• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.287-292
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• 2022

본 논문에서는 소재의 강도에 따라 U 채널형상 제품의 판재성형공정에서 발생하는 스프링백 현상의 산포경향의 분석을 수행하였다. 성형공정의 유한요소해석 및 신뢰성 기반 최적화 기법을 적용하여 인장강도, 항복강도, 소재 두께 등 재질 산포와 마찰계수와 패딩력 등의 공정 산포를 고려하여 산포해석을 실시하였다. 산포해석 결과 산포에 유의한 영향을 미치는 인자는 항복강도와 인장강도 순으로 나타났으며, 소재의 인장강도가 클수록 스프링백 양은 증가하는 반면 스프링백의 산포량이 감소하는 것을 확인하였다. 주요 변형이 발생하는 펀치 어깨부와 다이 어깨부의 변형률과 응력 산포 분석을 통하여 스프링백 산포량 감소의 원인을 분석하였다. 본 논문에 제안된 산포분석기법을 활용할 경우 불가피하게 발생하는 성형공정의 산포를 예측하고 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• Design & Manufacturing
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• 제16권4호
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• pp.1-6
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• 2022

Fine blanking is a press processing technology that can process most of the product thickness into a smooth surface with a single stroke. In this fine blanking process, shear is an essential step. The punches and dies used in the shear are subjected to impacts of tens to hundreds of gravitational accelerations, depending on the type and thickness of the material. Therefore, among the components of the fine blanking mold (dies), punches and dies are the parts with the shortest lifespan. In the actual production site, various types of tool damage occur such as wear of the tool as well as sudden punch breakage. In this study, machine learning algorithms were used to predict these problems in advance. The dataset used in this paper consisted of the signal of the vibration sensor installed in the tool and the measured burr size (tool wear). Various features were extracted so that artificial intelligence can learn effectively from signals. It was trained with 5 features with excellent distinguishing performance, and the SVM algorithm performance was the best among 33 learning models. As a result of the research, the vibration signal at the time of imminent tool replacement was matched with an accuracy of more than 85%. It is expected that the results of this research will solve problems such as tool damage due to accidental punch breakage at the production site, and increase in maintenance costs due to prediction errors in punch exchange cycles due to wear.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.320-326
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• 2017

다단 딥드로잉 기술은 제품의 생산성 향상과 비용 절감을 위해 휴대폰 배터리 케이스 제품의 생산 공정으로 많이 사용하고 있다. 휴대폰 배터리 케이스는 용량과 강성을 목적으로 세장비가 큰 사각 컵 형상으로 제조된다. 사각 컵 형상의 다단 딥드로잉은 세장비가 크고, 복잡한 변형 형태 메커니즘으로 인한 제품의 좌우 높이 차이가 발생한다. 이로 인해 제품 조립과 표면 품질에 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 제품의 높이 차이가 최소가 되는 블랭크 형상에 대해 연구했다. 제품 좌우 높이 차이가 최소가 되는 블랭크 형상을 찾기 위해 최적 설계와 해석을 수행했다. 타원형 블랭크의 장변과 단변을 설계 변수로 설정하고, 목적 함수는 높이 차이가 최소가 되도록, 제품의 두께 감소율이 목표 범위에 도달하도록 설정했다. 또한 최종 제품 형상의 높이를 구속 조건으로 설정하였다. 그 결과 최적 설계를 통한 초기 블랭크 설계로 높이 차이가 최소가 되었으며, 원하는 공정을 지정하여 높이 차이가 최소화 되도록 수행 가능하다. 향후 개발된 자동화 프로세스로 인해 모든 각형 타입의 초기 소재 설계가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.302-307
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• 2016

다단 딥드로잉의 기술은 제조 비용과 사이클 시간 단축 등의 장점으로 인해서 금속 성형 산업에 널리 적용되고 있다. 다단 딥드로잉으로 만들어진 제품의 형상이 복잡하고 세장비 큰 특징을 가진다. 예를 들어, 휴대 전화의 배터리 캔은 대표적으로 다단 딥드로잉으로 만들어진 제품이다. 배터리캔의 형상은 높이와 두께의 큰 종횡비를 가지고 있기 때문에 제조하기 무척 어렵다. 또한 최종 조립된 부품은 다단계 딥드로잉 후 스프링백으로 인해 조립 문제가 발생한다. 이러한 배터리 캔의 조립 시 발생하는 품질 문제를 개선하기 위해서 는 드로잉 후 스프링을 줄이기는 것이 매우 중요하다. 스프링백을 감소시키기 위해 산업 현장에서는 over bending, corner setting 및 Ironing 등의 경험적 방법을 적용해 왔으나, 본 연구에서는 유한 요소법을 이용한 보토밍(Bottoming)법을 제안하여 스프링을 줄이는 실용적이고 과학적인 방법을 제안하였다. 보토밍은 드로잉으로 성형된 최종 판재에 펀치로 압축 응력을 더욱 부가하여 스프링을 감소시키는 방법이다. 최적의 금형설계를 위해서 다양한 경우의 보토밍 공정 해석 시뮬레이션이 상용 유한요소 해석프로그램 (DYNAFORM)을 이용하여 연구되였다. 보토밍 공정을 적용한 제품의 스프링백 시뮬레이션 결과와 실험 결과와 비교되었고 그 시뮬레이션 결과는 실험과 잘 일치함을 보여 주었다. 결론적으로, 제안된 보토밍 방법은 산업계에서 스프링을 줄이기 위한 실용적인 방법으로 널리 사용될 것으로 예상된다.