 보이드 및 표면에 의한 레이저 빔 흡수를 포함하여 수학적 모델이 개발되었습니다.
동적 용융 풀 거동을 자세히 살펴봅니다. 실험적, CFD 시뮬레이션 및 분석적 컴퓨팅 결과 간에 정량적 비교가 수행되어 좋은 일치를 얻습니다.
LPBF에서 레이저 조사 영역 주변의 온도는 높은 내열성과 분말 입자 사이의 공기로 인해 분말층 주변에 비해 급격히 상승하여 레이저 횡방향 열파의 이동이 느려집니다. LPBF에서 키홀은 에너지 밀도에 의해 제어되는 얕고 깊은 키홀 모드로 분류될 수 있습니다. 에너지 밀도를 높이면 얕은 키홀 구멍 모드가 깊은 키홀 구멍 모드로 바뀝니다.
깊은 키홀 구멍의 에너지 밀도는 다중 반사와 키홀 구멍 내의 2차 반사 빔의 집중으로 인해 더 높아져 재료가 빠르게 기화됩니다.
깊은 키홀 구멍 모드에서는 온도 분포가 높기 때문에 액체 재료가 기화 온도에 가까우므로 얕은 키홀 구멍보다 구멍이 형성될 확률이 훨씬 높습니다. 온도가 급격히 상승하면 재료 밀도가 급격히 떨어지므로 비열과 융해 잠열로 인해 유체 부피가 증가합니다.
그 대가로 표면 장력을 낮추고 용융 풀 균일성에 영향을 미칩니다.
In the laser powder bed fusion (LPBF) process, the operating conditions are essential in determining laser-induced keyhole regimes based on the thermal distribution. These regimes, classified into shallow and deep keyholes, control the probability and defects formation intensity in the LPBF process. To study and control the keyhole in the LPBF process, mathematical and computational fluid dynamics (CFD) models are presented. For CFD, the volume of fluid method with the discrete element modeling technique was used, while a mathematical model was developed by including the laser beam absorption by the powder bed voids and surface. The dynamic melt pool behavior is explored in detail. Quantitative comparisons are made among experimental, CFD simulation and analytical computing results leading to a good correspondence. In LPBF, the temperature around the laser irradiation zone rises rapidly compared to the surroundings in the powder layer due to the high thermal resistance and the air between the powder particles, resulting in a slow travel of laser transverse heat waves. In LPBF, the keyhole can be classified into shallow and deep keyhole mode, controlled by the energy density. Increasing the energy density, the shallow keyhole mode transforms into the deep keyhole mode. The energy density in a deep keyhole is higher due to the multiple reflections and concentrations of secondary reflected beams within the keyhole, causing the material to vaporize quickly. Due to an elevated temperature distribution in deep keyhole mode, the probability of pores forming is much higher than in a shallow keyhole as the liquid material is close to the vaporization temperature. When the temperature increases rapidly, the material density drops quickly, thus, raising the fluid volume due to the specific heat and fusion latent heat. In return, this lowers the surface tension and affects the melt pool uniformity.
Keywords: laser powder bed fusion; computational fluid dynamics; analytical modelling; shallow and deep keyhole modes; experimental correlation
Figure 1. Powder bed schematic with voids.Figure 2. (a) Scanning electron microscopy images of Ti6Al4V powder particles and (b) simulated powder bed using
discrete element modellingFigure 3. Temperature field contour formation at various time intervals (a) 0.695 ms, (b) 0.795 ms,
(c) 0.995 ms and (d) 1.3 ms.Figure 4. Detailed view of shallow depth melt mode with temperature field at 0.695 msFigure 5. Melt flow stream traces formation at various time intervals (a) 0.695 ms, (b) 0.795 ms,
(c) 0.995 ms and (d) 1.3 msFigure 6. Density evolution of the melt pool at various time intervals (a) 0.695 ms, (b) 0.795 ms,
(c) 0.995 ms and (d) 1.3 ms.Figure 7. Un-melted and melted regions at different time intervals (a) 0.695 ms, (b) 0.795 ms,
(c) 0.995 ms and (d) 1.3 msFigure 8. Transformation from shallow depth melt flow to deep keyhole formation when laser power increased from
(a) 170 W to (b) 200 WFigure 9. Stream traces and laser beam multiple reflections in deep keyhole melt flow modeFigure 10. A comparison between analytical and CFD simulation results for peak thermal distribution value in the deep
keyhole formationFigure 11. A comparison among experiments [49], CFD and analytical simulations for deep keyhole
top width and bottom width
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Effect of carrier gases on the entrainment defects within AZ91 alloy castings
Tian Liab J.M.T.Daviesa Xiangzhen Zhuc aUniversity of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom bGrainger and Worrall Ltd, Bridgnorth WV15 5HP, United Kingdom cBrunel Centre for Advanced Solidification Technology, Brunel University London, Kingston Ln, London, Uxbridge UB8 3PH, United Kingdom
Abstract
An entrainment defect (also known as a double oxide film defect or bifilm) acts a void containing an entrapped gas when submerged into a light-alloy melt, thus reducing the quality and reproducibility of the final castings. Previous publications, carried out with Al-alloy castings, reported that this trapped gas could be subsequently consumed by the reaction with the surrounding melt, thus reducing the void volume and negative effect of entrainment defects. Compared with Al-alloys, the entrapped gas within Mg-alloy might be more efficiently consumed due to the relatively high reactivity of magnesium. However, research into the entrainment defects within Mg alloys has been significantly limited. In the present work, AZ91 alloy castings were produced under different carrier gas atmospheres (i.e., SF6/CO2, SF6/air). The evolution processes of the entrainment defects contained in AZ91 alloy were suggested according to the microstructure inspections and thermodynamic calculations. The defects formed in the different atmospheres have a similar sandwich-like structure, but their oxide films contained different combinations of compounds. The use of carrier gases, which were associated with different entrained-gas consumption rates, affected the reproducibility of AZ91 castings.
연행 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)은 경합금 용융물에 잠길 때 갇힌 가스를 포함하는 공극으로 작용하여 최종 주물의 품질과 재현성을 저하시킵니다. Al-합금 주조로 수행된 이전 간행물에서는 이 갇힌 가스가 주변 용융물과의 반응에 의해 후속적으로 소모되어 공극 부피와 연행 결함의 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 보고했습니다. Al-합금에 비해 마그네슘의 상대적으로 높은 반응성으로 인해 Mg-합금 내에 포집된 가스가 더 효율적으로 소모될 수 있습니다. 그러나 Mg 합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적이었습니다. 현재 작업에서 AZ91 합금 주물은 다양한 캐리어 가스 분위기(즉, SF 6 /CO2 , SF 6 / 공기). AZ91 합금에 포함된 엔트레인먼트 결함의 진화 과정은 미세조직 검사 및 열역학적 계산에 따라 제안되었습니다. 서로 다른 분위기에서 형성된 결함은 유사한 샌드위치 구조를 갖지만 산화막에는 서로 다른 화합물 조합이 포함되어 있습니다. 다른 동반 가스 소비율과 관련된 운반 가스의 사용은 AZ91 주물의 재현성에 영향을 미쳤습니다.
키워드
마그네슘 합금주조Oxide film, Bifilm, Entrainment 불량, 재현성
1 . 소개
지구상에서 가장 가벼운 구조용 금속인 마그네슘은 지난 수십 년 동안 가장 매력적인 경금속 중 하나가 되었습니다. 결과적으로 마그네슘 산업은 지난 20년 동안 급속한 발전을 경험했으며 [1 , 2] , 이는 전 세계적으로 Mg 합금에 대한 수요가 크게 증가했음을 나타냅니다. 오늘날 Mg 합금의 사용은 자동차, 항공 우주, 전자 등의 분야에서 볼 수 있습니다. [3 , 4] . Mg 금속의 전 세계 소비는 특히 자동차 산업에서 앞으로 더욱 증가할 것으로 예측되었습니다. 기존 자동차와 전기 자동차 모두의 에너지 효율성 요구 사항이 설계를 경량화하도록 더욱 밀어붙이기 때문입니다 [3 , 5, 6] .
Mg 합금에 대한 수요의 지속적인 성장은 Mg 합금 주조의 품질 및 기계적 특성 개선에 대한 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. Mg 합금 주조 공정 동안 용융물의 표면 난류는 소량의 주변 대기를 포함하는 이중 표면 필름의 포획으로 이어질 수 있으므로 동반 결함(이중 산화막 결함 또는 이중막 결함이라고도 함)을 형성합니다. ) [7] , [8] , [9] , [10] . 무작위 크기, 수량, 방향 및 연행 결함의 배치는 주조 특성의 변화와 관련된 중요한 요인으로 널리 받아들여지고 있습니다 [7] . 또한 Peng et al. [11]AZ91 합금 용융물에 동반된 산화물 필름이 Al 8 Mn 5 입자에 대한 필터 역할을 하여 침전될 때 가두는 것을 발견했습니다 . Mackie et al. [12]는 또한 동반된 산화막이 금속간 입자를 트롤(trawl)하는 작용을 하여 입자가 클러스터링되어 매우 큰 결함을 형성할 수 있다고 제안했습니다. 금속간 화합물의 클러스터링은 비말동반 결함을 주조 특성에 더 해롭게 만들었습니다.
연행 결함에 관한 이전 연구의 대부분은 Al-합금에 대해 수행되었으며 [7 , [13] , [14] , [15] , [16] , [17] , [18] 몇 가지 잠재적인 방법이 제안되었습니다. 알루미늄 합금 주물의 품질에 대한 부정적인 영향을 줄이기 위해. Nyahumwa et al., [16] 은 연행 결함 내의 공극 체적이 열간 등방압 압축(HIP) 공정에 의해 감소될 수 있음을 보여줍니다. Campbell [7] 은 결함 내부의 동반된 가스가 주변 용융물과의 반응으로 인해 소모될 수 있다고 제안했으며, 이는 Raiszedeh와 Griffiths [19]에 의해 추가로 확인되었습니다 ..혼입 가스 소비가 Al-합금 주물의 기계적 특성에 미치는 영향은 [8 , 9]에 의해 조사되었으며 , 이는 혼입 가스의 소비가 주조 재현성의 개선을 촉진함을 시사합니다.
Al-합금 내 결함에 대한 조사와 비교하여 Mg-합금 내 연행 결함에 대한 연구는 상당히 제한적입니다. 연행 결함의 존재는 Mg 합금 주물 [20 , 21] 에서 입증 되었지만 그 거동, 진화 및 연행 가스 소비는 여전히 명확하지 않습니다.
Mg 합금 주조 공정에서 용융물은 일반적으로 마그네슘 점화를 피하기 위해 커버 가스로 보호됩니다. 따라서 모래 또는 매몰 몰드의 공동은 용융물을 붓기 전에 커버 가스로 세척해야 합니다 [22] . 따라서, Mg 합금 주물 내의 연행 가스는 공기만이 아니라 주조 공정에 사용되는 커버 가스를 포함해야 하며, 이는 구조 및 해당 연행 결함의 전개를 복잡하게 만들 수 있습니다.
SF 6 은 Mg 합금 주조 공정에 널리 사용되는 대표적인 커버 가스입니다 [23] , [24] , [25] . 이 커버 가스는 유럽의 마그네슘 합금 주조 공장에서 사용하도록 제한되었지만 상업 보고서에 따르면 이 커버는 전 세계 마그네슘 합금 산업, 특히 다음과 같은 글로벌 마그네슘 합금 생산을 지배한 국가에서 여전히 인기가 있습니다. 중국, 브라질, 인도 등 [26] . 또한, 최근 학술지 조사에서도 이 커버가스가 최근 마그네슘 합금 연구에서 널리 사용된 것으로 나타났다 [27] . SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, 액체 Mg 합금과 SF 6 사이의 반응Cover gas)에 대한 연구는 여러 선행연구자들에 의해 이루어졌으나 표면 산화막의 형성과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았으며, 일부 발표된 결과들도 상충되고 있다. 1970년대 초 Fruehling [28] 은 SF 6 아래에 형성된 표면 피막이 주로 미량의 불화물과 함께 MgO 임을 발견 하고 SF 6 이 Mg 합금 표면 피막에 흡수 된다고 제안했습니다 . Couling [29] 은 흡수된 SF 6 이 Mg 합금 용융물과 반응하여 MgF 2 를 형성함을 추가로 확인했습니다 . 지난 20년 동안 아래에 자세히 설명된 것처럼 Mg 합금 표면 필름의 다양한 구조가 보고되었습니다.(1)
단층 필름 . Cashion [30 , 31] 은 X선 광전자 분광법(XPS)과 오제 분광법(AES)을 사용하여 표면 필름을 MgO 및 MgF 2 로 식별했습니다 . 그는 또한 필름의 구성이 두께와 전체 실험 유지 시간에 걸쳐 일정하다는 것을 발견했습니다. Cashion이 관찰한 필름은 10분에서 100분의 유지 시간으로 생성된 단층 구조를 가졌다.(2)
이중층 필름 . Aarstad et. al [32] 은 2003년에 이중층 표면 산화막을 보고했습니다. 그들은 예비 MgO 막에 부착된 잘 분포된 여러 MgF 2 입자를 관찰 하고 전체 표면적의 25-50%를 덮을 때까지 성장했습니다. 외부 MgO 필름을 통한 F의 내부 확산은 진화 과정의 원동력이었습니다. 이 이중층 구조는 Xiong의 그룹 [25 , 33] 과 Shih et al. 도 지지했습니다 . [34] .(삼)
트리플 레이어 필름 . 3층 필름과 그 진화 과정은 Pettersen [35]에 의해 2002년에 보고되었습니다 . Pettersen은 초기 표면 필름이 MgO 상이었고 F의 내부 확산에 의해 점차적으로 안정적인 MgF 2 상 으로 진화한다는 것을 발견했습니다 . 두꺼운 상부 및 하부 MgF 2 층.(4)
산화물 필름은 개별 입자로 구성 됩니다. Wang et al [36] 은 Mg-alloy 표면 필름을 SF 6 커버 가스 하에서 용융물에 교반 한 다음 응고 후 동반된 표면 필름을 검사했습니다. 그들은 동반된 표면 필름이 다른 연구자들이 보고한 보호 표면 필름처럼 계속되지 않고 개별 입자로 구성된다는 것을 발견했습니다. 젊은 산화막은 MgO 나노 크기의 산화물 입자로 구성되어 있는 반면, 오래된 산화막은 한쪽 면에 불화물과 질화물이 포함된 거친 입자(평균 크기 약 1μm)로 구성되어 있습니다.
Mg 합금 용융 표면의 산화막 또는 동반 가스는 모두 액체 Mg 합금과 커버 가스 사이의 반응으로 인해 형성되므로 Mg 합금 표면막에 대한 위에서 언급한 연구는 진화에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 연행 결함. 따라서 SF 6 커버 가스 의 보호 메커니즘 (즉, Mg-합금 표면 필름의 형성)은 해당 동반 결함의 잠재적인 복잡한 진화 과정을 나타냅니다.
그러나 Mg 합금 용융물에 표면 필름을 형성하는 것은 용융물에 잠긴 동반된 가스의 소비와 다른 상황에 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 앞서 언급한 연구에서 표면 성막 동안 충분한 양의 커버 가스가 담지되어 커버 가스의 고갈을 억제했습니다. 대조적으로, Mg 합금 용융물 내의 동반된 가스의 양은 유한하며, 동반된 가스는 완전히 고갈될 수 있습니다. Mirak [37] 은 3.5% SF 6 /기포를 특별히 설계된 영구 금형에서 응고되는 순수한 Mg 합금 용융물에 도입했습니다. 기포가 완전히 소모되었으며, 해당 산화막은 MgO와 MgF 2 의 혼합물임을 알 수 있었다.. 그러나 Aarstad [32] 및 Xiong [25 , 33]에 의해 관찰된 MgF 2 스팟 과 같은 핵 생성 사이트 는 관찰되지 않았습니다. Mirak은 또한 조성 분석을 기반으로 산화막에서 MgO 이전에 MgF 2 가 형성 되었다고 추측했는데 , 이는 이전 문헌에서 보고된 표면 필름 형성 과정(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)과 반대 입니다. Mirak의 연구는 동반된 가스의 산화막 형성이 표면막의 산화막 형성과 상당히 다를 수 있음을 나타내었지만 산화막의 구조와 진화에 대해서는 밝히지 않았습니다.
또한 커버 가스에 캐리어 가스를 사용하는 것도 커버 가스와 액체 Mg 합금 사이의 반응에 영향을 미쳤습니다. SF 6 /air 는 용융 마그네슘의 점화를 피하기 위해 SF 6 /CO 2 운반 가스 [38] 보다 더 높은 함량의 SF 6을 필요로 하여 다른 가스 소비율을 나타냅니다. Liang et.al [39] 은 CO 2 가 캐리어 가스로 사용될 때 표면 필름에 탄소가 형성된다고 제안했는데 , 이는 SF 6 /air 에서 형성된 필름과 다릅니다 . Mg 연소 [40]에 대한 조사 에서 Mg 2 C 3 검출이 보고되었습니다.CO 2 연소 후 Mg 합금 샘플 에서 이는 Liang의 결과를 뒷받침할 뿐만 아니라 이중 산화막 결함에서 Mg 탄화물의 잠재적 형성을 나타냅니다.
여기에 보고된 작업은 다양한 커버 가스(즉, SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 )로 보호되는 AZ91 Mg 합금 주물에서 형성된 연행 결함의 거동과 진화에 대한 조사 입니다. 이러한 캐리어 가스는 액체 Mg 합금에 대해 다른 보호성을 가지며, 따라서 상응하는 동반 가스의 다른 소비율 및 발생 프로세스와 관련될 수 있습니다. AZ91 주물의 재현성에 대한 동반 가스 소비의 영향도 연구되었습니다.
2 . 실험
2.1 . 용융 및 주조
3kg의 AZ91 합금을 700 ± 5 °C의 연강 도가니에서 녹였습니다. AZ91 합금의 조성은 표 1 에 나타내었다 . 가열하기 전에 잉곳 표면의 모든 산화물 스케일을 기계가공으로 제거했습니다. 사용 된 커버 가스는 0.5 %이었다 SF 6 / 공기 또는 0.5 % SF 6 / CO 2 (부피. %) 다른 주물 6L / 분의 유량. 용융물은 15분 동안 0.3L/min의 유속으로 아르곤으로 가스를 제거한 다음 [41 , 42] , 모래 주형에 부었습니다. 붓기 전에 샌드 몰드 캐비티를 20분 동안 커버 가스로 플러싱했습니다 [22] . 잔류 용융물(약 1kg)이 도가니에서 응고되었습니다.
표 1 . 본 연구에 사용된 AZ91 합금의 조성(wt%).
알
아연
미네소타
시
철
니
마그네슘
9.4
0.61
0.15
0.02
0.005
0.0017
잔여
그림 1 (a)는 러너가 있는 주물의 치수를 보여줍니다. 탑 필링 시스템은 최종 주물에서 연행 결함을 생성하기 위해 의도적으로 사용되었습니다. Green과 Campbell [7 , 43] 은 탑 필링 시스템이 바텀 필링 시스템에 비해 주조 과정에서 더 많은 연행 현상(즉, 이중 필름)을 유발한다고 제안했습니다. 이 금형의 용융 흐름 시뮬레이션(Flow-3D 소프트웨어)은 연행 현상에 관한 Reilly의 모델 [44] 을 사용하여 최종 주조에 많은 양의 이중막이 포함될 것이라고 예측했습니다( 그림 1 에서 검은색 입자로 표시됨) . NS).
수축 결함은 또한 주물의 기계적 특성과 재현성에 영향을 미칩니다. 이 연구는 주조 품질에 대한 이중 필름의 영향에 초점을 맞추었기 때문에 수축 결함이 발생하지 않도록 금형을 의도적으로 설계했습니다. ProCAST 소프트웨어를 사용한 응고 시뮬레이션은 그림 1c 와 같이 최종 주조에 수축 결함이 포함되지 않음을 보여주었습니다 . 캐스팅 건전함도 테스트바 가공 전 실시간 X-ray를 통해 확인했다.
모래 주형은 1wt를 함유한 수지 결합된 규사로 만들어졌습니다. % PEPSET 5230 수지 및 1wt. % PEPSET 5112 촉매. 모래는 또한 억제제로 작용하기 위해 2중량%의 Na 2 SiF 6 을 함유했습니다 .. 주입 온도는 700 ± 5 °C였습니다. 응고 후 러너바의 단면을 Sci-Lab Analytical Ltd로 보내 H 함량 분석(LECO 분석)을 하였고, 모든 H 함량 측정은 주조 공정 후 5일째에 실시하였다. 각각의 주물은 인장 강도 시험을 위해 클립 신장계가 있는 Zwick 1484 인장 시험기를 사용하여 40개의 시험 막대로 가공되었습니다. 파손된 시험봉의 파단면을 주사전자현미경(SEM, Philips JEOL7000)을 이용하여 가속전압 5~15kV로 조사하였다. 파손된 시험 막대, 도가니에서 응고된 잔류 Mg 합금 및 주조 러너를 동일한 SEM을 사용하여 단면화하고 연마하고 검사했습니다. CFEI Quanta 3D FEG FIB-SEM을 사용하여 FIB(집속 이온 빔 밀링 기술)에 의해 테스트 막대 파괴 표면에서 발견된 산화막의 단면을 노출했습니다. 분석에 필요한 산화막은 백금층으로 코팅하였다. 그런 다음 30kV로 가속된 갈륨 이온 빔이 산화막의 단면을 노출시키기 위해 백금 코팅 영역을 둘러싼 재료 기판을 밀링했습니다. 산화막 단면의 EDS 분석은 30kV의 가속 전압에서 FIB 장비를 사용하여 수행되었습니다.
2.2 . 산화 세포
전술 한 바와 같이, 몇몇 최근 연구자들은 마그네슘 합금의 용탕 표면에 형성된 보호막 조사 [38 , 39 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] , [52 ] . 이 실험 동안 사용된 커버 가스의 양이 충분하여 커버 가스에서 불화물의 고갈을 억제했습니다. 이 섹션에서 설명하는 실험은 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화를 연구하기 위해 커버 가스의 공급을 제한하는 밀봉된 산화 셀을 사용했습니다. 산화 셀에 포함된 커버 가스는 큰 크기의 “동반된 기포”로 간주되었습니다.
도 2에 도시된 바와 같이 , 산화셀의 본체는 내부 길이가 400mm, 내경이 32mm인 폐쇄형 연강관이었다. 수냉식 동관을 전지의 상부에 감았습니다. 튜브가 가열될 때 냉각 시스템은 상부와 하부 사이에 온도 차이를 만들어 내부 가스가 튜브 내에서 대류하도록 했습니다. 온도는 도가니 상단에 위치한 K형 열전대로 모니터링했습니다. Nieet al. [53] 은 Mg 합금 용융물의 표면 피막을 조사할 때 SF 6 커버 가스가 유지로의 강철 벽과 반응할 것이라고 제안했습니다 . 이 반응을 피하기 위해 강철 산화 전지의 내부 표면(그림 2 참조)) 및 열전대의 상반부는 질화붕소로 코팅되었습니다(Mg 합금은 질화붕소와 접촉하지 않았습니다).
실험 중에 고체 AZ91 합금 블록을 산화 셀 바닥에 위치한 마그네시아 도가니에 넣었습니다. 전지는 1L/min의 가스 유속으로 전기 저항로에서 100℃로 가열되었다. 원래의 갇힌 대기(즉, 공기)를 대체하기 위해 셀을 이 온도에서 20분 동안 유지했습니다. 그런 다음, 산화 셀을 700°C로 더 가열하여 AZ91 샘플을 녹였습니다. 그런 다음 가스 입구 및 출구 밸브가 닫혀 제한된 커버 가스 공급 하에서 산화를 위한 밀폐된 환경이 생성되었습니다. 그런 다음 산화 전지를 5분 간격으로 5분에서 30분 동안 700 ± 10°C에서 유지했습니다. 각 유지 시간이 끝날 때 세포를 물로 켄칭했습니다. 실온으로 냉각한 후 산화된 샘플을 절단하고 연마한 다음 SEM으로 검사했습니다.
3 . 결과
3.1 . SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함의 구조 및 구성
0.5 % SF의 커버 가스 하에서 AZ91 주물에 형성된 유입 결함의 구조 및 조성 6 / 공기는 SEM 및 EDS에 의해 관찰되었다. 결과는 그림 3에 스케치된 엔트레인먼트 결함의 두 가지 유형이 있음을 나타냅니다 . (1) 산화막이 전통적인 단층 구조를 갖는 유형 A 결함 및 (2) 산화막이 2개 층을 갖는 유형 B 결함. 이러한 결함의 세부 사항은 다음에 소개되었습니다. 여기에서 비말동반 결함은 생물막 또는 이중 산화막으로도 알려져 있기 때문에 B형 결함의 산화막은 본 연구에서 “다층 산화막” 또는 “다층 구조”로 언급되었습니다. “이중 산화막 결함의 이중층 산화막”과 같은 혼란스러운 설명을 피하기 위해.
그림 4 (ab)는 약 0.4μm 두께의 조밀한 단일층 산화막을 갖는 Type A 결함을 보여줍니다. 이 필름에서 산소, 불소, 마그네슘 및 알루미늄이 검출되었습니다( 그림 4c). 산화막은 마그네슘과 알루미늄의 산화물과 불화물의 혼합물로 추측됩니다. 불소의 검출은 동반된 커버 가스가 이 결함의 형성에 포함되어 있음을 보여주었습니다. 즉, Fig. 4 (a)에 나타난 기공 은 수축결함이나 수소기공도가 아니라 연행결함이었다. 알루미늄의 검출은 Xiong과 Wang의 이전 연구 [47 , 48] 와 다르며 , SF 6으로 보호된 AZ91 용융물의 표면 필름에 알루미늄이 포함되어 있지 않음을 보여주었습니다.커버 가스. 유황은 원소 맵에서 명확하게 인식할 수 없었지만 해당 ESD 스펙트럼에서 S-피크가 있었습니다.
도 5 (ab)는 다층 산화막을 갖는 Type B 엔트레인먼트 결함을 나타낸다. 산화막의 조밀한 외부 층은 불소와 산소가 풍부하지만( 그림 5c) 상대적으로 다공성인 내부 층은 산소만 풍부하고(즉, 불소가 부족) 부분적으로 함께 성장하여 샌드위치 모양을 형성합니다. 구조. 따라서 외층은 불화물과 산화물의 혼합물이며 내층은 주로 산화물로 추정된다. 황은 EDX 스펙트럼에서만 인식될 수 있었고 요소 맵에서 명확하게 식별할 수 없었습니다. 이는 커버 가스의 작은 S 함량(즉, SF 6 의 0.5% 부피 함량 때문일 수 있음)커버 가스). 이 산화막에서는 이 산화막의 외층에 알루미늄이 포함되어 있지만 내층에서는 명확하게 검출할 수 없었다. 또한 Al의 분포가 고르지 않은 것으로 보입니다. 결함의 우측에는 필름에 알루미늄이 존재하지만 그 농도는 매트릭스보다 높은 것으로 식별할 수 없음을 알 수 있다. 그러나 결함의 왼쪽에는 알루미늄 농도가 훨씬 높은 작은 영역이 있습니다. 이러한 알루미늄의 불균일한 분포는 다른 결함(아래 참조)에서도 관찰되었으며, 이는 필름 내부 또는 아래에 일부 산화물 입자가 형성된 결과입니다.
무화과 도 4 및 5 는 SF 6 /air 의 커버 가스 하에 주조된 AZ91 합금 샘플에서 형성된 연행 결함의 횡단면 관찰을 나타낸다 . 2차원 단면에서 관찰된 수치만으로 연행 결함을 특성화하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 많은 이해를 돕기 위해 테스트 바의 파단면을 관찰하여 엔트레인먼트 결함(즉, 산화막)의 표면을 더 연구했습니다.
Fig. 6 (a)는 SF 6 /air 에서 생산된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면을 보여준다 . 파단면의 양쪽에서 대칭적인 어두운 영역을 볼 수 있습니다. 그림 6 (b)는 어두운 영역과 밝은 영역 사이의 경계를 보여줍니다. 밝은 영역은 들쭉날쭉하고 부서진 특징으로 구성되어 있는 반면, 어두운 영역의 표면은 비교적 매끄럽고 평평했습니다. 또한 EDS 결과( Fig. 6 c-d 및 Table 2) 불소, 산소, 황 및 질소는 어두운 영역에서만 검출되었으며, 이는 어두운 영역이 용융물에 동반된 표면 보호 필름임을 나타냅니다. 따라서 어두운 영역은 대칭적인 특성을 고려할 때 연행 결함이라고 제안할 수 있습니다. Al-합금 주조물의 파단면에서 유사한 결함이 이전에 보고되었습니다 [7] . 질화물은 테스트 바 파단면의 산화막에서만 발견되었지만 그림 1과 그림 4에 표시된 단면 샘플에서는 검출되지 않았습니다 . 4 및 5 . 근본적인 이유는 이러한 샘플에 포함된 질화물이 샘플 연마 과정에서 가수분해되었을 수 있기 때문입니다 [54] .
표 2 . EDS 결과(wt.%)는 그림 6에 표시된 영역에 해당합니다 (커버 가스: SF 6 /공기).
도 1 및 도 2에 도시된 결함의 단면 관찰과 함께 . 도 4 및 도 5 를 참조하면, 인장 시험봉에 포함된 연행 결함의 구조를 도 6 (e) 와 같이 스케치하였다 . 결함에는 산화막으로 둘러싸인 동반된 가스가 포함되어 있어 테스트 바 내부에 보이드 섹션이 생성되었습니다. 파괴 과정에서 결함에 인장력이 가해지면 균열이 가장 약한 경로를 따라 전파되기 때문에 보이드 섹션에서 균열이 시작되어 연행 결함을 따라 전파됩니다 [55] . 따라서 최종적으로 시험봉이 파단되었을 때 Fig. 6 (a) 와 같이 시험봉의 양 파단면에 연행결함의 산화피막이 나타났다 .
