Taguchi 기법을 활용한 GTAW 용접 품질 최적화: 표면 품질 향상을 위한 핵심 변수 분석

이 기술 요약은 Chuan Huat Ng와 Mohd Khairulamzari Hamjah가 저술하여 2014년 Trans Tech Publications에서 발행한 “Welding Parameter Optimization of Surface Quality by Taguchi Method” 논문을 기반으로 하며, STI C&D에서 기술 전문가를 위해 분석하고 요약했습니다.

Keywords

• Primary Keyword: GTAW 용접 품질 최적화
• Secondary Keywords: Taguchi 기법, 용접 변수, 표면 거칠기, 표면 경도, AISI 1018, 용접 공정 시뮬레이션

Executive Summary

• The Challenge: 가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 공정에서 용접 전류, 속도, 이송 속도 등 다양한 변수들을 제어하여 일관된 고품질의 용접부를 얻는 것은 매우 어렵습니다.
• The Method: 연구팀은 AISI 1018 연강 소재에 대해 다구치(Taguchi) 방법의 L9 직교 배열을 사용하여 용접 전류, 용접 속도, 와이어 이송 속도 세 가지 핵심 변수가 용접부의 표면 거칠기와 경도에 미치는 영향을 최소한의 실험으로 분석했습니다.
• The Key Breakthrough: 분산 분석(ANOVA) 결과, 용접 속도가 표면 거칠기(75.94% 기여도)와 표면 경도(41.33% 기여도) 모두에 가장 큰 영향을 미치는 지배적인 변수임이 통계적으로 입증되었습니다.
• The Bottom Line: GTAW 용접 품질을 효과적으로 개선하기 위해서는 다른 변수보다 용접 속도를 정밀하게 제어하고 최적화하는 데 집중해야 합니다.

The Challenge: Why This Research Matters for CFD Professionals

가스 텅스텐 아크 용접(GTAW 또는 TIG)은 가장 깨끗한 용접 비드를 형성할 수 있어 정밀성이 요구되는 산업에서 선호되는 기술입니다. 하지만 용접 품질은 용접 전류, 속도, 가스 유량 등 수많은 공정 변수들의 복잡한 상호작용에 의해 결정됩니다. 특히, 후처리 공정(밀링, 폴리싱 등)을 최소화해야 하는 신속 프로토타이핑(Rapid Prototyping)과 같은 분야에서는 초기 용접 단계에서부터 높은 표면 품질을 확보하는 것이 생산성과 비용 절감의 핵심입니다.

기존에는 최적의 용접 조건을 찾기 위해 수많은 시행착오를 거쳐야 했으며, 이는 시간과 자원의 낭비로 이어졌습니다. 따라서 어떤 변수가 용접 품질에 가장 결정적인 영향을 미치는지 과학적으로 규명하고, 이를 바탕으로 효율적인 최적화 방안을 찾는 것이 중요한 과제였습니다. 이 연구는 바로 이 문제, 즉 복잡한 GTAW 공정 변수들 속에서 품질을 결정하는 핵심 인자를 찾아내는 것을 목표로 합니다.

The Approach: Unpacking the Methodology

본 연구는 GTAW 용접 품질에 영향을 미치는 변수들을 체계적으로 분석하기 위해 다구치(Taguchi) 실험 계획법을 채택했습니다. 이 접근법은 최소한의 실험 횟수로 각 변수의 영향도를 평가할 수 있어 매우 효율적입니다.

