[QForm으로 읽는 소성가공 #3] 단조 공정의 작은 편차, 불량 가능성까지 예측할 수 있을까?
[QForm으로 읽는 소성가공 #3] 단조 공정의 작은 편차, 불량 가능성까지 예측할 수 있을까?
QForm API 자동화와 머신러닝을 활용한 열간 단조 공정의 불확실성 및 결함 민감도 분석
논문 정보
논문명: Integrating stochastic effects and uncertainties into inverse analysis of hot bulk forging processes through automated API-driven finite element simulations and machine learning
저자: Artem Alimov, Yuyao Jiang, Markus Gardill, Sebastian Härtel
학술대회: Material Forming – ESAFORM 2025
게재 정보: Materials Research Proceedings 54, 2025, pp. 1528–1537
주제: QForm API 기반 자동 해석과 머신러닝을 이용한 열간 단조 공정의 불확실성 및 결함 발생 영향도 분석
한 줄 요약
QForm 해석을 자동 반복하고 머신러닝으로 분석하면, 소재 치수와 투입 위치의 작은 편차가 미충진과 접힘 불량에 미치는 영향을 정량적으로 확인할 수 있습니다.
이런 경험 없으셨나요?
기준 해석에서는 문제가 없었다
설정한 대표 조건에서는 정상 충진으로 나타났지만, 실제 생산에서는 동일한 공정에서 간헐적으로 불량이 발생할 수 있습니다.불량 원인이 명확하지 않다
소재 치수, 온도, 마찰, 투입 위치 등 여러 조건이 동시에 변해 어떤 변수가 불량에 가장 큰 영향을 주는지 판단하기 어렵습니다.반복 해석에 많은 시간이 필요하다
여러 공정 조건을 수작업으로 변경하고 해석 결과를 정리하려면 많은 시간과 반복 작업이 필요합니다.공정 편차를 고려해야 하는 이유
일반적인 단조 해석에서는 소재 온도, 치수, 마찰, 금형 온도와 같은 조건을 하나의 고정값으로 설정합니다. 그러나 실제 생산에서는 소재 절단 오차, 가열 편차, 금형 내 투입 위치 오차 등이 반복적으로 발생합니다.
따라서 기준 조건의 성형 가능성뿐 아니라, 공정 편차가 발생해도 품질을 유지할 수 있는 허용 범위를 함께 검토해야 합니다.
핵심 아이디어
본 연구에서는 QForm API를 이용해 공정 변수를 자동으로 변경하고, 해석 실행과 결과 추출을 반복했습니다. 이후 생성된 해석 데이터를 머신러닝으로 분석해 결함 발생에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 확인했습니다.
자동 반복 해석
제어 프로그램이 소재 온도, 치수, 위치, 금형 온도, 마찰, 냉각 시간, 타격 에너지 등의 값을 자동으로 변경하고 QForm 해석을 실행합니다.해석 데이터 자동 추출
하중 곡선, 온도, 소성변형률, 접촉 거리, 결함 발생 여부 등 필요한 결과를 해석 종료 후 자동으로 수집합니다.머신러닝 기반 영향도 분석
Random Forest와 SHAP 분석을 이용해 각 입력 변수가 미충진과 접힘 불량 발생 가능성에 미치는 영향을 정량적으로 평가합니다.분석 절차
1. 기준 해석 준비기준 공정 조건과 변경할 변수, 평균값 및 허용 편차를 설정합니다. |
2. 변수 자동 변경제어 프로그램이 QForm API를 통해 공정 조건을 자동으로 변경합니다. |
3. 병렬 해석 및 결과 수집다수의 해석을 병렬로 수행하고 필요한 결과를 자동으로 저장합니다. |
4. 머신러닝 분석생성된 데이터로 변수 중요도와 결함 발생 안전 영역을 분석합니다. |
연구 대상과 해석 조건
연구 대상은 EN AW 6060 알루미늄 소재의 열간 형단조 공정입니다. 기준 소재는 직경 35 mm, 길이 72 mm이며, 소재 온도 480 °C와 75% 타격 에너지를 기준 조건으로 사용했습니다.
| 항목 | 설정 내용 |
|---|---|
| 해석 소프트웨어 | QForm UK 11.1.0 |
| 입력 변수 | 소재 온도·치수·위치·회전, 금형 온도, 마찰, 냉각 시간, 열전달계수, 타격 에너지 등 16개 |
| 해석 케이스 | Latin Hypercube Sampling 기반 600개 |
| 분석 방법 | Random Forest 및 SHAP 분석 |
단조 과정에서 발생 가능한 결함
기준 공정은 정상 조건에서는 결함 없이 성형되지만, 소재 체적이나 투입 위치가 조금만 달라져도 미충진 또는 접힘 결함이 발생하도록 구성되었습니다.