3.2 . SF 6 /CO 2 에 형성된 연행 결함의 구조 및 조성
SF 6 /air 에서 형성된 엔트레인먼트 결함과 유사하게, 0.5% SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 형성된 결함 도 두 가지 유형의 산화막(즉, 단층 및 다층 유형)을 가졌다. 도 7 (a)는 다층 산화막을 포함하는 엔트레인먼트 결함의 예를 도시한다. 결함에 대한 확대 관찰( 그림 7b )은 산화막의 내부 층이 함께 성장하여 SF 6 /air 의 분위기에서 형성된 결함과 유사한 샌드위치 같은 구조를 나타냄을 보여줍니다 ( 그림 7b). 5 나 ). EDS 스펙트럼( 그림 7c) 이 샌드위치형 구조의 접합부(내층)는 주로 산화마그네슘을 함유하고 있음을 보여주었다. 이 EDS 스펙트럼에서는 불소, 황, 알루미늄의 피크가 확인되었으나 그 양은 상대적으로 적었다. 대조적으로, 산화막의 외부 층은 조밀하고 불화물과 산화물의 혼합물로 구성되어 있습니다( 그림 7d-e).
Fig. 8 (a)는 0.5%SF 6 /CO 2 분위기에서 제작된 AZ91 합금 인장시험봉의 파단면의 연행결함을 보여준다 . 상응하는 EDS 결과(표 3)는 산화막이 불화물과 산화물을 함유함을 보여주었다. 황과 질소는 검출되지 않았습니다. 게다가, 확대 관찰( 도 8b)은 산화막 표면에 반점을 나타내었다. 반점의 직경은 수백 나노미터에서 수 마이크론 미터까지 다양했습니다.
산화막의 구조와 조성을 보다 명확하게 나타내기 위해 테스트 바 파단면의 산화막 단면을 FIB 기법을 사용하여 현장에서 노출시켰다( 그림 9 ). 도 9a에 도시된 바와 같이 , 백금 코팅층과 Mg-Al 합금 기재 사이에 연속적인 산화피막이 발견되었다. 그림 9 (bc)는 다층 구조( 그림 9c 에서 빨간색 상자로 표시)를 나타내는 산화막에 대한 확대 관찰을 보여줍니다 . 바닥층은 불소와 산소가 풍부하고 불소와 산화물의 혼합물이어야 합니다 . 5 와 7, 유일한 산소가 풍부한 최상층은 도 1 및 도 2에 도시 된 “내층”과 유사하였다 . 5 및 7 .
연속 필름을 제외하고 도 9 에 도시된 바와 같이 연속 필름 내부 또는 하부에서도 일부 개별 입자가 관찰되었다 . 그림 9( b) 의 산화막 좌측에서 Al이 풍부한 입자가 검출되었으며, 마그네슘과 산소 원소도 풍부하게 함유하고 있어 스피넬 Mg 2 AlO 4 로 추측할 수 있다 . 이러한 Mg 2 AlO 4 입자의 존재는 Fig. 5 와 같이 관찰된 필름의 작은 영역에 높은 알루미늄 농도와 알루미늄의 불균일한 분포의 원인이 된다 .(씨). 여기서 강조되어야 할 것은 연속 산화막의 바닥층의 다른 부분이 이 Al이 풍부한 입자보다 적은 양의 알루미늄을 함유하고 있지만, 그림 9c는 이 바닥층의 알루미늄 양이 여전히 무시할 수 없는 수준임을 나타냅니다 . , 특히 필름의 외층과 비교할 때. 도 9b에 도시된 산화막의 우측 아래에서 입자가 검출되어 Mg와 O가 풍부하여 MgO인 것으로 추측되었다. Wang의 결과에 따르면 [56], Mg 용융물과 Mg 증기의 산화에 의해 Mg 용융물의 표면에 많은 이산 MgO 입자가 형성될 수 있다. 우리의 현재 연구에서 관찰된 MgO 입자는 같은 이유로 인해 형성될 수 있습니다. 실험 조건의 차이로 인해 더 적은 Mg 용융물이 기화되거나 O2와 반응할 수 있으므로 우리 작업에서 형성되는 MgO 입자는 소수에 불과합니다. 또한 필름에서 풍부한 탄소가 발견되어 CO 2 가 용융물과 반응하여 탄소 또는 탄화물을 형성할 수 있음을 보여줍니다 . 이 탄소 농도는 표 3에 나타낸 산화막의 상대적으로 높은 탄소 함량 (즉, 어두운 영역) 과 일치하였다 . 산화막 옆 영역.
표 3 . 도 8에 도시된 영역에 상응하는 EDS 결과(wt.%) (커버 가스: SF 6 / CO 2 ).
테스트 바 파단면( 도 9 ) 에서 산화막의 이 단면 관찰은 도 6 (e)에 도시된 엔트레인먼트 결함의 개략도를 추가로 확인했다 . SF 6 /CO 2 와 SF 6 /air 의 서로 다른 분위기에서 형성된 엔트레인먼트 결함 은 유사한 구조를 가졌지만 그 조성은 달랐다.
3.3 . 산화 전지에서 산화막의 진화
섹션 3.1 및 3.2 의 결과 는 SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 의 커버 가스 아래에서 AZ91 주조에서 형성된 연행 결함의 구조 및 구성을 보여줍니다 . 산화 반응의 다른 단계는 연행 결함의 다른 구조와 조성으로 이어질 수 있습니다. Campbell은 동반된 가스가 주변 용융물과 반응할 수 있다고 추측했지만 Mg 합금 용융물과 포획된 커버 가스 사이에 반응이 발생했다는 보고는 거의 없습니다. 이전 연구자들은 일반적으로 개방된 환경에서 Mg 합금 용융물과 커버 가스 사이의 반응에 초점을 맞췄습니다 [38 , 39 , [46] , [47], [48] , [49] , [50] , [51] , [52] , 이는 용융물에 갇힌 커버 가스의 상황과 다릅니다. AZ91 합금에서 엔트레인먼트 결함의 형성을 더 이해하기 위해 엔트레인먼트 결함의 산화막의 진화 과정을 산화 셀을 사용하여 추가로 연구했습니다.
.도 10 (a 및 d) 0.5 % 방송 SF 보호 산화 셀에서 5 분 동안 유지 된 표면 막 (6) / 공기. 불화물과 산화물(MgF 2 와 MgO) 로 이루어진 단 하나의 층이 있었습니다 . 이 표면 필름에서. 황은 EDS 스펙트럼에서 검출되었지만 그 양이 너무 적어 원소 맵에서 인식되지 않았습니다. 이 산화막의 구조 및 조성은 도 4 에 나타낸 엔트레인먼트 결함의 단층막과 유사하였다 .
10분의 유지 시간 후, 얇은 (O,S)가 풍부한 상부층(약 700nm)이 예비 F-농축 필름에 나타나 그림 10 (b 및 e) 에서와 같이 다층 구조를 형성했습니다 . ). (O, S)가 풍부한 최상층의 두께는 유지 시간이 증가함에 따라 증가했습니다. Fig. 10 (c, f) 에서 보는 바와 같이 30분간 유지한 산화막도 다층구조를 가지고 있으나 (O,S)가 풍부한 최상층(약 2.5μm)의 두께가 10분 산화막의 그것. 도 10 (bc) 에 도시 된 다층 산화막 은 도 5에 도시된 샌드위치형 결함의 막과 유사한 외관을 나타냈다 .
도 10에 도시된 산화막의 상이한 구조는 커버 가스의 불화물이 AZ91 합금 용융물과의 반응으로 인해 우선적으로 소모될 것임을 나타내었다. 불화물이 고갈된 후, 잔류 커버 가스는 액체 AZ91 합금과 추가로 반응하여 산화막에 상부 (O, S)가 풍부한 층을 형성했습니다. 따라서 도 1 및 도 3에 도시된 연행 결함의 상이한 구조 및 조성 . 4 와 5 는 용융물과 갇힌 커버 가스 사이의 진행 중인 산화 반응 때문일 수 있습니다.
이 다층 구조는 Mg 합금 용융물에 형성된 보호 표면 필름에 관한 이전 간행물 [38 , [46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] 에서 보고되지 않았습니다 . . 이는 이전 연구원들이 무제한의 커버 가스로 실험을 수행했기 때문에 커버 가스의 불화물이 고갈되지 않는 상황을 만들었기 때문일 수 있습니다. 따라서 엔트레인먼트 결함의 산화피막은 도 10에 도시된 산화피막과 유사한 거동특성을 가지나 [38 ,[46] , [47] , [48] , [49] , [50] , [51] .
SF 유지 산화막와 마찬가지로 6 / 공기, SF에 형성된 산화물 막 (6) / CO 2는 또한 세포 산화 다른 유지 시간과 다른 구조를 가지고 있었다. .도 11 (a)는 AZ91 개최 산화막, 0.5 %의 커버 가스 하에서 SF 표면 용융 도시 6 / CO 2, 5 분. 이 필름은 MgF 2 로 이루어진 단층 구조를 가졌다 . 이 영화에서는 MgO의 존재를 확인할 수 없었다. 30분의 유지 시간 후, 필름은 다층 구조를 가졌다; 내부 층은 조밀하고 균일한 외관을 가지며 MgF 2 로 구성 되고 외부 층은 MgF 2 혼합물및 MgO. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 표면막과 다른 이 막에서는 황이 검출되지 않았다 . 따라서, 0.5%SF 6 /CO 2 의 커버 가스 내의 불화물 도 막 성장 과정의 초기 단계에서 우선적으로 소모되었다. SF 6 /air 에서 형성된 막과 비교하여 SF 6 /CO 2 에서 형성된 막에서 MgO 는 나중에 나타났고 황화물은 30분 이내에 나타나지 않았다. 이는 SF 6 /air 에서 필름의 형성과 진화 가 SF 6 /CO 2 보다 빠르다 는 것을 의미할 수 있습니다 . CO 2 후속적으로 용융물과 반응하여 MgO를 형성하는 반면, 황 함유 화합물은 커버 가스에 축적되어 반응하여 매우 늦은 단계에서 황화물을 형성할 수 있습니다(산화 셀에서 30분 후).
4 . 논의
4.1 . SF 6 /air 에서 형성된 연행 결함의 진화
Outokumpu HSC Chemistry for Windows( http://www.hsc-chemistry.net/ )의 HSC 소프트웨어를 사용하여 갇힌 기체와 액체 AZ91 합금 사이에서 발생할 수 있는 반응을 탐색하는 데 필요한 열역학 계산을 수행했습니다. 계산에 대한 솔루션은 소량의 커버 가스(즉, 갇힌 기포 내의 양)와 AZ91 합금 용융물 사이의 반응 과정에서 어떤 생성물이 가장 형성될 가능성이 있는지 제안합니다.
실험에서 압력은 1기압으로, 온도는 700°C로 설정했습니다. 커버 가스의 사용량은 7 × 10으로 가정 하였다 -7 약 0.57 cm의 양으로 kg 3 (3.14 × 10 -6 0.5 % SF위한 kmol) 6 / 공기, 0.35 cm (3) (3.12 × 10 – 8 kmol) 0.5%SF 6 /CO 2 . 포획된 가스와 접촉하는 AZ91 합금 용융물의 양은 모든 반응을 완료하기에 충분한 것으로 가정되었습니다. SF 6 의 분해 생성물 은 SF 5 , SF 4 , SF 3 , SF 2 , F 2 , S(g), S 2(g) 및 F(g) [57] , [58] , [59] , [60] .
그림 12 는 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /air 사이의 반응에 대한 열역학적 계산의 평형 다이어그램을 보여줍니다 . 다이어그램에서 10 -15 kmol 미만의 반응물 및 생성물은 표시되지 않았습니다. 이는 존재 하는 SF 6 의 양 (≈ 1.57 × 10 -10 kmol) 보다 5배 적 으므로 영향을 미치지 않습니다. 실제적인 방법으로 과정을 관찰했습니다.
이 반응 과정은 3단계로 나눌 수 있다.
1단계 : 불화물의 형성. AZ91 용융물은 SF 6 및 그 분해 생성물과 우선적으로 반응하여 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 생성 합니다. 그러나 ZnF 2 의 양 이 너무 적어서 실제적으로 검출되지 않았을 수 있습니다( MgF 2 의 3 × 10 -10 kmol에 비해 ZnF 2 1.25 × 10 -12 kmol ). 섹션 3.1 – 3.3에 표시된 모든 산화막 . 한편, 잔류 가스에 황이 SO 2 로 축적되었다 .
2단계 : 산화물의 형성. 액체 AZ91 합금이 포획된 가스에서 사용 가능한 모든 불화물을 고갈시킨 후, Mg와의 반응으로 인해 AlF 3 및 ZnF 2 의 양이 빠르게 감소했습니다. O 2 (g) 및 SO 2 는 AZ91 용융물과 반응하여 MgO, Al 2 O 3 , MgAl 2 O 4 , ZnO, ZnSO 4 및 MgSO 4 를 형성 합니다. 그러나 ZnO 및 ZnSO 4 의 양은 EDS에 의해 실제로 발견되기에는 너무 적었을 것입니다(예: 9.5 × 10 -12 kmol의 ZnO, 1.38 × 10 -14 kmol의 ZnSO 4 , 대조적으로 4.68 × 10−10 kmol의 MgF 2 , X 축의 AZ91 양 이 2.5 × 10 -9 kmol일 때). 실험 사례에서 커버 가스의 F 농도는 매우 낮고 전체 농도 f O는 훨씬 높습니다. 따라서 1단계와 2단계, 즉 불화물과 산화물의 형성은 반응 초기에 동시에 일어나 그림 1과 2와 같이 불화물과 산화물의 가수층 혼합물이 형성될 수 있다 . 4 및 10 (a). 내부 층은 산화물로 구성되어 있지만 불화물은 커버 가스에서 F 원소가 완전히 고갈된 후에 형성될 수 있습니다.
산화막 내의 MgAl 2 O 4 및 Al 2 O 3 의 양은 도 4에 도시된 산화막과 일치하는 검출하기에 충분한 양이었다 . 그러나, 도 10 에 도시된 바와 같이, 산화셀에서 성장된 산화막에서는 알루미늄의 존재를 인식할 수 없었다 . 이러한 Al의 부재는 표면 필름과 AZ91 합금 용융물 사이의 다음 반응으로 인한 것일 수 있습니다.(1)
Al 2 O 3 + 3Mg + = 3MgO + 2Al, △G(700°C) = -119.82 kJ/mol(2)
Mg + MgAl 2 O 4 = MgO + Al, △G(700°C) = -106.34 kJ/mol이는 반응물이 서로 완전히 접촉한다는 가정 하에 열역학적 계산이 수행되었기 때문에 HSC 소프트웨어로 시뮬레이션할 수 없었습니다. 그러나 실제 공정에서 AZ91 용융물과 커버 가스는 보호 표면 필름의 존재로 인해 서로 완전히 접촉할 수 없습니다.
3단계 : 황화물과 질화물의 형성. 30분의 유지 시간 후, 산화 셀의 기상 불화물 및 산화물이 고갈되어 잔류 가스와 용융 반응을 허용하여 초기 F-농축 또는 (F, O )이 풍부한 표면 필름, 따라서 그림 10 (b 및 c)에 표시된 관찰된 다층 구조를 생성합니다 . 게다가, 질소는 모든 반응이 완료될 때까지 AZ91 용융물과 반응했습니다. 도 6 에 도시 된 산화막 은 질화물 함량으로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있다. 그러나, 그 결과는 도 1 및 도 5에 도시 된 연마된 샘플에서 질화물이 검출되지 않음을 보여준다. 4 와 5, 그러나 테스트 바 파단면에서만 발견됩니다. 질화물은 다음과 같이 샘플 준비 과정에서 가수분해될 수 있습니다 [54] .(삼)
Mg 3 N 2 + 6H 2 O = 3Mg(OH) 2 + 2NH 3 ↑(4)
AlN+ 3H 2 O = Al(OH) 3 + NH 3 ↑
또한 Schmidt et al. [61] 은 Mg 3 N 2 와 AlN이 반응하여 3원 질화물(Mg 3 Al n N n+2, n=1, 2, 3…) 을 형성할 수 있음을 발견했습니다 . HSC 소프트웨어에는 삼원 질화물 데이터베이스가 포함되어 있지 않아 계산에 추가할 수 없습니다. 이 단계의 산화막은 또한 삼원 질화물을 포함할 수 있습니다.
4.2 . SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화
도 13 은 AZ91 합금과 0.5%SF 6 /CO 2 사이의 열역학적 계산 결과를 보여준다 . 이 반응 과정도 세 단계로 나눌 수 있습니다.
1단계 : 불화물의 형성. SF 6 및 그 분해 생성물은 AZ91 용융물에 의해 소비되어 MgF 2 , AlF 3 및 ZnF 2 를 형성했습니다 . 0.5% SF 6 /air 에서 AZ91의 반응에서와 같이 ZnF 2 의 양 이 너무 작아서 실제적으로 감지되지 않았습니다( 2.67 x 10 -10 kmol의 MgF 2 에 비해 ZnF 2 1.51 x 10 -13 kmol ). S와 같은 잔류 가스 트랩에 축적 유황 2 (g) 및 (S)의 일부분 (2) (g)가 CO와 반응하여 2 SO 형성하는 2및 CO. 이 반응 단계의 생성물은 도 11 (a)에 도시된 필름과 일치하며 , 이는 불화물만을 함유하는 단일 층 구조를 갖는다.
2단계 : 산화물의 형성. ALF 3 및 ZnF 2 MgF로 형성 용융 AZ91 마그네슘의 반응 2 , Al 및 Zn으로한다. SO 2 는 소모되기 시작하여 표면 필름에 산화물을 생성 하고 커버 가스에 S 2 (g)를 생성했습니다. 한편, CO 2 는 AZ91 용융물과 직접 반응하여 CO, MgO, ZnO 및 Al 2 O 3 를 형성 합니다. 도 1에 도시 된 산화막 . 9 및 11 (b)는 산소가 풍부한 층과 다층 구조로 인해 이 반응 단계에 해당할 수 있습니다.
커버 가스의 CO는 AZ91 용융물과 추가로 반응하여 C를 생성할 수 있습니다. 이 탄소는 온도가 감소할 때(응고 기간 동안) Mg와 추가로 반응하여 Mg 탄화물을 형성할 수 있습니다 [62] . 이것은 도 4에 도시된 산화막의 탄소 함량이 높은 이유일 수 있다 . 8 – 9 . Liang et al. [39] 또한 SO 2 /CO 2 로 보호된 AZ91 합금 표면 필름에서 탄소 검출을 보고했습니다 . 생성된 Al 2 O 3 는 MgO와 더 결합하여 MgAl 2 O 4 [63]를 형성할 수 있습니다 . 섹션 4.1 에서 논의된 바와 같이, 알루미나 및 스피넬은 도 11 에 도시된 바와 같이 표면 필름에 알루미늄 부재를 야기하는 Mg와 반응할 수 있다 .
3단계 : 황화물의 형성. AZ91은 용융물 S 소비하기 시작 2 인 ZnS와 MGS 형성 갇힌 잔류 가스 (g)를. 이러한 반응은 반응 과정의 마지막 단계까지 일어나지 않았으며, 이는 Fig. 7 (c)에 나타난 결함의 S-함량 이 적은 이유일 수 있다 .
요약하면, 열역학적 계산은 AZ91 용융물이 커버 가스와 반응하여 먼저 불화물을 형성한 다음 마지막에 산화물과 황화물을 형성할 것임을 나타냅니다. 다른 반응 단계에서 산화막은 다른 구조와 조성을 가질 것입니다.
4.3 . 운반 가스가 동반 가스 소비 및 AZ91 주물의 재현성에 미치는 영향
SF 6 /air 및 SF 6 /CO 2 에서 형성된 연행 결함의 진화 과정은 4.1절 과 4.2 절 에서 제안되었습니다 . 이론적인 계산은 실제 샘플에서 발견되는 해당 산화막과 관련하여 검증되었습니다. 연행 결함 내의 대기는 Al-합금 시스템과 다른 시나리오에서 액체 Mg-합금과의 반응으로 인해 효율적으로 소모될 수 있습니다(즉, 연행된 기포의 질소가 Al-합금 용융물과 효율적으로 반응하지 않을 것입니다 [64 , 65] 그러나 일반적으로 “질소 연소”라고 하는 액체 Mg 합금에서 질소가 더 쉽게 소모될 것입니다 [66] ).
동반된 가스와 주변 액체 Mg-합금 사이의 반응은 동반된 가스를 산화막 내에서 고체 화합물(예: MgO)로 전환하여 동반 결함의 공극 부피를 감소시켜 결함(예: 공기의 동반된 가스가 주변의 액체 Mg 합금에 의해 고갈되면 용융 온도가 700 °C이고 액체 Mg 합금의 깊이가 10 cm라고 가정할 때 최종 고체 제품의 총 부피는 0.044가 됩니다. 갇힌 공기가 취한 초기 부피의 %).
연행 결함의 보이드 부피 감소와 해당 주조 특성 사이의 관계는 알루미늄 합금 주조에서 널리 연구되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 은 HIP(Hot Isostatic Pressing) 공정이 Al-합금 주물의 연행 결함이 붕괴되고 산화물 표면이 접촉하게 되었다고 보고했습니다. 주물의 피로 수명은 HIP 이후 개선되었습니다. Nyahumwa와 Campbell [16] 도 서로 접촉하고 있는 이중 산화막의 잠재적인 결합을 제안했지만 이를 뒷받침하는 직접적인 증거는 없었습니다. 이 결합 현상은 Aryafar et.al에 의해 추가로 조사되었습니다. [8], 그는 강철 튜브에서 산화물 스킨이 있는 두 개의 Al-합금 막대를 다시 녹인 다음 응고된 샘플에 대해 인장 강도 테스트를 수행했습니다. 그들은 Al-합금 봉의 산화물 스킨이 서로 강하게 결합되어 용융 유지 시간이 연장됨에 따라 더욱 강해짐을 발견했으며, 이는 이중 산화막 내 동반된 가스의 소비로 인한 잠재적인 “치유” 현상을 나타냅니다. 구조. 또한 Raidszadeh와 Griffiths [9 , 19] 는 연행 가스가 반응하는 데 더 긴 시간을 갖도록 함으로써 응고 전 용융 유지 시간을 연장함으로써 Al-합금 주물의 재현성에 대한 연행 결함의 부정적인 영향을 성공적으로 줄였습니다. 주변이 녹습니다.
앞서 언급한 연구를 고려할 때, Mg 합금 주물에서 혼입 가스의 소비는 다음 두 가지 방식으로 혼입 결함의 부정적인 영향을 감소시킬 수 있습니다.
(1) 이중 산화막의 결합 현상 . 도 5 및 도 7 에 도시 된 샌드위치형 구조 는 이중 산화막 구조의 잠재적인 결합을 나타내었다. 그러나 산화막의 결합으로 인한 강도 증가를 정량화하기 위해서는 더 많은 증거가 필요합니다.
(2) 연행 결함의 보이드 체적 감소 . 주조품의 품질에 대한 보이드 부피 감소의 긍정적인 효과는 HIP 프로세스 [67]에 의해 널리 입증되었습니다 . 섹션 4.1 – 4.2 에서 논의된 진화 과정과 같이 , 동반된 가스와 주변 AZ91 합금 용융물 사이의 지속적인 반응으로 인해 동반 결함의 산화막이 함께 성장할 수 있습니다. 최종 고체 생성물의 부피는 동반된 기체에 비해 상당히 작았다(즉, 이전에 언급된 바와 같이 0.044%).
따라서, 혼입 가스의 소모율(즉, 산화막의 성장 속도)은 AZ91 합금 주물의 품질을 향상시키는 중요한 매개변수가 될 수 있습니다. 이에 따라 산화 셀의 산화막 성장 속도를 추가로 조사했습니다.
도 14 는 상이한 커버 가스(즉, 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 ) 에서의 표면 필름 성장 속도의 비교를 보여준다 . 필름 두께 측정을 위해 각 샘플의 15개의 임의 지점을 선택했습니다. 95% 신뢰구간(95%CI)은 막두께의 변화가 가우시안 분포를 따른다는 가정하에 계산하였다. 0.5%SF 6 /air 에서 형성된 모든 표면막이 0.5%SF 6 /CO 2 에서 형성된 것보다 빠르게 성장함을 알 수 있다 . 다른 성장률은 0.5%SF 6 /air 의 연행 가스 소비율 이 0.5%SF 6 /CO 2 보다 더 높음 을 시사했습니다., 이는 동반된 가스의 소비에 더 유리했습니다.
산화 셀에서 액체 AZ91 합금과 커버 가스의 접촉 면적(즉, 도가니의 크기)은 많은 양의 용융물과 가스를 고려할 때 상대적으로 작았다는 점에 유의해야 합니다. 결과적으로, 산화 셀 내에서 산화막 성장을 위한 유지 시간은 비교적 길었다(즉, 5-30분). 하지만, 실제 주조에 함유 된 혼입 결함은 (상대적으로 매우 적은, 즉, 수 미크론의 크기에 도시 된 바와 같이 ,도 3. – 6 및 [7]), 동반된 가스는 주변 용융물로 완전히 둘러싸여 상대적으로 큰 접촉 영역을 생성합니다. 따라서 커버 가스와 AZ91 합금 용융물의 반응 시간은 비교적 짧을 수 있습니다. 또한 실제 Mg 합금 모래 주조의 응고 시간은 몇 분일 수 있습니다(예: Guo [68] 은 직경 60mm의 Mg 합금 모래 주조가 응고되는 데 4분이 필요하다고 보고했습니다). 따라서 Mg-합금 용융주조 과정에서 포획된 동반된 가스는 특히 응고 시간이 긴 모래 주물 및 대형 주물의 경우 주변 용융물에 의해 쉽게 소모될 것으로 예상할 수 있습니다.
따라서, 동반 가스의 다른 소비율과 관련된 다른 커버 가스(0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 )가 최종 주물의 재현성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 가정을 검증하기 위해 0.5%SF 6 /air 및 0.5%SF 6 /CO 2 에서 생산된 AZ91 주물 을 기계적 평가를 위해 테스트 막대로 가공했습니다. Weibull 분석은 선형 최소 자승(LLS) 방법과 비선형 최소 자승(비 LLS) 방법을 모두 사용하여 수행되었습니다 [69] .
그림 15 (ab)는 LLS 방법으로 얻은 UTS 및 AZ91 합금 주물의 연신율의 전통적인 2-p 선형 Weibull 플롯을 보여줍니다. 사용된 추정기는 P= (i-0.5)/N이며, 이는 모든 인기 있는 추정기 중 가장 낮은 편향을 유발하는 것으로 제안되었습니다 [69 , 70] . SF 6 /air 에서 생산된 주물 은 UTS Weibull 계수가 16.9이고 연신율 Weibull 계수가 5.0입니다. 대조적으로, SF 6 /CO 2 에서 생산된 주물의 UTS 및 연신 Weibull 계수는 각각 7.7과 2.7로, SF 6 /CO 2 에 의해 보호된 주물의 재현성이 SF 6 /air 에서 생산된 것보다 훨씬 낮음을 시사합니다. .
또한 저자의 이전 출판물 [69] 은 선형화된 Weibull 플롯의 단점을 보여주었으며, 이는 Weibull 추정 의 더 높은 편향과 잘못된 R 2 중단을 유발할 수 있습니다 . 따라서 그림 15 (cd) 와 같이 Non-LLS Weibull 추정이 수행되었습니다 . SF 6 /공기주조물 의 UTS Weibull 계수 는 20.8인 반면, SF 6 /CO 2 하에서 생산된 주조물의 UTS Weibull 계수는 11.4로 낮아 재현성에서 분명한 차이를 보였다. 또한 SF 6 /air elongation(El%) 데이터 세트는 SF 6 /CO 2 의 elongation 데이터 세트보다 더 높은 Weibull 계수(모양 = 5.8)를 가졌습니다.(모양 = 3.1). 따라서 LLS 및 Non-LLS 추정 모두 SF 6 /공기 주조가 SF 6 /CO 2 주조 보다 더 높은 재현성을 갖는다고 제안했습니다 . CO 2 대신 공기를 사용 하면 혼입된 가스의 더 빠른 소비에 기여하여 결함 내의 공극 부피를 줄일 수 있다는 방법을 지원합니다 . 따라서 0.5%SF 6 /CO 2 대신 0.5%SF 6 /air를 사용 하면(동반된 가스의 소비율이 증가함) AZ91 주물의 재현성이 향상되었습니다.
그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 현재 작업에서 사용되는 주조 공정을 따랐던 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. Mg의 합금 용탕 본 작업은 탈기에 따라서, 동반 가스의 소비에 수소의 영향을 감소 (즉, 수소 잠재적 동반 가스의 고갈 억제, 동반 된 기체로 확산 될 수있다 [7 , 71 , 72] ). 대조적으로, 마그네슘 합금 주조 공장에서는 마그네슘을 주조할 때 ‘가스 문제’가 없고 따라서 인장 특성에 큰 변화가 없다고 널리 믿어지기 때문에 마그네슘 합금 용융물은 일반적으로 탈기되지 않습니다 [73] . 연구에 따르면 Mg 합금 주물의 기계적 특성에 대한 수소의 부정적인 영향 [41 ,42 , 73] , 탈기 공정은 마그네슘 합금 주조 공장에서 여전히 인기가 없습니다.
