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LIGA - like 공정으로 제작된 마이크로 터빈의 유한 요소 해석
오재근(J . G . Oh),최범규(B . K . Choi),김낙수(N . S . Kim) 한국센서학회 2000 센서학회지 Vol.9 No.5
N/A The finite element analysis of a micro turbine was made to investigate safety margin of its operating condition for the high aspect ratio nickel micro turbine blades fabricated by conventional LIGA-like method. From our study, we found that the fabricated turbine could not exceed its yield strength even if the pressure difference between inlet and outlet of turbine blade was about 44kPa, and the correlation of friction coefficient and the maximum stress, caused by contact friction between outer diameter of shaft and inner diameter of turbine blade, was somewhat reciprocal. The maximum stress was decreased with the increasing contact friction, when turbine blade was in its state of rotation. By the results of our study, we conclude that it is possible to fabricate metal micro turbine more easily than surface micromachining technology and to operate with no risk of metal structure`s damage, which is caused by yield strength, if the operating condition with the design of micro turbine itself are optimized. It is useful to adopt other applications which have the contact problems between a moving part and the faced one in micro structures.
이승로(S. R. Lee),이승철(S. C. Lee),김경민(K. M. Kim),김낙수(N. S. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 결함을 사전에 판단하기 위한 공정 관리방안에 관한 연구이다. 고압 다이캐스팅 공정은 금형 안에 높은 온도에서 소재를 고속, 고압으로 주입하는 주조 방법으로 알루미늄을 활용한 자동차 부품 생산 등에 주로 활용된다. 그러나, 고압 다이캐스팅 공정에서는 게재물, 가스에 의해 수축 결함 등의 문제가 발생한다. 결함이 발생하는 경우, 공정의 특성상 제품을 추출하고 나서 확인해야 하는 문제점이 있으므로 사전에 결함 방지를 위한 공정 조건을 변경하기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 유한요소해석(FEM)을 통해 다양한 상황을 가상으로 시뮬레이션하고, 결과에서 나타난 결함을 장단기 메모리 LSTM) 모델을 통해 사전에 예측할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 적용을 위해 Plate 형태의 간단한 주조 제품과 주조 방안, 금형을 설계하였으며 상용 Software 인 AnyCasting v6.7 을 활용하여 ALDC12 소재에 대한 고압 다이캐스팅 해석을 구현하였다. 주조 해석에서 가장 온도가 크게 변하는 지점에 센서를 설정하여 사이클 공정 해석을 진행하며 사이클에 따른 온도를 확인하였다. 설정된 사이클 해석 완료 후, 냉각 시스템 불량 상태를 가정하기 위해 냉각 채널을 Off 하여 추가 해석을 진행하였다. 수축 결함 발생을 3 Cycle 전에 예측하고자 LSTM 모델을 구현하였다. 센서를 하나만 활용했을 때와 2 개를 활용했을 때 LSTM 모델은 각각 91.7, 94.4%의 사전 예측 정확도를 보였다. 해당 연구는 실제 공정에서 설정 공정 조건 등에 따른 결함 사전 예측으로도 활용될 수 있다.
이승로(S. R. Lee),박준희(J. H. Park),김낙수(N. S. Kim),루카 콸리아토(L. Quagliato) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
본 연구는 링 롤링 공정에서 소요 에너지를 감소시키기 위한 공정 변수 선정 방법에 관한 연구이다. 링 롤링 공정은 이음매 없는 링 모양의 제품을 만드는 공정으로 자동차, 항공 우주 등의 다양한 산업 분야에서 제품 제작에 사용된다. 이때, 에너지 효율과 관리의 측면에서 링 롤링 공정에서 발생하는 에너지를 줄이기 위해 공정 변수를 선정하는 것은 중요하다. 따라서 다양한 공정 변수에 따라 공정에서 발생하는 에너지 값을 계산하기 위한 기계학습 모델을 구현하였다. 이를 최소화 기법의 목적 함수로 활용하여 최종 링 형상과 재료 물성치 변수가 입력되었을 때 에너지를 감소시킬 수 있는 예비성형체 형상 변수와 메인 롤 회전 속도, 만드릴 회전 속도의 공정 변수를 제안하는 알고리즘을 개발하였다. 평형 링 롤링에 개발 알고리즘을 적용하기 위해서, 상용 SW 인 Simufact Forming15를 통해 예비 성형체 형상, 물성, 공정 변수에 따른 하중 영향을 분석하였고 FIOT (Force Integral Over Time)을 정의하였다. 구성된 380 개의 학습 데이터에 대해 기계학습 기법 중 GB (Gradient Boosting) 모델은 평균 오차 3.2%로 FIOT 을 예측할 수 있었다. 구현된 GB 모델을 Differential Evolution 최소화 기법의 목적 함수로 활용하여 42CrMo₄ 소재 750 mm 외경 링 성형에서 FIOT을 감소시킬 수 있는 예비성형체 형상 및 공정 변수를 제안하였다. 다른 변수 조합을 사용 시 FEM에서 계산된 FIOT 과 비교하며 제안된 변수 조합을 검증하였다.
