차세대 경량 소재 접합의 해답: 저항 용접 시뮬레이션으로 공정 최적화하기

이 기술 요약은 Wenqi Zhang, Azeddine Chergui, Chris Valentin Nielsen이 2012년에 발표한 학술 논문 “Process Simulation of Resistance Weld Bonding and Automotive Light-weight Materials”를 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

• Primary Keyword: 저항 용접 시뮬레이션
• Secondary Keywords: 경량 소재 용접, 용접 본딩, 샌드위치 강판 용접, 자동차 공정 최적화, SORPAS

Executive Summary

• The Challenge: 자동차 산업에서 연비 향상을 위해 도입되는 초고장력강, 샌드위치 강판 등 신소재는 기존 강재에 비해 저항 용접이 까다로워 공정 개발에 많은 시간과 비용이 소요됩니다.
• The Method: 기계적, 전기적, 열적, 야금학적 프로세스의 연성 모델링을 기반으로 한 SORPAS® 소프트웨어를 사용하여 저항 용접 공정을 시뮬레이션하고 용접 결과를 예측합니다.
• The Key Breakthrough: 시뮬레이션을 통해 용접 너겟 크기, 미세조직 및 경도 분포를 정확하게 예측할 수 있으며, 접착제를 사용하는 용접 본딩이나 폴리머 코어를 포함하는 샌드위치 강판 용접과 같은 복잡한 공정까지 모델링할 수 있습니다.
• The Bottom Line: 저항 용접 시뮬레이션은 물리적 실험 전에 용접 파라미터를 최적화하고 신소재의 용접성을 평가함으로써 제품 개발 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 핵심 기술입니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

자동차 산업은 CO2 배출량 감축이라는 시대적 요구에 부응하기 위해 차체 경량화에 집중하고 있습니다. 이를 위해 초고장력강(AHSS), 핫스탬핑 강, 알루미늄 합금, 그리고 폴리머와 강판을 결합한 새로운 샌드위치 강판 등 다양한 경량 소재가 개발되어 적용되고 있습니다.

하지만 이러한 신소재들은 기존의 연강에 비해 저항 용접성이 매우 까다롭습니다. 특히 서로 다른 종류의 강판을 3장 이상 겹쳐 용접하는 경우, 적절한 용접 조건을 찾는 것은 수많은 실험과 연구를 필요로 하는 어려운 과제입니다. 이처럼 실험에만 의존하는 방식은 막대한 시간과 비용을 초래하며, 이는 제품 개발의 큰 걸림돌이 됩니다. 따라서 개발 초기 단계에서 용접성을 예측하고 공정을 최적화할 수 있는 효율적인 방안이 절실히 요구됩니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구에서는 저항 용접 공정 시뮬레이션 소프트웨어인 SORPAS®를 활용하여 이러한 문제를 해결하는 접근법을 제시합니다. 이 시뮬레이션의 핵심은 용접 중에 발생하는 기계적, 전기적, 열적, 야금학적 현상을 통합적으로 해석하는 연성 모델링(coupled modeling) 기술에 있습니다.

이 기본 기능을 바탕으로 다음과 같은 새로운 기능들이 추가 개발 및 적용되었습니다.

1. 미세조직 및 경도 분포 모델링: 용접 후 냉각 속도를 계산하고, 이를 재료의 연속냉각변태(CCT) 선도와 연계하여 최종 미세조직(페라이트, 펄라이트, 베이나이트, 마르텐사이트)의 분포와 용접부의 경도를 예측합니다.
2. 저항 용접 본딩 시뮬레이션: 용접 부위에 비전도성 접착제가 도포된 경우를 모델링합니다. 전류가 직접 흐르지 못하는 초기 상태에서 션트(shunt) 연결을 통해 모재를 가열하고, 접착제가 녹아 모재가 접촉된 후 점용접이 이루어지는 과정을 시뮬레이션합니다.
3. 경량 샌드위치 강판 용접 시뮬레이션: 중앙에 비전도성 폴리머 코어를 가진 샌드위치 강판의 용접을 모델링합니다. 용접 본딩과 유사하게 션트 툴을 이용해 외부 강판을 먼저 가열하여 폴리머 코어를 녹인 후, 강판 간의 접촉을 통해 너겟을 형성하는 과정을 해석합니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

시뮬레이션을 통해 복잡한 저항 용접 현상을 정확하게 예측하고 최적화할 수 있음이 입증되었습니다.

