Figure 11: Effect of voltage and current on the tensile strength.

반응 표면 분석법을 이용한 가스 텅스텐 아크 용접 연강의 용접 강도 특성 최적화

OPTIMIZATION OF WELD STRENGTH PROPERTIES OF TUNGSTEN INERT GAS MILD STEEL WELDS USING THE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY

본 연구는 기계 부품의 결함 원인 중 하나인 부적절한 용접 조인트를 개선하기 위해 가스 텅스텐 아크 용접(TIG) 공정의 입력 매개변수를 최적화하는 방안을 제시합니다. 반응 표면 분석법(RSM)을 활용하여 연강판 용접부의 인장 강도와 경도를 예측하고 최적의 공정 조건을 도출함으로써 산업 현장에서의 용접 품질 신뢰성을 확보하는 데 기여합니다.

Paper Metadata

  • Industry: 제조 및 금속 가공업 (Manufacturing and Metal Fabrication)
  • Material: 10mm 두께 연강판 (Mild Steel Plate)
  • Process: 가스 텅스텐 아크 용접 (TIG / GTAW)

Keywords

  • 용접 (Welding)
  • 가스 텅스텐 아크 용접 (Gas Tungsten Arc Welding)
  • 인장 강도 (Tensile Strength)
  • 경도 (Hardness)
  • 반응 표면 분석법 (Response Surface Methodology)
  • 공정 최적화 (Process Optimization)

Executive Summary

Research Architecture

본 연구는 10mm 두께의 연강판을 대상으로 가스 텅스텐 아크 용접(TIG)을 수행하는 실험적 설계를 기반으로 합니다. 실험 설계에는 중심 합성 계획법(Central Composite Design, CCD)이 적용되었으며, 총 30회의 실험 런(Run)을 통해 데이터를 수집하였습니다. 입력 매개변수로는 용접 전류(Welding Current), 아크 전압(Arc Voltage), 가스 유량(Gas Flow Rate), 용접봉 직경(Filler Rod Diameter)의 네 가지 변수를 설정하였고, 출력 반응값으로 인장 강도와 경도를 측정하여 시스템 프레임워크를 구성하였습니다.

Key Findings

분산 분석(ANOVA) 결과, 인장 강도에는 전류와 가스 유량이 가장 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 경도에는 가스 유량과 용접봉 직경이 결정적인 요인임이 확인되었습니다. 최적화 결과, 전류 170.12 A, 전압 19.84 V, 가스 유량 23.92 L/min, 용접봉 직경 2.4mm 조건에서 최대 인장 강도 497.555 N/mm²와 경도 192.556 BHN을 달성하였습니다. 인장 강도 모델의 F-값은 12.69, 경도 모델의 F-값은 8.51로 나타나 통계적 유의성이 입증되었습니다.

Industrial Applications

본 연구의 결과는 중공업 및 자동차 제조 분야에서 연강 구조물의 용접 공정 설계 시 가이드라인으로 활용될 수 있습니다. 특히 숙련공의 경험에 의존하던 기존의 용접 매개변수 설정 방식을 통계적 모델 기반의 정밀 제어로 전환함으로써 용접 결함에 의한 기계적 부품의 파손을 방지하고 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 또한, 다양한 두께의 강판 용접 공정 최적화를 위한 기초 데이터로 적용 가능합니다.

Theoretical Background

반응 표면 분석법 (Response Surface Methodology, RSM)

반응 표면 분석법은 여러 개의 독립 변수가 복합적인 영향을 미치는 공정에서 최적의 반응값을 찾기 위해 사용되는 수학적 및 통계적 기법의 집합입니다. 이 방법은 실험 설계를 통해 데이터를 수집하고, 이를 2차 다항식 모델로 적합시켜 변수 간의 상호작용을 분석합니다. 본 연구에서는 중심 합성 계획법(CCD)을 사용하여 실험 횟수를 효율적으로 관리하면서도 입력 변수와 출력 반응(인장 강도, 경도) 간의 비선형적 관계를 정밀하게 모델링하였습니다.