또한 현재 작업에서 모래 주형 공동은 붓기 전에 SF 6 커버 가스 로 플러싱되었습니다 [22] . 그러나 모든 Mg 합금 주조 공장이 이러한 방식으로 금형 캐비티를 플러싱한 것은 아닙니다. 예를 들어, Stone Foundry Ltd(영국)는 커버 가스 플러싱 대신 유황 분말을 사용했습니다. 그들의 주물 내의 동반된 가스 는 보호 가스라기 보다는 SO 2 /공기일 수 있습니다 .
따라서 본 연구의 결과는 CO 2 대신 공기를 사용 하는 것이 최종 주조의 재현성을 향상시키는 것으로 나타났지만 다른 산업용 Mg 합금 주조 공정과 관련하여 캐리어 가스의 영향을 확인하기 위해서는 여전히 추가 조사가 필요합니다.
7 . 결론
1.
AZ91 합금에 형성된 연행 결함이 관찰되었습니다. 그들의 산화막은 단층과 다층의 두 가지 유형의 구조를 가지고 있습니다. 다층 산화막은 함께 성장하여 최종 주조에서 샌드위치 같은 구조를 형성할 수 있습니다.2.
실험 결과와 이론적인 열역학적 계산은 모두 갇힌 가스의 불화물이 황을 소비하기 전에 고갈되었음을 보여주었습니다. 이중 산화막 결함의 3단계 진화 과정이 제안되었습니다. 산화막은 진화 단계에 따라 다양한 화합물 조합을 포함했습니다. SF 6 /air 에서 형성된 결함 은 SF 6 /CO 2 에서 형성된 것과 유사한 구조를 갖지만 산화막의 조성은 달랐다. 엔트레인먼트 결함의 산화막 형성 및 진화 과정은 이전에 보고된 Mg 합금 표면막(즉, MgF 2 이전에 형성된 MgO)의 것과 달랐다 .삼.
산화막의 성장 속도는 SF하에 큰 것으로 입증되었다 (6) / SF보다 공기 6 / CO 2 손상 봉입 가스의 빠른 소비에 기여한다. AZ91 합금 주물의 재현성은 SF 6 /CO 2 대신 SF 6 /air를 사용할 때 향상되었습니다 .
감사의 말
저자는 EPSRC LiME 보조금 EP/H026177/1의 자금 지원 과 WD Griffiths 박사와 Adrian Carden(버밍엄 대학교)의 도움을 인정합니다. 주조 작업은 University of Birmingham에서 수행되었습니다.
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FLOW-3D AM-product
와이어 파우더 기반 DED | Wire Powder Based DED
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와이어 기반 DED는 분말 기반 DED보다 처리량이 높고 낭비가 적지만 재료 구성 및 증착 방향 측면에서 유연성이 떨어집니다. FLOW-3D AM 은 와이어 기반 DED의 처리 결과를 이해하는데 유용하며 최적화 연구를 통해 빌드에 대한 와이어 이송 속도 및 직경과 같은 최상의 처리 매개 변수를 찾을 수 있습니다.
FLOW-3D AM은 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF), 바인더 제트 및 DED (Directed Energy Deposition)와 같은 적층 제조 공정 ( additive manufacturing )을 시뮬레이션하고 분석하는 CFD 소프트웨어입니다. FLOW-3D AM 의 다중 물리 기능은 공정 매개 변수의 분석 및 최적화를 위해 분말 확산 및 압축, 용융 풀 역학, L-PBF 및 DED에 대한 다공성 형성, 바인더 분사 공정을 위한 수지 침투 및 확산에 대해 매우 정확한 시뮬레이션을 제공합니다.
3D 프린팅이라고도하는 적층 제조(additive manufacturing)는 일반적으로 층별 접근 방식을 사용하여, 분말 또는 와이어로 부품을 제조하는 방법입니다. 금속 기반 적층 제조 공정에 대한 관심은 지난 몇 년 동안 시작되었습니다. 오늘날 사용되는 3 대 금속 적층 제조 공정은 PBF (Powder Bed Fusion), DED (Directed Energy Deposition) 및 바인더 제트 ( Binder jetting ) 공정입니다. FLOW-3D AM 은 이러한 각 프로세스에 대한 고유 한 시뮬레이션 통찰력을 제공합니다.
파우더 베드 융합 및 직접 에너지 증착 공정에서 레이저 또는 전자 빔을 열원으로 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 PBF용 분말 형태와 DED 공정용 분말 또는 와이어 형태의 금속을 완전히 녹여 융합하여 층별로 부품을 형성합니다. 그러나 바인더 젯팅(Binder jetting)에서는 결합제 역할을 하는 수지가 금속 분말에 선택적으로 증착되어 층별로 부품을 형성합니다. 이러한 부품은 더 나은 치밀화를 달성하기 위해 소결됩니다.
FLOW-3D AM 의 자유 표면 추적 알고리즘과 다중 물리 모델은 이러한 각 프로세스를 높은 정확도로 시뮬레이션 할 수 있습니다. 레이저 파우더 베드 융합 (L-PBF) 공정 모델링 단계는 여기에서 자세히 설명합니다. DED 및 바인더 분사 공정에 대한 몇 가지 개념 증명 시뮬레이션도 표시됩니다.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF)
LPBF 공정에는 유체 흐름, 열 전달, 표면 장력, 상 변화 및 응고와 같은 복잡한 다중 물리학 현상이 포함되어 공정 및 궁극적으로 빌드 품질에 상당한 영향을 미칩니다. FLOW-3D AM 의 물리적 모델은 질량, 운동량 및 에너지 보존 방정식을 동시에 해결하는 동시에 입자 크기 분포 및 패킹 비율을 고려하여 중규모에서 용융 풀 현상을 시뮬레이션합니다.
FLOW-3D DEM 및 FLOW-3D WELD 는 전체 파우더 베드 융합 공정을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. L-PBF 공정의 다양한 단계는 분말 베드 놓기, 분말 용융 및 응고,이어서 이전에 응고 된 층에 신선한 분말을 놓는 것, 그리고 다시 한번 새 층을 이전 층에 녹이고 융합시키는 것입니다. FLOW-3D AM 은 이러한 각 단계를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.
파우더 베드 부설 공정
FLOW-3D DEM을 통해 분말 크기 분포, 재료 특성, 응집 효과는 물론 롤러 또는 블레이드 움직임 및 상호 작용과 같은 기하학적 효과와 관련된 분말 확산 및 압축을 이해할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 공정 매개 변수가 후속 인쇄 공정에서 용융 풀 역학에 직접적인 영향을 미치는 패킹 밀도와 같은 분말 베드 특성에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 정확한 이해를 제공합니다.
다양한 파우더 베드 압축을 달성하는 한 가지 방법은 베드를 놓는 동안 다양한 입자 크기 분포를 선택하는 것입니다. 아래에서 볼 수 있듯이 세 가지 크기의 입자 크기 분포가 있으며, 이는 가장 높은 압축을 제공하는 Case 2와 함께 다양한 분말 베드 압축을 초래합니다.
세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용하여 파우더 베드 배치세 가지 다른 입자 크기 분포를 사용한 분말 베드 압축
입자-입자 상호 작용, 유체-입자 결합 및 입자 이동 물체 상호 작용은 FLOW-3D DEM을 사용하여 자세히 분석 할 수도 있습니다 . 또한 입자간 힘을 지정하여 분말 살포 응용 분야를 보다 정확하게 연구 할 수도 있습니다.
이 FLOW-3D AM 시뮬레이션은 이산 요소 방법 (DEM)을 사용하여 역 회전하는 원통형 롤러로 인한 분말 확산을 연구합니다. 비디오 시작 부분에서 빌드 플랫폼이 위로 이동하는 동안 분말 저장소가 아래로 이동합니다. 그 직후, 롤러는 분말 입자 (초기 위치에 따라 색상이 지정됨)를 다음 층이 녹고 구축 될 준비를 위해 구축 플랫폼으로 펼칩니다. 이러한 시뮬레이션은 저장소에서 빌드 플랫폼으로 전송되는 분말 입자의 선호 크기에 대한 추가 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
Melting | 파우더 베드 용해
DEM 시뮬레이션에서 파우더 베드가 생성되면 STL 파일로 추출됩니다. 다음 단계는 CFD를 사용하여 레이저 용융 공정을 시뮬레이션하는 것입니다. 여기서는 레이저 빔과 파우더 베드의 상호 작용을 모델링 합니다. 이 프로세스를 정확하게 포착하기 위해 물리학에는 점성 흐름, 용융 풀 내의 레이저 반사 (광선 추적을 통해), 열 전달, 응고, 상 변화 및 기화, 반동 압력, 차폐 가스 압력 및 표면 장력이 포함됩니다. 이 모든 물리학은 이 복잡한 프로세스를 정확하게 시뮬레이션하기 위해 TruVOF 방법을 기반으로 개발되었습니다.
레이저 출력 200W, 스캔 속도 3.0m / s, 스폿 반경 100μm에서 파우더 베드의 용융 풀 분석.
용융 풀이 응고되면 FLOW-3D AM 압력 및 온도 데이터를 Abaqus 또는 MSC Nastran과 같은 FEA 도구로 가져와 응력 윤곽 및 변위 프로파일을 분석 할 수도 있습니다.
Multilayer | 다층 적층 제조
용융 풀 트랙이 응고되면 DEM을 사용하여 이전에 응고된 층에 새로운 분말 층의 확산을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 유사하게, 레이저 용융은 새로운 분말 층에서 수행되어 후속 층 간의 융합 조건을 분석 할 수 있습니다.
해석 진행 절차는 첫 번째 용융층이 응고되면 입자의 두 번째 층이 응고 층에 증착됩니다. 새로운 분말 입자 층에 레이저 공정 매개 변수를 지정하여 용융 풀 시뮬레이션을 다시 수행합니다. 이 프로세스를 여러 번 반복하여 연속적으로 응고된 층 간의 융합, 빌드 내 온도 구배를 평가하는 동시에 다공성 또는 기타 결함의 형성을 모니터링 할 수 있습니다.
LPBF의 키홀 링 | Keyholing in LPBF
키홀링 중 다공성은 어떻게 형성됩니까? 이것은 TU Denmark의 연구원들이 FLOW-3D AM을 사용하여 답변한 질문이었습니다. 레이저 빔의 적용으로 기판이 녹으면 기화 및 상 변화로 인한 반동 압력이 용융 풀을 압박합니다. 반동 압력으로 인한 하향 흐름과 레이저 반사로 인한 추가 레이저 에너지 흡수가 공존하면 폭주 효과가 발생하여 용융 풀이 Keyholing으로 전환됩니다. 결국, 키홀 벽을 따라 온도가 변하기 때문에 표면 장력으로 인해 벽이 뭉쳐져서 진행되는 응고 전선에 의해 갇힐 수 있는 공극이 생겨 다공성이 발생합니다. FLOW-3D AM 레이저 파우더 베드 융합 공정 모듈은 키홀링 및 다공성 형성을 시뮬레이션 하는데 필요한 모든 물리 모델을 보유하고 있습니다.
바인더 분사 (Binder jetting)
Binder jetting 시뮬레이션은 모세관 힘의 영향을받는 파우더 베드에서 바인더의 확산 및 침투에 대한 통찰력을 제공합니다. 공정 매개 변수와 재료 특성은 증착 및 확산 공정에 직접적인 영향을 미칩니다.
Scan Strategy | 스캔 전략
스캔 전략은 온도 구배 및 냉각 속도에 영향을 미치기 때문에 미세 구조에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구원들은 FLOW-3D AM 을 사용하여 결함 형성과 응고된 금속의 미세 구조에 영향을 줄 수 있는 트랙 사이에서 발생하는 재 용융을 이해하기 위한 최적의 스캔 전략을 탐색하고 있습니다. FLOW-3D AM 은 하나 또는 여러 레이저에 대해 시간에 따른 방향 속도를 구현할 때 완전한 유연성을 제공합니다.
Beam Shaping | 빔 형성
레이저 출력 및 스캔 전략 외에도 레이저 빔 모양과 열유속 분포는 LPBF 공정에서 용융 풀 역학에 큰 영향을 미칩니다. AM 기계 제조업체는 공정 안정성 및 처리량에 대해 다중 코어 및 임의 모양의 레이저 빔 사용을 모색하고 있습니다. FLOW-3D AM을 사용하면 멀티 코어 및 임의 모양의 빔 프로파일을 구현할 수 있으므로 생산량을 늘리고 부품 품질을 개선하기 위한 최상의 구성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
이 시뮬레이션에서 스테인리스 강 및 알루미늄 분말은 FLOW-3D AM 이 용융 풀 역학을 정확하게 포착하기 위해 추적하는 독립적으로 정의 된 온도 의존 재료 특성을 가지고 있습니다. 시뮬레이션은 용융 풀에서 재료 혼합을 이해하는 데 도움이됩니다.
다중 재료 용접 사례 연구
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사
GM과 University of Utah의 연구원들은 FLOW-3D WELD 를 사용 하여 레이저 키홀 용접을 통한 이종 금속의 혼합을 이해했습니다. 그들은 반동 압력 및 Marangoni 대류와 관련하여 구리와 알루미늄의 혼합 농도에 대한 레이저 출력 및 스캔 속도의 영향을 조사했습니다. 그들은 시뮬레이션을 실험 결과와 비교했으며 샘플 내의 절단 단면에서 재료 농도 사이에 좋은 일치를 발견했습니다.
이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사참조 : Wenkang Huang, Hongliang Wang, Teresa Rinker, Wenda Tan, 이종 금속의 레이저 키홀 용접에서 금속 혼합 조사 , Materials & Design, Volume 195, (2020). https://doi.org/10.1016/j.matdes.2020.109056
방향성 에너지 증착
FLOW-3D AM 의 내장 입자 모델 을 사용하여 직접 에너지 증착 프로세스를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 분말 주입 속도와 고체 기질에 입사되는 열유속을 지정함으로써 고체 입자는 용융 풀에 질량, 운동량 및 에너지를 추가 할 수 있습니다. 다음 비디오에서 고체 금속 입자가 용융 풀에 주입되고 기판에서 용융 풀의 후속 응고가 관찰됩니다.
Won-Ik Cho, Peer Woizeschke Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH, Klagenfurter Straße 5, Bremen 28359, Germany
Received 30 July 2020, Revised 3 October 2020, Accepted 18 October 2020, Available online 1 November 2020.
Abstract
Molten pool flow and heat transfer in a laser welding process using beam oscillation and filler wire feeding were calculated using computational fluid dynamics (CFD). There are various indirect methods used to analyze the molten pool dynamics in fusion welding. In this work, based on the simulation results, the surface fluctuation was directly measured to enable a more intuitive analysis, and then the signal was analyzed using the Fourier transform and wavelet transform in terms of the beam oscillation frequency and buttonhole formation. The 1st frequency (2 x beam oscillation frequency, the so-called chopping frequency), 2nd frequency (4 x beam oscillation frequency), and beam oscillation frequency components were the main components found. The 1st and 2nd frequency components were caused by the effect of the chopping process and lumped line energy. The beam oscillation frequency component was related to rapid, unstable molten pool behavior. The wavelet transform effectively analyzed the rapid behaviors based on the change of the frequency components over time.
Korea Abstract
빔 진동 및 필러 와이어 공급을 사용하는 레이저 용접 공정에서 용융 풀 흐름 및 열 전달은 CFD (전산 유체 역학)를 사용하여 계산되었습니다. 용융 용접에서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되는 다양한 간접 방법이 있습니다.
본 연구에서는 시뮬레이션 결과를 바탕으로 보다 직관적 인 분석이 가능하도록 표면 변동을 직접 측정 한 후 빔 발진 주파수 및 버튼 홀 형성 측면에서 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환을 사용하여 신호를 분석했습니다.
1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분이 발견 된 주요 구성 요소였습니다. 1 차 및 2 차 주파수 성분은 쵸핑 공정과 집중 라인 에너지의 영향으로 인해 발생했습니다.
빔 진동 주파수 성분은 빠르고 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 웨이블릿 변환은 시간 경과에 따른 주파수 구성 요소의 변화를 기반으로 빠른 동작을 효과적으로 분석했습니다.
1 . 소개
융합 용접에서 용융 풀 역학은 용접 결함과 시각적 이음새 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 역학을 연구하기 위해 고속 카메라를 사용하는 직접 방법과 광학 또는 음향 신호를 사용하는 간접 방법과 같은 다양한 측정 방법을 사용하여 여러 실험 방법을 고려했습니다. 시간 도메인의 원래 신호는 특별히 주파수 도메인에서 변환 된 신호로 변환되어 용융 풀 동작에 영향을 미치는 주파수 성분을 분석합니다. Kotecki et al. (1972)는 고속 카메라를 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀을 관찰했습니다. [1]. 그들은 120Hz 리플 DC 출력을 가진 용접 전원을 사용할 때 용융 풀 진동 주파수가 120Hz임을 보여주었습니다. 전원을 끈 후 진동 주파수는 용융 풀의 고유 주파수를 나타내는 용융 풀 크기와 관련이 있습니다. 진동은 응고 중에 용접 표면 스케일링을 생성했습니다. Zacksenhouse and Hardt (1983)는 레이저 섀도 잉 동작 측정 기술을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접에서 완전히 관통 된 용융 풀의 동작을 측정했습니다 [2] . 그들은 2.5mm 두께의 강판에서 6mm 풀 반경 (고정 용접)에 대해 용융 풀의 고유 주파수가 18.9Hz라는 것을 발견했습니다. Semak et al. (1995) 고속 카메라를 사용하여 레이저 스폿 용접에서 용융 풀 및 키홀 역학 조사 [3]. 그들은 깊이가 약 3mm이고 반경이 약 3mm 인 용융 풀에서 200Hz의 낮은 체적 진동 주파수를 관찰했습니다. 0.45mm Aendenroomer와 den Ouden (1998)은 강철의 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동을보고했습니다 [4] . 그들은 침투 깊이에 따라 진동 모드 변화를 보였고 주파수는 50Hz에서 150Hz 사이에서 변화했습니다. 주파수는 완전히 침투 된 용융 풀에서 더 낮았습니다. Hermans와 den Ouden (1999)은 단락 가스 금속 아크 용접에서 용융 풀 진동을 분석했습니다. [5]. 그들은 용융 풀의 단락 주파수와 고유 주파수가 같을 때 부분적으로 침투 된 용융 풀의 경우 공정 안정성이 향상되었음을 보여주었습니다. Yudodibroto et al. (2004)는 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동에 대한 필러 와이어의 영향을 조사했습니다 [6] . 그들은 금속 전달이 특히 부분적으로 침투 된 용융 풀에서 진동 거동을 방해한다는 것을 보여주었습니다. Geiger et al. (2009) 레이저 키홀 용접에서 발광 분석 [7]. 신호의 주파수 분석을 사용하여 용융 풀 (1.5kHz 미만)과 키홀 (약 3kHz)에 해당하는 진동 주파수 범위를 찾았습니다. Kägeler와 Schmidt (2010)는 레이저 용접에서 용융 풀 크기의 변화를 관찰하기 위해 고속 카메라를 사용했습니다 [8] . 그들은 용융 풀에서 지배적 인 저주파 진동 성분 (100Hz 미만)을 발견했습니다. Shi et al. (2015) 고속 카메라를 사용하여 펄스 가스 텅스텐 아크 용접에서 용융 풀 진동 주파수 분석 [9]. 그들은 용접 침투 깊이가 작을수록 용융 풀의 진동 빈도가 더 높다는 것을 보여주었습니다. 추출 된 진동 주파수는 완전 용입 용접의 경우 85Hz 미만 이었지만 부분 용입 용접의 경우 110Hz에서 125Hz 사이였습니다. Volpp와 Vollertsen (2016)은 레이저 키홀 역학을 분석하기 위해 광학 신호를 사용했습니다 [10] . 그들은 공간 레이저 강도 분포로 인해 0.8에서 154 kHz 사이의 고주파 범위에서 피크를 발견했습니다. 위에서 언급 한 실험적 접근법은 공정 조건, 측정 방법 및 측정 된 위치에 따라 수십 Hz에서 수십 kHz까지 광범위한 용융 풀 역학에 대한 결과를 보여 주었다는 점에 유의해야합니다.
융합 용접에서 용융 풀 역학을 연구하기 위해 분석 접근 방식도 사용되었습니다. Zacksenhouse와 Hardt (1983)는 2.5mm 두께의 강판에서 대칭형 완전 관통 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [2] . 매스 스프링 해석 모델을 사용하여 용융 풀 반경 6mm (고정 용접)에 대해 20.4Hz (실험에서 18.9Hz)의 고유 진동수와 3mm 풀 반경 (연속 용접)에 대해 40Hz의 고유 진동수를 예측했습니다. ). Postacioglu et al. (1989)는 원통형 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 용접의 용융 풀에서 키홀 진동의 고유 진동수를 계산했습니다 .. 특정 열쇠 구멍 모양의 경우 약 900Hz의 기본 주파수가 계산되었습니다. Postacioglu et al. (1991)은 또한 레이저 용접에서 용접 속도를 고려하기 위해 타원형 용융 풀의 고유 진동수를 계산했습니다 [12] . 그들은 타원형 용융 풀의 모양이 고유 진동수에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 고유 진동수는 축의 길이 비율이 낮았으며, 즉 타원의 반장 축과 반 단축의 비율이 낮았습니다. Kroos et al. (1993)은 축 대칭 용융 풀과 키홀을 가정하여 레이저 키홀 용접의 동적 거동에 대한 이론적 모델을 개발했습니다 .. 키홀 폐쇄 시간은 0.1ms였으며 안정성 분석은 약 500Hz의 주파수에서 공진과 같은 진동을 예측했습니다. Maruo와 Hirata (1993)는 완전 관통 아크 용접에서 용융 풀을 모델링했습니다 [14] . 그들은 녹은 웅덩이가 정적 타원 모양을 가지고 있다고 가정했습니다. 그들은 고유 진동수와 진동 모드 사이의 관계를 조사하고 용융 풀 크기가 감소함에 따라 고유 진동수가 증가한다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1994)는 원통형 키홀 모양을 사용하여 완전 침투 레이저 용접에서 키홀 진동을 연구했습니다 [15] . 그들은 점성 감쇠로 인해 키홀 진동이 낮은 kHz 범위로 제한된다는 것을 보여주었습니다. Klein et al. (1996)은 또한 레이저 출력의 작은 변동이 강한 키홀 진동으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다[16] . 그들은 키홀 진동의 주요 공진 주파수 범위가 500 ~ 3500Hz라는 것을 발견했습니다. Andersen et al. (1997)은 고정 가스 텅스텐 아크 용접 [17] 에서 고정 된 원통형 모양을 가정하여 용융 풀의 고유 진동수를 예측 했으며 완전 용입 용접에서 용융 풀 폭이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났습니다. 3.175mm 두께의 강판의 경우 주파수는 20Hz ~ 100Hz 범위였습니다. 위에 표시된 분석 방법은 일반적으로 단순한 용융 풀 모양을 가정하고 고유 진동수를 계산했습니다. 이것은 단순한 용융 풀 모양으로 고정 용접 공정을 분석하는 데 충분하지만 대부분의 용접 사례를 설명하는 과도 용접 공정에서 용융 풀 역학 분석에는 적합하지 않습니다.
반면에 수치 접근 방식은 고온 및 강한 빛과 같은 실험적 제한없이 자세한 정보를 제공하기 때문에 용융 풀 역학을 분석하는 이점이 있습니다. 전산 유체 역학 (CFD)의 수치 시뮬레이션 기술이 발전함에 따라 용융 풀 역학 분석에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 실제 용융 표면 변화는 VOF (체적 부피) 방법을 사용하여 계산할 수 있습니다. Cho et al. (2010) CO 2 레이저-아크 하이브리드 용접 공정을 위한 수학적 모델 개발 [18], 구형 방울이 생성 된 금속 와이어의 용융 과정이 와이어 공급 속도와 일치한다고 가정합니다. 그들은 필러 와이어가 희석되는 용융 풀 동작을 보여주었습니다. Cho et al. (2012)는 높은 빔 품질과 높은 금속 흡수율로 인해 업계에서 널리 사용되는 디스크 레이저 키홀 용접으로 수학적 모델을 확장했습니다 [19] . 그들은 열쇠 구멍에서 레이저 광선 번들의 다중 반사를 고려하고 용융 풀에서 keyholing과 같은 빠른 표면 변화를 자세히보고했습니다. 최근 CFD 시뮬레이션은 험핑 (Otto et al., 2016 [20] ) 및 기공 (Lin et al., 2017 [21] )과 같은보다 구체적인 현상을 분석하는데도 사용되었습니다 .) 레이저 용접에서. 그러나 용융 풀 역학과 관련된 연구는 거의 수행되지 않았습니다. Ko et al. (2000)은 수치 시뮬레이션을 사용하여 가스 텅스텐 아크 용접 풀의 동적 거동을 조사했습니다 [22] . 그들은 완전히 침투 된 용융 풀이 부분적으로 침투 된 풀보다 낮은 주파수에서 진동한다는 것을 보여주었습니다. 진동은 수십 분의 1 초 내에 무시할 수있는 크기로 감쇠되었습니다. Geiger et al. (2009)는 또한 수치 시뮬레이션을 사용하여 레이저 용접에서 용융 풀 거동을 보여주었습니다 [7]. 그들은 계산 된 증발 속도를 주파수 분석에 사용하여 공정에서 나오는 빛의 실험 결과와 비교했습니다. 판금 레이저 용접에서 중요한 공간 빔 진동 및 추가 필러 재료가있는 공정에 대한 용융 풀 역학에 대한 연구도 불충분합니다. Hu et al. (2018)은 금속 전달 메커니즘을 밝히기 위해 전자빔 3D 프린팅에서 와이어 공급 모델링을 수행했습니다. 그들은 주로 열 입력에 의해 결정되는 액체 브리지 전이, 액적 전이 및 중간 전이의 세 가지 유형의 금속 전달 모드를 보여주었습니다 .. Meng et al. (2020)은 레이저 빔 용접에서 용융 풀에 필러 와이어에 의해 추가 된 추가 요소의 전자기 교반 효과를 모델링했습니다. 용가재의 연속적인 액체 브릿지 이동이 가정되었고, 그 결과 전자기 교반의 영향이 키홀 깊이에 미미한 반면 필러 와이어 혼합을 향상 시켰습니다 [24] . Cho et al. (2017) 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하여 레이저 용접을위한 시뮬레이션 모델 개발 [25]. 그들은 시뮬레이션을 사용하여 특정 용접 현상, 즉 용융 풀의 단추 구멍 형성을 보여주었습니다. Cho et al. (2018)은 다중 반사 수와 전력 흡수량의 푸리에 변환을 사용하여 주파수 영역에서 소위 쵸핑 주파수 (2 x 빔 발진 주파수) 성분을 발견했습니다 [26] . 그러나 그들은 용융 풀 역학을 분석하기 위해 간접 신호를 사용했습니다. 따라서보다 직관적 인 분석을 위해서는 표면의 변동을 직접 측정해야합니다.
이 연구는 이전 연구에서 개발 된 레이저 용접 모델을 사용하여 3 차원 과도 CFD 시뮬레이션을 수행하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 포함한 레이저 용접 공정에서 용융 풀 역학을 조사합니다. 용융 된 풀 표면의 시간적 변화는 시뮬레이션 결과에서 추출되었습니다. 추출 된 데이터는 주파수 영역뿐만 아니라 시간-주파수 영역에서도 분석되었습니다. 신호 처리를 통해 도출 된 결과는 특징적인 용융 풀 역학을 나타내며 빔 진동 주파수 및 단추 구멍 형성 측면에서 레이저 용접의 역학을 줄일 수있는 잠재력을 제공합니다.
2 . 방법론
그림 1도 1은 용접 방향에 수직 인 1 차원 빔 진동과 용접 라인을 따라 공급되는 필러 와이어를 사용하는 레이저 용접 프로세스의 개략적 설명을 보여줍니다. 1mm 두께의 알루미늄 합금 (AlSi1MgMn) 시트는 시트 표면에 초점을 맞춘 멀티 kW 파이버 레이저 (YLR-8000S, IPG Photonics, USA)를 사용하여 용접되었습니다. 시트는 에어 갭이있는 맞대기 이음으로 정렬되었습니다. 1 차원 스캐너 (ILV DC-Scanner, Ingenieurbüro für Lasertechnik + Verschleiss-Schutz (ILV), 독일)를 사용하여 레이저 빔의 1 차원 정현파 진동을 실현했습니다. 이 스캔 시스템에서 최대 진동 폭은 250Hz의 진동 주파수에서 1.4mm입니다. 오정렬에 대한 공차를 개선하기 위해 동일한 최대 너비 값이 사용되었습니다. 와이어 공급 시스템은 1을 공급했습니다. 2mm 직경의 알루미늄 합금 (AlSi5) 필러 와이어를 일정한 공급 속도로 에어 갭을 채 웁니다. 1mm 에어 갭의 경우 와이어 이송 속도는 용접 속도의 1.5 배 값으로 설정되었으며 참조 실험 조건은 문헌에서 얻었습니다 (Schultz, 2015 참조).[27] ).
