A Study on Improving the Precision of Quantitative Prediction of Cold Forging Die Life Cycle Through Real Time Forging Load Measurement

실시간 성형하중 계측을 통한 냉간단조 금형수명 정량예측 정밀도 향상 연구

Abstract

The cold forging process induces material deformation in an enclosed space, generating a very high forging load. Therefore, it is mainly designed as a multi-stage process, and fatigue failure occurs in forging die due to cyclic load. Studies have been conducted previously to quantitatively predict the fatigue limit of cold forging dies, however, there was a limit to field application due to the large error range and the need for expert intervention. To solve this problem, we conducted a study on the introduction of a real-time forging load measurement technology and an automated system for quantitative prediction of die life cycle. As a result, it was possible to reduce the error range of the quantitative prediction of die life cycle to within ±7%, and it became possible to use the die life cycle calculation algorithm into an automated system.

1. 서론

자동차 조향부품 제조 등 산업 전반적으로 널리 사용되는 냉간단조 공정은 Fig. 1 과 같이 강체 공구를 이용하여 상온에서 재료를 압축 변형시키고 원하는 형상으로 성형하는 방법으로 고강도 및 높은 형상 정밀도를 확보할 수 있다[1]. 하지만 밀폐된 공간에서 소재변형을 유도하게 되므로 매우 높은 성형 하중이 발생하여 단일공정으로 원하는 형상을 얻기 어려워 다단으로 성형을 하게 된다. 따라서 냉간단조 품의 성형공정은 최종 형상에 따라 3~7 단으로 설계되며, 이에 사용되는 금형비용은 제품생산에 큰 비중(제조원가의 약 30%)을 차지한다[2]. 특히 단 조금 형은 높은 압축하중이 반복적으로 작용함에 따라 피로 파괴에 의해 파손에 이르러 작업중단 및 교체에 따른 생산성 감소, 불량률 상승 등 공정비용의 상승과 직결된다. 이에 제조 현장에서는 작업자의 경혐에 의존하여 금형수명을 관리하고 있지만 작업환경에 따른 변수가 많아 단조금형의 한계수명이 일정하지 않고 높은 편차를 보이고 있다. 작업자의 경험에만 의존하여 한계수명까지 사용할 경우 금형 파손의 확률이 높아지고, 단조공정의 빠른 생산속도(1ea/sec)를 감안할 때 품질 불량율이 급격히 증가하게 된다. 반면 금형수명을 보수적으로 관리하게 되면 금형수명을 한계치까지 사용하지 못하여 상대적으로 더 많은 금형을 사용해야만 한다.

Fig. 1 Cold forging die and machine

이를 해결하기 위한 노력으로 유한요소해석을 통하여 공정별 성형하중을 예측하고 특정 공정에 하중이 집중되지 않도록 성형하중 분산설계를 적용하고 있다. 또한 금형에 부가되는 하중 또는 응력분포를 예측하여 금형의 재질이나 코팅 보강으로 금형 수명을 향상하고자 하는 노력이 지속되고 있다[3]. 하지만 금형수명을 정량적으로 예측하지 못하여 제조 현장에서 발생하는 금형파손에 대한 근본적인 해결이 이루어지지 않았지만 최근 연구에서 피로 이론에 근거하여 금형수명을 정량적으로 예측하고 이를 기반으로 제조원가 예측이 가능하여 공정설계 단계에서 제조원가 절감을 실현하였다. 본 연구에서는 금형 수명의 정량적 예측 방법의 실질적 현장 적용을 위해 기존 연구 결과의 정확성을 검토하고, 예측 정확도를 높이기 위한 방안을 제시하며, 나아가 비전문가의 활용을 높이기 위한 금형수명 정량예측 자동화 시스템을 개발하였다.

2. 금형수명 정량예측 기법 검토

2.1 대상부품 공정해석

금형수명 정량예측의 대상부품은 자동차 조향장치 중 하나인 Outer Ball Joint(OBJ)에 결합되는 Ball stud 부품으로 기계요소에 작용하는 과하중 및 과 모멘트를 구형요소에서 회전을 통하여 분산시켜 다양한 방향의 운동성을 확보하는 역할을 한다. Ball stud 부품의 제조는 형상 정밀도 확보를 위하여 Fig. 2 와 같이 총 6 단 공정으로 설계되었으며, 공정해석을 위하여 적용소재인 SCM435 의 성형물성을 확보하였다. 인장시험편 규격은 ASTM E8(sub size)에 의거하여 가공하였으며, 2mm/min의 속도로 시험을 수행하였다.[4] 또한 압축물성 값을 얻기 위하여 높이 15mm, 직경 10mm의 시험편을 가공하여[5] 2mm/min 의 속도로 압축시험을 수행하였으며, 진응력-진변형률 곡선을 Fig. 3 에 도시하였다. 공정해석의 정확도를 위하여 각 공정에서의 모든 금형구조를 Fig. 4 와 같이 이산화하여 소재-금형 커플링 해석을 진행하였으며, 각 공정에서의 금형에 작용하는 최대 주응력 값을 도출하였다. 상용해석 S/W 인 Forge 를 사용하였으며[6], Fig. 3 의 압축물성을 적용하였다.

