적층 제조(Additive Manufacturing)는 복잡한 형상을 갖는 금속 부품을 정밀하게 제작할 수 있는 기술로, 기존의 제조 공정으로는 구현이 어려운 내부 구조물이나 자유 형상을 효과적으로 구현할 ...

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적층 제조(Additive Manufacturing)는 복잡한 형상을 갖는 금속 부품을 정밀하게 제작할 수 있는 기술로, 기존의 제조 공정으로는 구현이 어려운 내부 구조물이나 자유 형상을 효과적으로 구현할 ...
적층 제조(Additive Manufacturing)는 복잡한 형상을 갖는 금속 부품을 정밀하게 제작할 수 있는 기술로, 기존의 제조 공정으로는 구현이 어려운 내부 구조물이나 자유 형상을 효과적으로 구현할 수 있어 고부가가치 산업에서의 활용이 확대되고 있다. 특히, 금속 적층 방식 중 하나인 분말 베드 융해(Powder Bed Fusion, PBF) 공정은 높은 형상 자유도와 미세 조직 제어 가능성을 바탕으로 항공우주 및 자동차 산업 등에서 각광받고 있다. 그러나, 공정 특성상 반복적인 레이저 조사로 인해 공정 중 열이 누적되는 문제가 발생하며, 이로 인해 부품 내 열 이력 편차가 발생하고, 결과적으로 물성의 불균일성과 적층 실패로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 고강도 알루미늄 합금인 Al2139 소재를 대상으로, 분말 베드 융해 공정 중 발생하는 열 축적 현상을 정량적으로 분석하고, 공급 에너지량을 제어함으로써 이를 완화하기 위한 유효 입열량 최적화 방법론을 제시하였다. 정육면체 시편의 면 밀도 분석을 통해 공정 안정성이 확보되는 체적 에너지 밀도 범위를 도출하고, 99.92 %의 가장 우수한 적층 품질을 보이는 공정 조건을 최적 공정 조건으로 선정하였다. 이후, 해당 공정 조건에서 형상 차이를 가지는 두 시편을 제작하고 열화상 카메라를 통해 공정 중 층간 온도 이력을 계측하였다. 그 결과, 45° 오버행 시편에서 단면적 증가로 인해 최대 76.5 ℃의 열 축적이 발생하였으며, 경도 측정 결과에서도 품질 편차가 관찰되었다. 이를 해결하기 위해, 기준 시편으로 설정한 직육면체 시편의 온도 이력을 기준으로 45° 오버행 시편에 적용되는 유효 입열량을 선형 보간 방식으로 조절하였으며, 최적화 적용 이후 약 40 %의 열 축적 완화 효과와 함께 경도 균일성의 개선도 확인하였다. 본 연구는 알루미늄 합금의 특성을 고려한 유효 입열량 최적화가 분말 베드 융해 공정 중 층간 온도 편차 및 열 축적 완화를 통해 품질 균일성 확보에 효과적인 전략이 될 수 있음을 실험적으로 입증하였으며, 향후 적층 제조 공정 중 열 제어 전략 수립에 있어 유효 입열량 개념이 열 제어 전략 설계의 기초 자료로 활용될 수 있음을 제시한다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Additive Manufacturing is a technology that can accurately manufacture metal parts with complex shapes, and it can effectively implement internal structures or free shapes that are difficult to implement with existing manufacturing processes, expandin...
Additive Manufacturing is a technology that can accurately manufacture metal parts with complex shapes, and it can effectively implement internal structures or free shapes that are difficult to implement with existing manufacturing processes, expanding its use in high value-added industries. In particular, the Powder Bed Fusion (PBF) process, one of the metal additive manufacturing methods, is in the spotlight in the aerospace and automobile industries based on its high degree of shape freedom and microstructure control. However, due to the characteristic of the process, a problem of heat accumulation during the process occurs due to repeated laser exposure, which can lead to thermal history deviations in the parts, resulting in non-uniformity of properties and building failure. This study quantitatively analyzed the heat accumulation phenomenon that occurs during the powder bed fusion process for Al2139, a high-strength aluminum alloy, and presented an effective heat input optimization methodology to alleviate it by controlling the amount of energy input. Through the surface density analysis of the cube specimen, the volumetric energy density range in which process stability is secured was derived, and the process conditions showing the best quality of 99.92% were selected as the optimal process conditions. After that, two specimens with shape differences under the corresponding process conditions were produced, and the interlayer temperature history during the process was measured through an IR camera. As a result, heat accumulation of up to 76.5°C occurred due to the increase in cross-sectional area in the 45° overhang specimen, and quality deviation was also observed in the hardness measurement result. To solve this problem, the effective heat input applied to the 45° overhang specimen was adjusted by a linear interpolation method based on the temperature history of the cuboid specimen set as the reference specimen, and after effective heat input optimization, the improvement of hardness uniformity was also confirmed along with the heat accumulation relief effect of about 40%. This study experimentally demonstrated that the optimization of effective heat input considering the characteristics of aluminum alloys can be an effective strategy for securing quality uniformity by mitigating interlayer temperature deviations and heat accumulation during the powder bed melting process, and suggests that the concept of effective heat input can be used as basic data for thermal control strategy design during the additive manufacturing process in the future.
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