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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

윤태종 (목포대학교, 목포대학교 대학원)

지도교수
김일수
발행연도
2019
저작권
목포대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수12

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

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제조업의 기반이 되는 용접 산업은 주력 산업인 자동차, 건설, IT 산업, 조선 등에 파급 효과가 가장 큰 기반 산업이다. 용접공정은 현재 조립공정의 중요한 핵심기술로서 제품의 생산에 있어 가장 기본적이고 필수적인 조립공정 중에 하나이다. 최근 들어 미국의 셰일(Shale)가스 생산증가로 LNG(Liguefied Natural Gas)저장탱크, 파이프라인, 수송용 LNG 선박의 수요가 크게 증가하고 있다. 청정원료인 LNG(액화천연가스)의 사용이 증가됨에 따라 이의 대형저장시설이 필요하게 되었고 저장 용기 건설 소재로 STS 강이 주로 사용되였으나, 건설비용 절감 및 안전성 확보를 위해 9%Ni 강이 개발되었다.
LNG 저장과 수송설비 용접관련 연구는 세계적으로 가장 활발한 연구 활동이 국내에서 이루어지고 있다. 그러나 용접공정의 자동화 기술을 제외한 고용착화를 위한 용접기술은 해외의 기술에 비해 미진한 현상에 있어, 용접공정의 고용착화, 고 클린화 개선노력이 국내의 LNG관련 산업 경쟁력 강화를 위해 절실히 요구되고 있다.
LNG 탱크는 30-40%는 곡으로 형성되어 있으며, 곡가공 작업시 정밀도의 편차가 발생할 경우 용접이음부에 과대 Gap으로 직결되어 용접물량 증가로 생산성을 저하시킬 뿐만 아니라 용접준비단계인 취부작업에서도 많은 수정작업을 유발시킨다. 곡가공 뿐만아니라 후판 연결부에서도 Gap이 발생하여 맞대기 용접이 불가능하다. 맞대기 용접의 한계를 극복하기 위해 구조물에 적용되는 용접부의 형상의 변화가 필요하며, 상대적으로 갭과 단차의 관리가 수월한 필렛용접을 이용한 구조물 제작이 필요하다. 필렛 용접에서는 겹쳐진 용접부의 면적이 전단강도를 결정하기 때문에 적정한 면적의 확보가 필수적이며, 이를 위해 레이저 용접 용입형상을 제어하여야 한다.
하지만, 용접공정은 다중 입·출력 공정이고, 용접 비드형상 변수들은 서로 연계 되어 있기 때문에, 시행 착오법에 의해 용접공정변수를 조정하여 원하는 용접 비드형상을 얻는다는 것은 많은 실험과 노력을 필요로 한다. 이런 문제점을 해결하기 위해 용접공정의 입력변수와 출력변수 사이의 모델을 구하고 이것을 이용하여 용접공정변수를 결정하는 방법들이 제안되었다.
따라서, 본 연구에서는 LNG 탱크 제작에 사용되는 9% Ni Steel을 사용한 필렛형상의 파이버 레이저 용접시 획득한 데이터를 활용하여 용접부의 특성 경향을 예측하고 용접공정변수의 최적화를 최종목표로 하였다. 이를 위해 다양한 조건에서의 파이버 레이저 용접실험을 수행하였으며, 획득한 데이터를 활용하여 9% Ni Steel의 기계적 특성을 확인하여 용착면적이 용접부 강도에 미치는 영향을 평가한다. 용접부 강도에 미치는 영향을 분석하여 용접 공정변수와 용입형상간의 수학적 모델을 개발하여 정밀한 예측성능을 나타내는 분석법을 선정함으로써, 요구하는 용입형상을 도출할 수 있는 공정변수를 최적화하였다.
최적의 공정변수의 조건에 따른 FEM 해석을 수행하며, 변형량을 예측하여 LNG 저장 탱크와 해상에서의 LNG선박이나 최근 우리나라에서 많이 건조되고 있는 FPSO의 LNG 저장 탱크를 중심으로 국제 경쟁력 강화를 위한 고능률 용접기술을 포함한 LNG 플랜트, 수송 설비에 관한 최신의 품질관리기술 정보를 제공하고자 한다.

목차

제 1장 서 론 1
제 1절 연구 배경 1
제 2절 연구목적 및 방법 6
제 2장 관련 이론 및 최적화 기법 8
제 1절 파이버 레이저(Fiber laser) 용접 8
2.1.1 파이버 레이저 용접의 원리 10
2.1.2 파이버 레이저 용접공정의 적용 12
2.1.3 파이버레이저 용접 공정변수 14
제 2절 파이버 레이저 용접공정 최적화 기법 16
2.2.1 클러스터와이즈(Cluster-wise regression) 분석법 16
2.2.2 곡선 근사법(Curve fitting) 18
2.2.3 유전 알고리즘(Genetic algorithm) 19
2.2.4 GBO(Gradient-based optimization) 알고리즘 21
2.2.5 GPS(Generalized-pattern search) 알고리즘 23
2.2.6 ICA(Imperialist competitive algorithm) 알고리즘 26
2.2.7 SA(Simulated annealing) 알고리즘 29
제 3장 필렛 레이저 용접실험 30
제 1절 예비 실험 개요 30
3.1.1 실험장치 구성 및 방법 30
3.1.2 예비 실험계획 32
3.1.3 용접실험 결과 33
제 2절 파이버 레이저 용접 주요 공정변수 영향력 평가 38
3.2.1 공정변수 변화에 따른 용입형상 영향 38
제 3절 본 실험 개요 43
3.3.1 실험장치 구성 및 방법 43
3.3.2 파이버 레이저 필렛 용접 실험계획 44
3.3.3 용접실험 결과 46
제 4절 파이버 레이저 필렛 용접성 평가 60
3.4.1 파이버 레이저 용접부 전단 인장강도 특성 60
3.4.2 파이버 레이저 용접부 경도 특성 63
제 4장 레이저 필렛 용접공정 분석 66
제 1절 최적화기법을 이용한 레이저 용접공정 최적화 66
4.1.1 Cluster-wise를 이용한 용입형상 수학적 모델 개발 68
4.1.2 GA를 이용한 용접공정 최적화 78
4.1.3 GBO를 이용한 파이버 레이저 필렛 용접공정 최적화 85
4.1.4 GPS를 이용한 파이버 레이저 필렛 용접공정 최적화 92
4.1.5 ICA를 이용한 파이버 레이저 필렛 용접공정 최적화 100
4.1.6 SA를 이용한 파이버 레이저 필렛 용접공정 최적화 107
4.1.7 최적화 기법의 비교 분석 115
제 5장 파이버 레이저 필렛 용접 열탄소성 해석 117
제 1절 파이버 레이저 필렛 용접 FEM 해석 117
5.1.1 파이버 레이저 필렛 용접 열탄소성 해석 개요 117
5.1.2 파이버 레이저 필렛 용접 열전달 해석 122
5.1.3 파이버 레이저 필렛 용접 열 탄소성 해석 129
제 6장 결론 및 고찰 140
참고문헌 143

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