Fig. 2 Ball stud manufacturing process

Fig. 3 True stress-strain curve of SCM435

Fig. 4 FE modeling and simulation procedure

2.2 금형수명 예측 및 검토

Ball stud 부품의 금형수명을 예측하기 위하여 금형 소재인 WC-Co 합금의 피로물성을 확보하였다. 피로시험편은 ASTM E 466 규격에 의거하여 소결, 연삭, 연마 가공공정을 거쳐 제작하였으며, Instron 8801 장비를 활용하여 Fig. 5 와 같이 S-N 선도를 도출하였다. 아울러 금형파손이 예상되는 모서리 부의 형상 계수(모서리 곡률반경 및 깊이)를 바탕으로 응력집중계수(kt)를 산출하였으며, 피로응력집중계수(kf)를 실험을 통하여 계산하여 금형의 최대 주응력 값을 피로응력으로 변환하였다. 피로응력을 Fig. 5 의 S- N 선도에 적용하여 각 공정에서의 금형수명을 정량적으로 예측한 결과를 Table 1 에 나타내었다. 예측 결과와 실제 현장에서의 금형수명을 비교한 결과 ±20%의 오차범위를 나타낸다. 이러한 오차를 나타내는 원인은 작업환경 변수가 금형수명 예측 과정에서 고려되지 못하기 때문이다.

Fig. 5 S-N curve of WC-Co material

Table 1 Quantitative evaluation of die life cycle

실제 작업 환경에서는 금형정렬, 소재물성의 산포, 마찰조건의 변화 등으로 인해 성형하중이 유동적으로 변화하게 되는데, 이는 금형에 작용하는 최대 주응력이 작업 환경에 따라 함께 변화하는 것을 의미한다. 하지만 금형수명을 정량적으로 예측하는 과정에서 금형에 작용하는 최대 주응력을 이상적으로 고정값으로 가정하였기 때문에 이러한 오차를 나타낸다. 또 하나의 문제점은 금형수명을 예측하는 데 있어 성형공정의 해석이 수행되어야 하므로 비전문가의 활용이 어려워 현장 적용이 힘든 점이다. 이를 해결하기 위하여 실제 현장에서의 성형하중을 계측하고 이를 바탕으로 금형수명을 예측하고, 일련의 과정을 알고리즘화 하여 자동 시스템을 구축하였다.

3. 성형하중 계측 기반 금형수명 예측

3.1 실시간 성형하중 계측

냉간단조 공정 중 발생하는 상부 및 하부금형의 가압력을 실시간으로 계측하기 위하여 피에조 센서를 사용하였다. 가장 정확한 방법은 상부 및 하부금형 사이에 하중을 측정할 수 있는 로드셀을 사용하는 것이지만 성형하중을 견딜 수 있을 정도의 내구성 확보가 어려우며, 부품의 형상 정밀도에 영향을 미치게 되고 밀폐된 공간에 설치가 되므로 신호처리가 불가능하다. 따라서 단조 포머기의 punch block 내에 피에조 센서를 설치하고 전기 신호를 측정하였다. 피에조 센서는 압전효과에 의해 전기적신호(G: gauge factor)를 발생시키는데[7], 작용하는 응력에 의해 발생되는 변형률(ε)과 저항의 변화율(ΔR/R)의 관계로 정의된다.

\(G=\frac{\Delta R}{R} / \frac{\Delta L}{L}=\frac{\Delta R}{\epsilon R}\)       (1)

따라서 Fig. 6 과 같이 피에조 센서의 전기적 신호를 전처리 알고리즘을 적용하여 적분 형태로 변환하였다. 또한 전기적 신호를 하중 신호로 변환하기 위하여 상부 및 하부 금형 사이에 교정용 로드셀이 장착될 수 있도록 Fig. 7 과 같이 지그를 설계 및 제작하였으며, 전기적 신호와 교정 로드셀 하중 신호의 오차가 최소화 되도록 calibration 하여 Fig. 8 과 같이 성형 하중 모니터링 장치에서 1~6 단까지의 성형 하중이 실시간으로 계측가능한 시스템을 개발하여 현장에 적용하였다.

