아크 브레이징 공정변수 번역(한국어 원본)자동차용 부품인 배기계는 최근 친환경화 및 경량화 요구에 따라 기존에 사용되던 주물재 및 알루미늄 도금강판을 대신하여 내식성이 우수한 스테인리스강으로 전량 대체되고 있다. 하지만 스테인리스강의 경우 일반강 대기 높은 열팽창 계수와 낮은 열전도도의 소재 특성으로 용접 후 과도한 열변형이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 대책으로 저입열의 아크용접이 가능한 아크 브레이징 공정을 사용할 경우 열변형을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스패터, 흄발생 및 용접 그을음을 억제시켜 건전한 용접부품을 생산할 수 있다. 아크 브레이징은 MIG용 전원장치에 저융점 와이어를 사용하는 용접법으로서 모재의 용융과 입열을 최소화 할 수 있을 뿐만 아니라 일반 브레이징 공법에 비해 생산성이 높고 디지털화하여 품질관리를 할 수 있으므로 와이어의 가격이 비교적 고가임에도 불구하고 자동차 산업 등에서 많이 적용되고 있는 추세이다1-3). 아크 브레이징용 와이어는 일반적으로 Cu 기반으로 아연도금 강판에는 보통 CuSi를 사용하며 알루미늄이 코팅된 강판 소재에는 CuAl을 사용한다. 최근에는 Sn, Mn, Ni 성분이 포함된 아크 브레이징 와이어의 사용도 증가하고 있다4). 이러한 아크 브레이징의 단점으로는 기존 솔리드 와이어에 비해 비교적 높은 용가재 가격 상승으로 인한 생산비용의 상승이 발생할 수 있으며 GMAW에 비해 인장강도 등 기계적 특성이 약하고 기존용접과 달리 융점이 낮은 용가재의 사용 및 공정의 새로움으로 초기조건의 설정이 어렵다. 또한 접합부의 품질은 많은 인자들이 서로 연관되어 작용하므로 양호한 접합 품질을 얻는 일은 쉽지 않다. 그러므로 적은 실험으로 최적의 접합품질을 얻을 수 있는 최적 공정 조건을 찾을 필요가 있다.
본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 아크 브레이징의 장점을 살려 자동차 배기계 부품에 적용하기 위해 Box-Behnken 실험계획법을 사용하여 공정변수 최적화를 수행하였으며 이를 배기계 머플러에 최종 적용하여 시제품에 대한 신뢰성 평가 또한 수행하였다.
본 연구에서 아크브레이징을 적용하고자 하는 배기계 머플러의 위치 및 이음 형상은 Fig. 1과 같다. 머플러 케이스의 외측 2겹은 SACD 소재로 구성되어 있으며 내측은 2겹의 STS439 파이프로 구성되어 있다. 따라서 이러한 형상을 재현하기 위해 Fig. 2와 같이 시편을 제작하여 4겹의 Lap Joint 아크 브레이징 실험을 진행하였다. 브레이징 와이어는 CuAl 1.2φ를 사용하였으며 실험에 사용된 용접장치는, 저입열 MIG Pulse 아크 용접기인 Fronius 社의 CMT TransPlus Synergic 3200이다.
실험에 사용한 모재 및 브레이징 와이어의 화학조성을 Table 1과 Table 2에 나타내었다.
본 연구에서는 배기계 머플러 부품의 최적의 아크 브레이징 접합을 위해 Box-Behnken(이하 B-B.) 실험계획법(DOE; Design of Experiment)을 사용하여 시편단위에서 공정조건 도출 실험을 실시하였다.
B-B 실험계획법은 1961년 처음으로 Box와 Behnken이 꼭짓점에 해당하는 실험점이 포함되지 않게 새롭게 제시한 방법으로 인자가 계량인자이고 3수준인 경우에 2차 회귀방정식을 구하면서 최적조건을 찾을 수 있는 계획법으로, 이 계획법은 인자의 수가 k 개인 경우에 3k요인배치법보다 실험점의 수가 많지 않으면서도 직교블록(Orthogonal blocking)을 만들기 용이하고, 2차회기 방정식을 구할 수 있기 때문에 반응표면분석에서 사용되고 있다5). B-B 계획법은 인자 k=3인 경우에 3k요인배치법(factorial design)의 27회 실험보다 실험수가 적어서 경제적이며 높은 수준 또는 낮은 수준에서 실험을 수행하지 않아도 되고 다면체의 모서리의 중심과 전체 실험영역의 중심에서 실험을 수행 한다6).
B-B design과 같은 반응표면분석법은 하나 또는 그 이상의 반응변수와 정량적인 실험변수 또는 인자의 집합과의 관계를 규명하는데 사용하는 실험으로 반응변수를 최적화 할 수 있는 인자의 조건을 찾는데 목적을 둔다. 이러한 반응표면분석이 사용되는 예는 다음과 같다.
(1) 최적의 반응을 나타내는 인자의 조건을 알아내고자 할 때
(2) 작업조건 또는 공정 규격을 만족하는 인자의 조건을 알아내고자 할 때
(3) 정량적인 인자와 반응변수 사이의 관계를 모델화 할 때
(4) 현재 조건에서의 품질수준 보다 개선된 품질을 생산할 수 있는 새로운 조건을 확인하고자 할 때
Fig. 3은 Box-Behnken에 의해 제안된 실험영역을 나타낸다.
