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문제 정의
- 이 모델들은 합금별 핵생성, 핵성장과 결정성장을 고려할 수 있어 응고현상에 대한 정확한 수치예측은 가능하지만, 계산 시간이 오래 걸리고 계산을 위해서 고용량의 컴퓨터 메모리가 필요하기 때문에 실제품을 해석하기에는 아직까지 현실적으로 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 보다 실질적으로 제품의 기계적 성질을 예측하기 위하여 금속의 냉각속도에 따른 기계적 성질의 변화를 파악하고 이들 관계를 이용하여 시뮬레이션을 통해 주물의 기계적 성질을 예측 하려고 하였다.
- 주조실험에서 얻어진 냉각곡선(시간-온도 곡선)에서 ΔT/Δt(ΔT: 온도차, Δt: 시간 변화량)로 냉각 속도를 구할 수 있는 데 정의와 방법은 문헌에 따라 다르다[2]. 본 연구에서는 액상선 온도에서 고상선 온도까지 냉각될 때 소요된 시간으로 정의하였다. 즉 Cooling rate(CR) = TL− TS / tf을 이용하여 두 가지 재질의 두께별 냉각속도를 측정하였다.
제안 방법
- 본 연구에서는 두 종류의 Al 합금에 대하여 주조 실험을 진행하고, 응고조직을 관찰하여 SDAS를 측정한 다음 합금별 냉각 속도(CR)에 따른 SDAS 값 계산에 이용될 경험식 SDAS = k(CR)n의 지수(k, n)를 결정하였다. 그리고 주물에서 시편을 채취하여 기계적 성질(인장강도, 경도, 연신율)을 측정하고 냉각속도와 기계적 성질 간의 관계를 곡선 맞춤(Curve fitting)을 통해 결정하여 주조공정 시뮬레이션을 통해 알루미늄 합금의 기계적 성질 예측이 가능하게 하였다. 본 연구에서 구축된 관계식은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 동일 재료를 사용하는 모든 주조제품의 기계적 성질을 예측하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
- 용탕을 주입하기 전에 금형의 초기온도를 일정하게하기 위하여 금형을 열처리로에 넣고 200℃로 4시간 유지한 다음 로에서 꺼내서 용탕이 주입될 제품 부분의 온도측정을 위한 열전대를 설치하였다. 냉각 속도를 측정하기 위한 열전대는 제품두께의 가운데 부분에 설치하였고, 측정된 온도 값은 1초 간격으로 컴퓨터에 저장하도록 설정하였다. 용해된 A4032와 A2 합금을 5분간의 탈가스 과정을 거쳐 700℃에서 금형에 주입하였다[4].
- 냉각속도를 구하기 위하여 주조실험과 같은 조건으로 주조공정해석을 진행하였다. 주입조건은 주조실험의 조건과 같으며, 두 Al 합금 모두 700℃의 용탕을 1.
- 본 연구에서는 두 종류의 Al 합금에 대하여 주조 실험을 진행하고, 응고조직을 관찰하여 SDAS를 측정한 다음 합금별 냉각 속도(CR)에 따른 SDAS 값 계산에 이용될 경험식 SDAS = k(CR)n의 지수(k, n)를 결정하였다. 그리고 주물에서 시편을 채취하여 기계적 성질(인장강도, 경도, 연신율)을 측정하고 냉각속도와 기계적 성질 간의 관계를 곡선 맞춤(Curve fitting)을 통해 결정하여 주조공정 시뮬레이션을 통해 알루미늄 합금의 기계적 성질 예측이 가능하게 하였다.
- 본 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 알루미늄 합금의 기계적 성질을 예측하기 위하여 계단형상의 금형을 이용하여 주조실험을 수행하였다. 실험을 통해 측정된 냉각속도(CR)와 2차 수지상 간격(SDAS), SDAS와 기계적 성질(인장강도, 연신율, 경도 등) 간의 상관 관계식을 유도하였고, 이 관계식을 이용하여 시뮬레이션에서 얻어진 냉각속도로부터 기계적 성질을 예측하는 연구를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 6을 사용하였다. 본 연구의 제품의 형상이 비교적 단순하므로 해석에는 4,914,000개의 요수를 생성하였으며, 금형과 용탕간의 계면 대류열전달 계수는 500 W/㎡K 로 지정하였다.