Finding 1: 용접부 미세조직 및 경도 분포의 정밀 예측

용접 품질을 결정하는 핵심 요소는 용접 후 형성되는 미세조직과 그에 따른 경도 분포입니다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이를 성공적으로 예측했습니다. Figure 2는 0.8mm DC06 연강과 1.2mm DP600 강을 점용접한 사례를 보여줍니다.

• 시뮬레이션은 용접 후 냉각 과정에서 위치별 냉각 시간(800°C → 500°C)을 계산합니다(Figure 2b).
• 이 냉각 속도를 바탕으로 페라이트/펄라이트(Figure 2c), 베이나이트(Figure 2d), 마르텐사이트(Figure 2e)의 상분율 분포를 예측합니다.
• 최종적으로 각 상의 경도 기여도를 종합하여 용접부 전체의 경도 분포(Figure 2f)를 도출함으로써, 열영향부(HAZ)의 기계적 특성을 사전에 평가할 수 있습니다.

Finding 2: 비전도성 소재를 포함한 복합 접합 공정 시뮬레이션 구현

기존 시뮬레이션으로는 해석이 어려웠던 비전도성 층(접착제, 폴리머)이 포함된 용접 공정을 성공적으로 모델링했습니다. 이는 션트(shunt) 연결이라는 독창적인 개념을 도입하여 가능해졌습니다.

• 용접 본딩: Figure 4는 비전도성 접착제가 있는 강판의 용접 과정을 보여줍니다. 초기에는 션트 툴을 통해 전류가 강판으로만 흐르다가(Figure 4c), 강판의 저항열로 접착제가 녹아 없어지면 강판 간 직접 접촉이 발생하며 전류가 계면을 통해 흐르게 됩니다(Figure 4d). 이를 통해 최종 너겟이 형성되는(Figure 4f) 전 과정을 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 샌드위치 강판 용접: Figure 7은 중앙에 폴리머 코어가 있는 샌드위치 강판의 용접 사례입니다. 용접 본딩과 동일한 원리로, 션트 툴을 이용해 외부 강판을 가열하여 폴리머 코어를 녹이고(Figure 7e), 이후 강판이 접촉하면서 최종 용접 너겟을 형성합니다(Figure 7f).

이러한 기능은 차세대 자동차에 적용되는 복합 소재 접합 기술의 개발을 가속화하는 데 결정적인 역할을 합니다.

Practical Implications for R&D and Operations

• For Process Engineers: 본 연구에서 제시된 용접성 엽도(weldability lobe, Figure 1d) 및 용접 성장 곡선(weld growth curve, Figure 1c) 시뮬레이션 기능은 수많은 물리적 테스트 없이도 최적의 용접 전류, 가압력, 통전 시간 범위를 신속하게 결정할 수 있도록 지원합니다. 이는 공정 셋업 시간을 단축하고 생산 안정성을 높이는 데 기여합니다.
• For Quality Control Teams: Figure 2f에 나타난 경도 분포 예측 데이터는 용접부의 취약 지점을 사전에 파악하고, 열영향부의 기계적 특성을 정량적으로 평가하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 새로운 품질 검사 기준을 수립하는 데 중요한 정보를 제공합니다.
• For Design Engineers: 3종 재료 조합(Figure 1a)이나 샌드위치 강판과 같은 신소재의 용접성을 개발 초기 단계에서 가상으로 검증할 수 있습니다. 이를 통해 설계 변경에 따른 비용과 시간을 최소화하고, 보다 혁신적인 경량 구조 설계를 가능하게 합니다.

