[논문]금속 3D 프린팅 적층제조(AM) 공정 시뮬레이션 기술에 관한 고찰(II)

김용석; 최성웅; 양순용

doi:10.7839/ksfc.2019.16.3.051

금속 3D 프린팅 적층제조(AM) 공정 시뮬레이션 기술에 관한 고찰(II)
Investigation to Metal 3D Printing Additive Manufacturing (AM) Process Simulation Technology (II) 원문보기

드라이브ㆍ컨트롤 = Journal of drive and control, v.16 no.3, 2019년, pp.51 - 58

김용석 (Department of Mechanical Engineering, University of Ulsan) , 최성웅 (Department of Construction Machinery Engineering, University of Ulsan) , 양순용 (Department of Mechanical Engineering, University of Ulsan)

Abstract ▼ AI-Helper

The objective of this study was to investigate a simulation technology for the AM field based on ANSYS Inc.. The introduction of metal 3D printing AM process, and the examining of the present status of AM process simulation software, and the AM process simulation processor were done in the previous study (part 1). This present study (part 2) examined the use of the AM process simulation processor, presented in Part 1, through direct execution of Topology Optimization, Ansys Workbench, Additive Print and Additive Science. Topology Optimization can optimize additive geometry to reduce mass while maintaining strength for AM products. This can reduce the amount of material required for additive and significantly reduce additive build time. Ansys Workbench and Additive Print simulate the build process in the AM process and optimize various process variables (printing parameters and supporter composition), which will enable the AM to predict the problems that may occur during the build process, and can also be used to predict and correct deformations in geometry. Additive Science can simulate the material to find the material characteristic before the AM process simulation or build-up. This can be done by combining specimen preparation, measurement, and simulation for material measurements to find the exact material characteristics. This study will enable the understanding of the general process of AM simulation more easily. Furthermore, it will be of great help to a reader who wants to experience and appreciate AM simulation for the first time.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Example of 3D printing additive of hydraulic element parts through Topology Optimization simulation [Source^2-3)]
그림 Fig. 2 Example of a Topology Optimization processor for a hydraulic manifold [Source⁴⁾]
그림 Fig. 3 Example of horizontal AM process simulation of piercing punch Using Additive Workbench
그림 Fig. 4 Example of vertical AM process simulation of piercing punch Using Additive Workbench
표 Table 1 Comparison of AM simulation according to additive direction of piercing punch using Additive Workbench
그림 Fig. 5 Example of AM process simulation using Additive Print (Hydraulic pump casing)
그림 Fig. 6 Example of additive geometry, measurement and analysis methods for SSF / ASCs calculation and calibration process [Source⁶⁾]
표 Table 2 Example of geometry information and required memory in AM process simulation using Additive Print
그림 Fig. 7 Range of input and output parameters for Single Bead Parametric simulation [Source⁷⁾]
표 Table 3 Analysis result table of output file data for Single Bead Parametric simulation example
그림 Fig. 8 Detailed analysis of melt pool dimensions (Case of simulation ID 203)
그림 Fig. 9 Required range of input and output parameters for Porosity Parametric simulation [Source⁸⁾]
표 Table 4 From a Single Bead Parametric simulation result, a permutation combination of laser output, scan speed and hatch distance
표 Table 5 Analysis result table of output file data for Porosity Parametric simulation example

