Fig 4.5: 3D graphs to show effects of (a) P and S on weld resistance length, SL for F = 400μm, and (b) P and S on shearing force, Fs for F = 300μm.

이 기술 요약은 Mohammad Muhshin Aziz Khan이 2012년 피사 대학교(UNIVERSITÀ DI PISA)에 제출한 박사 학위 논문 “LASER BEAM WELDING OF STAINLESS STEELS”을 기반으로 하며, STI C&D의 기술 전문가에 의해 분석 및 요약되었습니다.

키워드

  • Primary Keyword: 레이저 용접 공정 최적화
  • Secondary Keywords: 스테인리스강 용접, 레이저 빔 용접, 용접 시뮬레이션, 용접 품질, 열전달 해석, CFD

Executive Summary

  • 도전 과제: 수많은 공정 변수 간의 복잡한 상호작용으로 인해 스테인리스강 레이저 용접 시 용접 품질을 정확하게 예측하고 제어하는 것은 매우 어렵습니다.
  • 연구 방법: 본 연구는 실험계획법(DOE)과 반응표면분석법(RSM)을 활용하여 레이저 출력, 용접 속도와 같은 공정 변수와 용접부 형상, 전단 강도 등 용접 특성 간의 관계를 설명하는 수학적 모델을 개발했습니다.
  • 핵심 성과: 용접 저항 길이와 전단 강도는 ‘에너지 제한적’ 특성을 보인다는 사실을 규명했습니다. 즉, 특정 에너지 밀도를 초과하면 에너지를 더 투입해도 이러한 핵심 물성이 향상되지 않아 비효율적일 수 있습니다.
  • 핵심 결론: 예측 수학 모델을 활용하면, 비용이 많이 드는 시행착오 없이 원하는 용접 품질을 달성하고 결함을 최소화하며 공정 효율성을 높이는 최적의 레이저 용접 변수를 결정할 수 있습니다.

도전 과제: 이 연구가 CFD 전문가에게 중요한 이유

레이저 빔 용접은 높은 에너지 밀도, 정밀성, 자동화 가능성 덕분에 자동차, 전자, 항공우주 등 첨단 산업에서 필수적인 접합 기술로 자리 잡았습니다. 특히, 연료 인젝터와 같은 복잡하고 열에 민감한 부품을 제작할 때 스테인리스강의 레이저 용접은 높은 생산성과 품질을 보장하는 핵심 공정입니다.

하지만 문제는 레이저 출력, 용접 속도, 초점 거리, 입사각 등 수많은 공정 변수들이 용접부의 형상, 기계적 강도, 미세조직에 복합적으로 영향을 미친다는 점입니다. 특히 서로 다른 종류의 스테인리스강(예: 페라이트계와 오스테나이트계)을 용접할 경우, 재료의 물리적, 기계적, 야금학적 특성 차이로 인해 공정 제어는 더욱 복잡해집니다. 기존의 경험이나 시행착오에 의존하는 방식은 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라, 최적의 공정 조건을 찾는 데 한계가 있습니다. 따라서 용접 품질을 과학적으로 예측하고 레이저 용접 공정 최적화를 달성하기 위한 체계적인 접근법이 절실히 요구됩니다.

Fig. 1.2: Variation in heat input with the power density of heat source [2]
Fig. 1.2: Variation in heat input with the power density of heat source [2]

연구 접근법: 방법론 분석

본 연구는 마르텐사이트계 스테인리스강(AISI 416, 440FSe)의 유사 재료 겹치기 용접과 페라이트/오스테나이트계 스테인리스강(AISI 430, 304L)의 이종 재료 필릿 용접에 대한 포괄적인 실험을 수행했습니다. 연구의 핵심은 통계적 기법을 활용하여 공정 변수와 결과 간의 관계를 모델링하는 것이었습니다.

  • 사용 장비: 1.1kW 연속파(CW) Nd:YAG 레이저 시스템
  • 핵심 공정 변수:
    • 레이저 출력 (P): 600W ~ 1100W
    • 용접 속도 (S): 2.0 m/min ~ 7.5 m/min
    • 광섬유 직경 (F): 300 µm, 400 µm
    • 초점 이탈 거리 (D): -1.5 mm ~ +1.5 mm
    • 빔 입사각 (A): 10° ~ 30°
  • 분석 방법론: 실험계획법(DOE)의 일환으로 완전요인설계(FFD)와 반응표면분석법(RSM)을 적용하여 각 공정 변수가 용접 특성에 미치는 영향을 분석했습니다.
  • 측정된 용접 특성 (응답 변수):
    • 용접부 형상: 용접 폭(W), 용입 깊이(Dp), 저항 길이(SL), 반경 방향 용입(Pr)
    • 기계적 특성: 전단 강도(Fs)
    • 미세조직 및 경도: SEM, EDS 분석 및 비커스 경도 측정

이러한 체계적인 접근을 통해 연구진은 각 응답 변수에 대한 예측 수학 모델을 개발하고, 이를 통해 공정 최적화를 수행할 수 있었습니다.

