[논문]아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선 예측

김근학; 박동성; 오승진; 전준협; 윤상일; 김기선; 김태영; 이석재

doi:10.12656/jksht.2018.31.6.300

아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선 예측
Prediction of the Liquidus Temperature Curve for Hypoeutectic Al-Si-Cu-Mg Alloy 원문보기

열처리공학회지 = Journal of the Korean society for heat treatment, v.31 no.6, 2018년, pp.300 - 306

김근학 (전북대학교 신소재공학부) , 박동성 (전북대학교 신소재공학부) , 오승진 (전북대학교 신소재공학부) , 전준협 (전북대학교 신소재공학부) , 윤상일 ((주)삼기오토모티브 기술연구소) , 김기선 ((주)삼기오토모티브 기술연구소) , 김태영 ((주)삼기오토모티브 기술연구소) , 이석재 (전북대학교 신소재공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In the present study we proposed new equations to predict the liquidus temperature curve for hypoeutectic Al-Si-Cu-Mg alloy. A thermodynamic simulation was carried out to calculate the liquidus temperature, eutectic temperature and eutectic Si concentration with different Si, Cu, and Mg contents in hypoeutectic Al-Si alloys. Regressed equations were derived using the thermodynamic simulation results by multiple regression analysis. The proposed equations were compared with the equations reported previously by other researchers and agreed better with the experimental data. The addition of Cu and Mg lowered the eutectic temperature. The eutectic Si concentration was decreased by adding Cu whereas that was increased by adding Mg. Al-Si binary phase diagram was successfully predicted with a consideration of the effect of Cu and Mg addition by using the proposed equations.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Range of chemical composition for the thermodynamic calculation (wt.%)
표 Table 2. Ranges of chemical composition and liquidus temperature for the experimental data used in the present study [7, 9, 11-22]
그림 Fig. 1. Predicted liquidus temperature compared with experimental data referred in Table 2. Different equations were used: (a) Eq. (1), (b) Eq. (2), (c) Eq. (3), and (d) Eq. (6).
그림 Fig. 2. Predicted eutectic temperature compared with experimental data referred in Table 3. Different equations were used: (a) Eq. (4), (b) Eq. (5), and (c) Eq. (7).
표 Table 3. Ranges of chemical composition and eutectic temperature for the experimental data used in the present study [7, 9, 16, 20-22]
그림 Fig. 3. Effect of Cu and Mg addition on the eutectic temperature and eutectic Si concentration.
그림 Fig. 4. Al-Si phase diagram calculated by the proposed equations.

