틱소오 다이캐스팅을 위하여는 재가열 시 고상율을 제어할 때 구상화 조직을 가진 소재가 필요하다. 현재까지 전자교반법에 의하여 제조한 빌렛을 이용하여 틱소오 다이캐스팅에 이용하였다. 그러나 제품의 원가절감과 소재개발 측면에서 틱소오 다이캐스팅을 위한 압출소재의 개발 공정을 설명하고자 한다. 재가열시 압출비가 구상화 조직에 미치는 영향과 기계적 성질 사이의 관계를 규명하였다.
높은 주조 품질을 요구받고 있는 대부분의 다이캐스팅업체들은 양산공정을 통해 사용되고있는 용탕의 청정도를 평가하고 모니터링을 해야만 한다. 여러 가지 평가방법들을 사용할 수 있지만 현장에서는 일부 측정방법만이 다이캐스팅에 적용되고 있으며 목적에 맞게 적절하게 사용하여야 한다. 세 가지 가능한 평가 방법인 K-Mold, 기계적물성 평가 및 PoDFA(다공성 디스크 여과 장치) 를 대상으로 소개하고자 한다. 우선, 각 방법들은 서로 사용 목적 목적에 따라 선택될 수 있으며 K-Mold는 현장에서 빠르고 간단하게 적용할 수 있는 방법으로 일정한 규격화된 시편의 파면을 만들고 파단면 관찰을 통해 일정한 크기 이상의 산화물 갯수를 확인하여 용탕의 품질을 관리하는 편리한 평가방법 중 하나다. 기계적 물성 테스트는 용탕 청결도에 대한 정성적, 정량적 정보를 모두 확인할 수 있으며 샘플링 테스트에 적합한 시험법이라 할 수 있다. 또한, PoDFA는 용탕내에 개재물의 종류별 정밀분석과 양에 대한 상대적 비교 분석으로써 현장의 많은 경험을 통하여 데이터 축적하고 분석하는 방법으로 사용방법에 대한 전문교육이 필요하다.
본 논문은 냉간단조 연료펌프와 다이캐스팅의 연료펌프에 대해 성능 실험과 아세트산이 포함된 에탄올에 250시간 연료펌프를 구동하여 부식성에 대해 실험을 수행하였다. 성능실험을 수행한 결과, 냉간단조된 하부하우징과 다이캐스팅된 하부하우징으로 제작된 연료펌프의 성능은 동등한 수준이었다. 내부식성은 다이캐스팅된 하부하우징보다 냉간단조된 하부하우징이 더 우수하였으며, 냉간단조된 하부하우징이 다이캐스팅된 하부하우징보다 치밀한 조직을 가지고 있었다.
각종 기공과 같은 결함을 허용하는 다이캐스팅 부품의 강도를 현장 수준에서 평가할 수 있는 이론적 방법을 제안한다. 결함을 갖는 부재의 탄성시험을 통해 강성도를 구하고 이를 결함이 없는 이론적 강성도와 비교함으로써 등가 기공률을 산출한다. 등가 기공률 식은 Eshelby의 함유이론으로부터 유도하였다. 산출된 등가 기공률은 Mori-Tanaka 법을 이용하여 기공결함을 포함하는 재료의 응력-변형률 선도를 그리기 위하여 사용된다. 본 연구에서는 Hollomon 변형경화 모델을 사용하였다. 이 응력-변형률 선도를 이용하면 균일분포의 기공결함을 갖는 다이캐스팅 부재의 강도를 평가할 수 있게 된다. 등가 기공률을 고려한 하나의 이론해로서 직사각형 단면의 다이캐스팅 보에 대한 삼점 굽힘의 탄소성 강도를 소성힌지의 방법으로 유도하였다.
본 연구에서는 LPG 자동차용 연료탱크 밸브 제조를 위한 주조방안에 대하여 연구하였다. 대상 밸브에는 그 내부에 두 개의 돌기가 존재한다. 돌기 내부에는 기공 결함이 흔히 발생하였다. 이러한 주조 불량을 최소화하기 위하여 대상 제품의 다이캐스팅 과정에서 용탕 흐름에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 주요 공정 매개변수는 인게이트 위치, 제품 방향 및 주입 속도였다. 또한 진공 다이캐스팅의 사용을 고려하였다. 기공 결함의 위치는 모든 인게이트 위치와 제품 방향에 대해 거의 동일했다. 한편 주입 속도의 변화가 공기 포획의 위치에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 진공 다이캐스팅의 경우 기공 결함의 위치는 이전의 경우와 비슷했지만, 실제 상황에서는 진공으로 인해 기포가 많이 줄어들 것으로 예상된다.
다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.
일반적으로 사용하고 있는 유도전동기의 로터는 알루미늄 다이캐스팅 기술을 적용하는 것이 보통이다. 그러나 본 연구에서는 알루미늄에 비해 융점이 높은 동 다이캐스팅 기술을 적용하여 고속 고효율의 공작기계용으로 개발하였다. 30kW급 이상의 전기자동차용과는 달리 공작기계용은 3kW급과 10kW급으로 개발하였으며 슈퍼프리미엄급에 해당되는 성능과 30,000rpm에서 그 성능을 확인하였다.
본 연구는 고압 다이캐스팅 공정에서 제품 결함을 사전에 예측하기 위한 기계 학습 기반의 공정 관리 모델 개발에 관한 연구이다. 모델은 이전 사이클에서의 온도를 입력받고, 사이클에 걸쳐서 나타나는 특징을 인식하여 다음 사이클의 결함 발생 여부를 예측한다. 기어 박스 형상에 대하여 제안된 알고리즘을 적용하여, 3 사이클의 정보를 통해서 98 .9%의 정확도와 96.8 %의 재현율로 제품 수축 결함을 사전에 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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