• 기본 재료: 5mm 두께의 AISI 1018 연강 판재
• 용접 공정: 반자동 GTAW(TIG) 용접
• 핵심 변수 (3가지 요인, 3수준):
  1. 용접 전류 (Welding Current): 150 A, 160 A, 170 A
  2. 용접 속도 (Welding Speed): 150 mm/s, 186.11 mm/s, 222.22 mm/s
  3. 와이어 이송 속도 (Feed Rate): 1.50 mm/min, 3.06 mm/min, 4.61 mm/min
• 실험 설계: 3가지 요인과 3가지 수준을 고려하여 L9 직교 배열표(Orthogonal Array)에 따라 총 9번의 실험을 수행했습니다.
• 품질 평가: 각 실험 조건에서 생성된 용접부에 대해 두 가지 핵심 품질 특성을 측정했습니다.
  • 표면 거칠기 (Ra): 값이 작을수록 좋은 ‘망소(lower-the-better)’ 특성으로 평가
  • 표면 경도 (HRA): 값이 클수록 좋은 ‘망대(higher-the-better)’ 특성으로 평가
• 데이터 분석: 측정된 결과를 신호 대 잡음비(S/N ratio)로 변환하고 분산 분석(ANOVA)을 실시하여 각 용접 변수가 표면 품질에 미치는 통계적 유의성과 기여도를 정량적으로 평가했습니다.

The Breakthrough: Key Findings & Data

분산 분석(ANOVA) 결과는 어떤 공정 변수가 용접부의 표면 품질을 결정하는 데 가장 중요한 역할을 하는지 명확하게 보여주었습니다.

Finding 1: 용접 속도가 표면 거칠기를 결정하는 압도적인 요인

표면 거칠기 품질에 대한 분산 분석 결과, 용접 속도는 전체 변동의 75.94%를 차지하는 가장 지배적인 요인으로 나타났습니다. 이는 용접 속도의 미세한 변화가 표면의 매끄러움에 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 반면, 와이어 이송 속도는 11.42%, 용접 전류는 5.28%의 기여도를 보여 상대적으로 영향력이 미미했습니다. (Table 6 참조)

Finding 2: 표면 경도 역시 용접 속도에 가장 큰 영향을 받음

용접부의 기계적 특성을 나타내는 표면 경도 역시 용접 속도에 가장 큰 영향을 받는 것으로 확인되었습니다. 분산 분석 결과, 용접 속도는 경도 품질 변동에 41.33%를 기여하여 가장 중요한 변수로 밝혀졌습니다. 용접 전류는 16.14%, 와이어 이송 속도는 9.23%의 기여도를 보였습니다. 이는 용접 속도가 용접부의 냉각 속도와 미세조직 형성에 큰 영향을 주어 최종 경도를 결정함을 시사합니다. (Table 6 참조)

Practical Implications for R&D and Operations

• For Process Engineers: 이 연구는 GTAW 공정 최적화 시 용접 속도를 최우선으로 고려해야 함을 시사합니다. 표면 거칠기나 경도 문제를 해결하기 위해 전류나 이송 속도를 조정하기보다, 용접 속도를 정밀하게 제어하는 것이 훨씬 효과적인 해결책이 될 수 있습니다.
• For Quality Control Teams: 논문의 Table 6 데이터는 용접 속도가 표면 거칠기와 경도에 미치는 정량적 영향을 명확히 보여줍니다. 이는 새로운 품질 검사 기준을 수립하거나, 불량 원인 분석 시 용접 속도 변화를 핵심 점검 항목으로 삼는 근거가 될 수 있습니다.
• For Design Engineers: 용접부의 기계적 특성(경도)과 표면 품질이 용접 속도에 크게 좌우된다는 사실은 제품 설계 단계에서부터 고려될 수 있습니다. 특정 경도나 표면 조도가 요구되는 부위의 용접 경로 설계 시, 일정한 용접 속도를 유지할 수 있는 형상을 고안하는 것이 중요합니다.

Paper Details

Welding Parameter Optimization of Surface Quality by Taguchi Method

1. Overview:

• Title: Welding Parameter Optimization of Surface Quality by Taguchi Method
• Author: Chuan Huat Ng, Mohd Khairulamzari Hamjah
• Year of publication: 2014
• Journal/academic society of publication: Trans Tech Publications, Switzerland (Applied Mechanics and Materials Vol. 660)
• Keywords: Gas Tungsten Arc Welding (GTAW), Welding Parameter, AISI1018, Optimization, Taguchi Method

2. Abstract:

GTAW의 실험적 연구를 통해 용접 풀의 표면 품질에서 액적 형성에 대한 용접 매개변수의 최적화를 결정했습니다. 이러한 최적화 연구는 용접 전류, 용접 속도 및 이송 속도로 구성되었습니다. 용접 풀의 강도와 표면 품질은 용접 매개변수 최적화 후 각 시편에 대해 측정되었으며, 이러한 매개변수가 액적 형성에 미치는 영향이 연구되었습니다. 이러한 품질 특성을 용접 매개변수 선택 시 함께 고려하기 위해, 다구치 방법의 직교 배열을 채택하여 각 용접 매개변수가 용접 풀 품질에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 용접 풀 품질을 갖는 용접 매개변수를 결정했습니다.