- 본 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 알루미늄 합금의 기계적 성질을 예측하기 위하여 계단형상의 금형을 이용하여 주조실험을 수행하였다. 실험을 통해 측정된 냉각속도(CR)와 2차 수지상 간격(SDAS), SDAS와 기계적 성질(인장강도, 연신율, 경도 등) 간의 상관 관계식을 유도하였고, 이 관계식을 이용하여 시뮬레이션에서 얻어진 냉각속도로부터 기계적 성질을 예측하는 연구를 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
- 열전대가 설치된 지점에서 가장 가까운 부분에서 20 mm × 20 mm × 20 mm 크기의 시편을 채취하여 조직을 관찰하였다.
- 용탕을 주입하기 전에 금형의 초기온도를 일정하게하기 위하여 금형을 열처리로에 넣고 200℃로 4시간 유지한 다음 로에서 꺼내서 용탕이 주입될 제품 부분의 온도측정을 위한 열전대를 설치하였다. 냉각 속도를 측정하기 위한 열전대는 제품두께의 가운데 부분에 설치하였고, 측정된 온도 값은 1초 간격으로 컴퓨터에 저장하도록 설정하였다.
- 냉각속도와 SDAS는 두께 변화에 따라 지수함수적으로 감소하는 것을 알 수 있으며, 기계적 성질은 SDAS에 따라 선형적으로 감소하는 것을 알 수 있다. 이러한 특성을 이용하여 냉각속도와 SDAS의 관계는 y = axb의 관계식으로, SDAS와 기계적 성질은 y = a + bx의 관계식으로 곡선 맞춤하여 각 계수(a, b)를 구하였다.
- 조직사진에서 단위길이(100 μm)당 결정립계 개수를 파악하여 SDAS값을 구하였다.
- 0 m/s의 주입속도로 4초간 주입하였다. 주입완료 후 유동해석에서 구한 주물과 주형의 온도분포를 이용하여 응고해석을 진행하였다[6]. 해석을 진행할 때 주조실험 시의 열전대 위치와 같은 위치에 가상의 열전대를 설치하여 해석 중 온도 변화를 저장하도록 하였다.
- 냉각속도를 구하기 위하여 주조실험과 같은 조건으로 주조공정해석을 진행하였다. 주입조건은 주조실험의 조건과 같으며, 두 Al 합금 모두 700℃의 용탕을 1.0 m/s의 주입속도로 4초간 주입하였다. 주입완료 후 유동해석에서 구한 주물과 주형의 온도분포를 이용하여 응고해석을 진행하였다[6].
- 즉 Cooling rate(CR) = TL− TS / tf을 이용하여 두 가지 재질의 두께별 냉각속도를 측정하였다.
- 주입완료 후 유동해석에서 구한 주물과 주형의 온도분포를 이용하여 응고해석을 진행하였다[6]. 해석을 진행할 때 주조실험 시의 열전대 위치와 같은 위치에 가상의 열전대를 설치하여 해석 중 온도 변화를 저장하도록 하였다. 이 온도 값을 이용하여 냉각속도를 구하였다.
대상 데이터
- 다양한 두께의 제품에서 응고 속도 차이에 따른 기계적 성질의 변화를 파악하기 위하여 Fig. 1과 같은 형상의 계단형 YBlock 금형을 제작하였다. 가장 얇은 주물 두께는 20 mm이고 위로는 30, 40, 50 mm로 30 mm 높이의 4단으로 이루어져 있다.
- 주조실험에서 나온 제품에서 KS 14A호 인장시편을 채취하여 인장시험을 진행하였다. 인장시험에서는 인장강도와 연신율을 측정하였고, 인장시편의 상세 치수는 Fig.
데이터처리
- 2에 나타내었다. 또한 경도 측정을 위하여 경도시험용 시편을 채취하였고, F 스케일의 로크웰 경도(HRF)를 5회 반복 측정하여 평균값을 경도 값으로 사용하였다.
이론/모형
- 유동 및 응고해석에는 Z-CAST 2.6을 사용하였다. 본 연구의 제품의 형상이 비교적 단순하므로 해석에는 4,914,000개의 요수를 생성하였으며, 금형과 용탕간의 계면 대류열전달 계수는 500 W/㎡K 로 지정하였다.