가스 텅스텐 아크 용접 (TIG Welding)

가스 텅스텐 아크 용접(TIG)은 비소모성 텅스텐 전극과 모재 사이에 아크를 발생시켜 용접하는 방식으로, 정밀도가 높고 고품질의 용접부를 형성하는 데 유리합니다. 용접부의 기계적 성질은 입열량에 의해 결정되며, 이는 전류, 전압, 용접 속도 등에 의해 직접적인 영향을 받습니다. 본 연구에서는 연강의 용접 강도를 극대화하기 위해 보호 가스의 유량과 용접봉의 크기를 포함한 주요 변수들의 최적 조합을 탐색하는 이론적 근거를 제시합니다.

Results and Analysis

Experimental Setup

실험에는 10mm 두께의 연강판이 사용되었으며, 각 시편은 50mm x 100mm 크기로 절단 및 가공되었습니다. 용접 장비로는 가스 텅스텐 아크 용접기를 사용하였고, 입력 매개변수의 범위는 전류 140-200 A, 전압 15-25 V, 가스 유량 20-24 L/min, 용접봉 직경 2.4-3.2 mm로 설정되었습니다. 용접 후 시편은 ASTM E8/E8M-11 표준에 따라 인장 시험편으로 가공되었으며, 유니버설 시험기(UTM)와 로크웰 경도 시험기를 통해 기계적 특성을 측정하였습니다.

Visual Data Summary

3D 표면도 분석 결과, 전류와 전압이 증가함에 따라 인장 강도가 특정 지점까지 상승하다가 이후 감소하는 경향을 보였습니다. 이는 과도한 입열량이 용접부의 미세구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 또한, 가스 유량과 용접봉 직경의 상호작용 그래프에서는 적절한 보호 가스 공급이 산화를 방지하여 경도와 강도를 유지하는 데 필수적임을 시각적으로 확인할 수 있었습니다. 신뢰성 도표(Reliability Plot)를 통해 관측값과 예측값이 높은 상관관계(R² > 0.88)를 가짐이 증명되었습니다.

Variable Correlation Analysis

변수 간 상관관계 분석에서 인장 강도는 전류(A)와 가스 유량(C)의 선형 항뿐만 아니라 이들의 제곱 항(A², C²) 및 상호작용 항(AD, BC)과도 유의미한 관계가 있음이 밝혀졌습니다. 경도의 경우 가스 유량(C)과 용접봉 직경(D)이 가장 큰 영향을 미치는 독립 변수로 확인되었습니다. 분산 분석 테이블을 통해 도출된 P-값(0.0001 미만)은 모델이 실험 데이터를 설명하는 데 매우 적합하며, 외부 노이즈에 의한 오차 가능성이 0.01% 미만임을 나타냅니다.

Figure 11: Effect of voltage and current on the tensile strength.
Figure 11: Effect of voltage and current on the tensile strength.

Paper Details

OPTIMIZATION OF WELD STRENGTH PROPERTIES OF TUNGSTEN INERT GAS MILD STEEL WELDS USING THE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY

1. Overview

  • Title: OPTIMIZATION OF WELD STRENGTH PROPERTIES OF TUNGSTEN INERT GAS MILD STEEL WELDS USING THE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY
  • Author: S. O. Sada
  • Year: 2018
  • Journal: Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH)

2. Abstract

기계 부품의 고장 증가와 그 원인 중 일부가 불량한 용접 조인트에 기인함에 따라 용접 조인트 강도 최적화에 대한 연구가 활발해졌습니다. 용접 품질은 입력 공정 매개변수의 올바른 조합에 크게 의존합니다. 본 연구에서는 반응 표면 분석법(RSM)을 사용하여 10mm 두께 연강판의 가스 텅스텐 아크 용접부 강도 특성(인장 강도 및 경도)을 예측하고 최적화했습니다. 분산 분석(ANOVA)을 통해 모델의 적합성을 확인한 결과, 인장 강도에는 전류와 가스 유량이, 경도에는 가스 유량과 용접봉 직경이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 인장 강도 모델의 F-값은 12.69(P=0.0001), 경도 모델의 F-값은 8.51(P=0.0001)로 모델의 유의성이 입증되었습니다. 최적의 조건은 전류 170.12 A, 전압 19.84 V, 가스 유량 23.92 L/min, 용접봉 직경 2.4mm에서 관찰되었으며, 이때 인장 강도는 497.555 N/mm², 경도는 192.556 BHN으로 나타났습니다.