Paper Details

Process Simulation of Resistance Weld Bonding and Automotive Light-weight Materials

1. Overview:

• Title: Process Simulation of Resistance Weld Bonding and Automotive Light-weight Materials
• Author: Zhang, Wenqi; Chergui, Azeddine; Nielsen, Chris Valentin
• Year of publication: 2012
• Journal/academic society of publication: Abstract from 7th International Seminar on Advances in Resistance Welding, Busan, Korea, Republic of.
• Keywords: Resistance welding, process simulation, weld bonding, lightweight materials, microstructures, automotive industry

2. Abstract:

이 논문은 저항 용접의 수치 시뮬레이션, 특히 미세구조 시뮬레이션, 용접 본딩, 새로운 경량 소재의 점용접을 위한 새로운 기능에 대한 최신 개발 사항을 제시합니다. SORPAS®의 기본 기능은 기계적, 전기적, 열적 및 야금학적 공정의 연성 모델링을 기반으로 하며, 이는 저항 용접 공정을 시뮬레이션하여 용접 결과를 예측하고 재료의 용접성을 평가하는 데 필수적입니다. 이러한 기능들은 용접 공정 파라미터 최적화, 최적의 용접 파라미터 설정을 통한 용접 계획, 그리고 용접 후 미세구조 및 경도 분포 모델링을 위한 새로운 기능으로 더욱 확장되었습니다. 최근에는 접착 본딩과 점용접을 결합한 용접 본딩 및 새로운 경량 샌드위치 강재의 점용접과 같은 비전도성 재료를 포함하는 저항 용접 시뮬레이션에 대한 개발이 이루어졌습니다.

3. Introduction:

자동차의 이산화탄소(CO2) 배출량 감축에 대한 요구가 증가함에 따라, 엔진 기술 개선, 공기역학 개선, 구름 저항 감소, 그리고 차체 중량 감소를 위한 혁신 연구 및 개발이 강화되었습니다. 차체 중량 감소를 위해 고장력강, 핫스탬핑 강, 알루미늄 및 마그네슘 합금, 그리고 플라스틱과 강판을 결합한 새로운 경량 샌드위치 강재 등 다양한 신소재가 개발되어 자동차 제조에 도입되었습니다. 저항 용접은 특히 자동차 산업에서 널리 적용되는 가장 생산적이고 비용 효율적인 접합 기술 중 하나입니다. 기존 강재의 저항 용접에 비해, 새로운 경량 소재를 용접하거나 기존 강재와 새로운 경량 소재를 용접하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

자동차 산업의 CO2 배출 규제 강화로 인해 차체 경량화가 필수 과제가 되었으며, 이를 위해 다양한 신소재가 도입되고 있습니다. 그러나 이러한 신소재들은 기존의 저항 용접 기술로는 접합이 어려워 새로운 공정 개발이 필요합니다.

Status of previous research:

지난 30년간 저항 용접의 수치 시뮬레이션에 대한 많은 이론적 개발과 실험적 검증이 이루어졌습니다. 특히 SORPAS® 소프트웨어는 공정 최적화 및 생산 현장의 용접 스케줄 설정을 위한 포괄적인 기능으로 확장되었습니다.

Purpose of the study:

본 연구는 저항 용접 시뮬레이션의 최신 기술 동향을 소개하고, 특히 (1) 용접 후 미세조직 및 경도 분포 모델링, (2) 저항 용접 본딩 시뮬레이션, (3) 경량 샌드위치 강판 점용접 시뮬레이션이라는 세 가지 새로운 기능을 제시하는 것을 목적으로 합니다.

