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김성민 (한국생산기술연구원(인천)) 차은지 (한국생산기술연구원) 권도훈 (한국생산기술연구원) 홍성욱 (메탈메이트) 이연주 (한국생산기술연구원(인천)) 이석재 (전북대학교) 이기안 (인하대학교) 김휘준 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국분말야금학회 한국분말야금학회지 한국분말재료학회지 제29권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
459 - 467 (9page)

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Soft magnetic powder materials are used throughout industries such as motors and power converters. When manufacturing Fe-based soft magnetic composites, the size and shape of the soft magnetic powder and the microstructure in the powder are closely related to the magnetic properties. In this study, Fe-Si-Al-P alloy powders were manufactured using various manufacturing process parameter sets, and the process parameters of the vacuum induction melt gas atomization process were set as melt temperature, atomization gas pressure, and gas flow rate. Process variable data that records are converted into 6 types of data for each powder recovery section. Process variable data that recorded minute changes were converted into 6 types of data and used as input variables. As output variables, a total of 6 types were designated by measuring the particle size, flowability, apparent density, and sphericity of the manufactured powders according to the process variable conditions. The sensitivity of the input and output variables was analyzed through the Pearson correlation coefficient, and a total of 6 powder characteristics were analyzed by artificial neural network model. The prediction results were compared with the results through linear regression analysis and response surface methodology, respectively.

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