CAE Technology

[무료웨비나]Stampack Xpress 결과 변수 해석 및 활용 방법

caetech — Wed, 02 Sep 2026 16:21:10 +0000

안녕하세요 (주)CAE테크놀러지입니다. 성형 시뮬레이션은 단순히 계산이 완료되었다고 해서 끝나는 것이 아닙니다. 시뮬레이션 결과를 정확하게 해석하고, 주요 결과와 변수 간의 연관성을 이해하며, 이를 제품·공정·금형 설계에 구체적인 의사결정으로 연결하는 과정이 중요합니다. 이번 결과 분석/평가 웨비나에서는 실제 사례를 바탕으로 시뮬레이션 결과를 체계적으로 분석하고 평가하는 방법을 소개합니다.

다양한 결과 변수를 살펴보면서 각각의 엔지니어링 목적에 따라 어떤 결과를 확인해야 하는지, 그리고 결과를 어떻게 해석하고 활용할 수 있는지 실무적인 관점에서 알아봅니다. 또한 시뮬레이션을 금형 및 공정 개발 과정에 효과적으로 활용하는 방법도 함께 소개합니다. 많은 기업에서는 새로운 제품과 금형 설계안을 실제 제작 전에 가상 환경에서 검토하고, 명확한 평가 기준과 전략을 바탕으로 개발 및 승인 여부를 결정하고 있습니다. 이번 웨비나를 통해 시뮬레이션 결과를 단순히 확인하는 것을 넘어, 실제 설계 및 공정 의사결정에 활용하는 방법을 확인해 보시기 바랍니다. 무료 웨비나에 여러분을 초대합니다! 이런 분께 추천합니다. 1. 성형해석 결과를 어떻게 해석해야 할지 어려운 분 2. 금형 설계 및 공정 개발 담당자 3. CAE/해석 엔지니어 및 시뮬레이션 실무자

주요 내용

1. 시뮬레이션 결과를 체계적으로 평가하는 방법 2. 엔지니어링 목적에 따른 주요 결과 변수의 선정 및 해석 3. 성형성, 두께 변화, 스프링백, 공정 하중 간의 관계 이해 4. 시뮬레이션 결과를 실제 설계 및 공정 의사결정으로 연결하는 방법 5. 시뮬레이션을 제품·금형 개발 및 승인 프로세스에 효과적으로 활용하는 방법 6. 새롭게 출시된 Stampack Xpress Report Manager 라이브 시연 30분이면 충분합니다. Stampack Xpress의 시뮬레이션 결과를 어떻게 분석하고, 실제 설계 및 공정 의사결정에 활용할 수 있는지 확인해 보세요. 일정 : 2026년 9월 22일 화요일 시간 : 23:00 진행 시간 : 30분 웨비나 신청 바로가기 일정 : 2026년 9월 24일 목요일 시간 : 16:30 진행 시간 : 30분 웨비나 신청 바로가기

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[단조] 단조 결함 발생, QForm Direct 기반 프리폼 설계로 개선

caetech — Fri, 28 Aug 2026 10:07:14 +0000

QForm · Consulting Case #19

단조 결함 발생, QForm Direct 기반 프리폼 설계로 개선

기존 단조 공정에서 발생하는 성형 결함을 해석으로 예측하고, QForm Direct를 이용한 프리폼 설계와 금형 최적화를 통해 안정적인 소재 유동을 확보한 사례

01 개요 기존 단조 공정에서 국부 성형 결함 발생 복잡 형상으로 균일한 소재 유동 확보 어려움 프리폼과 최종 금형 설계 개선 필요	02 적용 분야 복잡 형상 열간 단조 부품 다단 단조용 프리폼 설계 단조 결함 예측 및 금형 최적화
03 개선 방향 QForm Direct 기반 프리폼 형상 설계 해석을 통한 결함 발생 위험 영역 예측 소재 유동을 고려한 최종 금형 형상 최적화	04 기대 효과 성형 결함 발생 가능성 사전 검토 프리폼 및 금형 설계 효율 향상 금형 수정 횟수와 개발 기간 단축

컨설팅 결과

Courtesy of CAE Technology

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[압출] 압출재 유동 불균형, Web 방향과 Bearing 최적화로 개선

caetech — Fri, 28 Aug 2026 09:49:02 +0000

QForm · Consulting Case #18

압출재 유동 불균형, Web 방향과 Bearing 최적화로 개선

복잡 단면 압출 공정에서 발생하는 소재 유동 불균형을 분석하고, Web 방향과 Bearing angle 및 length를 단계적으로 수정하여 균일한 압출 유동을 확보한 사례

01 개요 복잡 단면 압출에서 소재 유동 불균형 발생 부위별 유출 속도 차이로 제품 변형 발생 다이 형상과 Bearing 조건 최적화 필요	02 적용 분야 알루미늄 복잡 단면 압출 공정 Hollow 및 Semi-Hollow Profile 압출 압출 다이 설계 및 소재 유동 최적화
03 개선 방향 Web 방향 변경을 통한 소재 유동 개선 다이 변형을 고려한 Bearing angle 보정 Choke와 Bearing length 단계별 최적화	04 기대 효과 압출 단면 전체의 균형 잡힌 소재 유동 확보 압출재 휨과 형상 변형 발생 가능성 감소 다이 수정 횟수와 시제품 제작 비용 절감

