[첨단 헬로티]
타카기 유토 (高木 優斗), 야노 켄이치 (矢野 賢一) 미에대학
오구라 준이치 (小倉 純一) 야마하발동기(주)
다이캐스트 주조법은 용융한 금속을 슬리브 내에 주탕하고, 플랜저를 전진시켜 고속으로 금형에 사출한다. 이 특징적인 주조 공정으로 우수한 치수 정도를 가진 제품을 짧은 사이클 타임으로 대량 생산할 수 있기 때문에 자동차 부품 등 여러 가지 공업 제품의 생산에 이용되고 있다.
그러나 슬리브나 러너, 금형 내부의 용탕에 공기가 말려 들어가기 쉽고, 주물 내부에 블로홀 등의 결함이 발생하는 등의 단점도 존재한다. 그렇기 때문에 좋은 품질의 제품을 다이캐스트 주조법으로 제조하는 경우에는 주조 조건이나 방안을 적절하게 설계할 필요가 있다.
이와 같은 요구에 대해 최근에는 CAE 해석을 이용함으로써 실제로는 직접 관측하는 것이 곤란한 용탕의 흐름을 가시화하고, 주조 조건이나 방안의 설계에 해석 결과를 반영하는 시도가 이루어져 왔다. 또한 최적화 시스템을 이용해 자동적으로 설계를 하는 것도 가능해졌다.
한편 필자 등도 독자의 알고리즘을 탑재한 최적화 시스템을 개발, 다이캐스트 주조법에서 방안의 최적 설계에 적용해 왔다. 그러나 기존의 방법은 방안부에서 발생하는 공기를 저감시키기 위해 설계된 것으로, 제품 내부에서 발생하는 결함을 평가하지 않았다. 따라서 다이캐스트 제품의 품질 향상을 위해서는 제품 내부에서 발생하는 공기나 가스의 권입에 대해 대책을 세울 필요가 있다.
그래서 이번 연구에서는 CAE 해석에 의해 제품 내부의 탕흐름을 수치적으로 평가, 개발한 최적화 시스템을 이용해 공기의 권입을 저감하는 러너 형상을 자동 설계한다. 또한 이번 연구에서는 러너 형상의 영향을 확인하기 위해 그림 1에 나타낸 다이캐스트 방안을 시제작, 본 제안 방법의 유효성을 검토한다.
CAD 해석에 기초하는 다이캐스트의 탕흐름 평가와 수치화
다이캐스트 주조법에서는 여러 종류의 다양한 제품이 제조되고 있다. 또한 주조 조건 및 방안 설계에 이용되는 CAE 소프트웨어도 각 벤더에서 개발되고 있다. CAE 해석을 이용해 방안 설계를 하는데 있어, 공통되는 것은 제품의 주조 결과와 CAE 해석 결과의 상관을 확인하는 것이다.
이번 연구를 실시하는데 있어, 시제작한 다이캐스트 방안, 주조한 다이캐스트에 대해 블리스터 시험과 CT 스캔에 의한 내부 관찰을 했다. 주조한 다이캐스트의 CT 스캔 화상을 그림 2에 나타냈다. 대상으로 하는 다이캐스트는 좌우 비대칭의 바구니형 형상이다. 그림 2의 CT 스캔 화상에서 제품부의 중앙을 제거, 좌우의 원형부에 많은 블로홀이 발생하고 있는 것을 확인할 수 있다.
블로홀의 발생 원인을 분석하기 위해 CAE 해석을 했다. CAE 해석에는 Flow Science사가 제공하는 범용 열유체 해석 소프트웨어 ‘FLOW-3D’를 이용했다. 해석에서 물리 모델로서는 중력 및 열전도, 응고, 표면 장력, 점성 등의 일반적인 것에 더해, 공기 권입의 용이성을 산출하는 공기 연행 모델을 사용했다.
공기 연행 모델은 FLOW-3D 독자의 물리 모델로, 활류 에너지를 기본으로 한 것으로 되어 있다. 이 모델은 액체 표면의 공기 연행은 난류 소용돌이(난류 에너지)가 태우는 자유표면의 유체 요소 체적에 비례한다는 개념에 기초해, 유체의 난류 강도가 중력과 표면 장력의 안정력을 상회하면 공기를 권입한다고 정의한다.
즉, 엄밀하게 유체에 대한 공기의 연행을 계산하고 있는 것이 아니라, 공기 권입의 용이성을 산출하는 모델로 되어 있다. 또한 CAE 해석에서 메시 셀은 다이캐스트 형상을 재현 가능한 3.0mm로 하고, 게이트부 등의 극단적으로 좁은 부위는 1.5mm로 설정했다. 용탕은 다이캐스트 주조에서 일반적으로 사용되고 있는 알루미늄합금 ADC12로 했다. 그림 3에 CAE 해석의 결과를 나타냈다.
컬러 콘투어는 CAE 해석에서 앞에서 말한 공기 연행 모델에 의해 계산되는 공기 연행 체적률을 나타내고 있다. 흑색의 부위에서는 유체의 혼란이 강해 공기를 끌어들이기 쉽고, 한편으로 백색에 가까워질수록 공기를 끌어들이기 힘들다. 그림 3에 나타낸 CAE 해석 결과로부터 좌우 원형부에서 공기 연행 체적률 수치가 커지고, 중앙부에서는 비교적 작은 값을 나타내고 있다.
