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인공신경망(AI)과 다목적최적화 기법을 이용한 인발(drawing) 공정최적화 모듈개발

  • 2차 성형가공(인발(drawing)/압출(extrusion))이란? 자동차 조향장치, 축(軸) 및 보안장치 제작에 사용되는 봉강(bar)를 정밀하게 가공하는 공정이다. 봉강 단면직경은 통상 10mm~40mm정도이다. 필요에 따라 파이프(pipe) 제품을 생산하기도 한다.

  • 좌측그림은 2차 성형가공의 한 분야인 인발/압출공정 도식도이다. 이 공정들은 압연된 봉강(bar)을 다이(die)에 통과시켜 고객사가 원하는 직경으로 최종제품을 가공하여 기계적 물성(UTS, YS 등)을 향상시킨다. 최근 자동차 경량화과 화두 되면서 고객사의 요청범위가 넓어짐에 따라 AI를 사용한 공정설계방식의 도입이 요구되고 있다.

  • 2차 성형가공(인발/압출)에서 반(半)제품의 기계적물성 및 가공조건 변화에 따라서 변한다. 따라서 본 연구실은 봉강제품의 문제(국부적 파괴, 성형 불균질, 표면결함, 결정립크기, damage누적)를 예측하고 설비능력(가공력, 생산속도, 생산온도)을 최대로 활용할 수 있는 최적공정을 빠르게 설계하는 ‘인공지능기반 재료맞춤형 공정 자동설계 플랫폼’을 개발했다.

  • 가공조건은 다이반각(Die semi-angle)과 단면감소율(Reduction ratio)이다.

본 연구실에서 FE simulation 데이터 기반 ANN(Artificial Neural Network)를 사용하여 개발한 Optimization of DrawINg(ODIN) program

개요:

1) 강종, 다이형상, 윤활상태에 따라 변하는 인발력, 변형률(중심부, 표면부), 접촉압력변화, 단선유무를 예측가능. 소요시간: 3초 이내

2) 품질문제발생을 한눈에 예측할 수 있는 공정도(processing map)를 생성가능. 소요시간: 10분 이내

3) One-click으로 강종에 알맞은 인발공정 최적설계 가능 소요시간: 30분 이내

Computer Solid Mechanics & Design Lab

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