3. Introduction:

가스 텅스텐 아크 용접(GTAW) 또는 텅스텐 불활성 가스(TIG) 용접은 비소모성 텅스텐 전극과 용접 풀 사이의 아크를 사용하는 아크 용접 공정입니다. 용접될 금속은 아크의 강한 열에 의해 녹아 필러 금속과 함께 융합됩니다. GTAW 금속 이송 모드를 제어하는 연구는 고품질 용접 절차에 필수적입니다. GTAW 용접 매개변수는 용접 조인트의 품질, 생산성 및 비용에 영향을 미치는 가장 중요한 요소입니다. 용접 비드의 크기와 모양은 제작 산업의 설계 및 제조 엔지니어에게 중요한 고려 사항입니다. 용접 풀 품질은 용접 풀 형상의 기계적 강도를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 단일 패스 비드의 단면 형상과 인접 비드의 중첩은 용접 풀의 치수 정확도와 품질에 결정적인 영향을 미칩니다.

4. Summary of the study:

Background of the research topic:

GTAW 공정은 높은 품질의 용접부를 얻을 수 있어 널리 사용되지만, 그 품질은 용접 전류, 속도, 이송 속도 등 다양한 매개변수에 의해 크게 좌우됩니다. 이러한 매개변수들을 최적화하는 것은 생산성 향상과 비용 절감을 위해 매우 중요합니다.

Status of previous research:

기존 연구들은 용접 공정의 열전달 및 유체 유동 모델링(FEM 등)을 통해 용접부 형성에 미치는 영향을 분석해 왔습니다. 최근에는 다구치 기법이 연구 개발 단계에서 생산성을 향상시키는 강력한 도구로 부상하여, 적은 비용과 시간으로 고품질 제품을 생산하는 데 활용되고 있습니다.

Purpose of the study:

본 연구의 목적은 다구치 기법을 적용하여 GTAW 공정의 핵심 변수(용접 전류, 용접 속도, 이송 속도)가 용접부의 표면 품질(표면 거칠기 및 경도)에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 용접 조건을 찾는 것입니다.

Core study:

AISI 1018 연강 판재를 대상으로 3가지 핵심 용접 변수를 3수준으로 설정하고, L9 직교 배열표에 따라 실험을 수행했습니다. 각 실험 결과로 얻어진 용접부의 표면 거칠기(Ra)와 경도(HRA)를 측정하고, S/N비와 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 변수가 품질 특성에 미치는 영향의 크기와 통계적 유의성을 평가했습니다.

5. Research Methodology

Research Design:

본 연구는 실험 계획법 중 하나인 다구치 기법(Taguchi Method)을 사용했습니다. 3개의 제어 인자(용접 전류, 용접 속도, 이송 속도)와 각 3개의 수준(저, 중, 고)을 고려하여 L9(3^2) 직교 배열표를 설계하고 총 9회의 실험을 수행했습니다.

Data Collection and Analysis Methods:

각 실험 조건에서 제작된 시편의 단일 비드(Single Bead)와 패딩 비드(Padding Bead)에 대해 표면 거칠기(Ra)와 로크웰 경도(HRA)를 측정했습니다. 수집된 데이터는 ‘망소 특성'(거칠기)과 ‘망대 특성'(경도)에 맞는 S/N비 공식으로 변환되었습니다. 최종적으로 분산 분석(ANOVA)을 통해 각 인자가 품질 특성에 미치는 기여도를 정량적으로 분석했습니다.