CFD 시뮬레이션은 레이저 용접에서 열 전달 및 용융 풀 동작을 계산하기 위해 수행되었습니다. 그림 2 는 CFD 시뮬레이션을위한 계산 영역을 보여줍니다. 실온에서 1.2mm 직경의 필러 와이어가 공급되고 레이저 빔이 진동했습니다. 1mm 두께의 공작물이 용접 속도로 왼쪽에서 오른쪽으로 이동했습니다. 0.1mm의 최소 메쉬 크기가 도메인에서 생성되었습니다. 침투 깊이가 더 깊은 이전 연구의 메쉬 테스트 결과는 0.2mm 이하의 메쉬 크기로 시뮬레이션 정확도가 확보 된 것으로 나타 났으므로 [28] 본 연구에서 사용 된 메쉬 크기가 적절할 수 있습니다. 도메인을 구성하는 세포의 수는 약 120 만 개였습니다. 1 번 테이블사용 된 레이저 용접 매개 변수를 보여줍니다. 용융 풀 역학 측면에서 다양한 진동 주파수와 에어 갭 크기가 고려되었으며 12 개의 용접 사례가 표 2 에 나와 있습니다. 표 3 은 시뮬레이션에 사용 된 알루미늄 합금과 순수 알루미늄 (Cho et al., 2018 [26] )의 표면 장력 계수를 제외하고 온도와 무관 한 열-물리적 재료 특성을 보여줍니다 . 여기서 표면 장력 계수는 액체 온도에서 온도와 표면 장력 계수 사이의 선형 관계를 가진 유일한 온도 의존적 특성이었습니다.
시뮬레이션을 위해 단상 뉴턴 유체와 비압축성 층류가 가정되었습니다. 질량, 운동량 및 에너지 보존의 지배 방정식을 해결하여 계산 영역에서 속도, 압력 및 온도 분포를 얻었습니다. VOF 방법은 자유 표면 경계를 찾는 데 사용되었습니다. 스칼라 보존 방정식을 추가로 도입하여 용융 풀에서 충전재의 부피 분율을 계산했습니다. 시뮬레이션에 사용 된 레이저 용접의 수학적 모델은 다음과 같습니다. 레이저 빔은 가우스와 같은 전력 밀도 분포를 기반으로 697 개의 광선 에너지 번들로 나뉩니다. 광선 추적 방법을 사용하여 다중 반사를 고려했습니다. 재료에 대한 레이저 빔의 반사 (또는 흡수) 에너지는 프레 넬 반사 모델을 사용하여 계산되었습니다. 온도에 따른 흡수율의 변화를 고려 하였다. 혼합물의 흡수율은베이스 및 충전제 물질 분획의 가중 평균을 사용하여 계산되었습니다. 반동 압력과 부력도 고려되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다. 경계 조건으로 에너지와 압력의 균형은 VOF 방법으로 계산 된 자유 표면에서 고려되었습니다. 레이저 용접 모델과 지배 방정식은 FLOW-3D v.11.2 (2017), Flow Science, Inc.에서 유한 차분 방법과 유한 체적 방법을 사용하여 이산화되고 해결되었습니다.[29] . 계산에는 48GB RAM이 장착 된 Intel® Xeon® 프로세서 E5649로 구성된 워크 스테이션이 사용되었습니다. 계산 시스템을 사용하여 0.2 초 레이저 용접을 시뮬레이션하는 데 약 18 시간이 걸렸습니다. 지배 방정식 (Cho and Woizeschke, 2020 [30] ) 및 레이저 용접 모델 (Cho et al., 2018 [26] )에 대한 자세한 설명은 부록 A 에서 확인할 수 있습니다 .
그림 3 은 용융 풀 변동의 직접 측정에 대한 개략적 설명을 보여줍니다. 용융 풀의 역학을 분석하기 위해 시뮬레이션 중에 용융 풀 표면의 시간적 변동 운동을 측정했습니다. 상단 및 하단 표면 모두에서 10kHz의 샘플링 주파수로 변동을 측정 한 반면, 측정 위치는 X 축의 레이저 빔 위치에서 2mm 떨어진 용접 중심선에있었습니다. 그림 4시간 신호를 분석하는 데 사용되는 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 개략적 설명을 보여줍니다. 측정 된 시간 신호는 고속 푸리에 변환 (FFT) 방법을 사용하여 주파수 영역으로 변환되었습니다. 결과는 측정 기간 동안 평균화 된 주파수 성분의 크기를 보여줍니다. 웨이블릿 변환 방법은 시간-주파수 영역에서 국부적 인 특성을 찾는 데 사용되었습니다. 결과는 주파수 구성 요소의 크기뿐만 아니라 시간 변화도 보여줍니다.
3 . 결과
이 연구 에서는 표 2에 표시된 12 가지 용접 사례 를 시뮬레이션했습니다. 그림 5 는 3 차원 시뮬레이션 결과를 평면도 와 바닥면으로 보여줍니다. 결과는 용융 된 풀의 거동에 따라 분류 할 수 있습니다 : 단추 구멍 형성 없음 (녹색), 안정 또는 불안정 단추 구멍 있음 (파란색), 불안정한 단추 구멍으로 인한 구멍 결함 (빨간색). 일반적인 열쇠 구멍보다 훨씬 큰 직경을 가진 단추 구멍은 레이저 용접의 특정 진동 조건에서 나타날 수 있습니다 (Vollertsen, 2016 [31]). 진동 주파수가 증가함에 따라 용접 이음 부 코스 및 스케일링 측면에서 시각적 이음새 품질이 향상되었습니다. 고주파에서 스케일링은 무시할 수있을 정도 였고 코스는 균질했습니다. 언더컷 결함의 발생도 감소했습니다. 그러나 관통 결함 부족 (case 7, case 10)이 나타났다. 에어 갭은 단추 구멍 형성에 중요했습니다. 에어 갭 크기가 증가함에 따라 단추 구멍이 더 쉽게 형성되었지만 구멍 결함으로 더 쉽게 남아 있습니다. 안정적인 단추 구멍 형성은 고려 된 공극 조건의 좁은 영역에서만 나타납니다.
그림 6 은 시뮬레이션과 실험에서 융합 영역의 모양을 보여줍니다. 버튼 홀이없는 경우 1, 불안정한 버튼 홀 형성이있는 경우 8, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 경우 11의 3 가지 경우에 대해 시뮬레이션 결과와 실험 결과를 비교하여 유사성을 나타냈다. 본 연구에서 고려한 용접 조건의 경우 표면 품질 결과는 Fig. 5 와 같이 큰 차이를 보였으 나 단면 융착 영역 [26] 과 형상은 큰 차이를 보이지 않았다.
무화과. 7 과 8 은 각각 100Hz와 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션 결과를 기반으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여줍니다. 이전 연구에서 볼 수 있듯이 레이저 빔의 진동 주파수는 단추 구멍 형성과 밀접한 관련이 있습니다 (Cho et al., 2018 [26] 참조 ). 그림 7 (a) 및 (b)는 각각 시뮬레이션 및 실험을 기반으로 한 진동 주파수 100Hz에서 대표적인 용융 풀 동작을 보여줍니다. 완전히 관통 된 키홀 및 버튼 홀 형성은 관찰되지 않았으며 응고 후 거친 비드 표면이 남았습니다. 그림 7(c)와 (d)는 각각 윗면과 바닥면의 표면 변동에 대한 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 용융 풀 역학 분석을 보여줍니다. 샘플링 데이터는 상단 표면이 공작물의 상단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 반면 하단 표면은 공작물의 하단 표면 위치에서 평균적으로 변동하는 것으로 나타났습니다. 표면 변동의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 결과는 명확한 1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수, Cho et al., 2018 [26] 참조 ) 및 2 차 주파수 (4 x 빔 발진)를 보여줍니다. 주파수) 두 표면의 구성 요소, 그러나 바닥 표면과 첫 번째에 대한 결과주파수 성분이 더 강합니다. 반면 그림 8 (a)와 (b)에서 보는 바와 같이 250Hz의 진동 주파수에서 시뮬레이션과 실험 결과는 안정된 버튼 홀 형성과 응고 후 매끄러운 비드 표면을 나타냈다. 그림 8 의 샘플링 신호의 진폭은 그림 7 의 진폭 보다 작으며 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에서 중요한 주파수 성분이 발견되지 않았습니다.
Fig. 9 는 진동 주파수 200Hz에서 시뮬레이션 결과를 바탕으로 분석 된 용융 풀 역학과 시뮬레이션 및 실험 결과를 보여준다. 이 주파수에서 Fig. 9 (a)와 (b) 에서 보는 바와 같이 , 시뮬레이션과 실험 모두에서 불안정한 buttonhole 거동이 관찰되었다. 바닥면에서 샘플링 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과 빔 발진 주파수 성분이 발견되었습니다.
4 . 토론
시뮬레이션 및 실험 결과는 비드 표면 품질이 향상되고 빔 진동 주파수가 증가함에 따라 버튼 홀이 형성되는 것으로 나타났습니다. 표면의 변동 데이터에 대한 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환의 결과에 따라 다음과 같은 주요 주파수 구성 요소가 발견되었습니다. 1 차 및 2 차버튼 홀 형성이없는 주파수, 불안정한 용융 풀 거동이있는 빔 진동 주파수, 안정적인 버튼 홀 형성이있는 중요한 주파수 성분이 없습니다. 이들 중 불안정한 용융 풀 동작과 관련된 빔 진동 주파수 성분은 완전히 관통 된 키홀과 반복적으로 생성 및 붕괴되는 불안정한 버튼 홀의 특성으로 인해 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 나타나지 않았습니다. 분석 결과는 윗면보다 바닥면에서 더 분명했습니다. 이는 필러 와이어 공급 및 키홀 링 공정에서 강한 하향 흐름으로 인해 용융 풀 역학이 바닥 표면 영역에서 더 강했기 때문입니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 용융 풀 역학과 상단 표면과 하단 표면 간의 차이가 감소했습니다.
첫 번째 주파수 (2 x 빔 진동 주파수)는이 연구에서 관찰 된 가장 분명한 구성 요소였습니다. Schultz et al. (2018)은 또한 실험을 통해 동일한 성분을 발견했습니다 [32] , 용융 풀 표면 운동에 대한 푸리에 분석을 수행했습니다. 첫 번째 주파수 성분은 빔 발진주기 당 두 개의 주요 이벤트가 있음을 의미합니다. 이것은 레이저 빔이 빔 진동주기 당 두 번 와이어를 절단하거나 절단하는 프로세스와 일치합니다. 용융 된 와이어 팁은 낮은 진동 주파수에서 고르지 않고 날카로운 모서리를 갖는 것으로 나타났습니다 (Cho et al., 2018 [26] ). 이것은 첫 번째 원인이 될 수 있습니다.용융 된 풀에서 지배적이되는 주파수 성분. 진동 주파수가 증가하면 용융 된 와이어 팁이 더 균일 해 지므로 효과가 감소합니다. 용접 방향으로의 정현파 횡 방향 빔 진동을 통한 에너지 집중도 빔 진동주기 당 두 번 발생합니다. 그림 10 은 발진 주파수에 따른 레이저 빔의 라인 에너지 (단위 길이 당 에너지)의 변화를 보여줍니다. 그림 10 b) 의 라인 에너지 는 레이저 출력을 공정 속도로 나누어 계산했습니다. 여기서 처리 속도는(w이자형엘디나는엔지에스피이자형이자형디)2+(디(에스나는엔유에스영형나는디ㅏ엘wㅏV이자형나는엔에프나는지.10ㅏ))디티)2. 낮은 발진 주파수에서 라인 에너지는 발진 폭의 양쪽 끝에 과도하게 집중됩니다. 이러한 집중된 에너지는 과도한 키홀 링 프로세스를 초래하므로 언더컷 결함이 나타날 수있는 높은 흐름 역학이 발생합니다. 진동 주파수가 증가함에 따라 집중 에너지는 더 작은 조각으로 나뉩니다. 따라서 높은 진동 주파수에서 과도한 키홀 링 및 수반되는 언더컷 결함의 발생이 감소되었습니다. 위에서 언급 한 두 가지 현상 (불균일 한 와이어 팁과 집중된 라인 에너지)은 빔 발진주기 당 두 번 발생하며 발진 주파수가 증가하면 그 효과가 감소합니다. 따라서 저주파 에서 2 차 주파수 성분 (4 x 빔 발진 주파수)이 나타나는 것은이 두 현상의 동시 작용입니다.
두 가지 현상 중 첫 번째 주파수 에 대한 주된 효과 는 집중된 라인 에너지입니다. Cho et al. (2018)은 전력 흡수 데이터를 푸리에 변환을 사용하여 분석했을 때 1 차 주파수 성분이 더 우세 해졌고, 2 차 주파수 성분은 발진 주파수가 증가함에 따라 상대적으로 약화 되었음을 보여주었습니다 [26] . 용융 된 와이어 팁은 또한 빈도가 증가함에 따라 더욱 균일 해졌습니다. 결과는 진동 주파수의 증가가 용융 풀에 대한 와이어의 영향을 제거하는 것으로 나타났습니다. 따라서 발진 주파수가 증가함에 따라 라인 에너지 집중의 영향 만 남을 수 있습니다. 그림 10 과 같이, 집중 선 에너지가 작은 조각으로 분할되기 때문에 효과도 감소하지만 최대 값이 변경되지 않았기 때문에 여전히 효과적입니다.
빔 진동 주파수 성분은 불안정한 단추 구멍 및 열쇠 구멍 붕괴를 수반하는 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 언더컷 결함이있는 케이스 8 (발진 주파수 200Hz)에서 발진 주파수 성분이 관찰되었습니다. 이것은 특히 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 불안정한 단추 구멍에서 불안정한 용융 풀 동작을 보여주었습니다. 경우 10 (진동 주파수 250Hz)의 경우 상대적으로 건강한 비드가 형성 되었으나, 도 11 (a) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 t1의 시간 간격으로 진동 주파수 성분이 관찰되었다 . 이 시간 간격 t1의 용융 풀 거동은 그림 11에 나와 있습니다.(비). 완전히 관통 된 열쇠 구멍이 즉시 무너지는 것이 분명하게 관찰되었습니다. 이것은 진동 주파수 성분이 불안정한 용융 풀 거동과 밀접한 관련이 있음을 보여줍니다. 발견 된 주파수 성분으로부터 완전히 관통 된 열쇠 구멍과 같은 불안정한 용융 풀 거동을 예측할 수 있습니다. 완전히 관통 된 키홀이 반복적으로 붕괴되기 때문에 빔 진동 주파수 성분은 그림 9 (d) 와 같이 웨이블릿 변환 결과에서 명확한 실선 형태로 보이지 않습니다 .
Cho and Woizeschke (2020)에 따르면 단추 구멍 형성은 자체 지속 가능한 카테 노이드처럼 작용하기 때문에 용융 풀 역학을 감소시킬 수 있습니다 [30] . 그림 12 는 버튼 홀 형성 측면에서 t2의 시간 간격에서 용융 풀 거동의 변화를 보여줍니다. 단추 구멍은 t2의 간헐적 인 부분에만 형성되었습니다. 1st 이후이 시간 동안 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 사라졌고, 버튼 홀 형성은 용융 풀 역학을 줄이는 데 효과적이었습니다. 따라서, 웨이블릿 변환의 결과로 주파수 성분이 지워지는 것을 관찰함으로써 버튼 홀 형성을 예측할 수있다. 이와 관련하여 웨이블릿 변환 기술은 시간에 따른 용융 풀 변화를 나타낼 수 있습니다. 이 기술은 향후 용융 풀 동작을 모니터링하는 데 사용될 수 있습니다.
5 . 결론
CFD 시뮬레이션 결과를 사용하여 빔 진동 및 필러 와이어 공급을 통한 레이저 용접에서 용융 풀 역학을 분석 할 수있었습니다. 용융 풀 표면의 변동 데이터의 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환은 여기서 용융 풀 역학을 분석하는 데 사용되었습니다. 결과는 다음과 같은 결론으로 이어집니다.1.
1 차 주파수 (2 x 빔 발진 주파수, 이른바 초핑 주파수), 2 차 주파수 (4 x 빔 발진 주파수) 및 빔 발진 주파수 성분은 푸리에 변환 및 웨이블릿 변환 분석에서 발견 된 주요 성분이었습니다.2.
1 차 주파수와 2 차 주파수 성분 의 출현은 두 가지 사건, 즉 레이저 빔에 의한 필러 와이어의 절단 공정과 집중된 레이저 라인 에너지의 효과의 결과였습니다. 이는 빔 진동주기 당 두 번 발생했습니다. 따라서 두 번째 주파수 성분은 동시 작용으로 인해 발생했습니다. 빔 진동 주파수 성분은 불안정한 용융 풀 동작과 관련이 있습니다. 구성 요소는 열쇠 구멍과 단추 구멍의 붕괴와 함께 나타났습니다.삼.
낮은 발진 주파수에서는 1 차 주파수와 2 차 주파수 성분이 함께 나타 났지만 발진 주파수가 증가함에 따라 그 크기가 함께 감소했습니다. 집중 선 에너지는 주파수가 증가함에 따라 최대 값이 변하지 않는 반면, 잘게 잘린 선단이 평평 해져 그 효과가 사라졌기 때문에 쵸핑 프로세스보다 더 큰 영향을 미쳤습니다.4.
용융 풀 거동의 빠른 시간적 변화는 웨이블릿 변환 방법을 사용하여 분석되었습니다. 따라서이 방법은 열쇠 구멍 및 단추 구멍의 형성 및 붕괴와 같은 일시적인 용융 풀 변화를 해석하는 데 사용할 수 있습니다.
CRediT 저자 기여 성명
조원익 : 개념화, 방법론, 소프트웨어, 검증, 형식 분석, 조사, 데이터 큐 레이션, 글쓰기-원고, 글쓰기-검토 및 편집. Peer Woizeschke : 감독, 프로젝트 관리, 작문-검토 및 편집.
경쟁 관심의 선언
저자는이 논문에보고 된 작업에 영향을 미칠 수있는 경쟁적인 재정적 이해 관계 나 개인적 관계가 없다고 선언합니다.
감사의 말
이 작업은 알루미늄 합금 용접 역량 센터 (Centr-Al)에서 수행되었습니다. Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, 프로젝트 번호 290705638 , “용접 풀 캐비티를 생성하여 레이저 깊은 용입 용접에서 매끄러운 이음매 표면”) 의 자금은 감사하게도 인정됩니다.
-대량 보존 방정식,(A1)∇·V→=미디엄˙에스ρ어디, V→속도 벡터입니다. ρ밀도이고 미디엄˙에스필러 와이어를 공급하여 질량 소스의 비율입니다. 단위미디엄에스단위 부피당 질량입니다. WFS (와이어 공급 속도) 및 필러 와이어의 직경과 같은 매스 소스 및 필러 와이어 조건,디w계산 영역에서 다음과 같은 관계가 있습니다.(A2)미디엄=∫미디엄에스디V=미디엄0+씨×ρ×W에프에스×π디w24×티어디, 미디엄총 질량, 미디엄0초기 총 질량, V볼륨입니다.씨단위 변환 계수입니다. 티시간입니다.
-운동량 보존 방정식,(A3)∂V→∂티+V→·∇V→=−1ρ∇피+ν∇2V→−케이V→+미디엄˙에스ρ(V에스→−V→)+지어디, 피압력입니다. ν동적 점도입니다. 케이뭉툭한 영역의 다공성 매체 모델에 대한 항력 계수, V에스→질량 소스에 대한 속도 벡터입니다. 지신체 힘으로 인한 신체 가속도입니다.
-에너지 절약 방정식,(A4)∂h∂티+V→·∇h=1ρ∇·(케이∇티)+h˙에스어디, h특정 엔탈피입니다. 케이열전도율, 티온도이고 h˙에스특정 엔탈피 소스로, Eq 의 질량 소스와 연관됩니다 . (A1) . 계산 영역의 총 에너지,이자형다음과 같이 계산됩니다.(A5)이자형=∫미디엄에스h에스디V=∫미디엄에스씨Vw티w디V어디, 씨Vw질량 원의 비열, 티w질량 소스의 온도입니다.
또한, 엔탈피 기반 연속체 모델을 사용하여 고체-액체 상 전이를 고려했습니다.
-VOF 방정식,(A6)∂에프∂티+∇·(V→에프)=에프˙에스어디, 에프유체가 차지하는 부피 분율이며 0과 1 사이의 값을 가지며 에프˙에스질량의 소스와 연결된 유체의 체적 분율의 비율 식. (A1) . 질량 공급원에 해당하는 부피 분율은 다음에 할당됩니다.에프에스.
-스칼라 보존 방정식,(A7)∂Φ∂티+∇·(V→Φ)=Φ˙에스어디, Φ필러 와이어의 스칼라 값입니다. 셀의 유체가 전적으로 필러 와이어로 구성된 경우Φ1이고 유체에 대한 필러 와이어의 부피 분율에 따라 0과 1 사이에서 변경됩니다. Φ˙에스Eq 에서 질량 소스에 연결된 스칼라 소스의 비율입니다 . (A1) . 스칼라 소스는 전적으로 필러 와이어이기 때문에 1에 할당됩니다. 확산 효과는 고려되지 않았습니다.
흡수율을 계산하기 위해 프레 넬 반사 모델을 사용했습니다. ㅏ=1−ρ씨재료의 표면 상에 도시 된 바와 같이 수학 식. (A8) 원 편광 빔의 경우.(A8)ㅏ=1−ρ씨=1−12(ρ에스+ρ피)어디,ρ에스=(엔1씨영형에스θ−피)2+큐2(엔1씨영형에스θ+피)2+큐2,ρ에스=(피−엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2(피+엔1에스나는엔θ티ㅏ엔θ)2+큐2,피2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22+[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]},큐2=12{[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]2+2엔22케이22−[엔22−케이22−(엔1에스나는엔θ)2]}.어디, 복잡한 인덱스 엔1과 케이1반사 지수와 공기의 흡수 지수이며 엔2과 케이2공작물을위한 것입니다. θ입사각입니다. 도시 된 바와 같이 수학 식. (A9)에서 , 혼합물의 흡수율은 식에서 얻은 모재 및 필러 와이어 분획의 가중 평균이됩니다 . (A7) .(A9)ㅏ미디엄나는엑스티유아르 자형이자형=Φㅏw나는아르 자형이자형+(1−Φ)ㅏ비ㅏ에스이자형어디, ㅏ비ㅏ에스이자형과 ㅏw나는아르 자형이자형각각 비금속과 필러 와이어의 흡수율입니다.
자유 표면 경계에서의 반동 압력 에이 싱은 Eq. (A10) .(A10)피아르 자형(티)≅0.54피에스ㅏ티(티)=0.54피0이자형엑스피(엘V티−티비아르 자형¯티티비)어디, 피에스ㅏ티포화 압력, 피0대기압입니다. 엘V기화의 잠열, 티비끓는 온도이고 아르 자형¯보편적 인 기체 상수입니다.
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Time resolved PIV encompassing moving and/or deformable objects interfering with the light source requires the employment of dynamic masking (DM). A few DM techniques have been recently developed, mainly in microfluidics and multiphase flows fields. Most of them require ad-hoc design of the experimental setup, and may spoil the accuracy of the resulting PIV analysis. A new DM technique is here presented which envisages, along with a dedicated masking algorithm, the employment of fluorescent coating to allow for accurate tracking of the object. We show results from measurements obtained through a validated PIV setup demonstrating the need to include a DM step even for objects featuring limited displacements. We compare the proposed algorithm with both a no-masking and a static masking solution. In the framework of developing low cost, flexible and accurate PIV setups, the proposed algorithm is made available through a freeware application able to generate masks to be used by an existing, freeware PIV analysis package.
광원을 방해하는 이동 또는 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV는 동적 마스킹 (DM)을 사용해야 합니다. 주로 미세 유체 및 다상 흐름 분야에서 몇 가지 DM 기술이 최근 개발되었습니다. 대부분은 실험 설정의 임시 설계가 필요하며 결과 PIV 분석의 정확도를 떨어 뜨릴 수 있습니다. 여기에는 전용 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수있는 새로운 DM 기술이 제시되어 있습니다. 제한된 변위를 특징으로 하는 물체에 대해서도 DM 단계를 포함해야 하는 필요성을 보여주는 검증 된 PIV 설정을 통해 얻은 측정 결과를 보여줍니다. 제안 된 알고리즘을 no-masking 및 static masking 솔루션과 비교합니다. 저비용, 유연하고 정확한 PIV 설정 개발 프레임 워크에서 제안 된 알고리즘은 기존 프리웨어 PIV 분석 패키지에서 사용할 마스크를 생성 할 수 있는 프리웨어 애플리케이션을 통해 사용할 수 있습니다.
PIV (입자 영상 속도계)의 사용은 70 년대 후반 (Archbold 및 Ennos 1972 )이 반점 계측의 확장 (Barker and Fourney 1977 ) 으로 도입된 이래 실험 유체 역학에서 중심적인 역할을 했습니다 . PIV 기술의 기본 아이디어는 유체에 주입된 입자의 속도를 측정하여 유동장을 재구성하는 것입니다. 입자의 크기와 밀도는 확실하게 선택되고 유동을 만족스럽게 따르게 됩니다.
흐름은 레이저 / LED 소스를 통해 조명되고 입자에 의해 산란 된 빛은 추적을 허용합니다. 독자는 리뷰 작품 Grant ( 1997 ), Westerweel et al. ( 2013 년)에 대한 자세한 설명을 참조하십시오. 기본 2D 기술은 고유한 설정으로 발전했으며, 가장 진보 된 것은 단일 / 다중 평면 입체 PIV (Prasad 2000 ) 및 체적 / 단층 PIV (Scarano 2013 )입니다. 광범위한 유동장의 비 침습적 측정이 필요한 산업 및 연구 응용 분야에서 광범위하게 사용되었습니다.
조사된 유동장이 단단한 서있는 경계의 영향을 받는 경우 정적 마스킹 (SM) 접근 방식을 사용하여 PIV 분석을 수행하는 영역에서 솔리드 객체와 그림자가 차지하는 영역을 빼기 위해 주의를 기울여야 합니다. 실제로 이러한 영역에서는 파종 입자를 식별 할 수 없으므로 유속 재구성을 수행 할 수 없습니다. 제대로 처리되지 않으면 이 마스킹 단계는 잘못된 예측으로 이어질 수 있으며, 불행히도 그림자 영역 경계의 근접성에 국한되지 않습니다.
PIV 기술은 획득 프레임 속도를 관심있는 시간 척도로 조정하여 정상 상태 또는 시간 변화 흐름에 적용 할 수 있습니다. 시간의 가변성이 고체 물체의 위치 / 모양과 관련된 경우 이미지를 동적으로 마스킹하기 위해 추가 노력이 필요합니다. 고체 물체뿐만 아니라 다른 유체 단계도 가려야한다는 점에 유의해야합니다 (Foeth et al. 2006).
이 프로세스는 고체 물체의 움직임이 선험적으로 알려진 경우 비교적 쉬우므로 SM 알고리즘에 대한 최소한의 수정이 목적에 부합 할 수 있습니다. 그러나 고체 물체의 위치 및 / 또는 모양이 알려지지 않은 방식으로 시간에 따라 변할 경우 물체를 동적으로 추적 할 수 있는 마스킹 기술이 필요합니다. PIV 분석을위한 동적 마스킹 (DM) 접근 방식은 현재 상당한 주목을 받고 있습니다 (Sanchis and Jensen 2011 , Masullo 및 Theunissen 2017 , Anders et al. 2019 ) . 시간 분해 PIV 시스템의 확산 덕분에 고속 카메라의 가용성이 높아집니다.
DM 기술의 주요 발전은 마이크로 PIV 분야에서 비롯됩니다 (Lindken et al. 2009) 마이크로 및 나노 스위 머 (Ergin et al. 2015 ) 및 다상 흐름 (Brücker 2000 , Khalitov 및 Longmire 2002 ) 주변의 유동장을 조사 하려면 정확하고 유연한 알고리즘이 필요합니다. DM 기술은 상용 PIV 분석 소프트웨어 패키지 (TSI Instruments 2014 , DantecDynamics 2018 )에 포함되어 있습니다. 최근 개발 (Vennemann 및 Rösgen 2020 )은 신경망 자동 마스킹 기술의 적용을 예상하지만, 네트워크를 훈련하려면 합성 데이터 세트를 생성해야합니다.
많은 알고리즘은 이미지 처리 기술을 사용하여 개체를 추적하며, 대부분 사용자는 획득 한 이미지에서 추적 할 개체를 강조 표시 할 수있는 임시 실험 설정을 개발해야합니다. 따라서 실험 설정의 설계는 알고리즘의 최종 정확도에 영향을줍니다.
몇 가지 해결책을 구상 할 수 있습니다. 다음에서는 간단한 2D PIV 설정을 참조하지만 대부분의 고려 사항은 더 복잡한 설정으로 확장 할 수 있습니다. PIV 설정에서 객체를 쉽고 정확하게 추적 할 수 있도록 렌더링하는 가장 간단한 방법은 일반적으로 PIV 레이저 시트에 대략 수직 인 카메라를 향한 반사를 최대화하는 방향을 가리키는 추가 광원을 사용하여 조명하는 것입니다. 이 순진한 솔루션과 관련된 주요 문제는 PIV의 ROI (관심 영역)를 비추 지 않고는 광원을 움직이는 물체에만 겨냥하는 것이 사실상 불가능하여 시딩에 의해 산란 된 레이저 광 사이의 명암비를 감소 시킨다는 것입니다. 입자와 어두운 배경.
카메라의 프레임 속도가 높을수록 센서에 닿는 빛의 양이 적다는 사실로 인해 상황이 가혹 해집니다. 고체 물체의 움직임과 유동 입자가 모두 사용 된 설정의 획득 속도에 비해 충분히 느리다면, 가능한 해결책은 레이저 펄스 쌍 사이에 단일 확산 광 샷을 삽입하는 것입니다 (반드시 대칭 삽입은 아님). 그리고 카메라 샷을 둘 모두에 동기화합니다. 각 레이저 커플에서 물체의 위치는 확산 광에 의해 생성 된 이전 샷과 다음 샷의 두 위치를 보간하여 결정될 수 있습니다. 이 접근 방식에는 레이저, 카메라 및 빛을 제어 할 수있는 동기화 장치가 필요합니다.