많은 변수들에 의하여 지배되는 복잡한 현상이 있을 때 각각의 변수가 전체에 미치는 현상을 알아보기 위하여 다양한 변수의 조합에 대하여 실험을 수행하여야 한다. 또한 변수조합은 실험으로부터 얻어지는 분석결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 신중하게 선택되어야 한다7-9). 특히 용접공정은 다중 입출력 공정이고, 용접 입력변수들은 서로 커플 되어 작용하기 때문에 시행착오법에 의해 용접공정 변수를 조정하여 원하는 용접품질을 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 용접 공정의 입력 변수와 출력변수 사이의 모델을 구하고 이것을 이용하여 최적 용접 공정 변수를 결정할 필요가 있다5).
이에 따라, 본 연구에서 설정한 배기계 머플러의 아크 브레이징을 위한 공정변수는 다음과 같다.
(1) 전류(Current)
(2) 브레이징 속도(Brazing speed)
(3) 토치 각도(Torch angle) |
아크 브레이징 공정변수 번역(영어 번역본)Exhaust system has previously used casts and aluminum plated steels, but the demand for environmentally friendly and lightweight materials has led to complete switch to corrosion-resistant stainless steel. However, stainless steel has high thermal expansion coefficient and low thermal conductivity compared to other steels and undergoes excessive thermal deformation after welding. Arc brazing process may be used to solve this problem, and also suppress spatter, fume, and welding soot to manufacture high-quality welded parts. Arc brazing uses low melting point wire on a MIG power source, and not only minimizes melting and heat input of the base metal but also has higher productivity than general brazing process as well as enabling digital quality control. Due to these advantages, arc brazing is widely used in the automobile industry even though the cost of the wires is high 1-3). Arc brazing wires are mostly copper based, with CuSi wires commonly used for zinc-galvanized steel plates and CuAl used for aluminum-coated plates. Use of arc wires made from tin, manganese, and nickel have also recently increased4). Drawbacks of arc brazing include high filler metal cost that leads to increased production costs, weak mechanical strengths (e.g., tensile strength), and difficulty in determining initial conditions unlike traditional welding due to the use of filler metals with low melting points and new processes. Also, quality of the joint depends on various factors, making it difficult to achieve high joint quality. Therefore, it is important to determine the processing condition for optimal joint quality from minimal number of experiments.
In this study, we sought to solve this problem by applying arc brazing to automobile exhaust parts. We optimized the process parameters by using Box-Behnken design, and applied the results to exhaust muffler to evaluate the reliability of the prototype.
Location of the exhaust muffler and its shape are shown in Fig. 1. Outer two layers of the muffler case are made from SACD, and inner two layers are formed from STS439 pipes. TO reproduce the shape, specimen shown in Fig. 2 was manufactured and used for four layers of lap joint arc brazing. CuAl 1.2φ was used as the brazing wire, and low heat input MIG pulse arc welder CMT TransPlus Synergic 3200 (Fronius) was used.
Chemical compositions of the base metal and the brazing wire used in the experiment are given in Tables 1 and 2.
In this study, we used Box-Behnken (hereafter referred to as B-B) design of experiment (DOE) at the specimen level to optimize arc braze welding of exhaust muffler parts and determine the optimal processing condition.
B-B DOE, which was first proposed by Box and Behnken in 1961, does not contain any experimental points at the vertices. If the factors are quantitative with three levels, the DOE produces a second order regression equation to yield the optimal condition. For k factors, this DOE has less number of experimental points compared to 3k factorial design, allows facile orthogonal blocking, and produces a second order regression equation. Due to these advantages, the B-B DOE is used in surface response methodology5). For k=3 factors, B-B DOE is more economical than 3k factorial design, which requires 27 experiments, does not require experiments under high or low levels, and conducts experiments at the center of the edges of a polyhedron and at the center of the whole experimental region6).
Response surface methodology such as B-B design is used to identify the relationship between one or more response variables with quantitative experimental variable or a group of factors, and its goal is to determine the optimal condition for the factor to optimize the response variable. Several applications of the response surface methodology are as follows.
(1) To determine the condition for the optimal response
(2) To determine the condition for the factor that satisfies given work condition or process specification
(3) To model the relationship between quantitative factor and response variable
(4) To confirm a new condition for improved quality
Fig. 3 describes the experimental region proposed by Box and Behnken.
For a complex phenomenon governed by multiple variables, it is necessary to conduct experiments for different combinations of the variables in order to examine the effect of each of the variables on the whole. During this process, selection of the variable combination must be carefully selected in order to guarantee the reliability of the analysis7-9). Welding process involves multiple inputs and outputs, and involves coupled interactions of input variables. Therefore, adjusting welding process parameters by trial-and-error results in significant use of time and resources. To solve this problem, it is necessary to build a model for the input and output variables of welding process and use the model to determine the optimal welding process parameters.5).
Toward this goal, process parameters for arc brazing of exhaust muffler studied in this research are given below.
(1) Current
(2) Brazing speed
(3) Torch angle |
