[논문]레이저 피닝 시뮬레이션을 통한 금속재료의 물성치 예측

여인규; 임현택; 임종빈; 정성호

레이저 피닝 시뮬레이션을 통한 금속재료의 물성치 예측
Prediction of the Constitutive Properties of Metal from Laser Peening Simulation 원문보기

For numerical simulation of the deformation and residual stress development in metals during laser peening, the constitutive equations describing material behavior at various strain rates and plastic properties at high strain rate impact conditions are prerequisite. However, these parameters are often unknown for various engineering materials. In this study, the parameters of Johnson-Cook constitutive equation of duplex stainless steel were determined by comparing the residual stress profile predicted by numerical simulation using trial values and the measured residual stress profile with x-ray diffraction.

문제 정의

본 연구에서는 실험적으로 2205 듀플렉스 강의 존슨쿡 구성방정식의 변수들을 직접 측정하는 대신 변수들의 값을 변화시켜가면서 레이저피닝 시뮬레이션을 수행하고 이때 시뮬레이션을 통해 얻은 재료내의 잔류응력분포와 실제 동일한 조건에서 레이저 피닝을 실시한 시편에서 측정된 잔류응력 값을 비교함으로써 듀플렉스 강의 존슨쿡 변수를 간접적으로 결정하는 과정에 대한 연구를 수행하였다.

제안 방법

AISI 4340 스테인레스 강의 기계적 특성이 듀플렉스 스테인레스 강과 가장 유사하므로 AISI 4340의 존슨쿡 변수¹⁰를 Table 2의 Set 1과 같이 시험 값으로 선택하였다. 둘째로, 참고문헌²을 바탕으로 기준 변형율(#)을 0.01s^-1 (준정적인 상태)일 때의 값으로 선정할 경우 존슨쿡 구성방적식의 변수 A, B는 각각 재료의 항복응력 값 및 인장강도 값으로 대체할 수 있다는 이론에 근거하여 n 및 C를 변화시켜가면서 각각의 다른 조합에 대해 계산을 수행하였다. (Table 2, Set 2-6).
정확한 시뮬레이션을 위해서는 실제 실험조건에서 소재표면에 작용하는 압력을 측정하여 입력으로 사용하는 것이 가장 바람직하나, 본 연구에서는 이전 논문에 보고된 아래의 실험식을 이용하여 소재표면에서의 압력 값을 결정하였다².
시뮬레이션에 필요한 재료의 소성 물성치인 존슨쿡 구성방정식 변수들의 시험 값을 선택하기 위해 다음과 같은 두 가지 방법을 채택하였다. 첫째로, 2205 듀플렉스 강과 기계적 특성이 유사한 물질의 존슨쿡 변수를 사용하였다. AISI 4340 스테인레스 강의 기계적 특성이 듀플렉스 스테인레스 강과 가장 유사하므로 AISI 4340의 존슨쿡 변수¹⁰를 Table 2의 Set 1과 같이 시험 값으로 선택하였다.

대상 데이터

2205 듀플렉스 강의 표면에 레이저 피닝 공정을 수행하기 위해 사용된 Nd:YAG 레이저의 사양은 파장 532nm, 최대 펄스 에너지 1.61J, 펄스 반복율 10Hz, 펄스폭 6.5ns 이다.

데이터처리

FEM 해석은 상용 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 수행하였다. Fig.
모델의 타당성을 검증하기 위해 기존에 보고된 레이저 피닝 시뮬레이션 논문⁷의 조건(재료 : 35CD4 50HRC steel alloy, 최대 압력 값 = 3GPa, 압력 지속시간(FWHM) = 50ns, 사각빔의 크기 = 5mm)을 우리의 모델에 적용하여 모델검증을 위한 해석을 수행하였다. Table 1에 나타난 바와 같이 본 연구에서 개발된 모델의 계산결과가 참고문헌에 보고된 해석 결과 및 보고된 실험결과와⁸ 유사한 결과값을 가지는 것을 확인할 수 있었다⁹.
시뮬레이션 영역은 압력이 가해지는 부분은 Fig. 4에서와 같이 유한요소로 나누었으며, 경계 부분은 무한요소로 나누어 해석을 수행하였다. 시뮬레이션 영역의 중앙부에는 축대칭 경계조건을 부가하여 해석시간을 단축하였다.