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 AM 분야에 시뮬레이션 기술의 적용을 위한 전반적인 시뮬레이션 방법에 대하여 살펴보았다. 특히, ANSYS 사의 AM 공정 소프트웨어를 중심으로 시뮬레이션 프로세서에 따라 Topology Optimization, Additive Workbench, Additive Print 그리고 Additive Science에 대한 실행을 통한 시뮬레이션 방법에 대하여 고찰하였다.
본 연구에서는 AM 분야 시뮬레이션 기술의 적용을 위해 필요한 전반적인 시뮬레이션 기술에 대하여 살펴보았다. 특히, ANSYS 사의 AM 공정관련 소프트웨어를 중심으로 다루었다.
먼저, 1편에서는 ANSYS Additive Suite을 중심으로 AM 공정 시뮬레이션 프로세서에 대하여 기술한바 있다. 여기서는 ANSYS Additive Suite에 포함된 AM 공정 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 시뮬레이션 프로세서를 실행해 보고 특이점을 고찰하고자 한다.
방법적으로 적층시편을 제작하고 측정하는 과정이 포함되기 때문에 소프트웨어만으로 보정과정을 대신하기는 어렵다. 여기서는 SSF 및 ASCs 계수의 계산과 보정에 사용되는 파트 형상과 측정방법 그리고 분석에 대하여 기술하기로 한다. 이를 간략하게 나타내면 Fig.

제안 방법

(2) Additive Print 시뮬레이션 예시에서는 복잡한 적층형상을 가지는 유압부품 밸브블록에 대하여 시뮬레이션 하였다. 적층 레이어 두께에 따른 PC RAM 사용은 레이어 두께 0.
(4) Additive Science을 이용한 Single Bead Parametric 시뮬레이션 예시에서는 IN718 소재에 대하여 레이저 파워(6케이스)와 스캔 스피드(6케이스)를각각 조합하여 36가지 케이스에 대하여 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 조건에서 적층 두께는 0.
(5) Additive Science을 이용한 Porosity Parametric 시뮬레이션 예시에서는 Single Bead Parametric 시뮬레이션 결과로부터 가장 양호한 3가지 케이스를 바탕으로 수행되었다. 레이저 파워와 스캔 스피드의 3가지 조합과 헤치 간격 5가지 케이스를 조합하여 15가지 케이스에 대하여 수행되었다.
Additive Science을 이용한 Single Bead Parametric 시뮬레이션 예시에서는 IN718 소재와 레이저 파워 100,150, 200, 250, 300, 350(W)인 6가지 케이스 그리고 스캔 스피드가 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300(㎜/sec)인 6가지 케이스에 대하여 수행되었다.(시뮬레이션에 2시간 36분이 소요) 이와 같이 레이저 파워와 스캔스피드를 각각 조합하면 36가지 케이스에 대하여 시뮬레이션하게 된다. 그리고 베이스 플레이트의 온도는 80℃, 비드의 길이는 2㎜, 레이어 두께는 40㎛로 각각 설정되었다.
앞서 1편에서는 금속 3D프린팅 AM 공정의 소개와 AM 공정 시뮬레이션 소프트웨어의 현황 그리고 AM 공정 시뮬레이션의 프로세서에 대하여 고찰하였다.¹⁾본 2편에서는 1편에서 기술한 AM 공정 시뮬레이션 프로세서를 중심으로 Topology Optimization, ANSYS Workbench, Additive Print 그리고 Additive Science에 대한 실행을 통하여 시뮬레이션 방법을 고찰하였다.
Additive Science을 이용한 Single Bead Parametric 시뮬레이션 예시에서는 IN718 소재와 레이저 파워 100,150, 200, 250, 300, 350(W)인 6가지 케이스 그리고 스캔 스피드가 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300(㎜/sec)인 6가지 케이스에 대하여 수행되었다.(시뮬레이션에 2시간 36분이 소요) 이와 같이 레이저 파워와 스캔스피드를 각각 조합하면 36가지 케이스에 대하여 시뮬레이션하게 된다.
(5) Additive Science을 이용한 Porosity Parametric 시뮬레이션 예시에서는 Single Bead Parametric 시뮬레이션 결과로부터 가장 양호한 3가지 케이스를 바탕으로 수행되었다. 레이저 파워와 스캔 스피드의 3가지 조합과 헤치 간격 5가지 케이스를 조합하여 15가지 케이스에 대하여 수행되었다. 시뮬레이션 적층형상은 너비, 길이, 높이는 각각 3㎜인 입방체이며, 레이저빔의 직경은 33㎛, 메시의 크기는 25㎛설정되었다.
특히, ANSYS 사의 AM 공정 소프트웨어를 중심으로 시뮬레이션 프로세서에 따라 Topology Optimization, Additive Workbench, Additive Print 그리고 Additive Science에 대한 실행을 통한 시뮬레이션 방법에 대하여 고찰하였다. 본 연구에서 모든 AM 공정 시뮬레이션은 데스크톱 PC를 이용하여 실행되었고, 다음과 같은 결과를 얻었다.
특히, ANSYS 사의 AM 공정관련 소프트웨어를 중심으로 다루었다. 앞서 1편에서는 금속 3D프린팅 AM 공정의 소개와 AM 공정 시뮬레이션 소프트웨어의 현황 그리고 AM 공정 시뮬레이션의 프로세서에 대하여 고찰하였다.¹⁾본 2편에서는 1편에서 기술한 AM 공정 시뮬레이션 프로세서를 중심으로 Topology Optimization, ANSYS Workbench, Additive Print 그리고 Additive Science에 대한 실행을 통하여 시뮬레이션 방법을 고찰하였다.
Topology Optimization을 이용한 시뮬레이션은ANSYS Workbench에서 순차적으로 Static Structure Analysis와 Topology Optimization Analysis를 수행한다. 이를 바탕으로 Transfer to Validation System으로 이동하여 다시 한 번 사용조건에 대한 Static Structure Analysis를 수행하여 검증하게 된다. 그리고 SpaceClaim(3D CAD) 프로그램을 이용하여 적층형상으로 보정한 후 완성하게 된다.
본 논문에서는 AM 분야에 시뮬레이션 기술의 적용을 위한 전반적인 시뮬레이션 방법에 대하여 살펴보았다. 특히, ANSYS 사의 AM 공정 소프트웨어를 중심으로 시뮬레이션 프로세서에 따라 Topology Optimization, Additive Workbench, Additive Print 그리고 Additive Science에 대한 실행을 통한 시뮬레이션 방법에 대하여 고찰하였다. 본 연구에서 모든 AM 공정 시뮬레이션은 데스크톱 PC를 이용하여 실행되었고, 다음과 같은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 AM 분야 시뮬레이션 기술의 적용을 위해 필요한 전반적인 시뮬레이션 기술에 대하여 살펴보았다. 특히, ANSYS 사의 AM 공정관련 소프트웨어를 중심으로 다루었다. 앞서 1편에서는 금속 3D프린팅 AM 공정의 소개와 AM 공정 시뮬레이션 소프트웨어의 현황 그리고 AM 공정 시뮬레이션의 프로세서에 대하여 고찰하였다.