Research Topics and Scope:

연구는 5mm 두께의 AISI 1018 연강 판재를 사용한 반자동 GTAW 공정에 국한됩니다. 분석된 용접 변수는 용접 전류(150-170A), 용접 속도(150-223 mm/s), 와이어 이송 속도(1.5-4.61 mm/min)이며, 평가된 품질 특성은 표면 거칠기와 경도입니다.

6. Key Results:

Key Results:

• 패딩 비드 형상의 거칠기 품질(Roughness Quality) 분석 결과:
  • 용접 속도(Travel Speed)가 75.94%의 기여도로 가장 큰 영향을 미치는 변수로 확인되었습니다.
  • 와이어 이송 속도(Feed Rate)는 11.42%, 용접 전류(Ampere)는 5.28%의 기여도를 보였습니다.
• 패딩 비드 형상의 경도 품질(Hardness Quality) 분석 결과:
  • 용접 속도(Travel Speed)가 41.33%의 기여도로 경도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
  • 용접 전류(Ampere)는 16.14%, 와이어 이송 속도(Feed Rate)는 9.23%의 기여도를 보였습니다.
• 결론적으로, 용접 속도는 표면 거칠기와 경도 두 가지 품질 특성 모두에 가장 중요한 영향을 미치는 핵심 공정 변수입니다.

Figure List:

• Fig. 1 Schematic Diagram of Semi GTAW process
• Fig. 2 Single and padding weld bead geometry diagram

7. Conclusion:

본 논문에서는 최적의 용접 풀 품질을 갖는 연강의 반자동 GTAW 용접 매개변수 선택에 대해 보고했습니다. 다구치 방법의 직교 배열을 채택하여 최적의 용접 풀 품질을 해결했으며, 여기서 용접 속도가 품질 특성에 가장 높게 기여했습니다.

8. References:

1. H. M. Khairulamzari, Optimization of new semi automatic TIG welding process for surface quality through Taguchi Method, Master Dissertation, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia 2014.
2. S. Suryakumar, K.P. Karunakaran, A. Bernard, U. Chandrasekhar, N Raghavender and D.Sharma, Weld bead modeling and process optimization in Hybrid layerd Manufacturing. Computer Aided Design. 43(2012) 331-334.
3. Y. Cao, S. Zhu, X. Liang and W. Wang, Overlapping model of beads and curve fitting of bead section for rapid manufacturing by robotic MAG welding process, Robotic and Computer Integrate Manufacturing. (2011) 641–645
4. D. Li, S. Lu, W. Dong, D. Li and Y. Li, 6 Study of the law between the weld pool shape variations with the welding parameters under two GTAW processes, Material processing technology. (2012) 128–136
5. K. P. Karunakaran, A. Bernard, S. Suryakumar, L. Dembinski and G. Taillandier, Rapid manufacturing of metallic objects, Rapid Prototyping Journal. 18 (2012) 264-280
6. A. Traidia, F. Roger and E. Guyot, Optimal parameters for pulsed GTAW in partially and fully penetrated of weld pools, International of thermal science. 49(2010) 1197–1208
7. A. Traidia and F. Roger, Numerical and experimental study of arc and weld pool behavior for pulse current GTAW, International journal of heat and mass transfer. 54(2011) 2163–2179
8. U. Esme, M. Bayramoglu, Y. Kazancoglu and S. Ozgun, Optimization of weld bead geometry in GTAW process using grey relation analysis and Taguchi Method, Materials and Technology. (2009) 143-149

Expert Q&A: Your Top Questions Answered

Q1: 왜 전체 요인 실험 대신 다구치 기법을 선택했나요?

A1: 3개의 변수와 3개의 수준을 모두 테스트하는 전체 요인 실험을 하려면 3³=27번의 실험이 필요합니다. 다구치 기법의 L9 직교 배열을 사용하면 단 9번의 실험만으로 각 변수가 품질에 미치는 주된 영향을 통계적으로 분석할 수 있습니다. 이는 시간, 비용, 자원을 획기적으로 절약하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는 매우 효율적인 접근법입니다.

Q2: 용접 속도가 표면 거칠기와 경도 모두에 가장 큰 영향을 미치는 물리적인 이유는 무엇인가요?