이 문제에 대한 해결책이 제안되었으며 유체 인터페이스 (Foeth et al. 2006 ; Dussol et al. 2016 ) 의 밝은 반사를 활용 하여 이미지에서 많은 양의 산란 레이저 광을 획득 할 수 있습니다. 고체 표면에는 효과를 높이기 위해 반사 코팅이 제공 될 수 있습니다. 그런 다음 물체는 비정상적으로 큰 입자로 식별되고 경계를 쉽게 추적 할 수 있습니다. 이 솔루션의 단점은 물체 표면에서 산란 된 빛이 레이저 시트에 있지 않은 많은 시딩 입자를 비추어 PIV 분석의 정확도를 점진적으로 저하 시킨다는 것입니다.
위의 접근 방식의 개선은 다른 파장 의 두 번째 동일 평면 레이저 시트 (Driscoll et al. 2003 )를 사용합니다. 첫 번째 레이저 파장을 중심으로 한 좁은 반사 대역. 전체 설정은 매우 비쌀 수 있습니다. 파장 방출의 차이를 이용하여 설정을 저렴하게 만들 수 있습니다. 서로 다른 필터가 장착 된 두 대의 카메라를 적용하면 인터페이스로부터의 반사와 독립적으로 형광 시드 입자를 식별 할 수 있습니다 (Pedocchi et al. 2008 ).
객체의 변위가 작을 때 기본 솔루션은 실제 시간에 따라 변하는 음영 영역에 가장 근접한 하나의 정적 마스크를 추출하는 것입니다. 일반적인 경험 법칙은 예상되는 음영 영역보다 약간 더 크게 마스크를 그려 분석에 포함 된 조명 영역의 양을 단순화하고 최소화하는 것 사이의 최상의 균형을 찾는 것입니다.
본 논문에서는 PIV 분석을위한 DM 문제에 대한 새로운 실험적 접근법을 제안합니다. 우리의 방법은 형광 페인팅을 사용하여 물체를 쉽게 추적 할 수 있도록 하는 기술과 시변 마스크를 생성 할 수있는 특정 오픈 소스 알고리즘을 포함합니다. 이 접근법은 레이저 광에 불투명 한 물체의 큰 변위를 허용함으로써 효과적인 것으로 입증되었습니다.
우리의 방법인 NM (no-masking)과 SM (static masking) 접근 방식을 비교합니다. 우리의 접근 방식의 타당성을 입증하는 것 외에도 이 백서는 마스킹 단계가 정확한 결과를 얻기 위해 가장 중요하다는 것을 확인합니다. 실제로 물체의 변위가 무시할 수 없는 경우 DM에 대한 리조트는 필수이며 SM 접근 방식은 음영 처리 된 영역의 주변 환경에 국한되지 않는 부정확성을 유발합니다.
논문의 구조는 다음과 같습니다. 먼저 형광 코팅 기술과 마스킹 소프트웨어를 설명하는 제안된 접근법의 근거를 소개합니다. 그런 다음 PIV 설정에 대한 설명 후 두 벤치 마크 사례를 통해 전체 PIV 체인 분석의 신뢰성을 평가합니다. 그런 다음 제안 된 DM 방법의 결과를 NM 및 SM 솔루션과 비교합니다. 마지막으로 몇 가지 결론이 도출됩니다.
행동 양식
제안 된 DM 기술은 PIV 분석을 위해 캡처 한 동일한 이미지에서 쉽고 정확한 추적 성을 허용하기 위해 움직이는 물체 표면의 형광 코팅을 구상합니다. 물체가 가시화되면 특정 알고리즘이 물체 추적을 수행하고 레이저 위치가 알려지면 (그림 1 참조 ) 음영 영역의 마스킹을 수행합니다.
형광 코팅
코팅은 구조적 매트릭스 에 시판되는 형광 분말 (fluorescein (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018 )) 의 분산액으로 구성됩니다 . 단단한 물체의 경우 매트릭스는 폴리 에스터 / 에폭시 (대상 재료와의 화학적 호환성에 따라) 투명 수지 일 수 있습니다. 변형 가능한 물체의 경우 매트릭스는 투명한 실리콘 고무로 만들 수 있습니다. 형광 코팅 된 물체는 실행 중에 지속적으로 빛을 방출하기 위해 실험 전에 충분히 오랫동안 조명을 비춰 야합니다. 우리는 4W LED 소스 (그림 2 에서 볼 수 있음)에 20 초 긴 노출이 실험 실행 (몇 초)의 짧은 기간 동안 일관된 형광 방출을 제공하기에 충분하다는 것을 발견했습니다.
우리 실험에서 물체와 입자 크기 사이의 상당한 차이를 감안할 때 전자를 식별하는 것은 간단합니다. 그림 3 은 씨 뿌리기 입자와 물체 모양이 서로 다른 세 번에 겹쳐진 모습을 보여줍니다 (색상은 다른 순간을 나타냄).
대신, 이러한 크기 기반 분류가 가능하지 않은 경우 입자와 물체의 파장을 분리해야합니다. 이러한 분리는 시드 입자에 의해 산란 된 빛과 현저하게 다른 파장에서 방출되는 형광 코팅을 선택하여 달성 할 수 있습니다. 또는 레이저에서 멀리 떨어진 대역에서 방출되는 형광 입자를 이용하는 것 (Pedocchi et al. 2008 ). 두 경우 모두 컬러 이미지 획득의 채널 분리 또는 멀티 카메라 설정의 애드혹 필터링은 물체 식별을 크게 촉진 할 수 있습니다. 우리의 경우에는 그러한 파장 분리를 달성 할 필요가 없습니다. 실제로 형광 코팅의 방출 스펙트럼의 피크는 540nm입니다 (Taniguchi and Lindsey 2018 ; Taniguchi et al. 2018), 사용 된 레이저의 532 nm에 매우 가깝습니다.
마스킹 소프트웨어
DM 용으로 개발 된 알고리즘 은 무료 PIV 분석 패키지 PIVlab (Thielicke 2020 , Thielicke 및 Stamhuis 2014 ) 과 함께 작동하도록 고안된 오픈 소스 프리웨어 GUI 기반 도구 (Prestininzi 및 Lombardi 2021 )입니다. 이것은 세 단계의 순차적 실행으로 구성됩니다 (그림 1 에서 a–b–c라고 함 ). 첫 번째 단계 (a)는 장면에서 레이저 위치를 찾는 데 사용됩니다 (즉, 소스의 좌표를 계산합니다. 장애물에 부딪히는 빛); 두 번째 항목 (b)은 개체 위치를 추적하고 각 프레임의 음영 영역을 계산합니다. 세 번째 항목 (c)은 추적 된 개체 영역과 음영 처리 된 개체 영역을 PIV 알고리즘을위한 단일 마스크로 병합합니다.
각 단계에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
(ㅏ)레이저 위치는 프레임 (즉, 획득 한 프레임의 시야 (FOV)) 내에서 가시적 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 전자의 경우 사용자는 GUI에서 레이저 소스를 클릭하여 찾기 만하면됩니다. 후자의 경우, 사용자는 음영 영역의 경계에 속하는 두 개의 세그먼트 (두 쌍의 점)를 그리도록 요청받습니다. 그러면 FOV 외부에있는 레이저 위치가 두 선의 교차점으로 계산됩니다. 세그먼트로 구성됩니다. 개체 그림자는 ROI 프레임 상자에 도달하는 것으로 간주됩니다.
(비)레이저 위치가 알려지면 물체 추적은 다음과 같이 수행됩니다. 각 프레임의 하나의 채널 (이 경우 RGB 색상 공간이 사용되기 때문에 녹색 채널이지만 GUI는 선호하는 채널을 지정할 수 있음)은 다음과 같습니다. 로컬 적응 임계 값을 사용하여 이진화 됨 (Bradley and Roth 2007), 후자는 이웃 주변의 로컬 평균 강도를 사용하여 각 픽셀에 대해 계산됩니다. 그런 다음 입자와 물체로 구성된 이진 이미지가 영역으로 변환됩니다. 우리 실험에 존재하는 유일한 장애물은 모든 입자에 비해 더 큰 크기를 기준으로 식별됩니다. 다른 전략은 이전에 논의되었습니다. 그런 다음 장애물 영역의 경계 다각형은 사용자 정의 포인트 밀도로 결정됩니다. 여기에서는 그림자 결정을 위해 광선 투사 (RC) 접근 방식을 채택했습니다. RC는 컴퓨터 그래픽을 기반으로하는 “경 운송 모델링”의 틀에 속합니다. 수치 적으로 정확한 그림자를 제공하기 때문에 여기에서 선택됩니다. 정확도는 떨어지지 만 주로 RC의 계산 부하를 줄이는 것을 목표로하는 몇 가지 다른 방법이 개발되었습니다.2015 ), 여기서 간략히 회상합니다. 각 프레임 (명확성을 위해 여기에 색인화되지 않음)에 대해 광선아르 자형나는 j아르 자형나는제이레이저 위치 L 에서 i 번째 정점 으로 캐스트됩니다.피나는 j피나는제이의 J 오브젝트의 경계 다각형 일; 목표는피나는 j피나는제이 하위 집합에 속 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 조명되는 경계 정점의 피나는 j피나는제이 에 추가됩니다 ㅏ제이ㅏ제이 만약 아르 자형나는 j아르 자형나는제이 적어도 한쪽을 교차 에스k j에스케이제이( j 번째 개체 경계 다각형 의 모든면에 걸쳐있는 k )피나는 j피나는제이 (그것이 교차로 큐나는 j k큐나는제이케이 레이저 위치와 정점 사이에 있지 않습니다. 피나는 j피나는제이). 두 개의 광선, 즉ρ1ρ1 과 ρ2ρ2추가면을 가로 지르지 않는는 저장됩니다.
(씨)일단 정점 세트, 즉 ㅏ제이ㅏ제이 레이저에 의해 직접 비춰지고 식별되었으며 ROI 프레임 상자의 음영 부분은 후자와 교차하여 결정됩니다. ρ1ρ1 과 ρ2ρ2. 두 교차점은 다음에 추가됩니다.ㅏ제이ㅏ제이. 점으로 둘러싸인 영역ㅏ제이ㅏ제이 마침내 마스크로 변환됩니다.
레이저 소스가 여러 개인 경우 각각에 RC 알고리즘을 적용해야하며 음영 영역의 결합이 수행됩니다. 레이 캐스팅 절차의 의사 코드는 Alg에보고됩니다. 1.
그림 1
DM 검증
이 섹션에서는 제안 된 DM으로 수행 된 PIV 측정과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM) 간의 비교를 제시합니다.
그림 2그림 3
실험 설정
진동 유도기 (VI)의 성능을 분석하기 위해 PIV 설정을 설계하고 현재 DM 기술을 개발했습니다 (Curatolo et al. 2019 , 2020 ). 후자는 비 맥동 유체 흐름에서 역류에 배치 된 캔틸레버의 규칙적이고 넓은 진동을 유도 할 수있는 윙렛입니다. 이러한 VI는 캔틸레버의 끝에 장착되며 (그림 2 참조 ) 진동 운동의 어느 지점에서든 캔틸레버의 중립 구성을 향해 양력을 생성 할 수있는 두 개의 오목한 날개가 있습니다.
VI는 캔틸레버 표면에 장착 된 압전 패치를 사용하여 고정 유체 흐름에서 기계적 에너지 추출을 향상시킬 수 있습니다. 그림 2 에서 강조된 날개의 전체 측면 가장자리는 Sect에 설명 된 사양에 따라 형광 페인트로 코팅되어 있습니다. 2.1 . 실험은 Roma Tre University 공학부 수력 학 실험실의 자유 표면 채널에서 수행됩니다. 10.8cm 길이의 캔틸레버는 채널의 중심선에 배치되고 상류로 향하며 수직-세로 평면에서 진동합니다. 세라믹 페 로브 스카이 트 (PZT) 압전 패치 (7××캔틸레버의 윗면에는 Physik Instrumente (PI)에서 만든 3cm)가 부착되어 있습니다. 흐름 유도 진동 하에서 변형으로 인해 AC 전압 차이를 제공합니다. VI 왼쪽 날개의 수직 중앙면에있는 2D 속도 필드는 수제 수중 PIV 장비를 통해 얻었습니다.각주1 연속파, 저비용, 저전력 (150mW), 녹색 (532nm) 레이저 빔이 2mm 두께의 부채꼴 시트에 퍼집니다.120∘120∘그림 2 와 같이 VI의 한쪽 날개를 절반으로 교차 합니다. 물은 평균 직경이 100 인 폴리 아미드 입자로 시드됩니다.μμm 및 1016 Kg / m의 밀도삼삼. 레이저 소스는 VI의 15cm 위쪽 (자유 표면 아래 약 4cm)과 VI의 하류 5cm에 경사지게 배치됩니다.5∘5∘상류. 위의 설정은 주로 날개의 후류를 조사하기 위해 고안되었습니다. 날개의 상류면과 하류 부분의 일부는 레이저 시트에 직접 맞지 않습니다. 레이저 시트에 수직으로 촬영하는 고속 상용 카메라 (Sony RX100 M5)를 사용하여 동영상을 촬영합니다. 후자는 1920의 프레임 크기로 500fps의 높은 프레임 속도 모드로 기록됩니다.×× 1080px, 나중에 더 작은 655로 잘림 ××이미지 분석 중에 분석 할 850px ROI. 시간 해결, 프리웨어, 오픈 소스, MatLab 용 PIV 분석 도구가 사용됩니다 (Thielicke and Stamhuis 2014 ). 이 도구는 질의 영역 (IA) 변형 (우리의 경우 64×× 64, 32 ×× 32 및 26 ××26). 각 패스에서 각 IA의 경계와 모서리에서 추가 변위 정보를 얻기 위해 인접한 IA 사이에 50 %의 중첩이 허용됩니다. 첫 번째 통과 후, 입자 변위 정보가 보간되어 IA의 모든 픽셀의 변위를 도출하고 그에 따라 변형됩니다.
시딩 입자 수 밀도는 첫 번째 패스에서 IA 당 약 5입니다. Keane과 Adrian ( 1992 )에 따르면 이러한 밀도 값은 95 % 유효한 탐지 확률을 보장합니다. IA는 프레임 커플 내에서 입자의 충분한 영구성을 보장하기 위해 크기가 조정됩니다. 분석 된 유동 역학은 0.4 ~ 0.7m / s 범위의 유동 속도를 특징으로합니다. 따라서 입자는 권장 최소값 인 2 프레임 (Keane and Adrian 1992 ) 보다 큰 약 3-4 프레임의 세 번째 패스 IA에 나타납니다 .
PIV 체인 분석 평가
사용 된 PIV 알고리즘의 정확성은 이전에 문헌에서 광범위하게 평가되었습니다 (예 : Guérin et al. ( 2020 ), Vennemann and Rösgen ( 2020 ), Mohammadshahi et al. ( 2020 ), Narayan et al. ( 2020 )). 그러나 PIV 측정의 물리적 일관성을 보장하기 위해 두 가지 벤치 마크 사례가 여기에 나와 있습니다.
첫 번째는 Sect에 설명 된 동일한 PIV 설정을 통해 측정 된 세로 유속의 수직 프로파일을 비교합니다. 3.1 분석 기준 용액이있는 실험 채널에서. 후자는 플로팅 트레이서로 수행되는 PTV (입자 추적 속도계) 측정을 통해 보정되었습니다. 분석 속도 프로파일은 Eq. 1 (Keulegan 1938 ).u ( z) =유∗[5.75 로그(지δ) +8.5];유(지)=유∗[5.75로그(지δ)+8.5];(1)
여기서 u 는 수평 유속 성분, z 는 수직 좌표,δδ 침대 거칠기 및 V∗V∗ 균일 한 흐름 공식에 의해 주어진 것으로 가정되는 마찰 속도, 즉 유∗= U/ C유∗=유/씨; U 는 깊이 평균 유속이고 C 는 다음 과 같이 주어진 마찰 계수입니다.씨= 5.75로그( 13.3에프R / δ)씨=5.75로그(13.3에프아르 자형/δ), R = 0.2아르 자형=0.2 m은 유압 반경이고 에프= 0.92에프=0.92유한 폭 채널의 형상 계수. 그림 4 는 4 초의 시간 창에 걸쳐 순간 값을 평균화하여 얻은 분석 프로필과 PIV 측정 간의 비교를 보여줍니다. 국부적 인 변동은 대략 0.5 초의 시간 척도에서 진화하는 것으로 밝혀졌습니다. PTV 결과에 가장 적합하면 다음과 같은 값이 산출됩니다.δ= 1δ=1cm, 베드 거칠기의 경우 Eq. 1 , 실험 채널 침대 표면의 실제 조건과 호환됩니다. VI의 휴지 구성 위치에서 유속의 분석 값은 그림에서 검은 색 십자가로 표시됩니다. 비교는 놀라운 일치를 보여 주므로 실험 설정과 PIV 알고리즘의 조합이 분석 된 설정에 대해 신뢰할 수있는 것으로 간주 될 수 있음을 증명합니다.
두 번째 벤치 마크는 VI 뒷면에 재 부착 된 흐름의 양을 비교합니다. 실제로 이러한 장치의 높은 캠버를 고려할 때 흐름은 하류 표면에서 분리되어 결국 다시 연결됩니다. 첨부 흐름을 나타내는 표면의 양 (Curatolo 외. 발견 2020 ) 흥미로운 압전 패치 (즉, 효율이 큰 경우에 더 빠르게 진동이 유발되는 것이다)에서 VI의 효율과 상관된다. 여기에서는 PIV 분석을 통해 측정 된 진동의 상사 점에서 재 부착 된 흐름의 길이를 CFD (전산 유체 역학) 상용 코드 FLOW-3D® (Flow Science 2019 )로 예측 한 길이와 비교하여 RANS를 해결합니다. 결합 식 (비어 스톡스 레이놀즈 평균) 케이 -ϵϵ구조화 된 그리드의 난류 폐쇄 (시뮬레이션을 위해 1mm 간격이 선택됨). 다운 스트림 측면의 흐름은 이러한 높은 캠버 VI를 위해 여러 위치에서 분리 및 재 부착됩니다. 이 벤치 마크에서 비교 된 양은 VI의 앞쪽 가장자리와 가장 가까운 흐름 재 부착 위치 사이의 호 길이입니다. 그림 5를 참조 하면 CFD 모델에 의해 예측 된 호의 길이는 측정 된 호의 길이보다 10 % 더 큽니다. 이 작업에 제시된 DM 기술을 사용하는 PIV 분석은 물리적으로 건전한 측정을 제공하는 것으로 입증됩니다. 후류의 유체 역학에 대한 자세한 분석과 VI의 전반적인 효율성과의 상관 관계는 현재 진행 중이며 향후 작업의 대상이 될 것입니다.
그림 4그림 5
결과
그림 6을 참조하여 순간 유속 장의 관점에서 세 가지 접근법의 결과를 비교합니다. 선택한 순간은 진동의 상사 점에 해당합니다.
제안 된 DM (그림 6 의 패널 a )은 부드러운 유동장을 생성하여 후류에서 일관된 소용돌이 구조를 나타냅니다.
NM 접근법 (그림 6 의 패널 b1 )도 후류의 와류 구조를 정확하게 예측하지만 음영 영역에서 대부분 부정확 한 값을 산출합니다. 또한 비교에서 합리적인 기준을 추론 할 수 없기 때문에 획득 한 유동장 의 사후 필터링이 실현 가능하지 않다는 것이 분명합니다 . 실제로 유속은 그림 6 의 패널 c1에서 볼 수 있듯이 가장 큰 오류가 생성되는 위치에서도 “합리적인”크기를 갖습니다. , DM 및 NM 접근 방식으로 얻은 속도 필드 간의 차이가 표시됩니다. 더욱이 후류에서 발생하는 매우 불안정한 소용돌이 운동이 이러한 위치에 가깝게 이동하기 때문에 그럴듯한 흐름 방향을 가정하더라도 필터링 기준을 공식화 할 수 없습니다. 모델러가 그러한 부정확성을 알고 있었다하더라도 NM 접근법은 “합리적”이지만 여전히 날개의 내부 현과 그 바로 아래에있는 유동장의 대부분은 부정확합니다. 이러한 행동은 매우 오해의 소지가 있습니다.
그림 6 의 패널 b2는 SM 접근법으로 얻은 유속 장을 보여주고 패널 c2는 SM과 DM 접근법으로 얻은 결과 간의 차이를 보여줍니다. SM 접근법은 NM 대응 물에 비해 전반적으로 더 나은 정확도를 명확하게 보여 주지만, 이는 레이저 소스의 위치가 진동 중에 음영 영역이 많이 움직이지 않기 때문입니다 (그림 3 참조). 한 번의 진동 동안 VI가 경험 한 최대 변위를 육안으로 검사합니다. 즉, 분석 된 사례의 경우 정적 마스크를 그리기위한 중립 구성을 선택하면 NM 접근 방식보다 낮은 오류를 얻을 수 있습니다. 더 큰 물체 변위를 포함하는 실험 설정은 NM이 일관되게 더 정확해질 수 있기 때문에 NM보다 SM의 우월성은 일반화 될 수 없음을 강조하고 싶습니다.
그림 6 은 분석 된 접근법에 의해 생성 된 차이를 철저히 보여 주지만 결과에 대한보다 정량적 인 평가를 제공하기 위해 오류의 빈도 분포를 계산했습니다. 그림 7 에서 이러한 분포를 살펴보면 SM 접근법이 NM보다 전체적인 예측이 더 우수하고 SM 분포가 더 정점에 있음을 확인합니다. 그럼에도 불구하고 SM은 여전히 비정상적인 강도의 스파이크를 생성합니다. 분포의 꼬리로 표시되는 이러한 값은 정적 마스크 범위의 과대 평가 (왼쪽 꼬리) 및 과소 평가 (오른쪽 꼬리)에 연결됩니다. 그러나 주파수의 크기는 고려되는 경우에 SM과 NM의 적용 가능성을 배제하여 DM에 대한 리조트를 의무적으로 만듭니다.
그림 6그림 7
결론
이 작업에서는 PIV 분석 도구에 DM (Dynamic Masking) 모듈을 제공하기위한 새로운 실험 기법을 제시합니다. 동적 마스킹은 유체 흐름에 잠긴 불투명 이동 / 변형 가능한 물체를 포함하는 시간 해결 PIV 설정에서 필요한 단계입니다. 마스킹 알고리즘과 함께 형광 코팅을 사용하여 물체를 정확하게 추적 할 수 있습니다. 우리는 제안 된 DM과 두 가지 다른 접근 방식, 즉 no-masking (NM)과 static masking (SM)을 비교하여 자체적으로 설계된 저비용 PIV 설정을 통해 수행 된 측정을 제시합니다. 분석 된 유동 역학은 고체 물체의 제한된 변위를 포함하지만 정량적 비교는 DM 기술을 채택해야하는 필수 필요성을 보여줍니다. 여기에서 정확성이 입증 된 현재의 실험적 접근 방식은
메모
1.실험 데이터 세트는 PIV 분석의 복제를 허용하기 위해 요청시 제공됩니다.
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CRUI-CARE 계약에 따라 Università degli Studi Roma Tre가 제공하는 오픈 액세스 자금.
작가 정보
제휴
이탈리아 Roma, Università Roma Tre 공학과Valentina Lombardi, Michele La Rocca, Pietro Prestininzi
교신 저자
Valentina Lombardi에 대한 서신 .
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Tien-Li Chang a,*, Jung-Chang Wang b , Chun-Chi Chen c , Ya-Wei Lee d , Ta-Hsin Chou a a Mechanical and Systems Research Laboratories, Industrial Technology Research Institute, Rm. 125, Building 22, 195 Section 4, Chung Hsing Road, Chutung, Hsinchu 310, Taiwan, ROC bDepartment of Manufacturing Research and Development, ADDA Corporation, Taiwan cNational Nano Device Laboratories, Taiwan d Research and Development Division, Ordnance Readiness Development Center, Taiwan
Abstract
이 연구는 나노 임프린트 공정에서 Ni 몰드 스탬프와 PMMA (폴리 메틸 메타 크릴 레이트) 기판 사이의 접착 방지 층으로서 새로운 재료를 제시합니다. 폴리 벤족 사진 ((6,6′-bis (2,3-dihydro3-methyl-4H-1,3-benzoxazinyl))) 분자 자기 조립 단층 (PBO-SAM)은 점착 방지 코팅제로 간주되어 불소 함유 화합물은 Ni / PMMA 기판의 나노 임프린트 공정을 개선 할 수 있습니다. 이 작업에서 나노 구조 기반 Ni 스탬프와 각인 된 PMMA 몰드는 각각 전자빔 석판화 (EBL)와 수제 나노 임프린트 장비에 의해 수행됩니다. 제작 된 나노 패턴의 형성을 제어하기 위해 시뮬레이션은 HEL (hot embossing lithography) 공정 동안 PBO-SAM / PMMA 기판의 변형에 대한 온도 분포의 영향을 분석 할 수 있습니다. 여기서 기둥 패턴의 직경은 Ni 스탬프 표면에 200nm 및 400nm 피치입니다. 이 적합성 조건에서 소수성 PBO-SAM 표면을 기반으로하여 Ni 몰드 스탬프의 결과는 품질 및 수량 제어에서 90 % 이상의 개선을 추론합니다.
Introduction
나노 임프린트 리소그래피 (NIL)는 초 미세 패터닝 기판 기술을 대량 생산할 수있는 가장 큰 잠재력입니다 [1,2]. 최근에는 광전자 장치 [3], 양자 컴퓨팅 장치 [4], 바이오 센서 [5] 및 전자 장치 [6]에 요구 될 수있는 NEMS / MEMS 기술의 빠른 개발이 이루어지고 있습니다.
따라서 기존의 포토 리소 그래프는 할당에 적합한 방법이 아닐 수 있습니다 [7]. X 선, 이온빔, 전자빔 리소그래피의 경우 LCD의 도광판 초박막 판과 같은 대 면적 패턴 제작에 적합하지 않습니다. 제어하기 어렵습니다. 일부 제작된 문제를 기반으로 NIL 프로세스는 재료, 패턴 크기, 구조 및 기판 지형면에서 유연성을 제공합니다 [8].
오늘날 NIL 제조 방법은 낮은 비용과 높은 처리량의 높은 패터닝 해상도의 조합으로 학제 간 나노 스케일 연구 및 상용 제품의 새로운 문을 열 수 있는 큰 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 나노 임프린트 기술이 산업 규모 공정을 위해 충분히 성숙하기 전에 몇 가지 응용 문제를 해결해야 합니다.
각인된 몰드 공정은 종종 고온 (폴리머의 유리 전이 온도에 대해> 100oC)과 고압 (> 100bar)에서 수행되기 때문에 분명히 바람직하지 않습니다. 가열 및 냉각 공정의 열주기는 금형 및 각인 된 기판의 왜곡을 유발할 수 있습니다. 한 가지 특별한 문제는 스탬프와 폴리머 사이의 접착 방지 층 처리를 제어하여 기계적 결함이 임프린트 품질과 스탬프 수명에 영향을 미칠 수있는 중요한 패턴 결함이되는 것을 방지하는 것입니다.
Schift et al. 플루오르화 트리클로로 실란을 마이크로 미터 체제에서 실리콘에 대한 접착 방지 코팅으로 사용하는 것으로 입증되었습니다 [9]. 또한 Park et al. Ni 몰드 스탬프에 더 나은 접착 방지 코팅 공정을 달성하기 위해 불소화 실란제를 사용했습니다 [10].
그러나 지금까지 Ni 스탬프에 대한 접착 방지 코팅 처리의 NIL 공정에서 비 불소 물질에 대한 시도는 거의 이루어지지 않았습니다. 우리의 생활 환경은 그것을 유지하기 위해 불소가 아닌 물질이 필요합니다. 또한 Ni 계 소재의 부드러운 특성을 바탕으로 가장 중요한 롤러 나노 임프린트 기술을 개발할 수 있습니다.
본 연구의 목적은 Ni 스탬프와 PMMA 기판 사이의 점착 방지 코팅제로 PBO-SAM을 개발하여 나노 제조 기술, 즉 NIL을 향상시키는 것입니다.
Experiment
먼저 4,4′- 이소 프로필 리 덴디 페놀 (비스페놀 -A, BA-m), 포름 알데히드 및 메틸 아민을 반응시켜 폴리 벤족 사진을 제조 하였다. 미국 Aldrich Chemical company, Inc.에서 구입 한 모든 화학 물질. 합성 과정에서 포름 알데히드/디 옥산 및 메틸 아민 / 디 옥산 물질을 10 o C에서 항아리에서 10분 동안 측정하는 벤족 사진 단량체가 필요했습니다.
디 에틸 에테르를 기화시킨 후, 벤족 사진 전구체가 완성되었다. benzoxazine 전구체를 140 o C에서 1 시간 동안 가열하면 BA-m 폴리 벤족 사진을 얻을 수 있습니다. 다음으로 4 인치입니다.
이 연구에서는 p 형 Si (10 0) 웨이퍼를 사용할 수 있습니다. SiO2 기반 Ni (원자량 5.87g / mole) 기판의 제조를 위해 Ti (5nm) 및 SiO2 (20nm)를 순차적으로 증착 한 후 O2- 플라즈마 처리를 수행했습니다. Ni 기판과 SiO2 층 사이의 접착력을 높이기 위해 Ti 중간층이 사용되었습니다. 아세톤, 이소프로판올 및 탈 이온수를 사용하여 세척 한 후 샘플을 포토 레지스트 (ZEP520A-7, Nippon Zeon Co., Ltd.)로 스핀 코팅했습니다.