대상 데이터

(1) Additive Workbench 시뮬레이션 예시에서는 단순한 적층형상의 피어싱 펀치를 대상으로 시뮬레이션하였다. 적층하는 방향에 따른 해석시간은 수평적층(68레이어) 시 37시간 55분, 수직적층(275레이어) 시에 185시간 12분이 소요되어 5배가 증가하였다.
그만큼 개발비용도 더 필요로 하게 된다. 따라서 본 예시에서는 3D 프린팅의 장점을 잘 응용할 수 있는 적층부품으로 유압펌프 케이싱을 선정하여 시뮬레이션 하였다.^4~5) 유압펌프 케이싱의 AM 공정 시뮬레이션을 위한 형상에 대한 정보와 요구되는 메모리 예를 Table 2에 정리하였다.
0 미만으로 제시하고 있다. 시뮬레이션 결과에 대한 데이터는 비드 길이에 따른 진행 정보를 보여주는 개별 순열과 각 순열에 대한 용융 풀의 길이,폭 및 기준 깊이의 평균과 중앙값의 요약 파일이 스프레이드 시트 출력파일로 제공된다. 출력파일로 제공되는 파워/속도 조합에 따른 프로세서 맵에 표시된 요약 테이블로부터 수용 가능한 범위의 각 파라미터를 관찰하고 선택함으로써 원하는 최적의 범위를 찾을 수 있게 된다.
적층하는 방향에 따른 해석시간은 수평적층(68레이어) 시 37시간 55분, 수직적층(275레이어) 시에 185시간 12분이 소요되어 5배가 증가하였다. 시뮬레이션 과정의 PC RAM은 평균 21.8GB가 사용되었고, 해석결과 데이터 저장 공간은 약 134㎇와 472㎇가 각각 사용되었다. AM 공정에서 적층 레이어 수를 줄이는 방향으로 적층형상을 설계하고 배치하는 것은 매우 중요한 요소임을 알 수 있다.
레이저 파워와 스캔 스피드의 3가지 조합과 헤치 간격 5가지 케이스를 조합하여 15가지 케이스에 대하여 수행되었다. 시뮬레이션 적층형상은 너비, 길이, 높이는 각각 3㎜인 입방체이며, 레이저빔의 직경은 33㎛, 메시의 크기는 25㎛설정되었다. 시뮬레이션 결과로부터 다공성 수준(솔리드 비율)이0.

