Welding path

다층-다중 패스(Multi-Layer-Multi-Pass, MLMP) 로봇 용접에서 이음매 프로파일 예측을 위한 적응형 동적 아크 패딩(ADAP) 기법

연구 배경 및 목적

  • 문제 정의: 다층-다중 패스 용접 공정에서 용접이 진행됨에 따라 냉각 과정에서 용접 이음매(Seam)의 형상이 동적으로 변화하여, 실시간 경로 조정이 필요함.
  • 연구 목적: Flow-3D 기반 용접 시뮬레이션 데이터를 활용하여, 용접 프로세스 동안 동적으로 변화하는 용접 비드(Weld Bead) 프로파일을 예측할 수 있는 ADAP(Adaptive & Dynamic Arc Padding) 모델을 제안하는 것.
  • 핵심 기여:
    • MLMP 로봇 용접의 용접 비드 프로파일을 정확하게 예측하는 심층 학습 모델 개발.
    • Arc 기반의 기하학적 모델링을 사용하여 실시간 이음매 프로파일 예측.
    • Flow-3D 시뮬레이션 데이터를 활용한 데이터 기반 용접 품질 예측.

연구 방법

  1. MLMP 용접 및 실험 데이터 수집
    • 재료: Q355 구조강(base plates, 23mm 두께) 및 ER50-6 용접 와이어(직경 1.2mm).
    • 실험 설계:
      • 용접 전류: 270~300 A
      • 용접 속도: 3~5 mm/s
      • 보호 가스: Ar–20% CO2 혼합 가스(유량 20 L/min)
    • Flow-3D 시뮬레이션을 활용하여 다양한 용접 경로 및 조건을 모델링.
  2. 수치 해석 및 모델링
    • 유체 유동 해석: 용융 풀(Molten Pool) 거동을 해석하기 위해 VOF(Volume of Fluid) 기법 적용.
    • 열전달 및 용접 프로세스 시뮬레이션:
      • 용융 금속의 열전달 및 응고 해석.
      • 용접 과정에서 발생하는 표면 장력(Marangoni Effect) 분석.
    • 아크 기반 용접 비드 모델링:
      • 용접 비드 형상을 원형(Arc) 모델로 근사하여 예측.
      • 비드 프로파일의 중심 좌표 및 반지름을 주요 특징으로 설정.
  3. 심층 학습을 활용한 용접 비드 예측
    • 신경망 모델: ResNet 기반 CNN 모델을 사용하여 이미지에서 용접 비드 프로파일을 추출하고, 위치 및 반지름 예측.
    • 입출력 데이터:
      • 입력: 용접 이음매의 단면 이미지 + 용접 위치 정보.
      • 출력: 예측된 용접 비드 프로파일 (중심 좌표 및 반지름).
    • 학습 데이터: Flow-3D 시뮬레이션 데이터를 활용하여 대량의 학습용 데이터를 생성.

주요 결과

  • ADAP 모델 성능 평가:
    • 용접 비드 중심 좌표 예측 오차: 평균 0.73mm
    • 반지름 예측 오차: 평균 0.66mm
    • 실시간 예측 속도: 15ms (NVIDIA RTX 3060 GPU 기준)
  • 기존 방법과 비교:
    • 기존의 경험적 모델보다 더 높은 정확도로 용접 비드 형상을 예측.
    • CFD 기반 시뮬레이션보다 계산 속도가 훨씬 빠르며, 실시간 용접 경로 조정이 가능.
  • MLMP 용접의 실용성 증대:
    • 자동화 용접 공정에서 실시간 예측 모델로 활용 가능.
    • 용접 품질 향상을 위한 최적의 경로 및 공정 변수 제어 가능.

결론 및 향후 연구

  • 결론:
    • ADAP 모델은 심층 학습을 활용하여 MLMP 용접에서 실시간 이음매 프로파일을 정확하게 예측할 수 있음을 입증함.
    • Flow-3D 기반 시뮬레이션 데이터를 이용한 학습을 통해 실험 데이터 없이도 높은 정확도로 용접 형상을 예측 가능함.
  • 향후 연구 방향:
    • 더 다양한 용접 공정 변수(토치 각도, 와이어 공급 속도 등)를 포함하여 모델 성능 개선.
    • 실제 산업 환경에서 로봇 용접 시스템과 통합하여 실증 실험 진행.
    • 3D 스캐너와 결합하여 실시간 품질 모니터링 및 피드백 시스템 구축.

연구의 의의

본 연구는 AI 기반 데이터 중심 용접 품질 예측 모델을 제안함으로써, 기존 경험적 방식에서 벗어나 정확하고 실시간 대응이 가능한 자동화 용접 시스템 개발에 기여할 수 있음을 시사한다​.

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