따라서 해석 결과로부터 좌우 원형부에서는 블로홀이 발생하지만, 중앙부는 대체로 양호한 결과가 되는 것이 예측된다. 블리스터 시험 후의 CT 스캔 화상(그림 2)와 CAE 해석 결과(그림 3)을 비교하면, 다이캐스트 내부에서 블로홀 발생 위치와 공기 연행 체적률 분포에 상관이 있는 것을 확인할 수 있다.
즉, CAE 해석에서 공기 연행 체적률의 수치가 작아지는 탕흐름을 적극적으로 만들어내는 것에 의해 다이캐스트에 발생하는 블로홀을 감소시키는 것이 가능하다.
제품 내부의 공기 연행량 평가에 기초하는 러너 형상의 최적화
공기의 권입에 기인하는 블로홀 발생의 저감을 목적으로, 러너 방안 형상을 설계하기 위한 지표로서 식 (1)의 평가함수를 정의한다.
여기서 Vair,i는 CAE 해석에서 각 메시 셀의 공기 연행 체적률, Ωmold는 오버플로 및 벤트 등의 배기계를 제외한 제품부의 메시 셀 집합이다. 이 평가함수 값을 작게 함으로써 내부에 발생하는 블로홀을 전체적으로 억제한다. 식 (1)에 의해 정의되는 목적함수를 이용해 최적화를 했다.
최적화 문제는 유전적 알고리즘을 기본으로 한 논파라메트릭 형상 최적화 방법을 이용해 풀었다. 최기 형상 및 기존 방법을 이용해 산출한 형상, 제품 내부의 탕흐름을 고려한 최적화에 의해 도출한 형상을 그림 4에 나타냈다.
기존 방법에 의해 도출한 형상은 중앙 및 오른쪽 탕도와 비교해 왼쪽 탕도가 가는 것이 특징적이다. 한편, 제품 내부의 탕흐름을 고려해 최적화한 형상에서는 왼쪽 탕도의 폭이 넓어지고 있는 것이 특징적이다. 이들 방안이 제품 내부의 탕흐름에 미치는 영향을 확인하기 위해 이하에서는 CAE 해석을 실시해 비교를 한다.
CAE 해석 결과의 비교
각 방안을 이용해 CAE 해석을 했다. 해석 결과를 그림 5에 나타냈다. 컬러 콘투어는 CFD 시뮬레이터에서 공기 연행 모델을 이용해 계산되는 공기 연행 체적률이다. 이 수치가 작을수록 공기나 가스의 권입을 줄일 수 있다.
제품 내부의 탕흐름을 고려한 최적화에 의해 도출한 방안에서는 초기 형상 및 기존 방법에 의해 설계한 형상을 이용한 CAE 해석 결과와 비교해 제품부의 왼쪽 원형부에서 공기 연행 체적률 값이 작은 것을 확인할 수 있다.
최적 형상은 왼쪽 탕도의 폭이 넓은 것이 특징으로, 탕도의 폭이 넓어짐에 따라 용탕의 유입 속도가 느려지고 결과적으로 용탕의 혼란을 방지하는 것이 큰 요인이라고 생각된다. 또한 중앙 및 오른쪽의 탕도를 비교하면, 매우 유사한 형상으로 되어 있는 것이 확인됐다.
최적화 문제에서 평가함수인 제품부에서의 공기 연행 체적률의 평균값을 각 방안에서 비교했다. 비교 결과를 그림 6에 나타냈다. 제품 내부의 탕흐름을 고려한 최적화에 의해 도출된 형상은 시제작 형상과 비교해 26.18%의 개선을 달성했다. 이상으로부터 제품 내부의 탕흐름을 개선할 수 있고, 블로홀의 발생을 저감하는 방안 형상의 설계를 실현할 수 있었다.
이번 연구에서는 제품 내부의 탕흐름을 고려한 방안 형상의 최적화를 했다. CFD 시뮬레이터로 계산되는 공기 연행 체적률의 평균값을 평가값으로 함으로써 공기의 권입을 저감하는 방안을 최적화에 의해 도출했다. 제품 내부의 탕흐름을 고려한 경우에는 공기의 권입에 대해 양호한 결과가 되는 것을 해석에 의해 나타냈다.
계산기의 고속화에 동반해, 보다 쉽게 CAE 해석을 할 수 있게 됐다. 그렇기 때문에 다이캐스트 주조에서도 주조 조건이나 방안의 설계에 CAE 해석을 도움이 되게 하는 것이 표준이 되고 있다.
CAE 해석을 하는 소프트웨어는 벤더에 의해 각각의 특징을 가진 것이 개발되고 있으며, 사용하는 기능이나 물리 모델을 적절하게 선택함으로써 매우 강력한 툴이 될 수 있다. CAE 해석을 잘 이용함으로써 제품 설계에 대해 충분히 활용이 가능하다.