핵심 성과: 주요 발견 및 데이터

성과 1: 용접 강도의 “에너지 제한적(Energy-Limited)” 특성 규명

본 연구의 가장 중요한 발견 중 하나는 용접 강도가 특정 에너지 밀도 범위 내에서만 효과적으로 증가한다는 점입니다. 마르텐사이트계 스테인리스강의 겹치기 용접 실험에서, 용접 저항 길이(SL)와 전단 강도(Fs)는 에너지 밀도(ED)가 증가함에 따라 특정 지점까지는 급격히 향상되지만, 그 이후에는 거의 증가하지 않는 현상을 보였습니다.

논문의 그림 2.14에 따르면, 약 27.7 J/mm²의 에너지 밀도에서 전단 강도는 최대치에 가까운 6230N에 도달합니다. 이 값을 초과하여 에너지를 더 투입해도 전단 강도는 거의 향상되지 않았습니다. 반면, 최소 요구 강도인 4000N을 확보하기 위해서는 최소 20.8 J/mm²의 에너지 밀도가 필요했습니다. 이는 최적의 에너지 밀도 범위가 20.8 ~ 27.7 J/mm²임을 시사합니다. 이 범위를 벗어난 과도한 에너지 투입은 용입 깊이만 증가시킬 뿐, 실제 접합 강도 향상에는 기여하지 못하고 오히려 에너지 낭비와 과도한 열 영향으로 인한 변형을 유발할 수 있습니다.

성과 2: 공정 최적화를 위한 예측 모델의 높은 신뢰성 확보

본 연구는 반응표면분석법(RSM)을 통해 레이저 공정 변수와 주요 용접 특성 간의 관계를 설명하는 다중 회귀 모델을 성공적으로 개발했습니다. 개발된 모델들은 통계적으로 매우 유의미했으며(p-value < 0.0001), 실제 용접 결과와 예측값 사이에 높은 정확도를 보였습니다.

Fig 2.5 (a) Perturbation plot showing the effects of all factors, and contour graphs illustrating the interaction effects of (b) P and S for F = 300μm; (c) S and F for P = 950W; and (d) P and F for S= 6 m/min on weld width
Fig 2.5 (a) Perturbation plot showing the effects of all factors, and contour graphs illustrating the interaction effects of (b) P and S for F = 300μm; (c) S and F for P = 950W; and (d) P and F for S= 6 m/min on weld width

예를 들어, 표 4.16의 검증 실험 결과에 따르면, 예측값과 실제 측정값 사이의 오차율은 대부분 5% 미만으로 매우 낮았습니다. 이는 개발된 수학 모델이 실제 생산 환경에서도 용접 품질을 신뢰성 있게 예측하는 데 사용될 수 있음을 의미합니다. 이러한 모델을 활용하면, 엔지니어는 목표로 하는 용접 품질(예: 최대의 전단 강도, 최소의 용접 폭)을 설정하고, 이를 달성하기 위한 최적의 공정 변수 조합(레이저 출력, 용접 속도 등)을 신속하게 도출할 수 있습니다. 논문에서는 마르텐사이트계 강 용접 시, 800-840W의 레이저 출력과 4.75-5.37 m/min의 용접 속도가 강하고 우수한 용접부를 얻기 위한 최적의 조건 중 하나로 제시되었습니다.

R&D 및 운영을 위한 실질적 시사점

  • 공정 엔지니어: 본 연구는 특정 에너지 밀도 범위 내에서 공정을 운영하는 것이 효율적임을 보여줍니다. 예를 들어, 마르텐사이트강 용접 시 20.8-27.7 J/mm² 범위 내에서 레이저 출력과 용접 속도를 조절하면, 에너지 낭비를 막으면서도 최대의 용접 강도를 확보할 수 있습니다.
  • 품질 관리팀: 논문의 그림 3.8 및 3.9에서 볼 수 있듯이, 에너지 입력, 미세조직(덴드라이트 크기), 그리고 국부적 미세 경도 사이에는 명확한 상관관계가 있습니다. 이는 공정 변수로부터 기계적 특성을 예측하는 근거가 되어, 파괴 검사의 빈도를 줄이고 공정 중 품질 관리를 강화하는 데 기여할 수 있습니다.
  • 설계 엔지니어: 필릿 용접에서 빔 입사각이 용접 특성에 큰 영향을 미친다는 결과(5장)는 복잡한 형상의 부품 설계 시 레이저 헤드의 접근성과 위치 선정이 매우 중요함을 시사합니다. 초기 설계 단계에서부터 용접 공정을 고려하면 결함 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.