Fig. 1. Schematic diagram of nanostructures using NIL process: (A) EBL equipment for fabricated mold stamp. (B) HEL equipment for nanoimprint pattern with computer
controlled electronics. (C) A nickel-based pillar mold can imprint into a PBO-SAM polymer resist layer; afterward, the mold removal and pattern transfer are based on
anisotropic etching to remove reside.
마스터 몰드는 그림 1 (A)에서 Ni 필름의 반응성 이온 에칭 (RIE)과 함께 Crestec CABL8210 전자 빔 직접 쓰기 도구 (30 keV, 100 pA)를 사용하여 제작되었습니다. 그런 다음 시뮬레이션된 결과는 NIL 프로세스에서 엠보싱 압력으로 기계적 고장의 효과를 제공할 수 있으며, 이는 우리가 원하는 나노 패턴 설계 및 연구에 도움이 될 수 있습니다.
PBOSAM / PMMA 기판 모델의 변형은 3 차원 접근법에 기반한 유한 체적 방법 (FVM)을 통해 예측할 수 있습니다. Navier-Stokes 방정식 [11]에서 압력과 속도 사이의 결합은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 2 차 상향 이산화 방식은 대류 플럭스 및 운동량의 확산 플럭스, 유체의 질량 분율에 대한 중심 차이 방식에 대해 구현됩니다. 완화 부족 요인의 일반적인 값은 0.5입니다.
수렴 기준이 1105로 설정된 연속성을 제외한 모든 변수에 대해 잔차가 1103 미만인 경우 솔루션이 수렴된 것으로 간주됩니다. 여기서 각인된 나노 패턴은 그림 1 (B)와 같이 수제 장비에서 수행한 HEL 공정을 통해 사용할 수 있습니다. PBO-SAM 코팅 방법으로 HEL 절차를 활용 한 나노 패턴의 제작은 그림 1 (C)에 개략적으로 표시되었습니다.
200nm의 얇은 PMMA 필름 (분자량 15kg / mole)을 SiO2 기판에 스핀 코팅 한 후 160oC에서 30 분 동안 핫 플레이트에서 베이킹했습니다. 또한 PBO-SAM 코팅은 접착 방지제입니다. CVD 공정에 의해 증착되었습니다. 마스터는 150oC 및 50bar에서 10 분 동안 PBO-SAM / PMMA 기판 필름에 엠보싱하여 복제되었습니다.
마지막으로, 엠보싱 된 나노 구조물의 바닥에 남아 있던 PBO-SAM / PMMA 층은 RIE 처리로 제거되었습니다. 각 임프린트 후 스탬프 및 기판의 품질이 제작 된 후 현미경을 사용하여 관찰하고 물 접촉각 (CA) 측정을 사용하여 습윤 및 접착 특성을 알아낼 수 있습니다.
Fig. 2. FTIR absorption spectrum of polybenzoxazines indicates the vibrational
modes of molecular bonds.Fig. 3. FE-SEM micrograph of Ni stamps before imprinted PMMA substrate. The
pillar diameter is 200 nm, and its period is 400 nm.Fig. 5. Contact angles of water drops on (A) a PMMA polymer film surface, and (B) a smooth PBO-SAM coating film surfaceFig. 6. Simulation of Ni stamps and PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) A
nanoimprint system geometry, and (B) its grid plot.Fig. 7. Simulation results of temperature distribution between Ni stamps and
PBO-SAM/PMMA substrate in NIL process: (A) stamp cross-sectional, (B) PMMA
substrate cross-sectional, (C) 3-dimensional and (D) intrinsic 3-dimensional views,
respectively. The study of computed condition in nanoimprint process is at 150 o
C
and 50 bar during 10 min. Note that for NIL experimental parameters, the simulated
results have already decided before doing nanoimprint experiment.
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Keywords: Lost foam casting; Heat transfer coefficient; Gas pressure; VOF-FAVOR
LFC (Loss Foam Casting) 공정에서 부드러운 몰드 충진의 중요성은 오랫동안 인식되어 왔습니다. 충진 공정이 균일할수록 생산되는 주조 제품의 품질이 향상됩니다. 성공적인 컴퓨터 시뮬레이션은 금형 충전 공정에서 복잡한 메커니즘과 다양한 공정 매개 변수의 상호 작용을 더 잘 이해함으로써 새로운 주조 제품 설계의 시도 횟수를 줄이고 리드 타임을 줄이는데 도움이 될 수 있습니다.
이 연구에서는 용융 알루미늄의 유체 흐름과 금속과 발포 폴리스티렌 (EPS) 폼 패턴 사이의 계면 갭에 관련된 열 전달을 시뮬레이션하기 위해 전산 유체 역학 (CFD) 모델이 개발되었습니다.
상업용 코드 FLOW-3D는 VOF (Volume of Fluid) 방법으로 용융 금속의 전면을 추적 할 수 있고 FAVOR (Fractional Area / Volume Ratios) 방법으로 복잡한 부품을 모델링 할 수 있기 때문에 사용되었습니다. 이 코드는 폼 열화 및 코팅 투과성과 관련된 기체 갭 압력을 기반으로 다양한 계면 열 전달 계수 (VHTC)의 효과를 포함하도록 수정되었습니다.
수정은 실험 연구에 대해 검증되었으며 비교는 FLOW-3D의 기본 상수 열 전달 (CHTC) 모델보다 더 나은 일치를 보여주었습니다. 금속 전면 온도는 VHTC 모델에 의해 실험적 불확실성 내에서 예측되었습니다. 몰드 충전 패턴과 1-4 초의 충전 시간 차이는 여러 형상에 대해 CHTC 모델보다 VHTC 모델에 의해 더 정확하게 포착되었습니다. 이 연구는 전통적으로 매우 경험적인 분야에서 중요한 프로세스 및 설계 변수의 효과에 대한 추가 통찰력을 제공했습니다.
지난 20 년 동안 LFC (Loss Foam Casting) 공정은 코어가 필요없는 복잡한 부품을 제조하기 위해 널리 채택되었습니다. 이는 자동차 제조업체가 현재 LFC 기술을 사용하여 광범위한 엔진 블록과 실린더 헤드를 생산하기 때문에 알루미늄 주조 산업에서 특히 그렇습니다.
기본 절차, 적용 및 장점은 [1]에서 찾을 수 있습니다. LFC 프로세스는 주로 숙련 된 실무자의 경험적 지식을 기반으로 개발되었습니다. 발포 폴리스티렌 (EPS) 발포 분해의 수치 모델링은 최근에야 설계 및 공정 변수를 최적화하는 데 유용한 통찰력을 제공 할 수있는 지점에 도달했습니다. LFC 공정에서 원하는 모양의 발포 폴리스티렌 폼 패턴을 적절한 게이팅 시스템이있는 모래 주형에 배치합니다.
폼 패턴은 용융 금속 전면이 패턴으로 진행될 때 붕괴, 용융, 기화 및 열화를 겪습니다. 전진하는 금속 전면과 후퇴하는 폼 패턴 사이의 간격 인 운동 영역은 Warner et al. [2] LFC 프로세스를 모델링합니다. 금형 충진 과정에서 분해 산물은 운동 영역에서 코팅층을 통해 모래로 빠져 나갑니다.
용융 금속과 폼 패턴 사이의 복잡한 반응은 LFC 공정의 시뮬레이션을 극도로 어렵게 만듭니다. SOLA-VOF (SOLution AlgorithmVolume of Fluid) 방법이 Hirt와 Nichols [3]에 의해 처음 공식화 되었기 때문에 빈 금형을 사용한 전통적인 모래 주조 시뮬레이션은 광범위하게 연구되었습니다.
Lost foam 주조 공정은 기존의 모래 주조와 많은 특성을 공유하기 때문에이 새로운 공정을 모델링하는 데 적용된 이론과 기술은 대부분 기존의 모래 주조를 위해 개발 된 시뮬레이션 방법에서 비롯되었습니다. 패턴 분해 속도가 금속성 헤드와 금속 전면 온도의 선형 함수라고 가정함으로써 Wang et al. [4]는 기존의 모래 주조의 기존 컴퓨터 프로그램을 기반으로 복잡한 3D 형상에서 Lost foam 주조 공정을 시뮬레이션했습니다.
Liu et al. [5]는 금속 앞쪽 속도를 예측하기 위한 간단한 1D 수학적 모델과 함께 운동 영역의 배압을 포함했습니다. Mirbagheri et al. [6]은 SOLA-VOF 기술을 기반으로 금속 전면의 자유 표면에 대한 압력 보정 방식을 사용하는 Foam 열화 모델을 개발했습니다.
Kuo et al.에 의해 유사한 배압 방식이 채택되었습니다. [7] 운동량 방정식에서이 힘의 값은 실험 결과에 따라 패턴의 충전 순서를 연구하기 위해 조정되었습니다.
이러한 시뮬레이션의 대부분은 LFC 공정의 충전 속도가 기존의 모래 주조 공정보다 훨씬 느린 것으로 성공적으로 예측합니다. 그러나 Foam 분해의 역할은 대부분 모델의 일부가 아니며 시뮬레이션을 수행하려면 실험 데이터 또는 경험적 함수가 필요합니다.
현재 연구는 일정한 열전달 계수 (CHTC)를 사용하는 상용 코드 FLOW-3D의 기본 LFC 모델을 수정하여 Foam 열화와 관련된 기체 갭 압력에 따라 다양한 열전달 계수 (VHTC)의 영향을 포함합니다. 코팅 투과성. 수정은 여러 공정 변수에 대한 실험 연구에 대해 검증되었습니다.
또한, 손실 된 폼 주조에서 가장 중요한 문제인 결함 형성은 문헌에서 인용 된 수치 작업에서 모델링되지 않았습니다. 접힘, 내부 기공 및 표면 기포와 같은 열분해 결함은 LFC 작업에서 많은 양의 스크랩을 설명합니다. FLOW-3D의 결함 예측 기능은 프로세스를 이해하고 최적화하는데 매우 중요합니다.
Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based
on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d)
mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.Fig. 10. Defects formation predicted by (a) basic CHTC model with gravity effect; (b) VHTC model with heat transfer coefficient based on both gas pressure and
coating thickness; and (c) improved model for two ingates. Color represents probability for defects (blue is the lowest and red highest).
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This article was contributed by V.Sukhotskiy1,2, I. H. Karampelas3, G. Garg 1, A. Verma1, M. Tong 1, S. Vader2, Z. Vader2, and E. P. Furlani1 1University at Buffalo SUNY, 2Vader Systems, 3Flow Science, Inc.
Drop-on-demand 잉크젯 인쇄는 상업 및 소비자 이미지 재생을 위한 잘 정립 된 방법입니다. 이 기술을 주도하는 동일한 원리는 인쇄 및 적층 제조 분야에도 적용될 수 있습니다. 기존의 잉크젯 기술은 폴리머에서 살아있는 세포에 이르기까지 다양한 재료를 증착하고 패턴화하여 다양한 기능성 매체, 조직 및 장치를 인쇄하는 데 사용되었습니다 [1, 2]. 이 작업의 초점은 잉크젯 기반 기술을 3D 솔리드 금속 구조 인쇄로 확장하는 데 있습니다 [3, 4]. 현재 대부분의 3D 금속 프린팅 응용 프로그램은 고체 물체를 형성하기 위해 레이저 [6] 또는 전자 빔 [7]과 같은 외부 지향 에너지 원의 영향을 받아 증착 된 금속 분말 소결 또는 용융을 포함합니다. 그러나 이러한 방법은 비용 및 프로세스 복잡성 측면에서 단점이 있습니다. 예를 들어, 3D 프린팅 프로세스에 앞서 분말을 생성하기 위해 시간과 에너지 집약적인 기술이 필요합니다.
이 기사에서는 MHD (자기 유체 역학) drop-on-demand 방출 및 움직이는 기판에 액체 방울 증착을 기반으로 3D 금속 구조의 적층 제조에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 프로세스의 각 부분을 연구하기 위해 많은 시뮬레이션이 수행되었습니다.
단순화를 위해 이 연구는 두 부분으로 나뉘었습니다.
첫 번째 부분에서는 MHD 분석을 사용하여 프린트 헤드 내부의 Lorentz 힘 밀도에 의해 생성 된 압력을 추정 한 다음 FLOW-3D 모델의 경계 조건으로 사용됩니다. 액적 방출 역학을 연구하는 데 사용되었습니다.
두 번째 부분에서는 이상적인 액적 증착 조건을 식별하기 위해 FLOW-3D 매개 변수 분석을 수행했습니다. 모델링 노력의 결과는 그림 1에 표시된 장치의 설계를 안내하는데 사용되었습니다.
코일은 배출 챔버를 둘러싸고 전기적으로 펄스되어 액체 금속을 투과하고 폐쇄 루프를 유도하는 과도 자기장을 생성합니다. 그 안에 일시적인 전기장. 전기장은 순환 전류 밀도를 발생시키고, 이는 과도장에 역 결합되고 챔버 내에서 자홍 유체 역학적 로렌츠 힘 밀도를 생성합니다. 힘의 방사형 구성 요소는 오리피스에서 액체 금속 방울을 분출하는 역할을 하는 압력을 생성합니다. 분출된 액적은 기질로 이동하여 결합 및 응고되어 확장된 고체 구조를 형성합니다. 임의의 형태의 3 차원 구조는 입사 액적의 정확한 패턴 증착을 가능하게 하는 움직이는 기판을 사용하여 층별로 인쇄 될 수 있습니다. 이 기술은 상표명 MagnetoJet으로 Vader Systems (www.vadersystems.com)에 의해 특허 및 상용화되었습니다.
MagnetoJet 프린팅 공정의 장점은 상대적으로 높은 증착 속도와 낮은 재료 비용으로 임의 형상의 3D 금속 구조를 인쇄하는 것입니다 [8, 9]. 또한 고유한 금속 입자 구조가 존재하기 때문에 기계적 특성이 개선된 부품을 인쇄 할 수 있습니다.
프로토타입 디바이스 개발
Vader Systems의 3D 인쇄 시스템의 핵심 구성 요소는 두 부분의 노즐과 솔레노이드 코일로 구성된 프린트 헤드 어셈블리입니다. 액체화는 노즐의 상부에서 발생합니다. 하부에는 직경이 100μm ~ 500μm 인 서브 밀리미터 오리피스가 있습니다. 수냉식 솔레노이드 코일은 위 그림에 표시된 바와 같이 오리피스 챔버를 둘러싸고있습니다 (냉각 시스템은 도시되지 않음). 다수의 프린트 헤드 디자인의 반복적인 개발은 액체 금속 배출 거동뿐만 아니라, 액체 금속 충전 거동에 대한 사출 챔버 기하적인 효과를 분석하기 위해 연구되었습니다.
이 프로토타입 시스템은 일반적인 알루미늄 합금으로 만들어진 견고한 3D 구조를 성공적으로 인쇄했습니다 (아래 그림 참조). 액적 직경, 기하학, 토출 빈도 및 기타 매개 변수에 따라 직경이 50 μm에서 500 μm까지 다양합니다. 짧은 버스트에서 최대 5000 Hz까지 40-1000 Hz의 지속적인 방울 분사 속도가 달성 되었습니다.
Computational Models
프로토 타입 장치 개발의 일환으로, 성능 (예 : 액적 방출 역학, 액적-공기 및 액적-기질 상호 작용)에 대한 설계 개념을 스크리닝하기 위해 프로토타입 제작 전에 계산 시뮬레이션을 수행했습니다. 분석을 단순화하기 위해 CFD 분석 뿐만 아니라 컴퓨터 전자기(CE)를 사용하는 두 가지 다른 보완 모델이 개발되었습니다. 첫 번째 모델에서는 2 단계 CE 및 CFD 분석을 사용하여 MHD 기반 액적 분출 거동과 효과적인 압력 생성을 연구했습니다. 두 번째 모델에서는 열-유체 CFD 분석을 사용하여 기판상의 액적 패턴화, 유착 및 응고를 연구했습니다.
MHD 분석 후, 첫 번째 모델에서 등가 압력 프로파일을 추출하여 액적 분출 및 액적-기질 상호 작용의 과도 역학을 탐구하도록 설계된 FLOW-3D 모델의 입력으로 사용되었습니다. FLOW-3D 시뮬레이션은 액적 분출에 대한 오리피스 안과 주변의 습윤 효과를 이해하기 위해 수행되었습니다. 오리피스 내부와 외부 모두에서 유체 초기화 수준을 변경하고 펄스 주파수에 의해 결정된 펄스 사이의 시간을 허용함으로써 크기 및 속도를 포함하여 분출 된 액 적의 특성 차이를 식별 할 수있었습니다.
Droplet 생성
MagnetoJet 인쇄 프로세스에서, 방울은 전압 펄스 매개 변수에 따라 일반적으로 1 – 10m/s 범위의 속도로 배출되고 기판에 충돌하기 전에 비행 중에 약간 냉각됩니다. 기판상의 액적들의 패터닝 및 응고를 제어하는 능력은 정밀한 3D 솔리드 구조의 형성에 중요합니다. 고해상도 3D 모션베이스를 사용하여 패터닝을 위한 정확한 Droplet 배치가 이루어집니다. 그러나 낮은 다공성과 원하지 않는 레이어링 artifacts가 없는 잘 형성된 3D 구조를 만들기 위해 응고를 제어하는 것은 다음과 같은 제어를 필요로하기 때문에 어려움이 있습니다.
냉각시 액체 방울로부터 주변 물질로의 열 확산,
토출된 액적의 크기,
액적 분사 빈도 및
이미 형성된 3D 물체로부터의 열 확산.
이들 파라미터를 최적화 함으로써, 인쇄된 형상의 높은 공간 분해능을 제공하기에 충분히 작으며, 인접한 액적들 및 층들 사이의 매끄러운 유착을 촉진하기에 충분한 열 에너지를 보유 할 것입니다. 열 관리 문제에 직면하는 한 가지 방법은 가열된 기판을 융점보다 낮지만 상대적으로 가까운 온도에서 유지하는 것입니다. 이는 액체 금속 방울과 그 주변 사이의 온도 구배를 감소시켜 액체 금속 방울로부터의 열의 확산을 늦춤으로써 유착을 촉진시키고 고형화하여 매끄러운 입체 3D 덩어리를 형성합니다. 이 접근법의 실행 가능성을 탐구하기 위해 FLOW-3D를 사용한 파라 메트릭 CFD 분석이 수행되었습니다.
액체 금속방울 응집과 응고
우리는 액체 금속방울 분사 주파수뿐만 아니라 액체 금속방울 사이의 중심 간 간격의 함수로서 가열된 기판에서 내부 층의 금속방울 유착 및 응고를 조사했습니다. 이 분석에서 액체 알루미늄의 구형 방울은 3mm 높이에서 가열 된 스테인리스 강 기판에 충돌합니다. 액적 분리 거리 (100)로 변화 될 때 방울이 973 K의 초기 온도를 가지고, 기판이 다소 943 K.도 3의 응고 온도보다 900 K로 유지됩니다. 실선의 인쇄 중에 액적 유착 및 응고를 도시 50㎛의 간격으로 500㎛에서 400㎛까지 연속적으로 유지하고, 토출 주파수는 500Hz에서 일정하게 유지 하였습니다.
방울 분리가 250μm를 초과하면 선을 따라 입자가 있는 응고된 세그먼트가 나타납니다. 350μm 이상의 거리에서는 세그먼트가 분리되고 선이 채워지지 않은 간극이 있어 부드러운 솔리드 구조를 형성하는데 적합하지 않습니다. 낮은 온도에서 유지되는 기질에 대해서도 유사한 분석을 수행했습니다(예: 600K, 700K 등). 3D 구조물이 쿨러 기질에 인쇄될 수 있지만, 그것들은 후속적인 퇴적 금속 층들 사이에 강한 결합의 결여와 같은 바람직하지 않은 공예품을 보여주는 것이 관찰되었습니다. 이는 침전된 물방울의 열 에너지 손실률이 증가했기 때문입니다. 기판 온도의 최종 선택은 주어진 용도에 대해 물체의 허용 가능한 인쇄 품질에 따라 결정될 수 있습니다. 인쇄 중에 부품이 커짐에 따라 더 높은 열 확산에 맞춰 동적으로 조정할 수도 있습니다.
FLOW-3D 결과 검증
위 그림은 가열된 기판 상에 인쇄된 컵 구조 입니다. 인쇄 과정에서 가열된 인쇄물의 온도는 인쇄된 부분의 순간 높이를 기준으로 실시간으로 733K (430 ° C)에서 833K (580 ° C)로 점차 증가했습니다. 이것은 물체 표면적이 증가함에 따라 국부적인 열 확산의 증가를 극복하기 위해 행해졌습니다. 알루미늄의 높은 열전도율은 국부적인 온도 구배에 대한 조정이 신속하게 이루어져야 하기 때문에 특히 어렵습니다. 그렇지 않으면 온도가 빠르게 감소하고 층내 유착을 저하시킵니다.
결론
시뮬레이션 결과를 바탕으로, Vader System의 프로토타입 마그네슘 유체 역학 액체 금속 Drop-on-demand 3D 프린터 프로토 타입은 임의의 형태의 3D 솔리드 알루미늄 구조를 인쇄할 수 있었습니다. 이러한 구조물은 서브 밀리미터의 액체 금속방울을 층 단위로 패턴화하여 성공적으로 인쇄되었습니다. 시간당 540 그램 이상의 재료 증착 속도는 오직 하나의 노즐을 사용하여 달성 되었습니다.
이 기술의 상업화는 잘 진행되고 있지만 처리량, 효율성, 해상도 및 재료 선택면에서 최적의 인쇄 성능을 실현하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 추가 모델링 작업은 인쇄 과정 중 과도 열 영향을 정량화하고, 메니스커스 동작뿐만 아니라 인쇄된 부품의 품질을 평가하는 데 초점을 맞출 것입니다.
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가공 및 제조 업계에서는 다양한 유형의 The granular media model를 접할 수 있습니다. 특이한 특성으로 인해 입상 재료는 유용한 목적을 위해 전달, 혼합 또는 조작하려는 엔지니어에게 어려운 문제를 제기 할 수 있습니다. 입상 매체 모델은 고체 입자와 기체 또는 액체 (예 : 모래와 공기 또는 모래와 물) 일 수있는 유체의 혼합물의 거동을 예측하는 데 사용됩니다. 입상 고체와 유체의 혼합물은 수수료 표면에 의해 제한 될 수있는 비압축성 유체로 취급됩니다. 입상 매체 모델은 고농축 입상 재료의 흐름을 위해 개발되었습니다. 이 모델은 “연속”접근 방식을 사용합니다. 즉, 모래의 연속적인 유체 표현을 기반으로 하여 개별 모래 입자를 처리하려고 하지 않습니다.
2 차원 모래 시계에서 중력에 의해 흐르는 모래. 작은 검은 색 선은 속도 벡터입니다. 빨간색은 대부분 완전히 채워진 모래 밀도를 나타냅니다.
Granular미디어 모델링
모래와 공기의 혼합물은 공기와 모래 재료가 개별 속도로 흐르지만 압력 및 점성 응력으로 인한 운동량 교환을 통해 결합되는 2 상 흐름입니다. 전형적인 코어 모래에서 모래 입자의 직경은 약 10 분의 1 밀리미터이며 공동으로 날려지는 모래의 부피 분율은 일반적으로 50 % 이상입니다. 이 범위에서는 모래와 공기 사이에 강력한 결합이 존재하므로 그 혼합물을 단일 복합 유체로 모델링 할 수 있습니다. 두 재료의 속도 차이로 인한 2 상 효과는 Drift-Flux라고 하는 상대 속도에 대한 근사치를 사용하여 설명됩니다.
상대 속도 접근 방식을 사용하는 이 복합 흐름은 입상 매체 모델의 기반으로 선택되었습니다. 모래/공기 혼합물은 주변 공기와의 경계에 날카로운 자유 표면이 있는 단일 유체로 표현 될 수 있다고 가정합니다. 그러나 복합 유체는 모래 다짐 정도에 따라 균일하지 않은 밀도를 가질 수 있습니다. 혼합물의 점도는 밀도와 전단 응력의 함수입니다. 운동량 전달의 대부분은 입자-입자 충돌에 의한 것이기 때문에 모래-공기 혼합물은 전단 농축 물질의 특성을 갖습니다.
캐비티의 순수한 공기 영역을 배출하기 위해 단열 기포로 처리됩니다. 단열 기포는 유체 또는 단단한 벽으로 둘러싸인 공기 영역입니다. 기포의 압력은 기포 부피의 함수이며 기포가 차지하는 영역에서 균일 한 값을 갖습니다. 통풍구는 기포 내의 공기가 공동 외부로 배출되도록 합니다.
Sand Core Blowing Applications
유체와 달리 입상매질에서는 발생할 수 있는 몇 가지 차이점을 설명하기 위해 간단한 2 차원 쐐기 모양 호퍼가 바닥에 1cm 너비 튜브로 설치되었습니다. 시뮬레이션은 바닥 튜브가 비어있는 채로 시작됩니다.
Figures 1-4 (From left to right): Initial 2D hopper configuration; Time 1.75s — Vectors are black; Time 3.0s; Time 5.0s
모래는 0.63 부피 분율의 가까운 포장 한계에서 초기화되었습니다. 배출관 입구의 바닥에있는 모래는 중력의 작용으로 떨어지기 시작하지만 위의 거의 모든 모래는 고정되어 있습니다. 1-4, 여기서 색상은 패킹으로 인한 흐름 저항입니다 (빨간색은 완벽하게 단단함). 짧은 시간에 거품과 같은 영역이 형성되고 모래의 윗면을 향해 올라갑니다. 기포가 상단에 도달 할 때까지 기포 표면 주위의 흐름 만 보이며 표면이 붕괴됩니다. 상단 표면의 움푹 들어간 부분은 측면을 34 °의 지정된 안식각으로 줄이는 국부적 흐름을 가지고 있습니다. 한편이 패턴을 반복하기 위해 바닥에 또 다른 거품이 형성됩니다.
이 새로운 모델의 적용을 설명하기 위해 D. Lefebvre, A. Mackenbrock, V. Vidal, V에 의해 “날린 코어 및 금형 설계에서 시뮬레이션 개발 및 사용”논문의 데이터와 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행했습니다. Pavan and PM Haigh., Hommes & Fonderie, 2004 년 12 월. 데이터는 하나의 충전 포트가있는 2 차원 다이 형상에 대한 것입니다. 다이의 벤팅은 비대칭 적이 어서 벤트가 충전 패턴에 미치는 영향을 연구 할 수 있었습니다.
시뮬레이션 영역의 크기는 폭 30cm, 높이 15cm, 두께 1cm입니다. 밀도 1.508 gm/cc의 모래 / 공기 혼합물을 상자 입구에서 절대 2 기압의 압력으로 상자에 넣었습니다. 상자의 오른쪽에는 5 개의 열린 통풍구가 있고 상자의 아래쪽과 왼쪽에는 6 개의 통풍구가 더 있습니다. 이 배열은 상자의 비대칭 채우기로 이어집니다.
Figure 5: 연속체 모델 시뮬레이션과 실험 데이터의 비교 시뮬레이션 결과는 0.035s, 0.047s 및 0.055s입니다. 색조는 혼합 농도를 나타냅니다.
계산 그리드는 수평으로 80 개의 메쉬 셀과 수직으로 40 개의 메쉬로 구성되었습니다. 시뮬레이션이 완전히 채워진 코어 박스에 도달하는 데 걸리는 시간은 0.07 초 였고 3.2GHz Pentium 4 PC 컴퓨터에서 직렬 모드로 실행되는 CPU 시간이 약 8.9 초가 필요했습니다 (만족할 정도로 작지만 물론 이것은 2D 케이스였습니다. 계산 영역에 3200 개의 셀이 있음).
연속체 모델 시뮬레이션의 결과와 Lefebvre 등 논문의 사진을 비교 한 결과가 그림 5에 나와 있습니다. 시각적 일치는 많은 세부 사항에서 매우 좋은 것으로 보입니다. 시뮬레이션은 왼쪽에 통풍구가 닫혀있는 비대칭 영향을 포착합니다.
FLOW-3D CAST 2025R1은 주조 엔지니어가 복잡한 비철 주조에서 더 나은 품질, 효율성 및 정밀도를 달성할 수 있도록 지원합니다. 이번 릴리스에는 응고 및 수축 모델, HPDC의 샷 슬리브 모델, 밸브 모델에 대한 개선 사항이 포함되어 있습니다.
응고 수축 모델 개선 사항 이번 신제품에는 새로운 EXODUS 형식의 다공성 출력이 수정된 개선된 응고 수축 모델이 포함되어 있어 사용자가 다공성 분석과 해석을 간소화할 수 있습니다. 이제 다공성 출력에는 분해된 수축 다공성이 포함되어 엔지니어가 누출 경로를 더 잘 시각화할 수 있도록 도와줍니다.
샷 슬리브의 응고된 금속 처리 개선 고압 다이캐스팅(HPDC)에서는 샷 슬리브의 초기 응고로 인해 완성된 주조물의 콜드 셧 및 오선과 같은 결함이 발생할 수 있습니다. 이제 사용자는 다공성 기반 응고 모델을 사용하여 샷 슬리브에서 응고된 금속의 움직임을 포착할 수 있으며, 충전 시 훨씬 더 정확한 열 프로파일을 제공합니다.
EXODUS 파일 형식의 새로운 다공성 표현은 단일 다공성 출력에서 금속의 다공성뿐만 아니라 해상된 수축을 더 잘 설명합니다.
