본 소개 자료는 "[International Journal of Pure and Applied Mathematics]"에서 발행한 "[Optimization of process parameters of High Pressure Die Casting process for ADC12 Aluminium alloy using Taguchi method]" 논문을 기반으로 작성되었습니다.
1. 개요:
- 제목: Taguchi 방법을 사용한 ADC12 알루미늄 합금의 고압 다이캐스팅 공정 파라미터 최적화
- 저자: Veeresh G Balikai, IG Siddlingeshwar, Mahesh Gorwar
- 발행 연도: 2018년
- 발행 학술지/학회: International Journal of Pure and Applied Mathematics
- 키워드: 최적화, DOE, Taguchi 방법, HPDC, 공정 파라미터, 기공
2. 초록:
본 연구는 소규모 및 대규모 HPDC 제품 제조업체의 과제인 고압 다이캐스팅(HPDC) 제품의 품질 향상을 위해 다이캐스팅 공정 파라미터를 최적화하기 위해 수행되었습니다. 본 연구에서 사용된 접근 방식은 ADC12 알루미늄 합금의 다이캐스팅 공정 파라미터를 최적화하기 위한 실험적 연구입니다. ADC12 알루미늄 합금 부품을 연구 대상으로 선정하였으며, 목표는 양질의 주물을 얻는 데 도움이 되는 이러한 부품의 기공률을 줄이는 것이었습니다. 기공은 알루미늄 고압 다이캐스팅에서 자주 발생하는 가장 흔한 결함으로, 불량률 및 스크랩률을 증가시키고 생산성을 감소시킵니다. 기공 형성은 다이캐스팅 공정 파라미터와 밀접한 관련이 있습니다. 따라서 기공을 최소화하기 위해 본 논문에서는 ADC12 합금의 HPDC에서 기공 형성에 미치는 공정 파라미터의 영향과 Taguchi 파라미터 설계 접근법을 사용하여 수행된 공정 파라미터 최적화를 조사했습니다. Taguchi 방법에 따라 다양한 수준으로 선택된 공정 파라미터를 변경하여 실험을 수행했습니다. 다이캐스팅의 기공 형성에 대한 파라미터의 유의성을 찾기 위해 ANOVA를 수행했습니다. 결과는 선택된 공정 파라미터가 기공 형성에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. ADC12 합금의 HPDC에서 최소 기공률을 위한 최적 공정 파라미터를 얻었습니다.
3. 서론:
고압 다이캐스팅(HPDC) 공정은 자동차, 항공우주, 국방 및 기타 산업 분야에서 복잡하고 얇고 두꺼운 벽 부품을 높은 생산성과 높은 치수 정확도로 경제적으로 생산하는 효율적인 제조 공정입니다 [9, 13]. 알루미늄 고압 다이캐스팅 공정에서 용융 알루미늄 합금은 고속으로 금속 금형에 주입되어 높은 유지 압력 하에서 응고됩니다 [10]. ADC12 기반 합금은 저비용, 우수한 기계적 특성 및 전기, 전자 및 자동차 및 기타 응용 분야에 대한 우수한 내식성을 갖는 경량 부품을 생산하기 위해 HPDC 공정 분야에서 널리 사용되었습니다 [5].
ADC12 알루미늄 합금의 고압 다이캐스팅에서 기공은 공동 충전 중 금속의 난류 흐름으로 인한 공기/가스 및 산화물 포획으로 인해 발생하는 가장 흔한 결함입니다 [8]. 이 결함은 가스 기공(슬리브에 갇힌 공기로 인해 발생), 수축 기공(주물의 다른 영역에서 응고되기 전에 게이트에서 금속의 응고로 인해 발생) 및 흐름 기공(공동 충전 종료 시 압력 부족으로 인해 발생)으로 분류됩니다. 기계적 특성 및 기밀성은 주물 내 기공 존재로 인해 영향을 받습니다. 고압 다이캐스팅의 기공은 부품 형상과 공정 파라미터 모두에 따라 다릅니다 [9].
기공 형성은 여러 독립적인 공정 파라미터에 의해 결정됩니다. 본 연구의 초점은 ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 주조 기공률 및 기공 형성 감소에 대한 선택된 공정 파라미터의 영향을 조사하는 것입니다. Taguchi 파라미터 설계 접근법을 사용하여 실험 설계(DOE)를 수행함으로써 기공 형성을 줄일 수 있습니다. HPDC 공정에 대한 최적 공정 파라미터를 선택하여 기공 형성을 최소화합니다.
4. 연구 요약:
연구 주제 배경:
고압 다이캐스팅(HPDC) 제품의 품질 향상은 제조업체에게 중요한 과제입니다. 기공은 알루미늄 HPDC에서 흔히 발생하는 결함으로, 불량률과 스크랩률 증가 및 생산성 감소를 초래합니다. 기공 형성은 다이캐스팅 공정 파라미터와 본질적으로 연결되어 있습니다.