논문 상세 정보

LASER BEAM WELDING OF STAINLESS STEELS

1. 개요:

  • 제목: LASER BEAM WELDING OF STAINLESS STEELS
  • 저자: Ing. Mohammad Muhshin Aziz Khan
  • 발행 연도: 2012
  • 발행 학술지/학회: Tesi di Dottorato di Ricerca (PhD Thesis), UNIVERSITÀ DI PISA
  • 키워드: laser beam welding, stainless steels, process optimization, weld bead geometry, mechanical properties, microstructure, mathematical modeling, response surface methodology (RSM)

2. 초록:

본 연구의 주요 목적은 스테인리스강의 레이저 빔 용접을 연구하는 것입니다. 실험에서는 1.1kW 연속파 Nd:YAG 레이저를 사용하여 각각 겹치기 및 필릿 이음 구성에서 유사 마르텐사이트계 및 이종 오스테나이트/페라이트계 스테인리스강을 용접했습니다. 레이저 출력, 용접 속도, 광섬유 직경, 입사각, 초점 이탈 거리와 같은 다양한 작동 변수와 이들의 상호작용이 용접 비드 형상 및 기계적 특성에 미치는 영향을 조사했습니다. 에너지 관점에서의 두 가지 핵심 공정 변수인 에너지 밀도와 선 에너지가 용접 비드 특성에 미치는 영향도 조사하여, 에너지 의존적인 특정 용접 현상을 이해하고 앞서 언급한 요인들에 대한 결과적인 영향을 보였습니다. 또한, 응고 미세조직의 형성 및 용접부 내 편석된 합금 원소의 분포 패턴을 다양한 에너지 입력에 따라 연구하고, 국부 미세 경도의 해당 변화와 연관시켰습니다.

자동차 산업에서 경제적으로 중요하고 기술적으로 중요한 이 스테인리스강의 레이저 용접을 예측하고 최적화하기 위해, 완전요인설계(FFD)와 반응표면분석법(RSM)이 각각 실험계획법(DOE) 접근 방식으로 사용되어 실험을 설계하고, 수학적 모델을 개발하며, 용접 작업을 최적화했습니다. 이 연구들에서, 각 용접된 재료에 대해 요구되는 응답을 예측하기 위한 수학적 모델이 개발되었습니다. 나아가, 개발된 모델들은 우수한 용접 품질을 생산하기 위한 입력 공정 변수들의 최상의 조합을 결정함으로써 최적화되었습니다.

마지막으로, 실험 기반 증거, 즉 용접 저항 길이는 에너지 제한적이며 용접 침투 깊이는 저항 길이를 결정하는 특성 요인이라는 점을 고려하여, 겹치기 이음 구성에서 페라이트계 스테인리스강의 레이저 용접을 위한 단순화된 에너지 기반 모델이 개발되었습니다. 개발된 모델은 용접이 전도 제한적인 경우, 용접 입력 변수로부터 직접 용접 침투 깊이를 예측하는 데 있어 상당히 정확합니다.

3. 서론:

용접은 두 작업물(주로 금속)의 표면을 국부적인 융합을 통해 접합하는 공정입니다. 이는 재료를 접합하는 정밀하고 신뢰할 수 있으며 비용 효율적인 첨단 기술 방법입니다. 현대 사회의 건물, 교량, 차량, 컴퓨터, 의료 기기 등 대부분의 친숙한 물체들은 용접 없이는 생산될 수 없었습니다. 오늘날 용접은 레이저 및 플라즈마 아크와 같은 첨단 기술을 사용하여 다양한 재료와 제품에 적용됩니다. 이종 및 비금속 재료를 접합하고 혁신적인 모양과 디자인의 제품을 만들기 위한 방법이 고안됨에 따라 용접의 미래는 더욱 큰 가능성을 가지고 있습니다. 이 장에서는 스테인리스강의 레이저 빔 용접에 관한 다양한 배경 문제를 명확히 하고자 합니다.

4. 연구 요약:

연구 주제의 배경:

레이저 용접은 높은 에너지 밀도를 가진 공정으로, 자동차 산업과 같이 정밀성과 높은 생산성이 요구되는 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 스테인리스강은 내식성과 기계적 특성이 우수하여 다양한 산업 부품에 사용되며, 용접은 이러한 부품을 제조하는 주요 접합 방법입니다.

이전 연구 현황:

많은 연구자들이 레이저 용접 공정 변수가 용접부 형상, 기계적 특성, 미세조직에 미치는 영향에 대해 보고해왔습니다. 그러나 여러 공정 변수를 동시에 고려하여 특정 재료 조합과 접합 구성에 대한 공정을 체계적으로 최적화하고, 이를 예측 모델로 개발하는 연구는 제한적이었습니다.

