금속 성형 공정 중 재료 변형의 자세한 정보는 공정 설계, 제어 및 모델링 에 도움이 된다. 재료 변형에 대한 기록된 정보는 새로운 성형 공정을 설계하 기 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 개발된 공정 모델을 검토할 시 사용될 수 있기 때문이다. 재료 변형을 결정하는 것은 어려운 작업이며, 성형 과정에 서 재료 변형은 매우 복잡하게 발생한다. 이 과정은 많은 공정 변수들이 관여 하며, 또한 이 변수들은 상당한 상관관계를 가지고 있다. 결과적으로 이 과정 은 새로운 공정을 설계하는데 사용하기 어려우며 많은 시간과 노력이 필요하 다. 따라서 공정 모델 개발을 쉽게 하기 위해서는 공정 작업을 중단하지 않고 재료 변형을 국부적으로 측정해야 한다. 음향방출(Acoustic Emission, AE) 기술은 금속 판재 성형 중에 재료 변형을 실시간으로 모니터링하고 분석하는데 효과적인 접근 방식이 된다. 결과적으로 이 현상은 재료 내에서 전위, 트위닝, 슬립, 균열 형성, 균열의 전파 등을 식별 하는데 사용할 수 있다. 따라서 음향방출 신호는 재료 변형에 대한 정보를 가 지고 있으며, 이 정보는 간단한 계측기기를 사용하여 기록할 수 있다. 추가적 으로 기록된 정보는 변형 상태에 대한 완전한 정보를 가지고 있으므로 공정을 모니터링하고 제어하는데 사용할 수 있다. 또한 음향방출 기술은 재료 내부에 서 발생하는 다양한 변형 및 손상 과정을 조사하는데 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 금속 소재의 변형 시 발생하는 음향방출 특성에 대해 연구하 고, 비지도 학습 알고리즘인 군집화 알고리즘을 통해 소재의 항복과 파단을 구분 및 예측하였다. 또한 항복과 파단에서 발생한 신호의 waveform과 spectrum을 분석하였다. 본 연구에서 수행된 연구를 통하여 다양한 금속 성형 공정에서 금속 소재의 항 복 및 파단을 예측하여 기계장비, 구조물, 공장 금형의 예측 진단 및 건강 상태 관리에 큰 도움이 될 거라고 판단된다.
Detailed information about material deformation during the sheet metal forming process is beneficial for process design, control and modelling. This is because the recorded information on material deformation can be used not only to design a new sheet metal forming process but also to review developed process designs. Determining material deformation is a quite difficult task, and material deformation occurs in a very complex manner during the metal-forming process. This sheet metal forming process involves many working parameters, and these parameters also have significant correlations. As a result, this process is difficult to use for designing new forming methods and requires a lot of time and effort. Therefore, to facilitate process model development, it is necessary to measure material deformation locally without interrupting the process operation. The acoustic Emission (AE) technique is an effective approach to real-time monitoring and analysis of material deformation during the sheet metal forming process. As a result, this phenomenon can be used to identify dislocations, twinning, slip, crack formation, crack propagation, etc. within a sheet material. Thus, the AE signal incorporates information about material deformation, it can be recorded using simple measuring instruments. Additionally, the recorded information has complete information about the material deformation status and can be used to monitor and control the forming process. Additionally, the AE method is also widely used to investigate various material deformation and damage states occurring inside materials. In this research work, the AE characteristics generated during the material deformation of AZ31B material were studied, and material yield, plastic and fracture deformations were classified and predicted through a clustering algorithm, which is a non-supervised learning approach. In addition, the waveform and spectrum of signals generated from yield, plastic and fracture were also investigated. Research findings suggest that this method provides a complete and accurate description of AZ31B material deformation for the diverse damage evolution process and also AE is identified as a promising technique to characterize and quantify the material plastic deformation.
목차
I. 서 론 1Ⅱ. 이론적 배경 7Ⅲ. 마그네슘 합금 판재(AZ31B)의 인장 거동 시 음향방출 특성 17Ⅳ. 마그네슘 합금 판재(AZ31B)의 굽힘 거동 시 음향방출 특성 45Ⅴ. 마그네슘 합금 판재(AZ31B)의 소성가공 공정 시 음향방출 특성 69Ⅵ. 결론 91참고문헌 93