이론/모형

Topology Optimization을 이용한 시뮬레이션은ANSYS Workbench에서 순차적으로 Static Structure Analysis와 Topology Optimization Analysis를 수행한다. 이를 바탕으로 Transfer to Validation System으로 이동하여 다시 한 번 사용조건에 대한 Static Structure Analysis를 수행하여 검증하게 된다.

성능/효과

시뮬레이션 해석시간이 적층 레이어 수에 비례하여 증가하는 것은 아니지만 적층 레이어의수가 늘어남에 따라 급속으로 증가하는 추이를 보인다. 또한, 본 예시에서 한 레이어 당 시뮬레이션 시간이 수평적층은 평균 33.46분이 소요되고, 수직적층은 평균 40.41분이 소요되어 레이어 당 소요시간도 적층레이어 수가 증가할수록 더 많은 해석시간이 소요됨을 알 수 있다. 이로부터 AM 공정 시뮬레이션 과정 과정에서는 적층 레이어 수를 줄일 수 있는 방향으로 적층형상을 설계하고 배치하는 것이 중요하다.
8GB가 사용되었고, 시뮬레이션 결과 데이터의 저장 공간은 약 472GB가 사용되었다. 본 피어싱 펀치 AM 공정 시뮬레이션 예시로부터 시뮬레이션에 소요된 해석시간, 사용된 메모리의 크기, 결과 데이터 저장에 필요한 저장 공간 등을 고려할 때 일반적인 개인용 데스크톱 PC에서 실제 문제를 다루는 것은 불가한 것으로 분석된다. 실제 출력물 형상이 커지고 복잡해지면 요소를 크게 하여 요소수를 줄이면 해석은 가능해지겠지만 정확성에서는 그만큼 떨어지게 될 것이다.
시뮬레이션 적층형상은 너비, 길이, 높이는 각각 3㎜인 입방체이며, 레이저빔의 직경은 33㎛, 메시의 크기는 25㎛설정되었다. 시뮬레이션 결과로부터 다공성 수준(솔리드 비율)이0.5% 미만인 기준을 따르면, 가장 빠른 빌드-업 속도는 250W 파워와 1200㎜/sec 스캔 속도 그리고 0.11㎜ 해치 간격일 때로 나타났다. 이 시뮬레이션에는 21시간 28분이 소요되었다.
본 Valve block의 AM 공정 시뮬레이션에는 31시간이 소요되었다. 시뮬레이션 속도 측면에서는 Additive Print 환경이Additive Workbench 환경 보다는 우수한 것으로 보인다.
(4) Additive Science을 이용한 Single Bead Parametric 시뮬레이션 예시에서는 IN718 소재에 대하여 레이저 파워(6케이스)와 스캔 스피드(6케이스)를각각 조합하여 36가지 케이스에 대하여 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 조건에서 적층 두께는 0.04㎜, 용융-풀 깊이는 최소 0.1㎜, 용융-풀 참조 평균 깊이는 0.06㎜ 이상, 용융-풀의 깊이/너비 비율은 0.95미만, 길이/너비 비율은 4.0미만으로 적용하면, 레이저 파워 200W와 스캔 스피드 1100㎜/sec일 때 최적의 싱글 비드가 형성되는 것으로 나타났다. 이 시뮬레이션에는 2시간 36분이 소요되었다.
Additive Workbench을 이용한 AM 공정 시뮬레이션은 데스크톱 PC를 이용하여 수행되었다. 이 시뮬레이션에는 긴 해석시간이 필요로 하였고, 또한 많은 저장 공간과 메모리를 필요로 하는 것으로 나타났다. Additive Workbench을 이용한 피어싱 펀치의 AM 공정 시뮬레이션 예시(툴용 분말의 피어싱 펀치 적층제조 과제로 수행된 내용임)를 Fig.
또한, 적층레이어 수에서는 수평적층 수가 68이고, 수직적층 수는 275로 수직적층이 4배 정도 더 많다. 이러한 결과로부터 AM 공정 시뮬레이션에 소요되는 해석시간은 적층형상의 크기보다 적층하는 레이어 수에 기인함을 알 수 있다. 시뮬레이션 해석시간이 적층 레이어 수에 비례하여 증가하는 것은 아니지만 적층 레이어의수가 늘어남에 따라 급속으로 증가하는 추이를 보인다.