이승철(S. C. Lee),안드리안 오스카(Y. O. Andrian),김낙수(N. S. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
다이캐스팅이란 정밀한 금형 안에 용융 합금을 높은 온도에서 고속, 고압으로 주입하여 정밀하고 깨끗한 표면의 주물품을 짧은 시간에 대량생산하는 주조 방법이다. 최근 자동차의 경량화와 고성능화가 요구됨에 따라 알루미늄 등의 경량소재에 대한 중요성이 주목되며 복잡한 형상의 제품을 단시간에 생산 가능한 다이캐스팅 공정을 개선하기 위한 연구가 진행되고 있다. 다이캐스팅 공정 과정에서 게재물, 가스에 의한 기공 및 수축공결함 등의 결함 등의 문제가 발생할 수 있다. 이와 같은 종류의 결함은 주형의 형상과 주입 방법, 공정 조건에 따라서 다양하게 발생한다. 이러한 다향한 종류의 결함 등 공정 중 문제가 발생한 경우 공정 조건을 바꾸어 현상을 해결하여야 하는데 결함의 원인이 불명확하기 때문에 현장에서 빠른 진단을 통해 즉각적인 공정 변경을 하기 어렵다. 본 연구에서는 미충전, 냉각 속도 등 문제의 근본적인 원인을 내부 측정을 통하여 찾는 방법을 제시하였고 측정 시스템을 설계하였다. 금형 내부에 캐비티와 접촉하는 측정 센서를 부착하여 압력과 온도를 측정하도록 설계되었고 발생하는 결함에 따라 측정되는 신호를 분석하여 정리하면 결함의 원인을 규명할 수 있다. 결함에 따른 측정 데이터를 알고리즘화하여 발생하는 결함에 따라 즉각적인 공정 변경, 인공지능 학습을 통한 사전 결함 예측 등 다이캐스팅에서 발생하는 주요 문제점을 해결하는 기술로 활용할 수 있다.
고압주조 금형에서 분류자(Distributor)의 냉각유로 형상과 유량에 따른 공정시간 단축 연구
송현석(H. S. Song),이승철(S. C. Lee),이승로(S. R. Lee),김낙수(N. S. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
다이캐스팅이란 금형 내부에 캐비티를(Cavity) 고속, 고압으로 주입하여 정밀한 제품을 짧은 시간에 대량으로 생산하는 주조 방법이다. 최근 자동차의 경량화가 요구됨에 따라 각 부품은 높은 방열특성을 가지기 위하여 점점 복잡해지는 경향을 보여주고 있다. 주조 시 사용되는 금형 내의 분류자(Distributor)란 용탕 주입구로부터 운반된 용탕의 흐름을 캐비티로 분배하는 역할을 하는 부품이다. 복잡한 형상일수록 캐비티를 효과적으로 분배할 수 있도록 분류자가 필수적이다. 분배되는 용탕은 분류자를 거치며 주로 최종 응고 지점이 되는 비스킷(Biscuit) 부분에 접촉되어 있음으로 금형 전체의 냉각 속도 및 공정 시간에 결정적인 영향을 미치는 부품 중의 하나이다. 본 연구는 자동차 부품의 하우징으로 사용되는 모델에 대하여 주조 해석을 수행하였다. 이를 대표적인 주조 환경에서 일어나는 냉각 과정을 열화상 카메라로 촬영하여 측정하고 해석을 수행한 결과와 비교하여 검증하였다. 같은 유량을 기준으로 높은 효율을 가지는 유로의 형상을 판단하고 이를 기준으로 하여 적절한 냉각수 공급량을 계산하여 정리하였다. 적합한 조건을 가지는 유로와 유량을 통하여 분류자를 높은 효율로 냉각하고 이를 통해서 공정의 Cycle Time 을 단축할 수 있도록 하였다. Cycle Time 단축을 통한 제품의 생산성 향상과 적합한 냉각을 통한 결함 개선 등의 효과가 기대되며 온도 해석 데이터는 금형 중 가장 높은 온도에 오랫동안 노출되는 분류자 및 전체적인 금형의 수명 예측 등에 활용될 수 있다.
쇼트피닝 잔류응력이 Leaf Spring의 피로강도에 미치는 영향
배동호(B. H. Bae),손일선(I. S. Sohn),정원석(W. S. Jung),김낙수(N. S. Kim),정원욱(W. W. Jung),박순철(S. C. Park) 한국자동차공학회 2003 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
Spring is one of major suspension pan of vehicle. Thus, in the process of manufacturing, it is shot-peened to improve its fatigue strength. In this paper, residual stresses by shot peening were calculated through finite element analysis, and the effects of these residual stresses on fatigue strength of leaf spring were evaluated. Fatigue tests were performed with two kinds of specimens, one is actual leaf spring assembly, and another is 3-point bending specimen simply simulated. And all fatigue tests were also performed under the loading condition that was measured on the proving ground. From the results, the maximum load-fatigue life relation of leaf spring was defined, and test results have good agreement between 3 point bending specimen and leaf spring assembly. The effects of residual stresses by shot peening on fatigue strength of leaf spring is not large in the high load range, however, in the low load range, its effects were revealed a little.<br/> <br/>