|
Underfill  미충진소재 길이 또는 직경이 감소해 금형 충진에 필요한 체적이 부족하면 링 형상 부위에 미충진이 발생합니다. |
Folding  접힘소재가 금형 중심에서 벗어나면 유동이 비대칭적으로 진행되고, 일부 영역에서 금속이 겹치며 접힘 결함이 발생할 수 있습니다. |
머신러닝 분석 결과
Random Forest 분석 결과, 결함 발생 가능성에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 소재 길이, Y 방향 투입 위치, 소재 직경 순으로 나타났습니다.
1순위: 소재 길이
기준 길이보다 짧아질수록 금형 충진에 필요한 소재 체적이 부족해져 미충진 위험이 증가했습니다.2순위: Y 방향 투입 위치
소재가 금형 중심에서 벗어날수록 비대칭 유동이 발생하며 접힘 결함 가능성이 증가했습니다.3순위: 소재 직경
소재 직경 감소는 전체 체적을 줄여 최종 충진 부족으로 이어졌습니다.결함이 발생하지 않는 안전 영역
SHAP 분석을 이용하면 각 변수의 중요도뿐 아니라, 어느 범위에서 결함 발생 가능성이 증가하거나 감소하는지도 확인할 수 있습니다.
| 주요 변수 | 상대적으로 안전한 영역 |
|---|---|
| 소재 길이 | 약 72 mm 이상 |
| 소재 직경 | 약 34.5 mm 이상 |
| Y 방향 위치 편차 | 약 4 mm 이내 |
실험을 통한 결과 검증
머신러닝 분석에서 결함이 예상된 조건으로 실제 단조 시험을 수행했습니다. 소재 길이를 70 mm로 줄였을 때와 직경을 34 mm로 줄였을 때는 미충진이 발생했으며, 소재를 Y 방향으로 5 mm 이동한 조건에서는 접힘 결함이 발생했습니다.
검증 결과
해석과 머신러닝으로 예측한 결함 유형이 실제 단조 시험 결과와 잘 일치하여, 제안된 분석 방법의 적용 가능성을 확인했습니다.실무에서는 어떻게 활용할 수 있을까?
공정 설계기준 조건뿐 아니라 실제 생산 편차를 고려해 안정적인 공정 범위를 설정할 수 있습니다. |
품질 관리소재 치수와 투입 위치 등 결함에 민감한 관리 항목을 우선 선정할 수 있습니다. |
해석 자동화공정 조건 변경, 해석 실행, 결과 추출을 자동화하여 반복 작업 시간을 줄일 수 있습니다. |
공정 강건성 평가허용 오차 내에서 결함이 발생하지 않는 안전 영역을 정량적으로 확인할 수 있습니다. |
QForm API의 활용 가치
QForm API는 단순히 해석을 실행하는 기능을 넘어, 모델 조건 변경과 결과 추출까지 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 수백 개의 해석 케이스가 필요한 민감도 분석과 공정 최적화를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
핵심 포인트
QForm API와 머신러닝을 결합하면 “어떤 조건에서 성형이 가능한가?”뿐 아니라, “어떤 변수가 불량에 민감하며 어느 범위까지 관리해야 하는가?”를 분석할 수 있습니다.왜 이 논문이 중요한가?
핵심 결론 1
실제 단조 공정에서는 소재 치수, 온도, 마찰, 투입 위치 등의 작은 편차가 결함 발생에 영향을 줄 수 있습니다.핵심 결론 2
QForm API를 이용하면 공정 변수 변경, 해석 실행, 결과 추출 과정을 자동화하여 대규모 해석 데이터를 구축할 수 있습니다.핵심 결론 3
머신러닝 분석 결과, 소재 길이와 직경, 금형 내 소재 투입 위치가 미충진 및 접힘 결함에 큰 영향을 미쳤습니다.실무 메시지
단조 공정은 하나의 최적 조건만 찾는 것이 아니라, 실제 생산 편차가 발생해도 불량이 생기지 않는 안전한 공정 범위를 설계해야 합니다.이미지 출처
Source: Alimov et al., Materials Research Proceedings 54 (2025), pp. 1528–1537, CC BY 3.0.
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