이론/모형

FEM 해석은 상용 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 수행하였다. Fig. 3에서와 같이 레이저 조사 시점부터 압력이 가해지는 상황의 해석은 Explicit 모델을 활용하였으며 동적 거동이 거의 마무리되는 시점에서 재료내의 응력평형을 계산하기 위해서는 Implicit 모델을 사용하여 계산시간을 줄이는 방식을 적용하였다.

성능/효과

제안된 방식을 통해 물성치가 알려져 있지 않은 재료의 고변형률에 관련된 구성방정식에 적용 가능한 변수조합을 효과적으로 찾아낼 수 있음을 확인하였으며 존슨쿡 구성방정식에서 A, B값은 각각 재료의 항복응력 값과 인장강도 값을 대입해도 된다는 것을 확인하였다. 재료표면에서의 압력구배를 실험적으로 측정된 값을 사용함으로써 시뮬레이션으로 결정된 변수의 정확도를 보다 높일 수 있을 것으로 판단된다.
레이저 피닝의 FEM 시뮬레이션 결과와 실험 결과와의 비교를 통해 2205 듀플렉스 스테인레스 강의 시뮬레이션을 위해 필요한 존슨쿡 구성방정식의 변수 값들을 결정하였다. 제안된 방식을 통해 물성치가 알려져 있지 않은 재료의 고변형률에 관련된 구성방정식에 적용 가능한 변수조합을 효과적으로 찾아낼 수 있음을 확인하였으며 존슨쿡 구성방정식에서 A, B값은 각각 재료의 항복응력 값과 인장강도 값을 대입해도 된다는 것을 확인하였다. 재료표면에서의 압력구배를 실험적으로 측정된 값을 사용함으로써 시뮬레이션으로 결정된 변수의 정확도를 보다 높일 수 있을 것으로 판단된다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

레이저 피닝 기술이란?

금속 표면에 압축 잔류응력을 생성시킴으로서 재료의 기계적 특성들을 향상시키는 레이저 피닝 기술은 보호층의 종류, 레이저 빔 사이즈, 에너지 밀도 등의 많은 공정 변수들이 영향을 끼친다1. 그리고 레이저 피닝 현상은 매우 복잡하고 관찰하기 어려운 점이 있어 많은 연구자들이 FEM 해석을 사용하여 현상을 분석하고 결과를 예측한다.

레이저 피닝 기술에 영향을 끼치는 변수는?

금속 표면에 압축 잔류응력을 생성시킴으로서 재료의 기계적 특성들을 향상시키는 레이저 피닝 기술은 보호층의 종류, 레이저 빔 사이즈, 에너지 밀도 등의 많은 공정 변수들이 영향을 끼친다1. 그리고 레이저 피닝 현상은 매우 복잡하고 관찰하기 어려운 점이 있어 많은 연구자들이 FEM 해석을 사용하여 현상을 분석하고 결과를 예측한다.

레이저 피닝의 FEM 시뮬레이션을 한 결과 어떤 효과가 있음을 확인하였는가?

레이저 피닝의 FEM 시뮬레이션 결과와 실험 결과와의 비교를 통해 2205 듀플렉스 스테인레스 강의 시뮬레이션을 위해 필요한 존슨쿡 구성방정식의 변수 값들을 결정하였다. 제안된 방식을 통해 물성치가 알려져 있지 않은 재료의 고변형률에 관련된 구성방정식에 적용 가능한 변수조합을 효과적으로 찾아낼 수 있음을 확인하였으며 존슨쿡 구성방정식에서 A, B값은 각각 재료의 항복응력 값과 인장강도 값을 대입해도 된다는 것을 확인하였다. 재료표면에서의 압력구배를 실험적으로 측정된 값을 사용함으로써 시뮬레이션으로 결정된 변수의 정확도를 보다 높일 수 있을 것으로 판단된다.

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