Cladding

레이저 클래딩(Laser Cladding)에서 유체 대류(Fluid Convection)가 용융풀(Weld Pool) 형성에 미치는 영향

연구 배경 및 목적

  • 문제 정의: 레이저 클래딩(Laser Cladding)은 금속 표면에 보호 코팅을 입히거나 마모된 부품을 복구하는 데 사용되는 정밀 금속 적층 기술이다.
    • Inconel® 718 초합금을 사용한 제트 엔진 터빈 블레이드 팁 재생 및 부품 보호에 적용된다.
    • 그러나 복잡한 물리적 현상정확하게 예측할 수 있는 모델의 부족으로 인해 경제적인 응용 개발에 어려움이 존재한다.
  • 연구 목적:
    • FLOW-3D 소프트웨어를 활용하여 Inconel® 718 레이저 클래딩용융풀 형성, 유체 대류, 응고(Solidification) 현상 분석.
    • 마랑고니(Marangoni) 대류에 의한 온도 프로파일 변화유동 패턴을 평가.
    • 모델 예측 결과를 실험 데이터와 비교하여 시뮬레이션의 신뢰성 검증.

연구 방법

  1. 수치 모델링 및 시뮬레이션 설정
    • FLOW-3D 소프트웨어VOF(Volume of Fluid) 기법을 사용하여 유체 흐름 및 용융풀 형상 예측.
    • 질량, 에너지 및 운동량 보존 방정식을 기반으로 용융풀 및 기판 모델링.
    • 열전달, 질량 및 운동량 추가를 통한 정확한 공정 모델링 구현.
    • 마랑고니 대류(Marangoni Convection) 모델링:
      • 표면 장력 변화용융풀 내 유체 흐름에 미치는 영향 분석.
      • 표면 활성 원소(Surface-Active Elements)인 황(S)의 농도에 따른 표면 장력 기울기 변화 반영.
  2. 실험 설정 및 시뮬레이션 조건
    • 재료 및 장비:
      • IN718 초합금 분말(100–325 메쉬)을 사용.
      • 350~550 W의 균일한 강도(Fiber Laser)를 사용하여 아르곤 분위기에서 실험 수행.
      • 빔 스폿 직경 1.0 mm, 빔 이동 속도 1.016 cm/s.
    • Boundary Condition:
      • 입출구 및 벽면 경계 조건:
        • 입구(Inlet): 유량 일정 조건.
        • 출구(Outlet): 자유 유출 조건.
        • 벽면(Wall): 비투과성 경계 조건.
      • 레이저 에너지 흡수율 계산:
        • Hagen-Rubens 관계식을 이용하여 온도 변화에 따른 흡수율(A(T)) 평가.

주요 결과

  1. 용융풀 형상 및 유동 패턴
    • 예측된 용융풀 형상실험 데이터 간 높은 일치도 확인.
    • 350, 450, 550 W 레이저 출력 조건에서의 용융풀 폭, 높이, 침투 깊이 비교.
    • 레이저 출력 증가 시:
      • 용접 폭 및 침투 깊이 증가.
      • 클래딩 높이는 상대적으로 일정하게 유지.
  2. 마랑고니 대류 및 온도 분포 분석
    • 마랑고니 흐름에 의해 용융풀 후방(Back)에서 가장 깊은 침투 영역 형성.
    • 표면 장력 기울기 전환 지점(Ti)에서 상대적으로 평탄한 온도 프로파일 형성.
    • 온도 구배(G) 및 응고 속도(R)를 통해 응고 모드(Columnar Dendritic Solidification) 예측.
    • 표면 장력 변화유체 흐름을 저온에서 고온 영역으로 유도하여 혼합 및 침투 증가를 촉진.
  3. 시뮬레이션 신뢰성 및 유효성 검증
    • 시뮬레이션 예측 결과실험 측정치의 일치도 평가.
    • 예측된 용융풀 형상, 폭, 깊이실험 데이터와 평균 5% 이내의 오차율을 보임.
    • FLOW-3D 모델이 복잡한 용융풀 대류 현상 및 응고 메커니즘을 정확히 설명할 수 있음을 증명.

결론 및 향후 연구

  • 결론:
    • FLOW-3D를 사용한 레이저 클래딩 공정 시뮬레이션용융풀 형성 및 응고 조건을 정확하게 예측할 수 있음.
    • 마랑고니 대류에 의해 용융풀 내 온도 분포 및 유동 패턴이 결정되며, 이는 응고 모드와 기계적 특성에 중요한 영향을 미침.
    • 시뮬레이션 결과를 통해 용접 풀의 중심선 온도 구배(G) 및 응고 속도(R)를 이용해 응고 형태(기둥형 수지상 조직) 예측 가능.
  • 향후 연구 방향:
    • 다층(Multi-Layer) 클래딩 공정으로 연구 확장.
    • 실험적 검증을 통한 시뮬레이션 예측 유동 패턴 및 침투 형상 확인.
    • AI 및 머신러닝을 활용한 레이저 클래딩 공정 최적화 모델 개발.

연구의 의의

이 연구는 FLOW-3D를 활용하여 레이저 클래딩 공정의 복잡한 물리적 현상을 정량적으로 평가하고, 부품 보호 및 재생 공정의 생산성 향상 및 비용 절감에 기여할 수 있는 실질적인 데이터를 제공한다​.

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