후속연구

여기서, 각 셀에 색상으로 표기된 부분은 각 파라미터에 대하여 원하는 기준 값을 만족하는 셀이다. 만일 이 시뮬레이션 결과로부터 최적화된 적층제조 파라미터를 선정한다면, 레이저 파워 200W와 스캔 스피드 1100㎜/sec의 조합을 선택하게 될 것이다. 이 조합에 대한 보다 상세한 용융 풀의 치수적인 결과는 Simulation ID 203의 시뮬레이션 결과파일을 분석하면 된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	3D 프린팅 AM 공정의 전처리과정에서 소프트웨어적인 시뮬레이션은 어떠한 것들이 있는가	또한, 출력물에 대한 시행착오적인 실패는 3D 프린팅 AM 공정의 전처리과정에서 소프트웨어적인 시뮬레이션을 통하여 상당부분 해결할 수 있다. 이러한 AM 공정 시뮬레이션에는 적층형상의 최적화, 빌드-업 공정에 대한 최적화, 적층소재에 대한 특성분석 등이 포함된다. 적층형상의 최적화 시뮬레이션은 적층제조 출력물에 대하여 질량은 줄이고 강도는 유지하며, 적층하는 방향까지 고려한 적층형상을 설계할 수 있다.
	적층형상의 최적화의 장점은 무엇인가	적층형상의 최적화 시뮬레이션은 적층제조 출력물에 대하여 질량은 줄이고 강도는 유지하며, 적층하는 방향까지 고려한 적층형상을 설계할 수 있다. 이와 같이 적층형상의 최적화는 출력물의 경량화 실현과 적층소재의 저감 그리고 빌드-업 시간을 줄일 수 있다. AM 빌드-업 공정 최적화 시뮬레이션은 프린팅 장비와 적층소재에 대한 공정 파라미터의 조합과 선정 그리고 출력물을 지지하는 서포터에 대한 구축을 설계할 수 있다.
	3D 프린팅 AM 공정의 초기단계에서 출력물에 대한 시행착오적인 실패를 줄이기위한 방법은 무엇인가	D 프린팅 AM 공정의 초기단계에서 출력물에 대한 시행착오적인 실패를 줄이기 위해서는 AM 공정의 다양한 변수들에 대하여 부정적 요인을 최소화하고 최적화함으로써 해결할 수 있다. 또한, 출력물에 대한 시행착오적인 실패는 3D 프린팅 AM 공정의 전처리과정에서 소프트웨어적인 시뮬레이션을 통하여 상당부분 해결할 수 있다. 이러한 AM 공정 시뮬레이션에는 적층형상의 최적화, 빌드-업 공정에 대한 최적화, 적층소재에 대한 특성분석 등이 포함된다.

저자의 다른 논문 :

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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