AI 본문요약
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제안 방법

공정 Si 농도에서의 온도가 바로 공정 온도이며, 해당 조건이 Al-Si 이원계 상태도의 공정점(eutectic point)이다. Al-Si 합금에서 공정 반응이 일어나는 공정 온도를 예측하는 수식도 문헌 자료와 직접 연구자들이 실험으로 구한 데이터를 이용하여 Mondolfo[8]와 Tenekedjiev 등[9]에 의해 다음과 같은 합금 원소 첨가량(wt.%)의 함수로 제시되었다.
액상선 온도변화를 분석하기 위해서 총 1,001개의 Si, Cu, Mg 조성 조합에 대해 냉각 중 응고가 시작되는 온도를 계산하였다. 공정 온도와 공정 Si 조성을 계산하기 위해서는 Cu와 Mg의 함량만을 변화시킨 77개 조성 조합에 대해 열역학 계산을 실시하였다. 열역학 계산 결과들은 다중회귀 분석을 이용하여 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도와 공정 온도, 그리고 공정 Si 농도를 합금 원소의 함량(wt.
Al 합금의 합금 조성에 따른 액상선 온도를 계산하는 수식에 대한 연구는 Drossel[5]에 의해 처음 보고되었다. 그는 실험으로 구한 응고 시작 온도 데이터를 이용하여 다음 수식을 제시하였다.
본 연구에서는 아공정 Al-Si 합금에서 주요 합금 원소인 Cu와 Mg의 첨가가 액상선 온도와 공정 온도, 그리고 공정 Si 조성에 미치는 영향을 열역학 계산을 통해 분석하고 각 합금 원소간의 상호작용을 고려한 수식을 새롭게 제시하였다. 동시에 다양한 문헌 데이터를 활용하여 기존 수식들과의 예측 정확도를 비교하였다.
지금까지 Al-Si계 합금에서 실험 데이터나 상태도를 활용하여 액상선 온도와 공정 온도를 예측하는 수식들이 위와 같이 제시되고 있으나 이들에 대한 상호 비교와 다양한 실험 데이터를 활용한 검증에 대해서 는 아직 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 아공정 Al-Si 합금에서 주요 합금 원소인 Cu와 Mg의 첨가가 액상선 온도와 공정 온도, 그리고 공정 Si 조성에 미치는 영향을 열역학 계산을 통해 분석하고 각 합금 원소간의 상호작용을 고려한 수식을 새롭게 제시하였다. 동시에 다양한 문헌 데이터를 활용하여 기존 수식들과의 예측 정확도를 비교하였다.
새롭게 제시된 수식들이 기존에 보고된 수식들보다 높은 예측 정확도를 보였다. 새롭게 제시된 수식들을 활용하여 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선을 성공적으로 예측하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 수식들을 이용하여 아공정 Al-Si 합금에서 Cu와 Mg를 첨가하여 새로운 합금을 설계할 때 기존 수식들을 이용하는 것보다 좀더 정확한 액상선 온도 곡선 예측이 가능하다.
열역학 계산은 Table 1과 같이 최소, 최대 범위 내에서 각 증가량만큼 변화하는 Si, Cu, Mg의 합금 조성 조합을 사용하였다. 액상선 온도변화를 분석하기 위해서 총 1,001개의 Si, Cu, Mg 조성 조합에 대해 냉각 중 응고가 시작되는 온도를 계산하였다. 공정 온도와 공정 Si 조성을 계산하기 위해서는 Cu와 Mg의 함량만을 변화시킨 77개 조성 조합에 대해 열역학 계산을 실시하였다.
공정 온도와 공정 Si 조성을 계산하기 위해서는 Cu와 Mg의 함량만을 변화시킨 77개 조성 조합에 대해 열역학 계산을 실시하였다. 열역학 계산 결과들은 다중회귀 분석을 이용하여 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도와 공정 온도, 그리고 공정 Si 농도를 합금 원소의 함량(wt.%)로 표현한 아래의 수식을 구하였다.
제안된 수식들은 Si, Cu, Mg 합금원소 사이의 상호관계 항을 포함하고 있다. 열역학 계산에 사용된 합금조성에 대해 제안된 수식으로 예측된 결과를 수식을 만드는데 사용된 열역학 계산 결과와 비교함으로써 제안된 수식이 열역학 계산 결과를 잘 반영하는지 확인하였다. 예측 정확도는 평균제곱오차(R²)를 사용하여 비교하였다.
본 연구에서는 열역학 시뮬레이션 상용 프로그램인 MatCalc[10]를 이용하여 다양한 Al-Si-Cu-Mg 합금 조성에서의 액상선 온도, 공정 온도, 공정 Si 조성을 계산하였다. 열역학 계산은 Table 1과 같이 최소, 최대 범위 내에서 각 증가량만큼 변화하는 Si, Cu, Mg의 합금 조성 조합을 사용하였다. 액상선 온도변화를 분석하기 위해서 총 1,001개의 Si, Cu, Mg 조성 조합에 대해 냉각 중 응고가 시작되는 온도를 계산하였다.
이번 연구에서는 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선 예측을 위한 액상선 온도, 공정 온도, 그리고 공정 Si 농도 예측이 가능한 수식을 새롭게 제안하였다. 제안된 액상선 온도 예측 수식과 공정 온도 예측 수식은 다양한 문헌 실험 데이터를 활용하여 기존 수식들과 비교 평가를 실시하였다.
제안된 수식들은 Si, Cu, Mg 합금원소 사이의 상호관계 항을 포함하고 있다. 열역학 계산에 사용된 합금조성에 대해 제안된 수식으로 예측된 결과를 수식을 만드는데 사용된 열역학 계산 결과와 비교함으로써 제안된 수식이 열역학 계산 결과를 잘 반영하는지 확인하였다.

대상 데이터

% 단위이고 실험에 사용된 데이터의 성분 범위는 Si < 9.3%, Cu < 2.5%, Mg < 0.6%, Fe < 1.15%, Mn < 0.4%, Zn < 0.63%, Ni < 0.43%, Ti < 0.05% 이다.
본 연구에서 제시된 수식들의 신뢰성 검증을 위해 기존 문헌에 보고된 실험 결과들을 수집하였다. 문헌조사를 통해 56개의 아공정 Al-Si 합금들의 액상선 온도를 수집하였다[7, 9, 11-22]. 실험 데이터들의 화학 조성과 액상선 온도 범위를 Table 2에 표시하였다.
예측 공정 온도와 가장 차이가 큰 포인트 A와 B의 화학 조성은 각각 5.9Si – 3.3Cu – 0.01Mg – 0.07Zn – 0.21Fe – 0.02Mn과 4.89Si – 3.85Cu – 0.26Mg – 0.01Zn – 0.13 Fe – 0.01Mn(wt.%)이다.
제안된 공정 온도 예측 식 (7)의 예측 신뢰성 평가를 위해 문헌에서 아공정 Al-Si 합금의 화학 조성과 공정 온도에 대한 19개의 실험 데이터를 수집하였다[7, 9, 18, 20-22]. 실험 데이터들의 화학 조성과 공정 온도 범위는 Table 3과 같다.

