FLOW-3D를 이용한 알루미늄 합금의 Thixoforging 공정 시뮬레이션
연구 배경 및 목적
- 문제 정의: Thixoforming은 반고체 상태(Semi-Solid State)에서 복잡한 형상의 부품을 고품질 기계적 특성으로 생산할 수 있는 성형 기술이다.
- Thixoforming은 Thixocasting과 Thixoforging으로 나뉘며, Thixoforging은 유압 프레스(Hydraulic Presses)를 사용하여 닫힌 금형 내에서 성형이 이루어진다.
- 알루미늄 합금(A356)의 전단 속도(Shear Rate)와 전단 시간(Shear Time)에 따른 의사점도(Apparent Viscosity) 변화를 고려해야 한다.
- 금형 충전 시뮬레이션은 성형력(Forming Force) 및 금형 충전 특성 분석을 통해 최적의 점도 매개변수 선택을 돕는다.
- 연구 목적:
- FLOW-3D 소프트웨어를 사용하여 Thixoforging 공정의 금형 충전 시뮬레이션을 수행하고, 점도 매개변수(Initial Viscosity, Thinning Rate)에 따른 충전 특성 비교.
- 실험 데이터와 시뮬레이션 결과를 비교하여 모델의 신뢰성 검증 및 반고체 소재의 최적 성형 조건 제시.
- 스포츠 차량의 서스펜션 부품(Steering Knuckle)과 같은 복잡한 형상의 실 부품 적용 가능성 평가.
연구 방법
- Thixoforging 공정 개요 및 수치 모델링
- Thixoforging 공정은 반고체 빌렛(Semi-Solid Billet)을 닫힌 금형 내에서 유압 프레스를 통해 Near-Net-Shape 부품 성형.
- FLOW-3D 시뮬레이션 설정:
- 유체 흐름 방정식(Continuity, Momentum, Energy Equation)을 라그랑지안(Langarian) 방식으로 유한 차분법(Finite Difference Method) 사용.
- 의사점도 모델(Apparent Viscosity Model)을 적용하여 전단율(Shear Rate, γD), 전단 시간(Shear Time, t) 및 고체 분율(Fraction Solid, fs)에 따른 점도 변화 모델링.
- Scheil 방정식(Scheil Equation)을 이용하여 고체 분율(f_s) 계산.
- 점도 매개변수 및 시뮬레이션 조건
- 점도 매개변수 설정:
- 초기 점도(Initial Viscosity): 1300 ~ 13000 Pas.
- Thinning Rate(점도 감소율): 1 ~ 40 s⁻¹.
- 축대칭 모델(Axisymmetric Model) 실험 설정:
- 단순 형상(Cup)을 이용하여 금형 충전 특성 분석.
- 성형력 계산 및 실험 결과와 비교.
- 점도 매개변수 설정:
주요 결과
- 금형 충전 및 성형력 분석
- FLOW-3D 시뮬레이션 결과와 실험 결과 간의 높은 일치도 확인.
- 성형력(Forming Force) 계산:
- 초기 점도 1300 Pas, Thinning Rate 1 s⁻¹에서 성형력 예측 정확도 높음.
- 성형 초반부에서는 높은 Thinning Rate가 실제 성형력과 유사, 성형 후반부에서는 낮은 Thinning Rate가 적합.
- 이중 점도 감소 특성(Two-Stage Thinning Behavior)을 통해 정확도 개선 가능성 제시.
- 복잡 형상의 서스펜션 부품(Steering Knuckle) 적용 가능성 평가
- 산업용 Steering Knuckle 부품 시뮬레이션을 통해 금형 충전 특성 분석.
- 초기 설계 단계에서 시뮬레이션을 활용하여 금형 설계를 최적화:
- Overflow 영역의 단면을 수정하여 균일한 물질 흐름 확보.
- 산화물(Oxide) 및 윤활제 포집을 Overflow로 이동시켜 고강도 용접부(Welding Zone) 형성.
- 재료 흐름이 Overflow Inlet에서 일치하지 않는 문제 발견, Cross-Section 수정으로 개선 가능.
결론 및 향후 연구
- 결론:
- FLOW-3D를 통한 Thixoforging 공정 시뮬레이션이 실제 실험과 높은 일치도를 보임.
- 점도 매개변수(Initial Viscosity, Thinning Rate)에 따른 성형력 및 금형 충전 특성을 정량적으로 평가 가능.
- 스포츠 차량 서스펜션 부품의 성형에도 적용 가능성 입증.
- 초기 설계 단계에서 시뮬레이션을 통해 금형 설계를 최적화할 수 있어 시간과 비용 절감.
- 향후 연구 방향:
- 복잡한 형상의 부품에 대한 추가적인 시뮬레이션 연구.
- 이중 점도 감소 모델을 도입하여 시뮬레이션 정확도 개선.
- AI 및 머신러닝을 활용한 반고체 공정 최적화 시스템 개발.
연구의 의의
본 연구는 FLOW-3D 시뮬레이션을 활용하여 Thixoforging 공정에서 반고체 알루미늄 합금의 유동 특성을 정량적으로 분석하고, 복잡한 형상의 부품 성형에서도 높은 품질을 유지할 수 있는 설계 가이드라인을 제공하며, 자동차 및 항공우주 산업의 생산성 증대 및 비용 절감에 기여할 수 있다.
Reference
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- Web page at www.flow3d.com
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