개선된 밸브 모델 FLOW-3D CAST의 밸브와 통풍구 부품은 주조 어셈블리의 환기 시스템을 모델링하는 데 사용되며, 이는 주조 부품의 결함을 제거하는 데 매우 중요할 수 있습니다. 이제 사용자는 밸브와 통풍구에서 배출될 수 있는 목표 금속 부피를 지정하여 개선된 밸브 모델을 통해 최종 결함 위치를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
새로운 밸브 모델은 금속이 밸브를 통해 배출될 수 있도록 하여, 흐름 결함이 어디로 가는지 더 정확하게 표현합니다 (아래쪽)
FLOW-3D CAST 2024R1은 영구 금형 주조를 위한 여러 가지 개선 사항을 포함하고 있으며, 그 중 첫 번째는 Thermal die cycling 시뮬레이션에서 보다 시각적으로 편리한 냉각 채널 설정입니다. 이를 통해 냉각 채널 타이밍 설정을 더 쉽게 하고 입력 오류의 가능성을 줄일 수 있습니다. 이 개선 사항은 각 냉각 채널이 활성화되는 시점과 관련 속성을 쉽게 확인할 수 있도록 합니다.
냉각 채널은 이제 다른 공정 타이밍과 함께 표시되어 복잡한 시스템을 간단하고 시각적으로 표현합니다.
또한, 간단한 스프레이/금형 처리 모델을 확장하여 캐비티뿐만 아니라 파팅 라인에도 스프레이할 수 있는 옵션을 추가했습니다. 이를 통해 이러한 유형의 금형 처리 방식을 쉽게 그리고 현실적으로 표현할 수 있어 더 나은 열 예측을 할 수 있습니다. 유사하게, 이제 Thermal die cycling 시뮬레이션 중에 플런저의 움직임을 고려하여 열 예측의 정확성을 향상시켰습니다.
또 다른 개발 사항은 초기 단계 금형 설계에서 더 빠른 열 해석을 제공하면서도 해석의 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 새로운 열 전달 모드를 기하학적 형태에 대해 활성화하여 사용합니다.
FLOW-3D CAST 2024R1에는 두 가지 새로운 출력이 추가되었습니다. 첫 번째는 금형에 대한 특정 열 전달로, 금형으로 전달되는 열의 속도를 저장하고 금형의 다양한 위치에서 필요한 냉각 능력에 대한 통찰을 제공합니다. 두 번째 출력은 공동 발생 하중으로, 공동 손상이 발생할 가능성이 있는 영역을 표시합니다.
금형으로의 열전달량 표현 공동 발생 하중
마지막으로, 사용자 기대에 더 맞도록 기존 모델에 두 가지 조정을 추가했습니다. 첫 번째는 밸브가 가장 가까운 open volume에 적용되도록 수정하여, 금형 표면이 실수로 밸브를 비활성화하는 가능성을 없앴습니다. 두 번째 조정은 모델을 사용할 때 플런저 가속도의 기본 한계를 더 현실적으로 설정한 것입니다. 이전의 기본값은 노이즈가 발생될 가능성이 있었습니다.
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 flsgrf , EXODUS II 또는 flsgrf 및 EXODUS II 파일 형식 으로 선택한 데이터를 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 객체에 대해 유한 요소 메쉬를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용 하여 FLOW-3D 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
새로운 결과 파일 형식은 솔버 엔진의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식 및 Surface LIC 표현의 예
이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 사용자에게 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다. FLOW-3D POST 의 새로운 시각화 기능 에 대해 자세히 알아보세요 .
정수압 초기화
사용자가 사전 정의된 금속 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 종종 있습니다. 크고 복잡한 시뮬레이션에서는 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있습니다. FLOW-3D CAST 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
새로운 TDC(열 다이 사이클링) 모델
새로운 Thermal Die Cycling 모델로 예측된 샷 슬리브의 온도 분포
FLOW-3D CAST 2023R2 의 재설계된 열 다이 사이클링(TDC) 모델은 고압 다이 캐스팅 및 기타 영구 금형 주조 공정의 프로세스 시트와 더 잘 일치하는 더 간단하고 직관적인 설정 프로세스를 제공합니다.
이제 TDC 시퀀스는 충전 단계의 시작 부분 에서 시작되어 하위 프로세스 전반에 걸쳐 시간에 따른 냉각/가열 라인 정의에 대한 더 높은 정확성과 정렬을 제공합니다. 향상된 스프레이 냉각 모델을 통해 사용자는 부품별로 처리 일정을 정의할 수 있을 뿐만 아니라 스프레이, 세척 및 코팅 처리에 대한 옵션을 처방할 수 있습니다. 슬라이더 동작도 포함되며 이제 냉각 채널과 가열 요소가 슬라이더와 함께 이동합니다.
이러한 기능은 다양한 단계, 일정, 이동, 처리 및 조립 단계를 보여주는 깔끔하고 직관적인 프로세스 개요를 제공하는 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자를 통해 제어됩니다.
FLOW-3D CAST 의 새로운 Thermal Die Cycling 대화 상자
이러한 개발은 개선된 열 솔루션뿐만 아니라 TDC와 관련된 공정의 응고 및 납땜에 대한 더 나은 예측을 촉진합니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3DCAST 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
FLOW-3D CAST 2023R1 의 고급 기능을 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.
기가캐스팅 제작 시 등 샷 성능 최적화
툴링 마모 해결
고급 탄소강 및 저합금강 주조 시뮬레이션
거시적 분리의 효과를 설명합니다.
플런저 모션 개선
우리는 슬로우 샷 계산기를 개선하여 정확성을 높이고, 공기 혼입을 줄이며, 낮은 충전 수준을 더 잘 처리할 수 있도록 유효성 범위를 확장했습니다. 또한 사용자 인터페이스를 간소화했으며 향상된 슬로우 샷 계산기와 결합하여 인상적인 결과를 제공합니다. 이제 플런저 위치 또는 시간 기반 정의에서 슬로우 샷 계산기의 데이터를 쉽게 사용할 수 있습니다. 새로운 계산기는 또한 슬로우 샷이 끝날 때 혼입되는 공기를 크게 줄이는 세련된 샷 프로필을 제공합니다.
2007년 슬로우 샷 계산기와 2022년 버전 비교. 슬로우 샷이 끝나면 새 계산기를 사용하여 동반 공기량이 감소하는 것을 확인하십시오.
확장된 PQ 2 분석
대형 주조는 계산 비용이 많이 들고 기가 주조는 시뮬레이션 소프트웨어를 한계까지 밀어붙일 수 있습니다. 속도 경계 조건이나 금속 입력을 사용하여 샷 슬리브와 플런저를 근사화하는 것은 런타임을 줄이는 유용한 단순화 방법입니다. 그러나 PQ
2 분석 없이는 HPDC 기계가 한계에 가깝게 작동하고 예상대로 작동하지 않아 부품 품질을 위협하는지 알 수 없습니다.
우리는 매우 유능한 PQ 2 분석을 수행 하고 이를 금속 입력 및 속도 경계 조건에 적용하여 이 문제를 해결했습니다. 이는 가장 크고 가장 복잡한 주조에서도 충전 정확도를 유지하면서 처리 시간을 크게 줄이는 것을 의미합니다.
Mold Erosion Prediction | FLOW-3D CAST
주조 금형과 다이는 기계적 스트레스 요인을 포함한 다양한 이유로 마모됩니다. 기존 전단 하중 측정법은 이 마모를 연구할 때 도움이 되지만 지금까지는 금형에 대한 금속의 충돌을 설명하지 못했고 모래 주조 금형에 포함된 모래의 최종 위치를 예측할 수 없었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 이 마모 메커니즘을 더 잘 이해할 수 있도록 새로운 출력을 추가했습니다. 새로운 출력에는 이러한 유형의 침식이 발생할 가능성이 있는 지역과 모래 함유물의 예상 위치가 표시됩니다.
다이 솔더링 예측
알루미늄 주조에 사용되는 영구 다이는 용융된 알루미늄이 다이의 철과 결합하여 화학적 마모를 겪게 되며, 이는 부품 품질뿐만 아니라 다이의 수명과 유지 관리 요구 사항에 영향을 미치는 땜납을 형성합니다. 이 마모 메커니즘의 중요성으로 인해 우리는 납땜의 위치와 심각도를 모두 예측하는 모델을 구축하게 되었습니다.
시뮬레이션된 솔더(왼쪽)와 관찰된 솔더(오른쪽, 빨간색). 사진은 다이에 관한 것이지만 시뮬레이션에서는 부품을 보여주기 때문에 이미지가 거울처럼 보입니다.
화학 기반 탄소 및 저합금강 응고 모델
우리의 장기 개발 목표 중 하나의 결과는 석출 반응, 응고 및 재용해 경로, 미세 구조 특징 및 결함을 정확하게 설명하는 탄소강 및 저합금강에 대한 강력한 화학 기반 응고 모델 입니다. 이 모델은 또한 중요한 3상 포정반응과 델타 페라이트에서 오스테나이트로의 전이로 인한 대량 수축과 관련된 결함을 설명합니다.
이 모델은 실험과의 탁월한 일치를 보여주며, 예를 들어 과포정 합금이 응고가 끝날 때 페라이트 영역을 개발할 수 있는 이유와 같은 비직관적이고 시간 의존적인 동작에 대한 통찰력을 제공합니다.
거시 분리 예측
대규모 분리는 주조품의 품질과 다운스트림 처리에 중요한 영향을 미칠 수 있으므로 이를 화학 기반 응고 모델에 추가했습니다. 이 모델은 매크로 분리 관련 결함이 발생할 수 있는 위치를 예측하므로 캐스팅 전에 이를 예측하고 완화할 수 있습니다.
강철 주조에 대한 실험과 시뮬레이션 결과를 비교합니다. WT Adams, Jr. 및 KW Murphy, “주강 주물에서 라이저 아래의 심각한 화학 물질 분리를 방지하기 위한 최적의 완전 접촉 상단 라이저”, AFS Trans., 88(1980), pp. 389-404
FLOW-3D CAST 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3DCAST 2022R2 제품군 출시로 Flow Science는 FLOW-3D CAST 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 점탄성 흐름을 위한 새로운 로그 형태 텐서 방법, 지속적인 솔버 속도 성능 개선, 고급 냉각 채널 및 팬텀 구성요소 제어, 개선된 동반 공기 기능이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
솔버 성능 개선
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissemberg 수에 효과적입니다.
활성 시뮬레이션 제어 확장
능동 시뮬레이션 제어 기능이 확장되어 연속 주조 및 적층 제조 응용 분야에 일반적으로 사용되는 팬텀 개체는 물론 주조 및 기타 여러 열 관리 응용 분야에 사용되는 냉각 채널에도 사용됩니다.
연속 주조 응용 분야에 대한 가상 물체 속도 제어의 예융합 증착 모델링 애플리케이션을 위한 동적 열 제어의 예산업용 탱크 적용을 위한 동적 냉각 채널 제어의 예
FLOW-3D CAST 아카이브 의 새로운 기능
FLOW-3D CAST는 다양한 금속 주조 해석이 가능한 완벽한 열유동 해석 프로그램으로, 매우 정확한 모델링과 다기능성, 사용 용이성 및 고성능 클라우드 컴퓨팅 기능을 결합한 최첨단 금속 주조 해석 시뮬레이션 플랫폼입니다. 모든 금속 주조 공정에 대해 FLOW-3D CAST는 빠르고 직관적인 해석이 가능한 작업 공간을 제공합니다. 11개 공정에 대한 Workspace, 강력한 후처리, 충진 예측, 응고 및 결함 분석을 통해 FLOW-3D CAST는 최적의 주조 제품 설계에 필요한 도구와 로드맵을 모두 제공합니다.
FLOW-3D Cast는 거의 모든 주조 공정을 모델링 할 수 있도록 설계되었습니다. FLOW-3D Cast의 매우 정확한 유동 및 응고 결과는 표면 산화물, 혼입된 공기, 매크로 및 미세 다공성과 같은 중요한 주조 결함을 포착합니다. 다른 특별한 모델링 기능으로는 로봇 스프레이 냉각 및 윤활, 샷 슬리브 흐름 프로필, 스퀴즈 핀 및 열 응력을 모델링 할 수있는 열 다이 사이클링이 있습니다.
최적화된 시뮬레이션 설계를 통해 개발 시간을 단축하고 출시 시간을 단축하며 수율을 높일 수 있습니다. FLOW-3D CAST를 사용하면 설계 및 개발 비용을 절감할 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 2025R1은 새로운 이산 요소 방법(DEM) 모델을 도입했습니다. 이 모델은 사용자가 충돌 및 마찰과 같은 입자-입자 상호작용을 고려할 수 있게 하여 표준 라그랑지안 입자 모델을 넘어서는 유용성을 제공합니다.
물과 환경 프로젝트의 다양한 시나리오에는 암석이나 립랩이 포함됩니다. 예를 들어, 자연 채널 베드나 채널 및 구조물 보호 시스템의 일부가 포함됩니다. DEM 모델은 다양한 흐름 조건에서 암석의 안정성에 대한 통찰력을 제공하여 강둑 및 기타 구조물의 독특한 보호 시스템에 대한 비용 절감과 위험 감소의 흥미로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.
FLOW-3D HYRO의 새로운 DEM 모델을 사용한 강둑에 대한 위험 평가
이 모델은 또한 사용자가 그릿 분리 시스템, 빗물 분리기 및 작은 물체들이 서로 상호작용하는 다른 시나리오에 대한 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.
새로운 DEM 모델을 사용하여 빗물 분리기의 미세먼지 오염 물질 추적하기
참고: 이 모델은 별도의 라이선스 토큰이 필요하며, 추가 비용을 지불하고 추가할 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 2024R1 의 새로운 기능
FLOW-3D HYDRO 2024R1의 흥미로운 새로운 발전은 지형 및 수심과 같은 물체를 지리적 좌표계(예: UTM)에 정의하고 다른 물체를 편리한 로컬 좌표계(예: BIM 좌표)에 정의할 수 있도록 하여 지리적 좌표계 작업을 용이하게 하는 사이트 좌표 시스템(일명 로컬 또는 프로젝트 좌표 시스템이라고도 함)의 도입입니다. 이 새로운 기능은 사이트 좌표 시스템을 설정하기 위한 명확하고 간단한 인터페이스와 Revit 공유 좌표 파일에서 읽기만 하면 모델 설정 중 수동 좌표 변환과 관련된 시간, 노력 및 위험을 줄입니다.
모델링 편의를 위해 별도의 사이트 좌표계(가운데 축)가 정의된 상태에서 UTM 좌표(오른쪽 하단의 축 방향 참조)로 정의된 LandXML 파일
FLOW-3D HYDRO의 두 번째 개발은 LandXML과 삼각형 래스터 표면을 EXODUS II 기반 출력 파일에 포함하는 것입니다. 따라서 후처리 시 전체 지형/수심 측정을 사용할 수 있으므로 모델링 세부 사항이 아닌 스토리에 초점을 맞춘 방식으로 청중에게 결과를 더 쉽게 전달할 수 있습니다.
모델링 영역 내부의 지형(왼쪽)과 삼각형으로 작성된 표면(오른쪽). 산과 하류 계곡은 모델링 영역에 포함되지 않지만 삼각형으로 작성된 표면은 맥락과 명확성을 높이기 위해 이들 지형을 포함한다는 점에 유의하세요.
FLOW-3D HYDRO 2023R2 의 새로운 기능
새로운 결과 파일 형식
FLOW-3D POST 2023R2는 EXODUS II 형식을 기반으로 하는 완전히 새로운 결과 파일 형식을 도입하여 더 빠른 후처리를 가능하게 합니다. 이 새로운 파일 형식은 크고 복잡한 시뮬레이션의 후처리 작업에 소요되는 시간을 크게 줄이는 동시에(평균 최대 5배!) 다른 시각화 도구와의 연결성을 향상시킵니다.
FLOW-3D POST 2023R2 에서 사용자는 이제 선택한 데이터를 flsgrf 또는 EXODUS II 파일 형식으로 쓸 수 있습니다 . 새로운 EXODUS II 파일 형식은 각 개체에 대해 유한 요소 메시를 활용하므로 사용자는 다른 호환 가능한 포스트 프로세서 및 FEA 코드를 사용하여 FLOW-3D HYDRO 결과를 열 수도 있습니다. 새로운 워크플로우를 통해 사용자는 크고 복잡한 사례를 신속하게 시각화하고 임의 슬라이싱, 볼륨 렌더링 및 통계를 사용하여 보조 정보를 추출할 수 있습니다.
FLOW-3D POST 의 새로운 EXODUS II 파일 형식에서 볼륨 렌더링 기능을 사용하여 동반된 공기를 보여주는 예입니다 .
새로운 결과 파일 형식은 hydr3d 솔버의 성능을 저하시키지 않으면서 flsgrf 에 비해 시각화 작업 흐름에서 놀라운 속도 향상을 자랑합니다. 이 흥미로운 새로운 개발은 결과 분석의 속도와 유연성이 향상되어 원활한 시뮬레이션 경험을 제공합니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R2는 2방정식(RANS) 난류 모델에 대한 동적 혼합 길이 계산을 크게 개선했습니다. 거의 층류 흐름 체계와 같은 특정 제한 사례에서는 이전 버전의 코드 계산 제한기가 때때로 과도하게 예측되어 사용자가 특정 혼합 길이를 수동으로 입력해야 할 수 있습니다.
새로운 동적 혼합 길이 계산은 이러한 상황에서 난류 길이와 시간 규모를 더 잘 설명하며, 이제 사용자는 고정(물리 기반) 혼합 길이를 설정하는 대신 더 넓은 범위의 흐름에 동적 모델을 적용할 수 있습니다.
적절한 고정 혼합 길이와 비교하여 접촉 탱크의 혼합 시뮬레이션을 위한 기존 동적 혼합 길이 모델과 새로운 동적 혼합 길이 모델 간의 비교
정수압 초기화
사용자가 미리 정의된 유체 영역에서 정수압을 초기화해야 하는 경우가 많습니다. 이전에는 대규모의 복잡한 시뮬레이션에서 정수압 솔버의 수렴 속도가 느려지는 경우가 있었습니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 정수압 솔버의 성능을 크게 향상시켜 전처리 단계에서 최대 6배 빠르게 수렴할 수 있도록 해줍니다.
확장된 지형 표현 지원
GeoTIFF 지원
2023R2 릴리스에서 FLOW-3D HYDRO는 기본적으로 래스터 지형 및 수심 측량을 위한 GeoTIFF(.tif) 파일 형식을 지원합니다. 이제 사용자는 GeoTIFF 파일을 사용자 인터페이스로 직접 가져올 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 에서 렌더링된 GeoTIFF(.tif) 래스터 파일의 예
LandXML 지원
측량 데이터가 균일하지 않거나 래스터 표면의 해상도가 충분하지 않은 경우 TIN 표면은 LandXML(.xml) 파일 형식을 통해 향상된 지형 지도를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 2023R2는 기본적으로 LandXML 파일을 가져옵니다.
래스터 파일과의 향상된 상호 작용
래스터 파일은 고해상도에서 넓은 지형 영역을 다루는 경우가 많으므로 사용자 인터페이스에서 3D 표현의 상호 작용 속도가 느려질 수 있습니다. 이제 사용자는 3D 표현의 품질을 제어하여 렌더링 시간을 크게 줄이고 상호 작용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R1 의 새로운 기능
FLOW-3D 소프트웨어 제품군의 모든 제품은 2023R1에서 IT 관련 개선 사항을 받았습니다.
FLOW-3D HYDRO 2023R1은 이제 Windows 11 및 RHEL 8을 지원합니다. Linux 설치 프로그램은 누락된 종속성을 보고하도록 개선되었으며 더 이상 루트 수준 권한이 필요하지 않으므로 설치가 더 쉽고 안전해집니다. 그리고 워크플로를 자동화한 분들을 위해 입력 파일 변환기에 명령줄 인터페이스를 추가하여 스크립트 환경에서도 워크플로가 업데이트된 입력 파일로 작동하는지 확인할 수 있습니다.
천수(shallow water) 난류 모델
난류는 물과 환경 흐름장의 주요 측면이며, 특히 천수(shallow water) 근사치로 모델링된 영역에서는 더욱 그렇습니다. 우리는 모델링 위험을 줄이고 더 나은 결과를 제공하기 위해 세 가지 새로운 난류 모델, 일정한 확산도, 혼합 길이 및 Smagorinsky 모델을 포함하도록 천수(shallow water) 모델의 난류 처리를 개선했습니다.
FLOW-3D HYDRO 2022R2 의 새로운 기능
FLOW-3D HYDRO 2022R2 출시로 Flow Science는 FLOW-3DHYDRO 의 워크스테이션과 HPC 버전을 통합하여 단일 노드 CPU 구성에서 다중 노드에 이르기까지 모든 유형의 하드웨어 아키텍처를 활용할 수 있는 단일 솔버 엔진을 제공했습니다. 병렬 고성능 컴퓨팅 실행. 추가 개발에는 향상된 공기 동반 기능과 물 및 환경 응용 분야에 대한 경계 조건 정의 개선이 포함됩니다.
통합 솔버
우리는 FLOW-3D 제품을 단일 통합 솔버로 마이그레이션하여 로컬 워크스테이션이나 고성능 컴퓨팅 하드웨어 환경에서 원활하게 실행했습니다.
많은 사용자가 노트북이나 로컬 워크스테이션에서 모델을 실행하지만, 고성능 컴퓨팅 클러스터에서도 더 큰 모델을 실행합니다. 2022R2 릴리스에서는 통합 솔버를 통해 사용자가 HPC 솔루션의 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화와 동일한 이점을 활용하여 워크스테이션과 노트북에서 실행할 수 있습니다.
증가하는 CPU 코어 수를 사용한 성능 확장의 예2소켓 워크스테이션에서 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 위한 메시 분해의 예
멀티 소켓 워크스테이션
다중 소켓 워크스테이션은 이제 매우 일반적이며 대규모 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 새로운 통합 솔버를 사용하면 이러한 유형의 하드웨어를 사용하는 사용자는 일반적으로 HPC 클러스터 구성에서만 사용할 수 있었던 OpenMP/MPI 하이브리드 병렬화를 활용하여 모델을 실행할 수 있어 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
낮은 수준의 루틴으로 향상된 벡터화 및 메모리 액세스
대부분의 테스트 사례에서 10~20% 정도의 성능 향상이 관찰되었으며 일부 사례에서는 20%를 초과하는 런타임 이점이 나타났습니다.
정제된 체적 대류 안정성 한계
시간 단계 안정성 제한은 모델 런타임의 주요 동인이며, 2022R2에서는 새로운 시간 단계 안정성 제한인 3D 대류 안정성 제한을 숫자 위젯에서 사용할 수 있습니다. 실행 중이고 대류가 제한된(cx, cy 또는 cz 제한) 모델의 경우 새 옵션은 일반적인 속도 향상을 30% 정도 보여줍니다.
압력 솔버 프리컨디셔너
경우에 따라 까다로운 흐름 구성의 경우 과도한 압력 솔버 반복으로 인해 실행 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 어려운 경우 2022R2에서는 모델이 너무 많이 반복되면 FLOW-3D가 자동으로 새로운 사전 조절기를 활성화하여 압력 수렴을 돕습니다. 테스트의 런타임은 1.9에서 335까지 더 빨라졌습니다!
점탄성 유체에 대한 로그 형태 텐서 방법
점탄성 유체에 대한 새로운 솔버 옵션을 사용자가 사용할 수 있으며 특히 높은 Weissenberg 수에 효과적입니다.
FLOW-3D HYDRO 경계 조건 개선
FLOW-3D HYDRO 2022R2 에서는 물 적용 경계 조건에 대한 두 가지 개선 사항을 사용할 수 있습니다 . 천수(shallow water)의 유량 경계 조건이 개선되어 보다 현실적이고 공간적으로 변화하는 속도 프로파일을 생성하므로 사용자는 정확도를 잃지 않고 도메인 크기를 줄일 수 있습니다. 자연적인 입구 경계 조건의 경우 정격 곡선 완화 시간 옵션을 사용하여 과도 조건에 대한 응답을 향상시킬 수 있습니다.
입구 경계에서 흐름 방향으로 변하는 속도 프로파일의 예
향상된 공기 동반 기능
디퓨저 및 유사한 기포 흐름 응용 분야의 경우 이제 질량 공급원을 사용하여 물기둥에 공기를 유입할 수 있습니다. 또한, 동반 공기 및 용존 산소의 난류 확산에 대한 기본값이 업데이트되었습니다.
최근 FLOW Science, Inc에서는 토목 및 환경 엔지니어링 산업을위한 완벽한 CFD 모델링 솔루션인 FLOW-3D HYDRO 제품을 출시했습니다. 기존 FLOW-3D 사용자이거나 유압 엔지니어링 관행에 CFD 모델링 기능을 사용하시는 것에 관심이 있는 경우, 언제든지 아래 연락처로 연락주세요. 연락처 : 02-2026-0442 이메일 : flow3d@stikorea.co.kr
FLOW-3D HYDRO 는 더 높은 수준의 정확도와 모델 해상도를 제공하기 위해 3D 비 유압 모델링 기능이 필요한 경우 고급 모델링 도구로 사용할 수 있습니다. 일반적인 모델링 응용 분야는 소형 댐 / 인프라, 운송 수력학, 복잡한 3D 하천 수력학, 열 부력 연기, 배수구 및 오염 물질 수송과 관련됩니다.
FLOW-3D HYDRO의 핵심 기능은 전체 3D 모델과 동적으로 연결될 수있는 천수(shallow water) 모델입니다.
이 기능을 통해 사용자는 멀티 스케일 모델링 애플리케이션을위한 모델 도메인을 확장하여 필요한 모델 해상도로 계산 효율성을 극대화 할 수 있습니다. FLOW-3DHYDRO 또한 강 및 환경 응용 분야에 특화된 추가 기능과 고급 물리학을 포함합니다.
시뮬레이션 템플릿
FLOW-3D HYDRO 의 작업 공간 템플릿으로 시간을 절약하고 실수를 방지하며 일관된 모델을 실행하십시오 . 작업 공간 템플릿은 일반적인 응용 분야에 대한 유체 속성, 물리적 모델, 수치 설정 및 시뮬레이션 출력을 미리로드합니다.
작업 공간 템플릿은 7 가지 모델 클래스에 사용할 수 있습니다.
자유 표면 – TruVOF (기본값)
공기 유입
열 기둥
퇴적물 수송
천수(shallow water)
자유 표면 – 2 유체 VOF
자유 표면 없음
사전로드 된 예제 시뮬레이션
FLOW-3D HYDRO 의 40 개 이상의 사전로드 된 물 중심 예제 시뮬레이션 라이브러리는 애플리케이션 모델링을위한 훌륭한 시작점을 제공합니다. 사전로드 된 예제 시뮬레이션은 모델러에게 모델 설정 및 모범 사례의 로드맵뿐만 아니라 대부분의 애플리케이션에 대한 자세한 시작점을 제공합니다.이전다음
비디오 튜토리얼
비디오 자습서는 새로운 사용자가 다양한 응용 프로그램을 모델링하는 방법을 빠르게 배울 수있는 훌륭한 경로를 제공합니다. FLOW-3D HYDRO 비디오 튜토리얼 기능 :
광범위한 응용 및 물리학을위한 AZ 단계별 기록
“사용 방법”정보
모범 사례를위한 팁
CAD / GIS 데이터, 시뮬레이션 파일 및 후 처리 파일
고급 솔버 개발
Tailings Model
새로운 Tailings Model은 tailings dam failure로 인한 tailings runout을 시뮬레이션하기위한 고급 기능을 제공합니다. tailings정의에 대한 다층 접근 방식과 함께 미세하고 거친 입자 구성을 나타내는 이중 모드 점도 모델은 모든 방법으로 건설 된 tailings 댐의 모델링을 허용합니다.
천수(shallow water), 3D 및 하이브리드 3D / 천수(shallow water) 메싱을 포함한 유연한 메싱을 통해 얕은 지역에서 빠른 솔루션을 제공하면서 다층 tailings의 복잡성을 정확하게 모델링 할 수 있습니다. 점성 경계층의 정확한 표현을 위해 천수(shallow water) 메시에 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델을 사용할 수 있습니다.
모델 하이라이트
미세 입자 및 거친 입자 광미 조성물을위한 이중 모드 점도 모델
침전, 패킹 및 입자 종의 난류 확산을 포함한 Tailings 수송
천수(shallow water) 메시를위한 2 층 Herschel-Bulkley 점도 모델
3D, 천수(shallow water), 3D / 천수(shallow water) 하이브리드 메시를 포함한 유연한 메시 접근 방식
Multi-layer, variable composition tailings for general definition of tailings dam construction
Shallow Water
FLOW-3D HYDRO 의 천수(shallow water) 모델링 기능은 3D 메시를 천수(shallow water) 메시와 결합하여 탁월한 모델링 다양성을 제공하는 고유 한 하이브리드 메시를 사용합니다. 압력 솔버의 수치 개선으로 더 안정적이고 빠른 시뮬레이션이 가능합니다. 하이브리드 메쉬의 하단 전단 응력 계산이 크게 향상되어 정확도가 더욱 향상되었습니다. 지형에 거칠기를 적용하는 새로운 방법에는 Strickler, Chezy, Nikuradse, Colebrook-White, Haaland 및 Ramette 방정식이 포함됩니다.
Two-Fluid VOF Model
sharp 인터페이스가 있거나 없는 압축 가능 또는 비압축성 2 유체 모델은 항상 1 유체 자유 표면 모델과 함께 FLOW-3D 에서 사용할 수 있습니다 . 사실, sharp 인터페이스 처리는 TruVOF 기술을 자유 표면 모델과 공유하며 상용 CFD 소프트웨어에서 고유합니다. 최근 개발에는 2- 필드 온도 및 인터페이스 슬립 모델이 포함되었습니다. 이 모델은 오일 / 물, 액체 / 증기, 물 / 공기 및 기타 2 상 시스템에 성공적으로 적용되었습니다.