Core study:

SORPAS® 소프트웨어를 사용하여 다중 물리(기계, 전기, 열, 야금) 연성 해석을 기반으로 저항 용접 공정을 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 3종 강판 점용접, 용접성 엽도 생성, 미세조직 및 경도 예측을 수행했습니다. 또한, 션트(shunt) 연결이라는 새로운 모델링 기법을 도입하여 비전도성 접착제나 폴리머 코어를 포함하는 용접 본딩 및 샌드위치 강판 용접 공정을 성공적으로 시뮬레이션했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 수치 시뮬레이션을 통해 저항 용접 공정을 해석하고 최적화하는 방안을 탐구하는 방식으로 설계되었습니다. 다양한 용접 시나리오(3종 강판 용접, 용접 본딩, 샌드위치 강판 용접)에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하고, 그 결과를 분석하여 새로운 기능의 유효성을 검증했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

시뮬레이션은 SORPAS® 소프트웨어를 사용하여 수행되었습니다. 각 재료(DC06, HSLA340, DP600, 샌드위치 강판 등)의 기계적, 열적, 전기적 물성 데이터와 야금학적 데이터(CCT 선도 등)를 입력값으로 사용했습니다. 시뮬레이션 결과로 너겟 직경, 온도 분포, 전류 밀도 분포, 미세조직 상분율, 경도 분포 등을 도출하고 이를 그래픽으로 시각화하여 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구 범위는 다음과 같은 저항 용접 공정의 시뮬레이션 및 최적화에 중점을 둡니다. – 다종 재료(3종 강판) 점용접 공정 시뮬레이션 및 용접 계획 – 용접 성장 곡선 및 용접성 엽도 예측을 통한 공정 창 최적화 – 용접 후 냉각 속도 계산을 통한 미세조직 및 경도 분포 모델링 – 비전도성 접착제를 포함하는 저항 용접 본딩 공정 시뮬레이션 – 비전도성 폴리머 코어를 포함하는 경량 샌드위치 강판 점용접 시뮬레이션

6. Key Results:

Key Results:

• 시뮬레이션을 통해 3종 강판(0.8mm DC06, 1.2mm HSLA340, 1.5mm DP600) 점용접 시 각 계면에서의 최종 너겟 크기(5.1mm, 7.1mm)와 용접 강도를 성공적으로 예측했습니다.
• 용접 계획(Weld Planning) 기능을 통해 주어진 용접 과제에 대해 최적의 가압력, 통전 시간, 용접 전류 범위를 자동으로 도출할 수 있음을 보였습니다.
• 용접 전류 및 가압력 변화에 따른 용접성 엽도(weldability lobe)를 시뮬레이션하여, 양호한 용접이 가능한 공정 창을 시각적으로 제시했습니다.
• 용접 후 냉각 속도 계산을 기반으로 페라이트/펄라이트, 베이나이트, 마르텐사이트의 분포와 최종 경도 분포를 예측하는 모델링을 구현했습니다.
• 션트 연결(shunt connection) 모델을 도입하여, 비전도성 접착제나 폴리머 코어가 있는 경우에도 전류 흐름과 열 발생, 그리고 최종 너겟 형성 과정을 성공적으로 시뮬레이션했습니다.

Figure List:

• Figure 1: Process simulation and optimization with SORPAS®.
• Figure 2: Simulation results with microstructures and hardness distribution.
• Figure 3: Schematic outline of the weld bonding process [11].
• Figure 4: Simulation of weld bonding with nonconductive adhesive.
• Figure 5: Structure of sandwich steel invented by ThyssenKrupp Steel [1].
• Figure 6: Comparative life cycle assessment of car roof [1].
• Figure 7: Simulation of spot welding of sandwich steel to two HSLA340 sheets.