성능/효과
- 1) 제품 두께 차이에 따른 냉각속도 및 조직, 기계적 성질의 변화를 관찰하였고, 냉각속도와 SDAS사이에는 지수 함수적으로 감소하는 관계가 있으며, SDAS와 기계적 성질들은 선형 감소하는 관계가 존재하였다.
- 2) 실험에서 구축된 관계식을 이용하여 해석을 통해 기계적 성질을 예측해 보았으며, A4032 합금은 실험결과와 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었지만, A2 합금은 제품 내부에 존재하는 주조결함과 고액 공존 구간에서의 냉각속도 차이 때문에 연신율이 비교적 큰 차이가 보였다.
- 6과 7은 주조실험에서 측정된 냉각속도(CR)와 SDAS, SDAS와 기계적 성질의 관계를 그래프로 나타낸 것이다. 냉각속도와 SDAS는 두께 변화에 따라 지수함수적으로 감소하는 것을 알 수 있으며, 기계적 성질은 SDAS에 따라 선형적으로 감소하는 것을 알 수 있다. 이러한 특성을 이용하여 냉각속도와 SDAS의 관계는 y = axb의 관계식으로, SDAS와 기계적 성질은 y = a + bx의 관계식으로 곡선 맞춤하여 각 계수(a, b)를 구하였다.
- 10은 실험과 시뮬레이션에서 계산된 기계적 성질을 비교하기 위하여 막대그래프로 나타내었다. 시뮬레이션에서 계산된 기계적 성질(Table 6과 7)과 실험 결과(Table 4와 5)를 비교하면, A4032 합금은 인장강도에서 0.02%~2.98%의 차이를 보였고, 연신율에서 1.33%~12.50%, 경도에서 0.35%~1.45%의 차이를 보였다. A2 합금은 인장강도에서 1.
- 8과 같다. 용탕이 주입되는 주입구가 있는 부분의 온도가 가장 높게 나타났으며, 제품의 두께가 얇은 아래쪽 부분을 먼저 충전한 다음 두께가 두꺼운 부분을 충전하는 것을 알 수 있다. 제품과 금형이 접촉하는 부분에서 용탕의 온도가 610°C까지 냉각되는 것으로 나타났지만 이 온도는 용탕의 액상선(571°C) 보다는 꽤 높은 온도이며, 유동해석 중 응고는 일어나지 않는 것을 알 수 있다.
후속연구
- 3) 다양한 Al 합금에 대하여 본 연구와 같은 방법으로 냉각속도와 기계적 성질 상관 관계식을 구축하면, 주조하기 전에 실제 제품의 기계적 성질을 시뮬레이션을 통해 예측하는데 충분히 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 주입온도 변화와 열처리가 Al 합금 주물의 기계적 성질 변화에 미치는 영향에 대한 연구도 추가적으로 필요하다.
- 그리고 주물에서 시편을 채취하여 기계적 성질(인장강도, 경도, 연신율)을 측정하고 냉각속도와 기계적 성질 간의 관계를 곡선 맞춤(Curve fitting)을 통해 결정하여 주조공정 시뮬레이션을 통해 알루미늄 합금의 기계적 성질 예측이 가능하게 하였다. 본 연구에서 구축된 관계식은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 동일 재료를 사용하는 모든 주조제품의 기계적 성질을 예측하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
- 3) 다양한 Al 합금에 대하여 본 연구와 같은 방법으로 냉각속도와 기계적 성질 상관 관계식을 구축하면, 주조하기 전에 실제 제품의 기계적 성질을 시뮬레이션을 통해 예측하는데 충분히 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 주입온도 변화와 열처리가 Al 합금 주물의 기계적 성질 변화에 미치는 영향에 대한 연구도 추가적으로 필요하다.
- 42%까지의 차이가 발생하였는데 이는 제품의 가운데 부분에서 채취된 인장시험 시편에 포함된 기공과 수축공 등의 주조결함 때문으로 판단된다[7,8]. 향후 추가적인 연구를 통해 결함이 없는 주물로부터 3.1절의 관계식을 좀 더 보완하면 이 오차는 통상적으로 허용될 수 있는 정도 이내로 줄어들게 될 것으로 판단된다.
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