연구 목적:

본 연구의 주된 목적은 유사 및 이종 스테인리스강의 레이저 용접에 대한 과학적이고 체계적인 연구를 수행하는 것입니다. 이를 통해 레이저-재료 상호작용의 다양한 결과에 대한 지식을 습득하고, 이를 생산 라인의 레이저 용접 관련 문제에 대한 해결책으로 직접 적용하고자 합니다. 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 1. 용접 공정 변수가 용접 비드 형상 및 기계적 특성에 미치는 영향 분석 2. 에너지 밀도 및 선 에너지가 용접 미세조직 변화와 국부 경도에 미치는 영향 규명 3. 실험계획법을 적용하여 레이저 용접 공정 최적화 수행 4. 페라이트계 스테인리스강의 용입 깊이 예측을 위한 단순화된 에너지 기반 모델 개발

핵심 연구:

본 연구는 크게 세 가지 범주로 나뉩니다. 1. 마르텐사이트계 스테인리스강의 겹치기 용접 연구: 공정 변수 및 에너지 밀도가 용접부 형상, 기계적 특성, 미세조직에 미치는 영향을 분석하고, 실험계획법을 통해 공정을 최적화합니다. 2. 이종 페라이트/오스테나이트계 스테인리스강의 필릿 용접 연구: 공정 변수 및 선 에너지가 용접 특성에 미치는 영향을 분석하고, 반응표면분석법을 통해 공정을 최적화합니다. 3. 단순화된 에너지 기반 모델 개발: 페라이트계 스테인리스강의 겹치기 용접 시 용입 깊이를 예측하기 위한 이론적 모델을 개발합니다.

5. 연구 방법론

연구 설계:

본 연구는 통계적 실험계획법(DOE)에 기반한 완전요인설계(FFD)와 중심합성계획(CCD)을 포함하는 반응표면분석법(RSM)을 채택했습니다. 이를 통해 최소한의 실험으로 공정 변수와 결과(응답) 간의 수학적 관계를 모델링하고 최적의 조건을 도출하고자 했습니다.

데이터 수집 및 분석 방법:

  • 용접 실험: 1.1kW 연속파 Nd:YAG 레이저를 사용하여 원형 겹치기 및 필릿 이음 용접을 수행했습니다. 아르곤 가스를 보호 가스로 사용했습니다.
  • 용접부 특성 분석: 용접된 시편을 축 방향으로 절단한 후, 광학 현미경(Leica MZ125)과 이미지 분석 소프트웨어(Leica IM500)를 사용하여 용접 폭, 용입 깊이, 저항 길이 등을 측정했습니다.
  • 기계적 특성 평가: 인스트론 만능시험기(모델 3367)를 이용한 푸시 아웃(push-out) 시험을 통해 용접부의 전단 강도를 측정했습니다.
  • 미세조직 및 성분 분석: 주사전자현미경(SEM)과 에너지 분산형 분광분석기(EDS)를 사용하여 용접부의 미세조직과 합금 원소 분포를 분석했으며, 비커스 경도계를 사용하여 국부 경도를 측정했습니다.

연구 주제 및 범위:

  • 재료: 마르텐사이트계 스테인리스강(AISI 416, 440FSe) 및 이종 페라이트/오스테나이트계 스테인리스강(AISI 430, 304L)
  • 접합 구성: 겹치기 이음(Overlap joint) 및 필릿 이음(Fillet joint)
  • 주요 공정 변수: 레이저 출력(P), 용접 속도(S), 광섬유 직경(F), 빔 입사각(A), 초점 이탈 거리(D)
  • 주요 응답 변수: 용접부 형상(폭, 용입 깊이, 저항 길이, 반경 방향 용입), 전단 강도

6. 주요 결과:

주요 결과:

  • 레이저 출력과 용접 속도는 용접부 형상과 전단 강도에 가장 큰 영향을 미치는 변수입니다.
  • 용접 저항 길이와 전단 강도는 에너지 밀도에 비례하여 특정 값까지 증가한 후 더 이상 증가하지 않는 ‘에너지 제한적’ 특성을 보입니다.
  • 완전요인설계(FFD) 및 반응표면분석법(RSM)을 통해 개발된 수학적 모델은 용접 특성을 높은 정확도로 예측할 수 있으며, 공정 최적화에 효과적으로 사용될 수 있습니다.
  • 이종 재료 필릿 용접 시, 빔 입사각은 용접부 내 모재의 용융 비율을 결정하는 핵심 요소로, 용접부 특성에 큰 영향을 미칩니다.
  • 에너지 입력량에 따라 용접부의 미세조직(셀룰러, 덴드라이트 등)과 국부 미세 경도가 체계적으로 변화하며, 이는 합금 원소의 편석과 관련이 있습니다.
  • 전도 지배 용접에 한해, 용입 깊이를 예측할 수 있는 단순화된 에너지 기반 모델을 개발하고 검증했습니다.
Fig 4.5: 3D graphs to show effects of (a) P and S on weld resistance length, SL for F = 400μm, and (b) P and S on shearing force, Fs for F = 300μm.
Fig 4.5: 3D graphs to show effects of (a) P and S on weld resistance length, SL for F = 400μm, and (b) P and S on shearing force, Fs for F = 300μm.