3. Methodology

3.1. 재료 준비: 10mm 두께의 연강판을 선택하여 50mm x 100mm 크기의 시편으로 절단하고 가장자리를 연마하여 용접 조인트를 준비함.
3.2. 실험 설계: 중심 합성 계획법(CCD)을 적용하여 6개의 중심점, 8개의 축 지점, 16개의 요인 지점을 포함한 총 30회의 실험 런을 생성함.
3.3. 용접 공정: 생성된 디자인 매트릭스에 따라 가스 텅스텐 아크 용접(TIG)을 수행하고 시편을 공기 중에서 자연 냉각함.
3.4. 기계적 시험: ASTM E8/E8M-11 규격에 따라 인장 시험편을 가공하고 UTM으로 인장 강도를 측정하였으며, 로크웰 경도 시험기로 경도를 측정함.
3.5. 통계 분석: Design Expert 소프트웨어를 사용하여 ANOVA 분석을 수행하고 2차 다항식 모델을 구축하여 최적 조건을 도출함.

4. Key Results

실험 결과, 인장 강도는 최소 460.3 MPa에서 최대 496.8 MPa의 범위를 보였으며, 경도는 169.8 RHB에서 192.3 RHB 사이로 측정되었습니다. ANOVA 분석을 통해 도출된 결정 계수(R²)는 인장 강도 0.9221, 경도 0.8881로 모델의 예측 능력이 매우 높음을 확인하였습니다. 특히 전류와 가스 유량의 증가가 인장 강도 향상에 긍정적인 영향을 미치지만, 일정 수준을 넘어서면 오히려 강도가 저하되는 포화 지점이 존재함을 발견하였습니다. 최종적으로 수치 최적화를 통해 인장 강도와 경도를 동시에 극대화하는 단일 최적 공정 조건을 확립하였습니다.

Figure 14: Effect of filler rod and gas flow rate on the hardness value.
Figure 14: Effect of filler rod and gas flow rate on the hardness value.

5. Mathematical Models

$$Tensile strength = 496.27 + 2.25A – 1.03B + 6.31C + 0.05D + 2.44AB – 0.74AC – 4.67AD – 3.53BC + 1.51BD – 2.29CD – 4.02A^2 – 2.82B^2 – 4.92C^2 – 4.16D^2$$
$$Hardness = 189.55 + 1.01A + 0.89B + 4.57C – 3.35D + 1.57AB – 0.89AC + 0.11AD + 0.91BC – 0.19BD – 1.82CD – 2.26A^2 – 1.17B^2 – 1.93C^2 – 1.40D^2$$
(여기서 A: 전류, B: 전압, C: 가스 유량, D: 용접봉 직경을 의미함)

Figure List

  1. Figure 1: Sample Specimen (실험 시편 형상)
  2. Figure 2: Welded Specimens (용접 완료된 시편)
  3. Figure 3: Tensile test specimen (인장 시험편)
  4. Figure 4: ANOVA table for validating the model significance in optimizing tensile strength
  5. Figure 5: ANOVA table for validating the model significance in optimizing hardness
  6. Figure 6: Goodness of fit statistics for validating Model (Tensile Strength)
  7. Figure 7: Goodness of fit statistics for validating Model (Hardness Value)
  8. Figure 8: Optimal equation in terms of actual factors for maximizing the Tensile Strength and hardness
  9. Figure 9: Observed versus predicted tensile strength
  10. Figure 10: Observed versus predicted hardness
  11. Figure 11: Effect of voltage and current on the tensile strength (3D Surface Plot)
  12. Figure 12: Effect of filler rod and gas flow rate on the tensile strength (3D Surface Plot)
  13. Figure 13: Effect of voltage and current on the hardness value (3D Surface Plot)
  14. Figure 14: Effect of filler rod and gas flow rate on the hardness value (3D Surface Plot)

References

  1. Satish, R. and Naveen, B. (2012). “Weldability and process parameter optimization of dissimilar pipe joints using GTAW”.
  2. Kim, I. S. (2005). “An Investigation into an Intelligent System for Predicting Bead Geometry in GMA Welding Process”.
  3. Lee, J. I. and Um, K. W. (2000). “A prediction of welding process parameters by prediction of back-bead geometry”.
  4. Montgomery, D. C. et al. (2011). “RSM Process and Product Optimization using Designed Experiments”.
  5. Benyounis, K. Y. and Olabi, A. G. (2008). “Optimization of Different Welding Processes using Statistical and Numerical Approaches”.