기존 연구 현황:
기존 연구는 다이캐스팅에서 기공 형성에 대한 공정 파라미터의 영향에 초점을 맞추었습니다. G.O. Verran 외 (2008)는 SAE 305 합금에 대한 Taguchi 방법을 사용하여 주입 파라미터의 최적화를 조사했습니다 [3]. V. D. Tsoukalas (2003)는 알루미늄 다이캐스팅에서 기공에 대한 다이캐스팅 기계 파라미터의 영향을 조사했습니다 [6]. Lars Arnberg 외 (2015)는 Al-Si 합금의 기공률 및 인장 특성에 대한 주입 파라미터의 영향을 검토했습니다 [8]. G.P.Syrcos (2003) 또한 Taguchi 방법을 적용하여 알루미늄 합금 다이캐스팅을 최적화했습니다 [4].
연구 목적:
본 연구는 ADC12 알루미늄 합금 부품의 다이캐스팅 공정 파라미터를 최적화하여 기공을 최소화하고 주조 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 본 연구에서는 HPDC에 대한 최적 공정 파라미터를 식별하기 위해 Taguchi 파라미터 설계 접근법을 사용합니다.
핵심 연구:
본 연구의 핵심은 Taguchi 방법을 사용하여 ADC12 알루미늄 합금의 다이캐스팅 공정 파라미터를 실험적으로 최적화하는 것입니다. 본 연구는 공정 파라미터를 조정하여 HPDC의 중요한 결함인 기공을 최소화하는 데 중점을 둡니다. ANOVA를 사용하여 각 파라미터가 기공 형성에 미치는 유의성을 결정합니다.
5. 연구 방법론
연구 설계:
본 연구는 공정 파라미터를 체계적으로 조사하고 최적화하기 위해 실험 설계(DOE) 기법인 Taguchi 파라미터 설계 접근법을 사용합니다. 직교 배열(OA)을 사용하여 파라미터 공간을 효율적으로 탐색하면서 필요한 실험 횟수를 줄입니다. 특히, 4개의 파라미터와 5개의 수준에 대한 자유도(DOF)를 기준으로 L25 직교 배열을 선택합니다.
데이터 수집 및 분석 방법:
실험은 고압 다이캐스팅 기계 400T HMT 모델에서 수행되었습니다. 선택된 공정 파라미터는 주입 온도(T), 주입 압력(P), 플런저 속도 1단계(V1) 및 플런저 속도 2단계(V2)이며, 각 파라미터는 표 1과 같이 5개의 수준을 갖습니다.
표 1: 공정 파라미터 및 5가지 수준에 따른 범위
| 순번 | 공정 파라미터 | 범위 | 수준 1 | 수준 2 | 수준 3 | 수준 4 | 수준 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 주입 온도, T (°C) | 660-700 | 660 | 670 | 680 | 690 | 700 |
| 2 | 주입 압력, P (Kg/m³) | 160-200 | 160 | 170 | 180 | 190 | 200 |
| 3 | 플런저 속도-1단계, V₁ (m/s) | 0.26-0.3 | 0.26 | 0.27 | 0.28 | 0.29 | 0.3 |
| 4 | 플런저 속도-2단계, V2 (m/s) | 2.6-3 | 2.6 | 2.7 | 2.8 | 2.9 | 3 |
주조 밀도는 아르키메데스 원리를 사용하여 측정되었고, 기공률은 정량적으로 분석되었습니다. 기공률의 변동성을 평가하기 위해 S/N비가 계산되었습니다. ANOVA를 수행하여 각 공정 파라미터가 기공률에 미치는 통계적 유의성을 결정했습니다. Taguchi 최적화 및 ANOVA에는 Minitab 16 소프트웨어를 사용했습니다.
연구 주제 및 범위:
본 연구는 ADC12 알루미늄 합금의 HPDC에서 기공률을 최소화하기 위한 공정 파라미터 최적화에 중점을 둡니다. 범위는 4가지 주요 공정 파라미터, 즉 주입 온도, 주입 압력, 플런저 속도(1단계) 및 플런저 속도(2단계)로 제한됩니다. 본 연구에서는 실험 설계를 위해 L25 직교 배열을 사용하고 데이터 분석을 위해 ANOVA를 사용합니다.
6. 주요 결과:
주요 결과:
ANOVA 결과(표 4)는 플런저 속도(1단계), 플런저 속도(2단계) 및 주입 온도가 다이캐스팅 기공률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 각 파라미터의 기여율은 다음과 같습니다.
- 플런저 속도 (1단계): 34.012%
- 플런저 속도 (2단계): 31.602%
- 주입 온도: 11.245%
- 가압력: 2.134%
표 4: 다이캐스팅 기공률의 S/N비에 대한 ANOVA
| 소스 | DOF | Seq SS | Adj MS | F | Px100% |
|---|---|---|---|---|---|
| T | 4 | 419 | 105 | 0.63 | 11.2453 |
| P | 4 | 79 | 20 | 0.11 | 2.1340 |
| V1 | 4 | 1268 | 317 | 2.58 | 34.012 |
| V2 | 4 | 1172 | 293 | 2.29 | 31.602 |
| 오차 | 8 | 439.28 | 754.91 | ||
| 총합 | 24 | 2728.23 | 100 |
최소 기공률을 위한 최적 공정 파라미터는 다음과 같습니다.