Figure List:

  • Fig. 1.1: Relative power densities of different heat sources
  • Fig. 1.2: Variation in heat input with the power density of heat source
  • Fig. 1.3: Modes of welding with laser: (a) conduction and (b) keyhole welding
  • Fig. 1.4: Energy coupling into the material through (a) isotropic and (b) preferential z conduction depending on energy density input.
  • Fig. 1.5: (a) Energy coupling into the material, and (b) keyhole shape and energy absorption during keyhole welding
  • Fig. 1.6: External and internal weld defects that can occur in laser welding of (a) a butt joint and (b) a lap joint.
  • Fig. 1.7: Ishikawa diagram showing the factors affecting the laser weld quality
  • Fig. 1.8: Action plan showing the activities performed during the three years of PhD research.
  • Fig 2.1: Characterization of welding cross-section (W: Weld width, DP: Weld penetration depth, SL: Weld resistance length)
  • Fig 2.2: Photographic views of the experimental set-up for (a) laser welding and (b) shearing test
  • Fig 2.3: Composite photograph of keyhole profile at different welding speed and power
  • Fig 2.4: Relationship between curve of the keyhole and welding speed for P=800W
  • Fig 2.5 (a) Perturbation plot showing the effects of all factors, and contour graphs illustrating the interaction effects of (b) P and S for F = 300µm; (c) S and F for P = 950W; and (d) P and F for S= 6 m/min on weld width
  • Fig 2.6: (a) perturbation plot showing the effect of all factors on weld penetration depth, and (b) variation in weld penetration depth with energy density input
  • Fig 2.7: Contour graphs to show effects of (a) P and S for F= 300µm, and (b) S and F depth for P = 950W on weld penetration depth.
  • Fig 2.8: Perturbation plot showing the effect of all factors on weld resistance length.
  • Fig 2.9: Contour graphs illustrating the interaction effects of (b) P and S for F = 300µm, (c) S and F for P = 950W, and (d) P and F for S= 6 m/min on weld resistance length.
  • Fig 2.10: Variation in weld resistance length with energy density input, (b) relationship between weld resistance length and penetration depth.
  • Fig 2.11: Perturbation plot showing the effect of all factors on weld shearing force.
  • Fig 2.12: Contour graphs illustrating the interaction effects of (b) P and S for F = 300µm, (c) S and F for P = 950W, and (d) P and F for S= 6 m/min on weld shearing force.
  • Fig 2.13: Variation in weld shearing force with (a) energy density, and (b) weld resistance length
  • Fig 2.14: Relationship between weld shearing force and energy density input
  • Fig. 3.1: SEM micrograph of the weld cross-section showing hardness profile and the selected points for microstructure evaluation
  • Fig. 3.2: Schematic view illustrating the effects of temperature gradient G and growth rate R on the morphology of solidification microstructure
  • Fig. 3.3: SEM views illustrating the change in morphology of the solidification microstructure with energy density input in the fusion zone for S = 6.0 m/min
  • Fig. 3.4: SEM micrographs showing the variation in solidification mode across the fusion zone from fusion boundary at (a) inner shell and (b) outer shell to (c) near maximum pool temperature zone for energy density input of 26.7 J/mm2.
  • Fig. 3.5: Variation in solidification mode across the fusion zone from near fusion boundary at (a) inner shell and (b) outer shell to (c) near the maximum pool temperature zone for energy density input of 36.7 J/mm2.
  • Fig. 3.6: Variation in mean dendrite width with energy density input near fusion zone boundary.
  • Fig. 3.7: Variation in mean dendrite width with (a) laser power for S= 6.0 m/min & F= 300 µm and (b) welding speed for P= 800 W & F= 300 µm
  • Fig. 3.8: Vicker’s microhardness profile at the inner shell of the overlap joint for different energy density input.
  • Fig. 3.9: Vicker’s microhardness profile at the outer shell of the overlap joint at various energy density inputs.
  • Fig. 3.10: Fusion boundary microstructure (a) at bottom and (b) at upper side of the inner part of the weld, (c) near the weld resistance section, and (d) at the outer portion of the weld for energy density input of 35.6 J/mm2.
  • Fig. 3.11: Microstructure at (a) base metal in as-received condition, and HAZ of the inner shell for (b) ED = 26.7 J/mm2 and (c) ED = 35.6 J/mm2. [X: Primary Carbide, Y: Secondary Carbide]
  • Fig. 3.12: EDS spectrum taken from spherodized particles of carbides indicated as (a) X and (b) Y in the Fig. 3.11.
  • Fig. 3.13: Microstructure at (a) base metal in as-received condition, and HAZ of the outer shell for (b) ED = 23.8 J/mm2 and (c) ED = 26.7 J/mm2. [Z: Manganese Sulfide, W: δ-Ferrite]
  • Fig. 3.14: EDS spectrum taken from manganese sulfide indicated as W in the Fig. 3.15.
  • Fig 4.1: Characterization of welding cross-section (W: Weld width, P: Penetration depth, S: Resistance length) and their prerequisite values.
  • Fig 4.2: Photographic views of the experimental set-up for (a) laser welding and (b) shearing test
  • Fig. 4.3: Flow chart of optimization step