FLOW-3D HYDRO 는 2- 유체 솔루션의 정확성과 안정성에서 두 가지 중요한 발전을보고 있습니다. 운동량과 질량 보존 방정식의 강화 된 결합은 특히 액체 / 기체 흐름에서 계면에서 운동량 보존을 향상시킵니다. 연속성 방정식에서 제한된 압축성 항의 확장 된 근사값은 더 빠르고 안정적인 2 유체 압력 솔버를 만듭니다.
예를 들어, 터널 및 드롭 샤프트 설계와 같은 유압 응용 분야에서 공기가 종종 중요한 역할을 하기 때문에 두 개발 모두 FLOW-3DHYDRO 릴리스에 적시에 적용됩니다. 일반적으로 낮은 마하 수로 인해 이러한 경우 물과 공기에 제한된 압축성이 사용됩니다.
고성능 컴퓨팅 및 클라우드
일반 워크스테이션 또는 랩톱으로 많은 작업을 수행 할 수 있지만, 대형 시뮬레이션과 고화질 시뮬레이션은 더 많은 CPU 코어를 활용함으로써 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. FLOW-3D CLOUD 및 고성능 컴퓨팅은 더 빠르고 정확한 모델을 실행할 수있는 더 빠른 런타임과 더 많은 선택권을 제공합니다.
화장실이 어떻게 작동하는지 궁금한 적이 있습니까? 사실 꽤 복잡합니다. 손잡이를 밀면 물이 용기를 채우기 시작합니다. 용기의 유체 레벨이 트랩 상단 (보울 뒤) 위로 올라가면 위어 유형의 흐름이 시작됩니다. 흐름이 충분히 빠르면 트랩 상단에 거품이 형성되어 사이펀이 생성됩니다. 그 시점에서 사이펀은 용기에서 물을 빼내고 변기가 내립니다.
많은 지역에서 물 절약은 중요한 문제이며 가정과 상업용 모두에 저 유량 화장실이 필요합니다. 그러나 화장실이 첫 번째 시도에서 작업을 완료하지 못하면 물 절약 목표가 실패합니다. FLOW-3D는 최적의 결과를 얻기 위해 다양한 설계를 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.
Toilet Flushing Examples
아래 3D 애니메이션에서 FLOW-3D는 물 동작의 세척 순서를 보여줍니다. 물의 두 영역이 공과 함께 초기화됩니다. 공은 6 자유도의 완전 결합 유체-고체 모션을 시뮬레이션하기 위해 움직이는 물체 모델(GMO)을 사용하여 모델링됩니다. 중력은 수세식 탱크에서 물을 용기로 밀어 넣습니다. 분석은 정체 영역과 공이 영역을 벗어나는 기간을 나타내는 흐름 프로파일과 압력 윤곽을 보여줍니다. 공 대신 다른 질량과 모양을 사용할 수 있습니다. 플러싱 과정에서 잔여 물도 분석 할 수 있습니다.
아래의 횡단면 플롯은 수조의 흐름 재순환과 상세한 흐름 프로필을 보여줍니다. Collision 모델은 규정된 반발 및 마찰 계수를 기반으로 바운싱을 예측하는 공을 시뮬레이션하는 데 사용되었습니다. 물과 공기 사이의 일시적인 예리한 경계면은 FLOW-3D의 TruVOF 방법을 사용하여 잘 유지됩니다.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 첨가제 제조에는 복잡한 물리적 공정이 필요합니다. 특히, 흡수 된 레이저 빔 에너지는 입자를 녹여 강한 유체 흐름이 표면 장력 기울기 (또는 Marangoni 전단 응력)에 의해 주로 발생하는 용융 풀을 형성합니다. 열 전달 및 유체 유동은 분말 베드 내의 분말 입자의 국부적 배열에 의해 영향을 받으며, 이는 위치에 따라 다를 수 있습니다. 매우 일시적인 유체 흐름으로 인해 용융 된 풀 표면 (자유 표면)의 형상이 끊임없이 진화하여 최종 표면 품질에 영향을 미칩니다.
Numerical modeling approach
본 연구에서는 분말 포장 특성, 공정 변수 및 용융 풀 역학이 표면 품질에 미치는 영향을 정량적으로 이해하기 위해 두 가지 모델을 순서대로 사용합니다. 첫 번째 모델은 오픈 소스 이산 요소 방법 (DEM) 코드 인 Yade를 기반으로 개발 된 분말 입자 포장 모델입니다. 입자 적층 정보 (예를 들어, 개별 입자의 위치 및 반경)를 제공한다. 이러한 정보는 FLOW-3D를 기반으로 한 3D 과도 용융 풀 모델 인 두 번째 모델에 입력됩니다. 두 모델의 세부 사항은 문헌 [1]에 나와있다. FLOW-3D를 기반으로 한 용융 풀 모델의 특징을 요약하면 다음과 같습니다.
과도 유체 흐름 시뮬레이션은 그림 1에서와 같이 1000 μm (길이), 270 μm (너비) 및 190 μm (높이) 치수의 3D 계산 영역에서 수행됩니다. 도메인은 50 μm 두께의 층 의 분말 입자를 90㎛ 두께의 기판 위에 놓았다. 도메인의 미리 알림은 처음에는 무효로 채워집니다. 분말 층 형상은 DEM 시뮬레이션의 결과를 사용하여 초기화됩니다. 총 셀 수를 줄이면서 공간 분해능을 극대화하기 위해 메쉬 크기가 기판 / 파우더 레이어 인터페이스를 향하여 기판에서 9 μm에서 3 μm까지 연속적으로 감소하는 편향 메쉬가 사용됩니다. 메쉬 크기는 파우더 레이어와 그 위의 빈 공간에서 3 μm로 일정하게 유지됩니다. 총 셀 수는 143 만입니다.
경계 조건의 경우, 가우시안 분포에 기초한 소정의 열유속이 분말 층의 상부 표면에 부과되어 X 방향을 따라 이동하는 레이저로부터의 열 입력을 나타낸다. 온도에 따른 표면 장력은 FLOW-3D에서 사용 가능한 개선 된 표면 장력 모델을 사용하여 포함됩니다. 다른 열 – 물리적 특성의 경우, FLOW-3D 데이터베이스에서 사용 가능한 IN718 합금에 대한 데이터가 사용됩니다.
Result and discussion
그림 2는 시간 = 55 μs에서 용융 풀 내의 온도 등면 및 속도 벡터의 종단면도 (즉, 레이저 이동 방향에 평행 한 단면)를 도시한다. 용융 된 풀 경계는 1608.15 K에서 등온선으로 표시되며, IN718의 액상 선 온도입니다. 이 그림의 오른쪽에 표시된 것처럼 입자는 부분적으로 용융 풀로 용융됩니다. 용융 된 풀 표면 근처에서, 용융 금속은 레이저 빔 바로 밑의 중심 위치에서 풀의 후단으로 당겨진다. 풀 표면 근처의 용융 금속의 이와 같은 역류는 풀의 후단을 향해 고비를 형성하는 동안 레이저 빔 아래에서 움푹 들어간 표면 프로파일을 생성한다. 다음에서 논의되는 바와 같이, 혹 모양은 볼 결함의 형성을 초래할 수 있습니다.
볼링(balling)은 그림 3에서와 같이 용융 풀이 불연속으로 분리되어 분리 된 섬으로 갈라질 때 발생할 수있는 결함입니다.이 그림에서 알 수 있듯이 레이저 빔 바로 아래의 용융 풀은 안정적이지 않으며 후단이 빠르게 분리됩니다 정면에서 분리 된 섬을 형성합니다. 분리는 그림 3 (c)와 같이 용융 풀의 중간에있는 보이드에서 시작된다. 이 공극은 레이저가 앞으로 계속 이동하면서 팽창하여 결국 용융 된 풀을 두 부분으로 나눕니다. 도 3 (e) 및 (f). 공극의 형성과 그 팽창은 표면 장력 구배 (Marangoni 효과)에 의해 강한 후진 유동에 의해 유발됩니다.
Summary
L-PBF에서의 열 전달 및 유체 흐름의 3D 과도 시뮬레이션은 볼 결함의 형성을 정량적으로 이해하기 위해 수행됩니다. 단순한 선형 트랙 만 시뮬레이션되었지만, 본 모델은 최종 빌드 품질의 중요한 속성 인 용융 풀 표면 프로파일 및 볼링 결함 형성을 연구 할 때 분말 레벨 시뮬레이션의 중요성을 보여줍니다.
뿐만 아니라 위의 금속 분말 소결 시뮬레이션은 금속 3D 프린팅(Metal 3D Printing) 산업의 핵심 기술이며 차후 많은 연구와 응용이 기대되는 분야가 될 것입니다.
Acknowledgements
이 자료는 수상 번호 N00014-14-1-0688하에 미해군 연구소(ONR)가 지원하는 연구과제에 기초로 작성되었습니다.
레이저 파우더 베드 퓨전 (L-PBF) 첨가제 제조에는 복잡한 물리적 공정이 필요합니다. 특히, 흡수 된 레이저 빔 에너지는 입자를 녹여 강한 유체 흐름이 표면 장력 기울기 (또는 Marangoni 전단 응력)에 의해 주로 발생하는 용융 풀을 형성합니다. 열 전달 및 유체 유동은 분말 베드 내의 분말 입자의 국부적 배열에 의해 영향을 받으며, 이는 위치에 따라 다를 수 있습니다. 매우 일시적인 유체 흐름으로 인해 용융 된 풀 표면 (자유 표면)의 형상이 끊임없이 진화하여 최종 표면 품질에 영향을 미칩니다.
Numerical modeling approach
본 연구에서는 분말 포장 특성, 공정 변수 및 용융 풀 역학이 표면 품질에 미치는 영향을 정량적으로 이해하기 위해 두 가지 모델을 순서대로 사용합니다. 첫 번째 모델은 오픈 소스 이산 요소 방법 (DEM) 코드 인 Yade를 기반으로 개발 된 분말 입자 포장 모델입니다. 입자 적층 정보 (예를 들어, 개별 입자의 위치 및 반경)를 제공한다. 이러한 정보는 FLOW-3D를 기반으로 한 3D 과도 용융 풀 모델 인 두 번째 모델에 입력됩니다. 두 모델의 세부 사항은 문헌 [1]에 나와있다. FLOW-3D를 기반으로 한 용융 풀 모델의 특징을 요약하면 다음과 같습니다.
과도 유체 흐름 시뮬레이션은 그림 1에서와 같이 1000 μm (길이), 270 μm (너비) 및 190 μm (높이) 치수의 3D 계산 영역에서 수행됩니다. 도메인은 50 μm 두께의 층 의 분말 입자를 90㎛ 두께의 기판 위에 놓았다. 도메인의 미리 알림은 처음에는 무효로 채워집니다. 분말 층 형상은 DEM 시뮬레이션의 결과를 사용하여 초기화됩니다. 총 셀 수를 줄이면서 공간 분해능을 극대화하기 위해 메쉬 크기가 기판 / 파우더 레이어 인터페이스를 향하여 기판에서 9 μm에서 3 μm까지 연속적으로 감소하는 편향 메쉬가 사용됩니다. 메쉬 크기는 파우더 레이어와 그 위의 빈 공간에서 3 μm로 일정하게 유지됩니다. 총 셀 수는 143 만입니다.
경계 조건의 경우, 가우시안 분포에 기초한 소정의 열유속이 분말 층의 상부 표면에 부과되어 X 방향을 따라 이동하는 레이저로부터의 열 입력을 나타낸다. 온도에 따른 표면 장력은 FLOW-3D에서 사용 가능한 개선 된 표면 장력 모델을 사용하여 포함됩니다. 다른 열 – 물리적 특성의 경우, FLOW-3D 데이터베이스에서 사용 가능한 IN718 합금에 대한 데이터가 사용됩니다.
약 600 마이크로 초 길이의 L-PBF의 과도 시뮬레이션은 약 40 시간의 클럭 시간이 소요되었으며 인텔 ® 제온 ® 프로세서 E5335 및 4GB RAM의 중간 정도급의 워크 스테이션에서 수행되었습니다.
Result and discussion
그림 2는 시간 = 55 μs에서 용융 풀 내의 온도 등면 및 속도 벡터의 종단면도 (즉, 레이저 이동 방향에 평행 한 단면)를 도시한다. 용융 된 풀 경계는 1608.15 K에서 등온선으로 표시되며, IN718의 액상 선 온도입니다. 이 그림의 오른쪽에 표시된 것처럼 입자는 부분적으로 용융 풀로 용융됩니다. 용융 된 풀 표면 근처에서, 용융 금속은 레이저 빔 바로 밑의 중심 위치에서 풀의 후단으로 당겨진다. 풀 표면 근처의 용융 금속의 이와 같은 역류는 풀의 후단을 향해 고비를 형성하는 동안 레이저 빔 아래에서 움푹 들어간 표면 프로파일을 생성한다. 다음에서 논의되는 바와 같이, 혹 모양은 볼 결함의 형성을 초래할 수 있습니다.
볼링(balling)은 그림 3에서와 같이 용융 풀이 불연속으로 분리되어 분리 된 섬으로 갈라질 때 발생할 수있는 결함입니다.이 그림에서 알 수 있듯이 레이저 빔 바로 아래의 용융 풀은 안정적이지 않으며 후단이 빠르게 분리됩니다 정면에서 분리 된 섬을 형성합니다. 분리는 그림 3 (c)와 같이 용융 풀의 중간에있는 보이드에서 시작된다. 이 공극은 레이저가 앞으로 계속 이동하면서 팽창하여 결국 용융 된 풀을 두 부분으로 나눕니다. 도 3 (e) 및 (f). 공극의 형성과 그 팽창은 표면 장력 구배 (Marangoni 효과)에 의해 강한 후진 유동에 의해 유발됩니다.
Summary
L-PBF에서의 열 전달 및 유체 흐름의 3D 과도 시뮬레이션은 볼 결함의 형성을 정량적으로 이해하기 위해 수행됩니다. 단순한 선형 트랙 만 시뮬레이션되었지만, 본 모델은 최종 빌드 품질의 중요한 속성 인 용융 풀 표면 프로파일 및 볼링 결함 형성을 연구 할 때 분말 레벨 시뮬레이션의 중요성을 보여줍니다.
뿐만 아니라 위의 금속 분말 소결 시뮬레이션은 금속 3D 프린팅(Metal 3D Printing) 산업의 핵심 기술이며 차후 많은 연구와 응용이 기대되는 분야가 될 것입니다.
Acknowledgements
이 자료는 수상 번호 N00014-14-1-0688하에 미해군 연구소(ONR)가 지원하는 연구과제에 기초로 작성되었습니다.
FLOW-3D 의 상 변화 모델은 액체 / 기체 계면에서의 기화 및 응축을 시뮬레이션합니다. 그것은 주위 액체에 증기 기포의 형성과 상호 작용을 예측합니다. 기포는 핵 생성을하고 액체 운동에 역동적으로 반응하며 주변 환경의 온도와 압력에 따라 성장하거나 줄어들 수 있습니다. FLOW-3D 의 기존 상 변화 모델은 증기 기포와 주변 액체의 형성과 상호 작용을 예측하는 강력한 도구입니다. 기포는 액체 운동에 동적으로 반응 할 수 있으며 주위 환경의 온도와 압력에 따라 성장하거나 줄어들 수 있습니다 . 그러나, 증기와 함께 존재할 수 있는 응축되지 않는 가스의 효과를 기포 또는 다른 증기 공간 내부에 포함시키는 것은 아직 가능하지 않습니다.
예를 들어 수증기와 공기가 모두 포함 된 기포가 증기보다 더 낮은 온도 또는 더 낮은 조건에서 존재할 수있는 공기 / 물 / 증기 시스템의 역학에서 중요 할 수 있습니다. FLOW-3D 는 사용자가 비 응축 가스를 모델링 할 수있게 하여이 제한을 없앱니다.
하이라이트
사용자는 가스 상수, 열용량 및 증발 데이터의 열을 제공하고 관련 초기 및 경계 조건 데이터 만 지정하면됩니다.
기체 / 액체 계면이 존재하는 곳에서는 액체의 증발과 증기의 응축이 자동으로 계산됩니다.
사용자는 응축되지 않는 가스 및 증기의 부피 분율을 그래픽으로 추적 할 수 있습니다.
모델 기본 사항
이 모델은 날카로운 인터페이스 추적과 함께 FLOW-3D 의 압축성 2-유체 흐름 옵션과 함께 사용해야합니다. 비 응축 가스의 국부적인 농도를 추적하는 새로운 양은 모델이 가스 / 증기상 내에서 가스의 효과를 예측할 수있게 합니다. 가스 상수 및 열용량에 대한 조정은 압력 – 밀도 관계를 변경시킵니다. 그러므로 기체 / 증기 혼합물에서 응축 가능한 상 (condensable phase)의 증기압의 계산은 증기의 체적 분율에 국소 절대 압력을 곱한 값입니다.
따라서 모델의 기초는 물질 전달률의 계산입니다 :
실험 및 시뮬레이션 데이터를 사용한 샘플 결과
극저온 탱크 내의 압력 도표 : 테스트 데이터 (빨간색)와 FLOW-3D 모델 (파란색)의 비교. 압력은 탱크 벽을 통한 점진적인 가열로 인해 상승하고 차가운 질소 스프레이의 도입으로 인해 급격히 감소합니다. 극저온 액체 / 가스 조합 및 제 2 비응축성 가스 성분을 함유하는 탱크의 이러한 예에서, 탱크의 벽은 특정 탱크 압력에 도달 할 때까지 서서히 가열되고,이 시점에서 차가운 액체 스프레이가 급속하게 도입되어 온도를 낮추는 탱크를 감압하십시오. 이 프로세스는 주기적입니다.
이 모델을 기반으로하는 연구는 미국 항공 우주 학회 (American Institute of Astronautics) 회의에서 발표 되었습니다. 이 연구에는 실제 테스트 데이터와 액화 가스를 포함하는 극저온 탱크의 계산 시뮬레이션을 비 응축 가스 (일반적으로 헬륨)와 비교하여 비교했습니다. 왼쪽의 플롯은 시간의 함수로서 질소 증기 및 헬륨 가스를 함유 한 가스 공간을 갖는 액체 질소를 함유하는 탱크의 증기 영역 내의 압력을 도시합니다. 예를 들어, 탱크의 벽에서 탱크 압력이 25 psi에 도달 할 때까지 서서히 가열합니다. 이 시점에서 차가운 액체 질소 스프레이가 도입되어 탱크를 급냉(따라서 감압) 합니다. 그런 다음 이 과정이 반복됩니다. 시뮬레이션 데이터는 실제 테스트 데이터와 잘 일치하였습니다. 오류는 일반적으로 ~ 10 % 정도입니다. FLOW-3D 모델과 테스트 데이터 간의 오차는 부분적으로 열 전달 계수를 측정하기 어렵기 때문에 모델에서의 열전달율이 일정하다고 가정하고 액체 스프레이를 탱크는 일정한 온도로 유지됩니다.
작은 검정 선은 속도 벡터입니다. 빨간색은 대부분 모래가 밀집되어있는 모래 밀도를 나타냅니다.
모래가 유리의 상반부에서 초기화되고 하반부로 흐르도록 허용되는 2 차원 모래 시계 형상의 시뮬레이션을 통해 액체와 입상 흐름 사이의 차이를 잘 이해할 수 있습니다.
좌측 스냅 샷은 14 초 후에 계산된 흐름을 보여줍니다. 해당 애니메이션은 전체 흐름의 기록을 포함하여 유리의 아래쪽 절반에 있는 모든 모래로 연결됩니다. 모래시계 유리의 높이는 49.0cm이며, 허리 부분에 직경 1.0cm의 구멍이 있습니다. 모래는 0.045cm의 균일 한 입자 직경을 가지고 있으며 34 °의 안식각을 갖도록 규정되어 있습니다. 총 시뮬레이션 시간은 40 초 였으므로 싱글 프로세서 데스크톱 컴퓨터에서 6.5 분의 CPU 시간이 필요했습니다. 스냅 샷 플롯에서 몇 가지 중요한 관찰을 할 수 있습니다.
가장 중요한 것은 흐르는 작은 모래 (짧은 벡터로 표시됨)가 상단과 하단의 모래 표면에 있다는 것입니다. 표면에서 멀리 떨어진 곳에서는 모래가 완전히 포장되어 흐를 수 없습니다. 둘째로 바닥 부분에있는 모래는 액체가 바닥을 가로 질러 흘러 나오지 않고 흘러 들어감에 따라 흘러 나오지 않습니다. 모래가 위로 쌓여지면서 불안정한 눈사태와 유사한 더미 표면에 흐름이 있습니다. 이 흐름은 바닥에 파일 더미가 느리게 바깥쪽으로 퍼지게합니다. 유실이 끝날 때 하부 섹션의 말뚝 각도는 지정된 안식 각에 가깝습니다.
이 모델에 대한 자세한 내용은 Flow Science Report on Granular Media를 다운로드하십시오.
Joule heating과 electrothermal effect두개 모두를 이해하는 것은 micro devices의 적정한 설계를 하는데 중요한 요소입니다. FLOW-3D는 이러한 분야에 유용한 유동 시뮬레이션으로 사용되며 실질적인 과정을 모형화 할 수 있습니다.
Simulation of a Conducting Di-electric Fluid placed over Electrodes
Simulating electric potential with FLOW-3D
Joule heating은 전류가 유체와 같은 전도성 물질을 통과 할 때 발생합니다. microscopic level 에서 Joule heating은 움직이는 대전 입자 사이의 상호 작용에 의해 발생합니다. 추가적으로 유체 유동을 일으키는 전기장 하에 있다면 유체는 di-electric, polarization이 발생될 것입니다. FLOW-3D는 이러한 전기-동력학에 대한 효과를 정확히 포착할 수 있음을 아래이 예에서 볼 수 있습니다
아래 왼쪽 이미지는 세포 배양 챔버에서의 전극의 배치를 도시합니다. 파란색 전극은 9V의 양의 전위이고 핑크 전극은 동일한 음의 전위 -9V 입니다. 전도성 유체는 전극 위에 배치됩니다. 유체는 di-electric 상수의 값으로 주어지고, 이는 polarization을 유발합니다. 시간이 지남에 따라, 전기장을 따라 가는 유체의 편광 입자는 유체의 속도를 따르게 됩니다. (the electric field is shown in top left of the animation below).
이 시뮬레이션은 주울 가열로 인해 유체의 온도 상승을 보여줍니다. 온도는 시뮬레이션 마지막까지 500 °C까지 상승하고 시뮬레이션의 우측 절반에 보여준 바대로 FLOW-3D는 전기장 내부 di-electric fluid 유체 유동 현상을 보여줍니다. 유선은 유체 유동을 시각화하기 위해 FlowSight을 사용하여 도시화 되고, 전기장 강도에 의해 컬러화됩니다. 편광 입자가 전기장에 의해 주위로 이동하는 시간이 지남에 따라 독특한 순환 cell유체가 분명히 형성됩니다. 시뮬레이션의 왼쪽 상단 그래프는 전기장의 크기 윤곽을 보여줍니다.
Simulate Resistance Heating in Bubble Jet Printheads
열 기포 구동(Thermal bubble-driven) 프린트 헤드는 잉크의 작은 부피를 기화시키는 여러 방식을 필요로 합니다. 생성 된 증기 거품은 수백만의 다른 방울과 함께 인쇄 된 이미지를 생성, 작은 물방울을 만들어 노즐을 통해 잉크로 나오게 됩니다. 잉크를 가열하는 일반적인 방법은 저항, 즉, 주울 가열을 발생하기 위해 금속의 얇은 층을 통해 전류를 전달하는 것입니다.
This FLOW-3D simulation shows a thermal bubble opening, where the heating element is inside the base.
정확한 양의 열이 생성되도록 기간과 전기적 펄스의 주기와 크기가 주의 깊게 선택 되어야 합니다. 너무 적은 열은 잉크가 증발되지 않습니다. 너무 많은 열은 물방울이 너무 커서 프린트 헤드에 손상의 원인이 됩니다. FLOW-3D는 열 버블 제트 프린트 헤드에 있는 많은 복잡하게 얽혀있는 물리적 과정을 시뮬레이션하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
FLOW-3D는 자유 표면 흐름을 모델링하는데 세계에서 가장 정확한 CFD 도구로 알려져 있지만, 대부분의 연구자들은 라발 노즐 등을 시뮬레이션 할 수 있는 강력한 압축성 유동 능력을 가지고 있음을 알지 못합니다. 라발 노즐은 모래 시계 모양을 가진 중간이 좁은 관입니다. 이것은, 노즐을 통과하는 가스의 유동을 촉진하는 방법으로 사용됩니다. 이러한 노즐은 로켓 및 초음속 제트 엔진뿐만 아니라 특정 증기 터빈에도 사용됩니다.
Cavitation in Laval Nozzles
유속이 빨라질수록 유선의 휘어짐으로 인한 영향이 커지기 때문에 국부적으로 수압이 매우 낮아지는 곳이 나타난다. 압력이 증기압보다 낮아지면 액체가 기화하거나 또는 녹아 있던 공기 등이 기포로 되기 때문에 공동(空洞)이 발생한다. 이 현상을 공동 현상 또는 캐비테이션이라 한다
스크루형 추진기를 예를 들면 추진기가 엔진에 의해 회전하면 물을 뒤로 밀어내게 되고 그 반작용으로 추진력이 생겨 선박을 전진시킨다. 프로펠러는 여러 개의 날개를 갖고 있고, 이 날개들이 회전하면 한쪽 면은 물을 뒤로 밀어내고 다른 면은 앞쪽의 물을 빨아들이게 된다. 물을 밀어내는 면은 압력이 높아지고, 빨아들이는 면은 압력이 낮아지게되어 앞뒤간의 압력차가 발생하게 되고 전진 방향으로 추진력을 받게 된다. 위와 같은 방식으로 프로펠러가 움직일 때에 프로펠러 주위에서 압력이 급강하하게 되면 온도의 변화가 아닌 압력 변화에서 기인하는 물의 상변화가 발생하게 되는데 이를 캐비테이션 현상이라 한다.
아래의 실험 비교는, FLOW-3D에서 수행한 시뮬레이션이 planar-Laval nozzle을 통한 유동 실험과 잘 일치가 된 것을 볼 수 있습니다.
Helium flow through a rectangular convergent-divergent Laval nozzle is simulated using FLOW-3D. Helium at room temperature is forced through the convergent section of the nozzle using an inlet pressure of 6.9E5 N/m2 while maintaining a low outlet pressure of 0.1N/m2.
FLOW-3D CLOUD 는 사용 가능한 소프트웨어 및 하드웨어 리소스를 수천 개의 컴퓨팅 코어로 확장할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. FLOW-3D CLOUD는 Penguin 주문형 컴퓨팅(POD)에 편리하게 설치되며 POD에서 자체 라이선스를 호스팅하거나 설계 및 분석 주기의 피크 시간에 사용량에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 대규모 시뮬레이션, 파라메트릭 연구 또는 실험 계획(DOE)을 실행하도록 설계된 FLOW-3D CLOUD를 사용하면 클러스터 획득 및 유지 관리에 대한 걱정 없이 시뮬레이션 기능을 확장할 수 있습니다. 또한 Flow Science는 기존 고객에게 할인된 가격으로 시뮬레이션 피크 시간에 대한 HPC 서비스를 제공합니다.
FLOW-3D CLOUD를 사용하면 최첨단 컴퓨팅 노드에서 수백 개의 코어에 액세스할 수 있으며 모든 웹 브라우저를 통해 충실도가 높은 CFD 시뮬레이션에 액세스할 수 있는 유연성을 얻을 수 있습니다. 이 플랫폼을 사용함으로써 우리는 문제와 관련된 복잡한 물리학을 지속적으로 더 잘 해결할 수 있었고 프로젝트에서 상당한 시간을 절약할 수 있었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 현대 CFD 방식의 판도를 바꾸는 기술이며 Golder는 이 기술을 채택한 선구자 중 하나임을 자랑스럽게 생각합니다.
![Figure 3. Schematic of the foam degradation process. Source: [43].](https://www.flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1440.webp)
![Figure 3. Schematic of the foam degradation process. Source: [43].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1440.webp)
![Figure 4. Schematic of molten metal pouring in EPC process. Source: [10].](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-1439.webp)
![Figure-1.1 TIG Welding Setup [Ref.: office.pickproducts.com.au]](https://www.flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-706.webp)
![Figure-1.1 TIG Welding Setup [Ref.: office.pickproducts.com.au]](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/image-706.webp)
![Figure 11. A comparison among experiments [49], CFD and analytical simulations for deep keyhole top width and bottom width](https://flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Figure-11.-A-comparison-among-experiments-49-CFD-and-analytical-simulations-for-deep-keyhole-top-width-and-bottom-width.png)
![Fig. 1. (a) Dimensions of the casting with runners (unit: mm), (b) a melt flow simulation using Flow-3D software together with Reilly's model[44], predicted that a large amount of bifilms (denoted by the black particles) would be contained in the final casting. (c) A solidification simulation using Pro-cast software showed that no shrinkage defect was contained in the final casting.](https://www.flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-1a-shows-the-dimensions-of-the-casting-with-runners.png)
![Fig. 7. Comparison of mold filling times for a plate pattern with three ingates: (a) measured values by thermometric technique [18]; (b) predicted filling times based on basic CHTC model with gravity effect; and (c) predicted filing times based on the VHTC model with heat transfer coefficient changing with gas pressure; (d) mold filling time at the right-and wall of the mold for the plate pattern with three ingates.](https://www.flow3d.co.kr/wp-content/uploads/Fig.-7.-Comparison-of-mold-filling-times-for-a-plate-pattern-with-three-ingates-a-measured-values-by-thermometric-technique.png)
중력상태에서의 2 차원 모래시계
