[논문]실시간 성형하중 계측을 통한 냉간단조 금형수명 정량예측 정밀도 향상 연구

서영호

doi:10.5228/kstp.2021.30.4.172

[국내논문] 실시간 성형하중 계측을 통한 냉간단조 금형수명 정량예측 정밀도 향상 연구
A Study on Improving the Precision of Quantitative Prediction of Cold Forging Die Life Cycle Through Real Time Forging Load Measurement 원문보기

소성가공 = Transactions of materials processing : Journal of the Korean society for technology of plastics, v.30 no.4, 2021년, pp.172 - 178

서영호 (한국생산기술연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

The cold forging process induces material deformation in an enclosed space, generating a very high forging load. Therefore, it is mainly designed as a multi-stage process, and fatigue failure occurs in forging die due to cyclic load. Studies have been conducted previously to quantitatively predict the fatigue limit of cold forging dies, however, there was a limit to field application due to the large error range and the need for expert intervention. To solve this problem, we conducted a study on the introduction of a real-time forging load measurement technology and an automated system for quantitative prediction of die life cycle. As a result, it was possible to reduce the error range of the quantitative prediction of die life cycle to within ±7%, and it became possible to use the die life cycle calculation algorithm into an automated system.

Keyword

표/그림 (14)

그림 Fig. 1 Cold forging die and machine
그림 Fig. 4 FE modeling and simulation procedure
그림 Fig. 2 Ball stud manufacturing process
그림 Fig. 3 True stress-strain curve of SCM435
그림 Fig. 5 S-N curve of WC-Co material
표 Table 1 Quantitative evaluation of die life cycle
그림 Fig. 6 Pre-processing of piezo sensor signal
그림 Fig. 7 Calibration between electric signal and forging load
그림 Fig. 8 Real time forging load monitoring
그림 Fig. 9 Predictive model based on maximum principle stress history
그림 Fig. 10 Real time maximum forging load history
그림 Fig. 11 Real time maximum principal stress history
그림 Fig. 12 Die life cycle prediction based on cumulative damage factor
표 Table 2 Quantitative evaluation of die life cycle

AI 본문요약
AI-Helper

제안 방법

또 하나의 문제점은 금형수명을 예측하는 데 있어 성형공정의 해석이 수행되어야 하므로 비전문가의 활용이 어려워 현장 적용이 힘든 점이다. 이를 해결하기 위하여 실제 현장에서의 성형하중을 계측하고 이를 바탕으로 금형수명을 예측하고, 일련의 과정을 알고리즘화 하여 자동 시스템을 구축하였다.

대상 데이터

11 과 같다. 이와 같이 복잡한 변동하중 이력의 데이터는 단순화된 등가의 하중이력으로 치환할 수 있는 낙수 계수법 등의 사이클 계수법을 사용하지만 본 연구에서는 현장적용 알고리즘의 실시간 구현 및 단순화를 위하여 실제 데이터를 그대로 사용하였다.

이론/모형

Ball stud 부품의 금형수명을 예측하기 위하여 금형 소재인 WC-Co 합금의 피로물성을 확보하였다. 피로시험편은 ASTM E 466 규격에 의거하여 소결, 연삭, 연마 가공공정을 거쳐 제작하였으며, Instron 8801 장비를 활용하여 Fig. 5 와 같이 S-N 선도를 도출하였다.

성능/효과

(1) 냉간단조 금형수명 예측을 위하여 금형소재의 S-N 선도를 확보하였으며, 성형공정 해석결과에 기반하여 금형수명을 예측하였지만 오차범위가 ±20% 로 정확도가 낮았으며, 예측과정이 전문성으로 현장 적용에 한계가 있었다.
(2) 이를 해결하기 위하여 냉간단조 설비에서 1~6 단까지의 성형하중을 실시간으로 금형수명 예측에 활용할 수 있도록 데이터 센싱~수집~분석~처리 인프라를 구축하였으며, 성형하중 데이터를 기반으로 최대 주응력 예측이 가능한 수학적 모델을 개발하여 상기의 인프라에 내에 알고리즘화하여 임 베딩 하였다.
(3) 선형누적손상가설에 기반하여 금형수명을 보다 정확하게 예측한 결과 오차범위를 최대 20%에서 ±7%로 낮추었다.

후속연구

(4) 본 연구에서 개발한 냉간단조 금형의 수명한계 예측시스템은 현장에서 운영중이며 향후 양산라인에서의 정합성 검토가 추가적으로 진행될 예정이다.

참고문헌 (9)

Y. H. Seo, 2020, Multi-cold forging process optimization of EPB spindle to reduce manufacturing cost, J. Kor. Soc. Mech. Technol., Vol. 22, No. 3, pp 443~449, https://doi.org/10.17958/ksmt.22.4.202008.615
Y. H. Seo, 2020, Research on prediction and reduction method of manufacturing cost of automobile steering prats based on quantitative prediction technology of cold forging mold life, J. Kor. Soc. Mech. Technol, Vol. 22, No. 4, pp 615~621, https://doi.org/10.17958/ksmt.22.3.202006.443
K. H. Ahn, H. Y. Cho, S. J. Heo and J. H. Kang, 2019, A study on the cold forging die design for the adapter of automobile engine mount considering tool service life, J. Kor. Soc. Precis. Eng., Vol. 36, No. 12, pp 1107~1115, http://dx.doi.org/10.7736/KSPE.2019.36.12.1107

상세보기
ASTM Standard E8, 2013, Standard test methods for tension testing of metallic materials, ASTM International.
ASTM Standard E9, 2009, Standard test methods of compression testing of metallic materials at room temperature, ASTM International.
COLDFORM® (transvalor.com)
D. H. Kang, H. Y. Kim and D. H. Kim, 2014, Study on smart seat technology for railroad vehicles using piezoelectric sensors. J. Kor. Soc. Nondestructive Tesing, Vol. 34. No. 5, 390~396, http://dx.doi.org/10.7779/JKSNT.2014.34.5.390

원문보기 상세보기
S. H. Baek, S. S. Cho and W. S. Joo, 2008, Fatigue life prediction based on the rainflow cycle counting method for the end beam of a freight car bogie, Int. J. Automotive Technol., Vol. 9, No. 1, pp 95~101, 10.1007/s12239-008-0012-y

원문보기 상세보기
Y. S. Chang, S. W. Jung, H. K. Kim, J. B. Choi, Y. J. Kim, S. H. Kim, and Y. H. Kim, 2005, Establishment of fatigue life evaluation and management system for district heating pipe considering operating temperature transition data, J. Mech. Sci. Technol., Vol 29, No. 9, pp 1235~1242, 10.3795/KSME-A.2005.29.9.1235

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