데이터처리

열역학 계산에 사용된 합금조성에 대해 제안된 수식으로 예측된 결과를 수식을 만드는데 사용된 열역학 계산 결과와 비교함으로써 제안된 수식이 열역학 계산 결과를 잘 반영하는지 확인하였다. 예측 정확도는 평균제곱오차(R²)를 사용하여 비교하였다. 식 (6), 식 (7), 식 (8)에 대한 평균제곱오차 값은 각각 0.
이번 연구에서는 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선 예측을 위한 액상선 온도, 공정 온도, 그리고 공정 Si 농도 예측이 가능한 수식을 새롭게 제안하였다. 제안된 액상선 온도 예측 수식과 공정 온도 예측 수식은 다양한 문헌 실험 데이터를 활용하여 기존 수식들과 비교 평가를 실시하였다. 새롭게 제시된 수식들이 기존에 보고된 수식들보다 높은 예측 정확도를 보였다.

이론/모형

본 연구에서는 열역학 시뮬레이션 상용 프로그램인 MatCalc[10]를 이용하여 다양한 Al-Si-Cu-Mg 합금 조성에서의 액상선 온도, 공정 온도, 공정 Si 조성을 계산하였다. 열역학 계산은 Table 1과 같이 최소, 최대 범위 내에서 각 증가량만큼 변화하는 Si, Cu, Mg의 합금 조성 조합을 사용하였다.

성능/효과

새롭게 제시된 수식들을 활용하여 아공정 Al-Si-Cu-Mg 합금의 액상선 온도 곡선을 성공적으로 예측하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 수식들을 이용하여 아공정 Al-Si 합금에서 Cu와 Mg를 첨가하여 새로운 합금을 설계할 때 기존 수식들을 이용하는 것보다 좀더 정확한 액상선 온도 곡선 예측이 가능하다.
예를 들어 E 값이 양수를 보이면 예측된 결과가 평균적으로 실제 값보다 높다는 것을 의미한다. 본 연구에서 제시된 식 (6)을 사용한 액상선 온도 예측에서 D 값과 E 값이 모두 가장 우수한 결과를 보였다. 식 (1)은 Zn 첨가의 영향과 Cu와 Mg의 상호관계를 나타내는 항이 포함되어 있으나 수식을 만드는데 사용된 실험 데이터의 Si, Cu, Mg 범위가 비교 실험 데이터인 Table 2의 범위보다 좁아서 가장 낮은 예측 신뢰도를 보이고 있다.
99996이었다. 제안된 수식들을 이용하면 MatCalc를 사용하여 얻은 열역학 수치들과 거의 동일한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 참고로 주어진 Cu와 Mg 농도에 대해 식 (6)과 식 (7)을 Si에 대한 연립방정식으로 풀면 공정 Si 농도를 계산 가능하다.

후속연구

따라서 향후 Zn, Fe, Mn 첨가 효과를 모두 고려한 개선된 수식을 이용하면 좀 더 신뢰성 높은 예측이 가능할 것으로 기대한다.
정확한 액상선 온도는 응고 시뮬레이션의 해석 결과의 정확성 확보를 위해 매우 중요하다. 본 연구에서 제시된 수식들을 활용하면 더욱 신뢰성 높은 응고 해석 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	아공정 Al-Si 합금의 액상선 온도 곡선의 범위는?	아공정 Al-Si 합금에서 액상선 온도 곡선의 범위는 0 wt.% Si(순수 Al)에서 공정 Si 농도까지이다. 공정 Si 농도에서의 온도가 바로 공정 온도이며, 해당 조건이 Al-Si 이원계 상태도의 공정점(eutectic point)이다.
	Al-Si 합금의 주요 함금 원소인 Cu와 Mg의 효과는?	Si과 함께 Cu와 Mg은 주조용 Al-Si 합금의 주요 합금 원소이다. Cu 첨가는 Al2Cu상과 Al2MgCu 상의 석출을 통해 상온 및 고온 강도를 향상시키고 절삭성을 개선시키는 효과가 있다[1, 2]. Mg는 열처리 이후의 경도와 강도 향상을 목적으로 첨가되며 인성이나 주조 건전성 등에 기여하는 것으로 보고되고 있다[3, 4].
	주조용 Al-Si 합금의 장점은?	대표적인 경량 합금인 Al 소재 가운데 주조용 Al-Si 합금은 낮은 응고 온도, 뛰어난 주조성, 우수한 부식 저항성, 높은 전기 전도도와 열 전도도, 그리고 좋은 가공성 등의 장점으로 인하여 다양한 자동차 부품 소재로 널리 사용되고 있다. Si의 첨가는 주조성과 유동성을 향상시키고 응고 시 부피 증가로 인해 응고 수축율을 감소시키는 효과가 있다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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