7. Conclusion:

저항 용접의 수치 시뮬레이션 및 최적화는 신소재의 용접성 평가와 용접 공정 파라미터 설정 및 계획을 위한 핵심 기능들로 요약됩니다. 강재 용접 후 미세조직 및 경도 분포 모델링을 위한 새로운 기능이 개발 및 구현되었습니다. 또한, 비전도성 재료 모델링과 션트 툴을 이용한 용접 본딩 및 경량 샌드위치 강판의 점용접 시뮬레이션을 위한 특수 기능이 개발 및 구현되었습니다.

8. References:

• 1. O. Hoffmann. Lightweight Steel Design in the Modern Vehicle Body. Werkstoff-Forum Intelligenter Leichtbau. Hannover, Germany. April 2011.
  1. H.A. Nied. The Finite Element Modeling of the Resistance Spot Welding Process. Welding Journal Research Supplement, No. 4, p.23s-132s. 1984.
  1. H.S. Cho and Y.J. Cho. A Study of the Thermal Behavior in Resistance Spot Welds. Welding Journal Research Supplement, (6), pp236s-244s. 1989.
  1. C.L. Tsai, O.A. Jammal, J.C. Papritan and D.W. Dickinson. Modeling of Resistance Spot Weld Nugget Growth. Welding Journal Research Supplement, (2), pp47s-54s. 1992.
  1. W. Zhang, H. Hallberg and N. Bay. Finite Element Modeling of Spot Welding Similar and Dissimilar Metals. 7th Int. Conf. on Computer Technology in Welding, San Francisco, USA, p.364-373. 1997.
  1. W. Zhang and L. Kristensen. Finite Element Modeling of Resistance Spot and Projection Welding Processes. The 9th Int. Conf. on Computer Technology in Welding, Detroit, Michigan, pp15-23. 1999.
  1. W. Zhang. Design and Implementation of Software for Resistance Welding Process Simulations. SAE 2003 Transactions: Journal of Materials and Manufacturing, Vol.112, No.5, 2003, pp556-564. 2003.
  1. W. Zhang. New Developments and Challenges in Simulation and Optimization of Resistance Welding. Proceedings of the 4th International Seminar on Advances in Resistance Welding. 15 November 2006, Wels, Austria. Pp101-114.
  1. W. Zhang. Recent Developments and Future Outlook for Simulation and Optimization of Resistance Spot Welding Processes. Proceedings of the 5th International Seminar on Advances in Resistance Welding, 24-26 September 2008, Toronto, Canada. Pp269-276.
  1. Information on http://www.swantec.com.
  1. I. O. Santos, W. Zhang, V. M. Gonçalves, N. Bay and P. A. F. Martins. Weld Bonding of Stainless Steel. International Journal of Machine Tools and Manufacture, Vol.44, No.14, pp1431-1439, 2004.

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 시뮬레이션에서 접착제나 폴리머 코어와 같은 비전도성 재료는 어떻게 처리하나요?

A1: 논문에서는 ‘션트 툴(shunt tool)’이라는 개념을 도입하여 이 문제를 해결합니다. 용접 초기에는 이 션트 툴을 통해 전류가 비전도성 층을 우회하여 강판으로만 흐르도록 합니다. 이 과정에서 발생하는 저항열이 강판을 가열하고, 이 열이 비전도성 층(접착제 또는 폴리머)을 녹이게 됩니다. 비전도성 층이 제거되어 강판끼리 직접 접촉하게 되면, 그때부터 전류가 강판 사이의 계면을 통해 흐르면서 일반적인 점용접 과정이 진행됩니다.

Q2: 용접부의 미세조직과 경도를 예측하는 원리는 무엇인가요?

A2: 예측의 핵심은 시뮬레이션을 통해 계산된 ‘냉각 속도’에 있습니다. 시뮬레이션은 용접 후 각 지점의 온도 변화 이력을 계산하여 800°C에서 500°C까지 냉각되는 데 걸리는 시간을 도출합니다(Figure 2b). 이 냉각 속도 데이터를 해당 강재의 연속냉각변태(CCT) 선도와 비교하여, 각 지점에서 페라이트, 펄라이트, 베이나이트, 마르텐사이트 중 어떤 조직이 형성될지와 그 분율을 결정합니다. 최종적으로 각 미세조직의 경도 값을 분율에 따라 합산하여 전체적인 경도 분포를 예측합니다.