- 주입 온도: 660°C (1단계)
- 가압력: 190 kg/cm² (4단계)
- 플런저 속도 (1단계): 0.3 m/s (5단계)
- 플런저 속도 (2단계): 3.0 m/s (5단계)
그림 목록:
- 그림 1. 주조 기공률에 대한 원인 및 결과 다이어그램 (Ishikawa 다이어그램)
7. 결론:
실험 연구 결과, 다이캐스팅 공정 파라미터의 변화가 ADC12 알루미늄 합금 다이캐스팅의 기공 형성에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 주입 온도, 가압력, 플런저 속도(1단계) 및 플런저 속도(2단계)는 기공 형성에 영향을 미치는 영향력 있는 파라미터로 확인되었습니다. Taguchi 방법 파라미터 설계 접근법은 ADC12 합금용 HPDC에서 공정 파라미터를 성공적으로 최적화하여 만족스러운 기공률 감소 및 향상된 주조 품질을 달성했습니다. 최소 기공률을 위한 최적화된 파라미터는 주입 온도 660°C, 가압력 190 kg/cm², 플런저 속도(1단계) 0.3 m/s, 플런저 속도(2단계) 3.0 m/s입니다.
8. 참고 문헌:
- [1] S. W. Choi, Y. C. Kim, J. I. Cho & C. S. Kang (2008), Influence of die casting process parameters on castability and properties of thin walled aluminium housings, International Journal of Cast Metals Research, 21:1-4, pp.330-333.
- [2] Murray, M.T. (2011) High pressure die casting of aluminium and its alloys, M Murray & Associates Pty Ltd, Australia.
- [3] G.O. Verran, R.P.K. Mendes, L.V.O. Dalla Valentina (2008), DOE applied to optimization of aluminium alloy die castings journal of materials processing technology, 200 pp.120125.
- [4] G.P.Syrcos (2003), Die casting process optimization using Taguchi method, journal of materials processing technology, 135, pp.68-74.
- [5] M.A. Irfan, D. Schwam, A. Karve, R. Ryder (2012), Porosity reduction and mechanical properties improvement in die cast engine blocks, Materials Science and Engineering A 535, pp.108 114.
- [6] V. D. Tsoukalas (2003), The effect of die casting machine parameters on porosity of aluminium die castings, International Journal of Cast Metals Research, 15:6, pp.581-588.
- [7] Guilherme Ourique Verran, Rui Patrick Konrad Mendes, Marco Aurelio Rossi, Influence of injection parameters on defects formation in die casting Al12Si1.3Cu alloy: Experimental results and numeric simulation, Journal of Materials Processing Technology, 179 (2006) pp.190195.
- [8] Anilchandra R. Adamane, Lars Arnberg, Elena Fiorese, Giulio Timelli, Franco Bonollo, (2015), Influence of Injection parameters on the porosity and tensile properties of High pressure die cast Al-Si Alloys: A Review, International Journal of Metalcasting, Volume 9, Issue 1.
- [9] Laihua Wang, Peter Turnley, Gary Savage (2011), Gas content in high pressure die castings, Journal of Materials Processing Technology 211, pp.15101515.
- [10] V.D. Tsoukalas (2008), Optimization of porosity formation in AlSi9Cu3 pressure die castings using genetic algorithm analysis, Materials and Design 29, pp.20272033.
- [11] Roy, R. K. Design of Experiments Using the Taguchi Approach: 16 Steps to Product and Process Improvement, 2001 (J. Wiley, New York).
- [12] Taguchi, G. and Konishi, S. Orthogonal Arrays and Linear Graphs, 1987 (American Supplier Institute, Dearborn, Michigan).
- [13] Quang-Cherng Hsu and Anh Tuan Do (2013), Minimum Porosity Formation in Pressure Die Casting by Taguchi Method, Mathematical Problems in Engineering.
- [14] Taguchi G. Introduction to quality engineering. 1st ed. New York: Asian Productivity Organization, UNIPUB; 1986.
- [15] Logothetis N. Total quality control. 2nd ed. UK: Prentice-Hall International Limited; 1992.
- [16] K.Ch.Apparao and Anil Kumar Birru, Optimization of Die casting process based on Taguchi approach, Materials Today: Proceedings 4 (2017) pp.18521859.
9. 저작권:
- 본 자료는 "[Veeresh G Balikai, IG Siddlingeshwar, Mahesh Gorwar]"의 논문입니다. "[Optimization of process parameters of High Pressure Die Casting process for ADC12 Aluminium alloy using Taguchi method]"을 기반으로 합니다.
- 논문 출처: http://www.acadpubl.eu/hub/Special Issue
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