Fig. 6 Pre-processing of piezo sensor signal

Fig. 7 Calibration between electric signal and forging load

Fig. 8 Real time forging load monitoring

3.2 금형 최대 주응력 예측 알고리즘

금형수명 정량 예측 기술을 현장에 범용적으로 적용하기 위해서 최대 주응력 예측을 위한 공정해석 과정이 알고리즘 형태로 시스템에 내재 되어야 하며, 또한 ball stud의 짧은 생산 주기(1ea/sec)를 감안하여 고속으로 처리되어야 하므로 간단한 수학적 모델이 요구된다. 1~6 단까지 각각의 상하부 금형의 최대 주응력 발생 지점에서의 응력 이력을 도시한 결과 Fig. 9 와 같이 최대 주응력 값 예측을 위한 단순한 수학적 모델 생성이 가능하다. 일정 성형 하중 값(F_t: threshold load) 이내 범위에서는 최대 주응력은 0 으로 일정한 값을 유지하며, 그 이상의 하중 범위에서는 선형적으로 비례하여 증가한다. 식 (2)와 같이 최대 주응력 예측이 가능한 수학모델을 제시하였으며, 1~6 단에서의 상하부 금형의 최대 주응력 이력을 고려하여 C_th 및 C_slope 상수 도출이 가능하다. F_real 는 Fig. 10 과 같이 실시간으로 계측되는 1~6 단까지의 최대 성형하중 값이다.

σ_max = C_th + C_slopeF_real       (2)

Fig. 9 Predictive model based on maximum principle stress history

Fig. 10 Real time maximum forging load history

Fig. 10 의 최대 성형하중 이력을 식 (2)를 사용하여 최대 주응력 이력으로 변환하면 Fig. 11 과 같다. 이와 같이 복잡한 변동하중 이력의 데이터는 단순화된 등가의 하중이력으로 치환할 수 있는 낙수 계수법 등의 사이클 계수법을 사용하지만 본 연구에서는 현장적용 알고리즘의 실시간 구현 및 단순화를 위하여 실제 데이터를 그대로 사용하였다.

Fig. 11 Real time maximum principal stress history

3.3 선형누적손상 기반 금형수명 예측

Miner의 선형누적손상가설은 피로에 의한 구조물의 파단이 무수한 피로하중에 의한 일(work)이 재료의 한계 값에 이르렀을 때 발생한다는 가정 아래 유도되었다[8]. 응력변화 데이터와 재료의 S-N 선도를 활용하여 누적손상계수(cumulative damage factor: CDF)의 계산이 식 (3)과 같이 가능하다[9].

\(D F_{i}=\frac{n_{i}}{N_{i}}, \quad C D F=\sum D F_{i}\)       (3)

여기서 n_i 는 각 응력수준에 따른 사이클 수, N_i 는 피로 곡선으로부터 얻어지는 응력 기준에 따른 허용 사이클 수 이며, DF_i 는 n_i/ N_i 의 관계로 정의된다. Fig. 12 와 같이 DF를 누적 계산하여 CDF 의 값이 1 에해당하는 cycle 을 단조금형의 한계수명으로 정의하였다. 각 공정에서의 한계수명을 Table 2 에 도시하였다. 최대 주응력 값을 단일 상수로써 가정한 Table 1 의 금형수명 예측 결과 대비 오차범위가 ±7%로 줄어들었음을 확인할 수 있다.

Fig. 12 Die life cycle prediction based on cumulative damage factor

Table 2 Quantitative evaluation of die life cycle

4. 결론

본 연구에서는 냉간단조 금형수명을 보다 정확하게 예측하고, 제조 현장에 적용하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다.

(1) 냉간단조 금형수명 예측을 위하여 금형소재의 S-N 선도를 확보하였으며, 성형공정 해석결과에 기반하여 금형수명을 예측하였지만 오차범위가 ±20% 로 정확도가 낮았으며, 예측과정이 전문성으로 현장 적용에 한계가 있었다.

(2) 이를 해결하기 위하여 냉간단조 설비에서 1~6 단까지의 성형하중을 실시간으로 금형수명 예측에 활용할 수 있도록 데이터 센싱~수집~분석~처리 인프라를 구축하였으며, 성형하중 데이터를 기반으로 최대 주응력 예측이 가능한 수학적 모델을 개발하여 상기의 인프라에 내에 알고리즘화하여 임 베딩 하였다.

(3) 선형누적손상가설에 기반하여 금형수명을 보다 정확하게 예측한 결과 오차범위를 최대 20%에서 ±7%로 낮추었다.

(4) 본 연구에서 개발한 냉간단조 금형의 수명한계 예측시스템은 현장에서 운영중이며 향후 양산라인에서의 정합성 검토가 추가적으로 진행될 예정이다.

후기

본 논문은 한국생산기술연구원 기관주요사업 “Add-on 모듈 탑재를 통한 지능형 뿌리공정 기술개발(KITECH EO-21-0009)”의 지원으로 수행한 연구입니다.