Q3: 시뮬레이션 소프트웨어가 최적의 용접 조건을 자동으로 제안할 수 있나요?

A3: 네, 가능합니다. 논문의 Figure 1b에 소개된 ‘용접 계획(Weld Planning)’ 기능이 그 역할을 합니다. 사용자가 용접할 강판의 종류와 두께, 전극, 용접기 종류 등의 정보를 입력하면, 소프트웨어는 이를 분석하여 최적의 가압력과 통전 시간을 결정합니다. 그 후, 용접 전류를 변화시키며 시뮬레이션을 수행하여 양호한 용접이 가능한 전류 범위, 즉 공정 창(process window)을 자동으로 찾아내고 최적의 용접 스케줄 사양(WSS)을 제안합니다.

Q4: 시뮬레이션 결과에서 ‘양호한 용접’과 ‘용접 불량(날림 현상)’을 어떻게 구분하나요?

A4: Figure 1c와 1d의 그래프에서 시각적으로 구분합니다. 시뮬레이션은 각 조건에 따른 너겟 직경을 계산하고 이를 미리 정의된 기준과 비교합니다. ‘양호한 용접(good welds)’은 목표 너겟 크기를 만족하는 경우로, 녹색 원형 마커로 표시됩니다. ‘용접 없음 또는 미달 용접(no weld or undersized weld)’은 너겟이 형성되지 않거나 기준보다 작은 경우로, 검은색 사각형 마커로 표시됩니다. ‘과대 용접 또는 날림(oversized or expulsion/splash)’은 용융된 금속이 튀어나가는 현상이 발생한 경우로, 빨간색 사각형 마커로 표시됩니다.

Q5: 논문에 제시된 시뮬레이션 사례에서 구체적으로 어떤 재료들이 사용되었나요?

A5: 논문에서는 여러 구체적인 사례를 제시했습니다. 첫째, 0.8mm DC06 저탄소강, 1.2mm HSLA340 강, 1.5mm DP600 강을 겹친 3종 강판 점용접 사례가 있습니다(Figure 1a). 둘째, 0.8mm DC06 강과 1.2mm DP600 강의 점용접 후 미세조직 및 경도 분포를 분석한 사례가 있습니다(Figure 2). 셋째, 1mm 저탄소강 두 장을 비전도성 접착제로 붙인 용접 본딩 사례(Figure 4)와 마지막으로 샌드위치 강판을 두 장의 HSLA340 강판에 용접하는 사례(Figure 7)가 포함되었습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

자동차 산업의 경량화 추세에 따라 새롭게 등장하는 첨단 소재들의 성공적인 적용은 효율적이고 신뢰성 높은 접합 기술에 달려있습니다. 기존의 시행착오를 반복하는 실험적 접근 방식은 더 이상 경쟁력을 갖기 어렵습니다. 본 논문에서 제시된 저항 용접 시뮬레이션 기술은 이러한 문제를 해결할 강력한 대안입니다.

미세조직과 경도 예측부터 접착제나 폴리머가 포함된 복합재 용접에 이르기까지, 시뮬레이션은 개발 초기 단계에서 용접 품질을 예측하고 공정을 최적화하여 R&D 및 운영 단계에서 막대한 시간과 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 이는 곧 더 높은 품질과 생산성으로 이어지는 지름길입니다.

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Copyright Information

• This content is a summary and analysis based on the paper “Process Simulation of Resistance Weld Bonding and Automotive Light-weight Materials” by “Zhang, Wenqi; Chergui, Azeddine; Nielsen, Chris Valentin”.
• Source: https://orbit.dtu.dk/en/publications/process-simulation-of-resistance-weld-bonding-and-automotive-li

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