  • Fig 4.4: 3D graphs to show effects of (a) F and P on weld width, W for S = 6.0m/min, and (b) P and S on penetration depth, DP for F = 300µm.
  • Fig 4.5: 3D graphs to show effects of (a) P and S on weld resistance length, SL for F = 400µm, and (b) P and S on shearing force, Fs for F = 300µm.
  • Fig. 6.8: Normal probability plot for weld (a) width, and (b) penetration depth.
  • Fig. 4.7: Studentized residual vs predicted plot for weld (a) width, and (b) penetration depth.
  • Fig. 4.8: Scatter diagrams of weld (a) width, (b) penetration depth, (c) resistance length, and (d) shearing force.
  • Fig 4.9: Overlay plot shows the region of optimal welding condition based on (a) first criterion and (b) second criterion at F=300µm
  • Fig. 5.1: Diagrams showing (a) bead characteristics of a welded fillet joint (W: Weld Width; SL: Weld Resistance Length; Dp: Weld Penetration Depth; and Pr: Weld Radial Penetration), and (b) adopted laser-welding procedure
  • Fig. 5.2: Photographic view of Nd:YAG laser-welding system
  • Fig. 5.3: Perturbation plot showing effect of all factors on weld (a) width, (b) penetration depth, (c) radial penetration, and (d) resistance length.
  • Fig. 5.4: Contour graphs to show the interaction effects of P and S on weld (a) width, (b) penetration depth, (c) radial penetration, and (d) resistance length at A = 20° and D = 0.0 mm.
  • Fig. 5.5: (a) perturbation plot showing effect of all factors on weld shearing force and (b) relationship between weld shearing force and resistance length.
  • Fig. 5.6: Contour graphs to show the interaction effects of (a) P and S, (b) D and P, and (c) A and P on weld shearing force.
  • Fig. 5.7: Effect of line energy on weld (a) penetration depth, (b) radial penetration, (c) resistance length for different incident angles (A) at D = 0.0 mm.
  • Fig. 5.8: Effect of line energy on weld (a) penetration depth, (b) radial penetration, (c) resistance length for different defocus distance (D) at A = 20°.
  • Fig. 5.9: Effect of line energy on weld width for different (a) defocus distance (D) at A = 20°, (b) angle of incidence (A) at D = 0.0 mm, and (c) effect of line energy on penetration size factor for different defocus distance at A = 20°.
  • Fig. 5.10: Pictural and schematic views showing the change in shape factor with LE (i) conduction limited (12-<15kJ/m), (ii) keyhole formation (15-17kJ/m), and (iii) keyhole with upper plasma plume (>17kJ/m)
  • Fig. 5.11: Effect of line energy on weld shearing force for different (a) angle of incidence (A) at D = 0.0 mm, and (b) defocus distance (D) at A = 20°.
  • Fig. 5.12: Photographic view of the angular distortion test setup
  • Fig. 5.13: Typical micrograph of laser welding of ferritic AISI 430 and austenitic AISI 304L stainless steels.
  • Fig. 5.14: Formation of microstructure in the fusion zone area indicated as (a) A and (b) B in the Fig. 5.13
  • Fig. 5.15: Microstructures of as-supplied base metal, HAZ and fusion zone indicated as C in the Fig. 5.13.
  • Fig. 5.16: Microstructure of (a) as-supplied base metal and HAZ indicated as D and (b) fusion zone indicated as E in the Fig. 5.13.
  • Fig. 5.17: Variation in local microhardness profile for different laser beam incident angles for LE = 15.4 kJ/m and D = 0 mm.
  • Fig. 6.1: Diagrams showing (a) bead characteristics of a welded fillet joint, and (b) adopted laser-welding procedure.
  • Fig. 6.2: Photographic view of Nd:YAG laser-welding system
  • Fig. 6.3: Photographic view of the experimental setup for push out test
  • Fig. 6.4: Flow chart of optimization step
  • Fig. 6.5: 3D graphs show effects of (a) P and D, and (b) P and S on weld radial penetration depth.
  • Fig. 6.6: 3D graphs show effects of (a) P and A, and (b) P and S on weld resistance length.
  • Fig. 6.7: 3D graphs show effects of (a) P and D, and (b) P and S weld penetration depth.
  • Fig. 6.8: Normal probability plot for weld (a) penetration depth, (b) radial penetration, (c) resistance length, and (d) shearing force
  • Fig. 6.9: Studentized residual vs predicted plot for weld (a) penetration depth, (b) radial penetration, (c) resistance length, and (d) shearing force.
  • Fig. 6.10: Scatter diagrams of weld (a) penetration depth, (b) radial penetration, (c) resistance length, and (d) shearing force.
  • Fig. 6.11: Overlay plots show the region of optimal welding condition based on (a) the first criterion at A = 10° & D = 0 and (b) the second criterion at A = 12° & D = 0.
  • Fig. 7.1 (a) draft of the weld cross section (b) assumed melt volume and related geometrical parameters.
  • Fig. 7.2: (a) weld characteristics W weld width, DP penetration depth, S resistance length and (b) tip of the fuel injector.
  • Fig. 7.3: Temperature measurement technique
  • Fig. 7.4: Variation in weld resistance length to weld width ratio with energy density input (R2 = 0.97)
  • Fig. 7.5: Variation in weld penetration depth and resistance length with energy density input
  • Fig. 7.6: Variation in penetration size factor (W/DP) with energy density input (R2 = 0.97)
  • Fig. 7.7: Variation in predicted and experimental weld penetration depth with energy density input