Technical Q&A

Q: 인장 강도에 가장 큰 영향을 미치는 용접 변수는 무엇입니까?

본 연구의 ANOVA 분석 결과에 따르면, 인장 강도에 가장 유의미한 영향을 미치는 변수는 용접 전류(Current)와 가스 유량(Gas Flow Rate)입니다. 특히 가스 유량은 인장 강도 모델에서 가장 높은 F-값을 기록하여 보호 가스의 적절한 공급이 강도 확보에 핵심적인 역할을 함을 보여주었습니다.

Q: 경도(Hardness) 최적화를 위해 고려해야 할 주요 변수는 무엇입니까?

경도의 경우 가스 유량과 용접봉 직경(Filler Rod Diameter)이 가장 중요한 변수로 확인되었습니다. 실험 데이터에 따르면 용접봉 직경이 작을수록, 그리고 가스 유량이 적정 수준으로 유지될수록 경도 값이 상승하는 경향을 보였으며, 이는 용접부의 냉각 속도 및 합금 원소의 공급량과 관련이 있습니다.

Q: 사용된 반응 표면 분석법(RSM) 모델의 신뢰도는 어떻게 검증되었습니까?

모델의 신뢰도는 결정 계수(R-Squared)와 분산 분석(ANOVA)을 통해 검증되었습니다. 인장 강도 모델의 R²는 0.9221, 경도 모델의 R²는 0.8881로 나타나 실험 데이터의 88% 이상을 모델이 설명할 수 있음을 보여주었습니다. 또한 Adeq Precision 값이 10 이상으로 나타나 신호 대 잡음비가 충분히 확보되었음을 입증하였습니다.

Q: 전류와 전압이 증가할 때 인장 강도가 계속해서 상승합니까?

아니요, 그렇지 않습니다. 3D 표면도 분석 결과에 따르면 전류와 전압이 증가함에 따라 인장 강도가 특정 임계점까지는 상승하지만, 그 이상의 과도한 입열량은 오히려 인장 강도의 감소를 초래합니다. 이는 과도한 열에너지가 용접부의 결정립 조대화나 열 영향부(HAZ)의 연화를 유발하기 때문으로 분석됩니다.

Q: 도출된 최종 최적 공정 조건은 무엇입니까?

수치 최적화 결과, 인장 강도와 경도를 동시에 만족하는 최적 조건은 용접 전류 170.12 A, 아크 전압 19.84 V, 가스 유량 23.92 L/min, 용접봉 직경 2.4mm입니다. 이 조건에서 예측된 인장 강도는 497.555 N/mm², 경도는 192.556 BHN이며, 이는 실험적으로 얻을 수 있는 최상의 조합입니다.

Conclusion

본 연구는 반응 표면 분석법(RSM)이 TIG 용접 공정의 복잡한 변수 간 상호작용을 모델링하고 최적화하는 데 매우 효과적인 도구임을 입증하였습니다. 구축된 2차 다항식 모델은 높은 통계적 유의성을 보였으며, 이를 통해 연강 용접부의 인장 강도와 경도를 정밀하게 예측할 수 있었습니다. 특히 가스 유량과 전류의 적절한 제어가 용접 품질의 핵심임을 확인하였으며, 도출된 최적 매개변수 조합은 실제 산업 현장에서 용접 결함을 최소화하고 구조적 안정성을 높이는 데 직접적으로 기여할 수 있습니다.

Source Information

Citation: S. O. Sada (2018). OPTIMIZATION OF WELD STRENGTH PROPERTIES OF TUNGSTEN INERT GAS MILD STEEL WELDS USING THE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY. Nigerian Journal of Technology (NIJOTECH).

DOI/Link: http://dx.doi.org/10.4314/njt.v37i2.15

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