A2: 논문은 통계적 분석을 통해 용접 속도가 가장 지배적인 변수임을 밝혔습니다. 물리적으로 해석하자면, 용접 속도는 단위 길이당 가해지는 열의 양(입열량)을 결정합니다. 속도가 빠르면 입열량이 줄어들어 용융 풀이 빠르게 응고하고, 속도가 느리면 입열량이 늘어나 냉각이 느려집니다. 이러한 냉각 속도의 차이가 용접 비드의 형상(표면 거칠기)과 내부 미세조직(경도)을 결정하는 핵심적인 물리적 메커니즘으로 작용합니다.

Q3: 이 연구 결과는 AISI 1018 연강에만 적용되나요? 스테인리스강이나 알루미늄 같은 다른 재료에도 동일하게 적용할 수 있을까요?

A3: 본 연구의 결과는 명시된 실험 조건, 즉 5mm 두께의 AISI 1018 연강에 대한 GTAW 공정에 한정됩니다. 스테인리스강이나 알루미늄과 같이 열전도율, 용융점 등 물리적 특성이 다른 재료의 경우, 각 변수가 품질에 미치는 영향의 정도가 달라질 수 있습니다. 따라서 다른 재료에 대해서는 별도의 실험과 분석을 통해 최적의 공정 변수를 찾아야 합니다.

Q4: 논문에서 최종적으로 최적화된 용접 변수 조합(예: 전류 150A, 속도 222.22mm/s, 이송 속도 1.50mm/min)을 구체적으로 제시하고 있나요?

A4: 논문은 분산 분석을 통해 “용접 속도가 품질 특성에 가장 크게 기여했다”고 결론 내리고 있습니다. 하지만 S/N비 반응 그래프 등을 통해 최상의 품질을 내는 구체적인 변수 수준의 조합(예: A1B3C1)을 명시적으로 제시하지는 않았습니다. 연구의 핵심은 여러 변수 중 최적화를 위해 가장 먼저 집중해야 할 ‘가장 영향력 있는 변수’를 식별한 데 있습니다.

Q5: Table 6의 분산 분석은 단일 비드와 패딩 비드 중 어느 것에 대한 결과인가요?

A5: Table 6의 제목은 “Results of ANOVA for the weld pool quality of padding bead geometry”로 명시되어 있습니다. 따라서 제시된 기여도(C%) 값들은 여러 개의 비드를 겹쳐 쌓는 패딩 비드(padding bead)의 표면 품질에 대한 분석 결과입니다. 이는 단일 용접선보다는 3D 형상을 만드는 적층 공정(Rapid Prototyping)과 더 관련이 깊은 분석이라 할 수 있습니다.

Conclusion: Paving the Way for Higher Quality and Productivity

이 연구는 다구치 기법이라는 강력한 통계적 도구를 사용하여 복잡한 GTAW 용접 공정에서 품질을 좌우하는 핵심 인자를 명확히 규명했습니다. 결론적으로, GTAW 용접 품질 최적화를 위해서는 용접 전류나 와이어 이송 속도보다 용접 속도를 정밀하게 제어하는 것이 가장 효과적이라는 사실이 입증되었습니다. 이 발견은 현장의 엔지니어들이 불필요한 시행착오를 줄이고, 보다 빠르고 과학적으로 최적의 용접 조건을 설정하여 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 중요한 가이드라인을 제공합니다.

STI C&D에서는 이러한 최신 산업 연구 결과를 바탕으로 고객이 더 높은 생산성과 품질을 달성할 수 있도록 지원합니다. 본 논문에서 논의된 과제가 귀사의 운영 목표와 일치한다면, 저희 엔지니어링 팀에 연락하여 이러한 원칙을 귀사의 부품에 어떻게 적용할 수 있는지 알아보십시오.

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Copyright Information

• This content is a summary and analysis based on the paper “Welding Parameter Optimization of Surface Quality by Taguchi Method” by “Chuan Huat Ng and Mohd Khairulamzari Hamjah”.
• Source: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.660.109

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