7. 결론:

본 논문은 유사 및 이종 스테인리스강의 레이저 용접에 대한 포괄적인 분석을 수행했다. 주요 결론은 다음과 같다. – 용접 비드 특성: 레이저 출력과 용접 속도가 가장 중요한 변수이며, 서로 반대의 효과를 가진다. 용입 깊이와 전단 강도는 에너지 입력 및 용접 저항 길이와 선형적인 관계를 보인다. 특히, 겹치기 용접에서는 용입 깊이가 저항 길이를 결정하며, 저항 길이와 전단 강도는 ‘에너지 제한적’이다. 필릿 용접에서는 빔 입사각이 용융 비율을 제어하는 핵심 요소이며, 특정 에너지 범위에서 키홀(keyhole) 형성은 용접부 형상과 기계적 특성의 급격한 변화를 유발한다. – 용접 미세조직 및 미세 경도: 모재의 화학 조성과 냉각 속도가 응고 거동과 고상 변태를 제어한다. 마르텐사이트계 강 용접부에서는 마르텐사이트와 델타 페라이트가 혼합된 조직이 나타나며, 덴드라이트 크기와 합금 원소 분포는 에너지 입력과 밀접한 관련이 있다. 이종 재료 용접부에서는 복잡한 페라이트-오스테나이트 미세조직이 형성되며, 국부 미세 경도의 변화는 각 모재의 혼합 비율 및 합금 원소의 편석과 연관된다. – 공정 최적화 및 모델링: 실험계획법(FFD, RSM)은 최적의 공정 변수 범위를 찾는 데 매우 효과적인 기법이다. 개발된 수학적 모델은 설계 공간 내에서 용접 특성을 정확하게 예측할 수 있으며, 그래픽 최적화 기법은 산업 현장에서 최적의 용접 조건을 신속하게 선택하는 데 실용적이다. 또한, 전도 지배 용접에 대한 단순화된 에너지 기반 모델은 추가적인 비용 소모 없이 용입 깊이를 예측하는 데 사용될 수 있다.

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전문가 Q&A: 주요 질문과 답변

Q1: 왜 개별 공정 변수 대신 ‘에너지 밀도’를 핵심 상관 변수로 선택했나요?

A1: 본 논문에서는 에너지 밀도(ED)를 핵심 변수로 사용했는데, 이는 레이저 출력, 용접 속도, 초점 직경이라는 세 가지 개별 변수의 복합적인 효과를 단일 인자로 표현할 수 있기 때문입니다. 2장에서 설명된 바와 같이, 이를 통해 용접 저항 길이의 ‘에너지 제한적’ 특성과 같은 에너지 의존적 현상을 더 명확하게 이해할 수 있습니다. 개별 변수만으로는 이러한 복합적인 현상을 직관적으로 파악하기 어렵습니다.

Q2: 특정 에너지 밀도를 초과하면 용접 저항과 전단 강도가 더 이상 증가하지 않는다고 하셨는데, 초과된 에너지는 어디로 가며 어떤 부정적인 영향을 미치나요?

A2: 그림 2.6(b)와 2.10에서 볼 수 있듯이, 한계 에너지 밀도에 도달한 후 추가로 투입된 에너지는 주로 용입 깊이를 증가시키는 데 사용됩니다. 이는 용접 저항 길이나 전단 강도 향상에는 거의 기여하지 않습니다. 이러한 과도한 에너지 투입은 비효율적일 뿐만 아니라, 불필요한 열 영향부(HAZ)를 넓히고 부품의 열 변형 위험을 증가시키는 등 잠재적인 결함의 원인이 될 수 있습니다.

Q3: 개발된 수학적 모델(FFD, RSM)은 실제 생산 환경에서 용접 품질을 예측하는 데 얼마나 신뢰할 수 있나요?

A3: 4장에서는 개발된 모델의 높은 신뢰성을 입증합니다. 분산분석(ANOVA) 표(4.12-4.15)는 모델의 높은 통계적 유의성(p-value < 0.0001)을 보여줍니다. 또한, 표 4.16의 검증 실험 결과, 예측값과 실제 측정값 사이의 오차율이 대부분 5% 이내로 매우 낮게 나타나 실제 생산 공정에 적용할 수 있을 만큼 정확하다는 것을 검증했습니다.

Q4: 이종 재료 용접(5장)에서 빔 입사각은 최종 용접 품질에 구체적으로 어떤 영향을 미칩니까?

A4: 빔 입사각은 핵심적인 제어 요소입니다. 서로 다른 열적 특성을 가진 두 금속(오스테나이트계 및 페라이트계)의 용융 비율을 제어하기 때문입니다. 그림 5.3에서 볼 수 있듯이, 입사각을 증가시키면 용입 깊이와 저항 길이는 감소하는 반면, 반경 방향 용입은 증가할 수 있습니다. 이를 통해 재료 특성 차이를 보상하고 건전한 접합부를 얻기 위해 용접 비드를 정밀하게 조정할 수 있습니다.

Q5: 7장에서 제안된 단순화된 에너지 기반 모델은 복잡한 RSM 모델과 어떻게 다르며, 그 한계는 무엇인가요?

A5: 7장의 단순화된 모델은 에너지 균형 방정식에 기반한 물리적 이론 모델로, 용접이 ‘열전도’에 의해 지배된다는 가정 하에 용입 깊이를 예측합니다. 이는 실험 데이터의 통계적 적합을 통해 도출된 경험적 RSM 모델과는 다릅니다. 이 모델의 주된 한계는 키홀 형성이나 플라즈마 효과가 중요해지는 영역(즉, 전도 지배 용접 범위를 벗어나는 경우)에서는 예측 오차가 5%에서 10%로 증가한다는 점입니다.

Q6: 연구에서 가장 중요한 미세조직 관련 발견은 무엇이며, 이는 용접부의 기계적 특성과 어떻게 연관되나요?

A6: 3장의 핵심 발견 중 하나는 마르텐사이트강 용접 시, 용융부와 열영향부 사이에 잔류 초석 페라이트를 포함하는 뚜렷한 경계 영역이 형성된다는 점입니다. 그림 3.8에서 볼 수 있듯이, 이 영역은 국부적인 연화(미세 경도 감소) 현상을 보이며, 이는 기계적 취약점이 될 수 있습니다. 이처럼 에너지 입력, 미세조직, 그리고 국부 경도 간의 연관성을 이해하는 것은 용접부의 성능을 예측하는 데 매우 중요합니다.

결론: 더 높은 품질과 생산성을 향한 길

본 연구는 시행착오에 의존하는 기존 방식에서 벗어나, 데이터 기반의 통계적 모델링이 레이저 용접 공정 최적화에 얼마나 효과적인지를 명확히 보여줍니다. 실험계획법과 반응표면분석법을 통해 개발된 예측 모델은 시간과 비용을 절감하고, 용접 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 특히 ‘에너지 제한적’ 특성을 이해하고 최적의 에너지 밀도 내에서 공정을 운영하는 것은 생산 효율성을 극대화하는 핵심 전략입니다.

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저작권 정보

  • 이 콘텐츠는 Mohammad Muhshin Aziz Khan의 논문 “LASER BEAM WELDING OF STAINLESS STEELS”을 기반으로 한 요약 및 분석 자료입니다.
  • 출처: https://etd.adm.unipi.it/theses/available/etd-11222012-180124/

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