컨설팅 결과

Courtesy of CAE Technology

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[단조] 해머 단조 금형 파손, 플래시 영역 수정으로 수명 개선

caetech — Fri, 28 Aug 2026 09:41:12 +0000

QForm · Consulting Case #17

해머 단조 금형 파손, 플래시 영역 수정으로 수명 개선

3단 해머 단조 공정의 금형 응력과 변형률 분포를 분석하고, 파손 위험이 집중되는 플래시 영역의 금형 형상을 수정하여 금형 피로수명을 개선한 사례

01 개요 3단 해머 단조 공정에서 금형 조기 파손 발생 기존 금형 수명 약 279개 수준으로 제한 금형 응력 집중부와 파손 원인 분석 필요	02 적용 분야 탄소강 열간 해머 단조 공정 다단 형단조용 금형 설계 및 해석 고하중 단조 금형 피로수명 평가
03 개선 방향 평균응력 및 유효응력·변형률 분포 분석 금형 파손 위험이 높은 위치 확인 수직벽 플래시 영역의 금형 형상 수정	04 기대 효과 금형 수명 279개에서 339개로 증가 기존 금형 대비 피로수명 약 22% 향상 금형 교체 주기와 유지보수 부담 감소

컨설팅 결과

Courtesy of TU Freiberg (Germany)

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[Stampack으로 보는 판재성형 #3] FLD, 판재의 파단 위험을 어떻게 판단할까?

caetech — Thu, 27 Aug 2026 16:12:53 +0000

Stampack Technical Note

[Stampack으로 보는 판재성형 #3] FLD, 판재의 파단 위험을 어떻게 판단할까?

Forming Limit Diagram을 이용한 판재 성형성 및 파단 위험 평가 방법

한 줄 요약

FLD는 성형 중 발생한 변형률을 재료의 성형한계와 비교해 파단 위험을 판단하는 방법입니다. 단순히 파단 여부뿐 아니라 성형한계까지 얼마나 여유가 남아 있는지도 함께 확인하는 것이 중요합니다.

파단이 발생하지 않으면 안전한 공정일까?

해석 결과에서 눈에 보이는 파단이 없다고 해서 반드시 안정적인 공정이라고 판단할 수는 없습니다. 성형한계에 매우 가까운 상태라면 소재 물성, 마찰, 판재 두께 또는 공정 조건의 작은 편차에도 실제 생산에서는 파단이 발생할 수 있습니다.

파단 위치 확인

성형 결과에서 성형한계를 초과한 영역을 확인해 크랙이 발생할 가능성이 높은 위치를 찾습니다.

성형 여유 확인

현재 변형 상태가 성형한계에 얼마나 가까운지를 함께 확인해야 공정의 안정성을 판단할 수 있습니다.

FLD는 무엇을 보여줄까?

FLD(Forming Limit Diagram)는 판재에 발생한 두 방향의 주 변형률과 재료의 성형한계곡선인 FLC(Forming Limit Curve)를 함께 나타낸 그래프입니다. 현재 변형 상태가 FLC 아래에 있는지, 가까이 접근했는지 또는 넘어섰는지를 기준으로 성형 위험도를 판단합니다.

구분	의미	실무 판단
FLC 아래	재료의 성형한계 이내	상대적으로 안정적인 성형 영역
FLC 근처	성형한계에 접근	공정 편차를 고려한 추가 검토 필요
FLC 초과	성형한계를 넘어선 상태	파단 위험이 높은 영역

같은 변형률이라도 성형 상태는 다르다

판재는 성형 위치에 따라 한 방향으로 늘어나기도 하고, 두 방향으로 동시에 늘어나거나 한쪽 방향으로 압축되기도 합니다. 따라서 최대 변형률 하나만 보는 것이 아니라 Major Strain과 Minor Strain의 조합으로 현재 변형 상태를 판단합니다.

Major Strain

판재에서 발생하는 두 주 변형률 중 더 큰 값을 의미하며, 일반적으로 판재가 가장 크게 늘어난 방향의 변형을 나타냅니다.

Minor Strain

두 번째 주 변형률로, 값의 부호와 크기에 따라 인장, 평면변형 또는 압축 상태를 구분하는 데 사용됩니다.

Stampack의 Safety Zone은 어떻게 읽을까?

Stampack Xpress는 각 영역의 변형 상태와 FLC의 상대적인 위치를 이용해 Safety Zone을 표시합니다. 이를 통해 파단뿐 아니라 과도한 박육, 변형 부족 및 압축에 의한 주름 가능성까지 함께 검토할 수 있습니다.

Fail

변형 상태가 FLC를 넘어선 영역으로, 소재 파단이 발생할 가능성이 높은 구간입니다.

Marginal / Risk

아직 성형한계를 넘지는 않았지만 FLC에 가까운 영역입니다. 실제 생산 편차를 고려하면 주의가 필요한 구간입니다.

Thinning

판재의 두께 감소가 설정한 허용 기준을 초과한 영역입니다. Stampack Xpress의 기본 Thinning 기준은 20%입니다.

Low Stretch

변형량이 매우 작은 영역입니다. 기본 Low Stretch 값은 1.5%이며, 성형이 충분히 전달되지 않은 영역을 확인하는 데 활용할 수 있습니다.

Compression

압축 변형이 발생하는 영역입니다. 압축 정도가 커질수록 주름 발생 가능성을 함께 검토해야 합니다.

파단까지 얼마나 여유가 남았을까?

파단 여부만 확인하는 것보다 현재 상태가 성형한계에서 얼마나 떨어져 있는지 확인하는 것이 실무적으로 중요합니다. Stampack Xpress의 FLD Coefficient는 현재 변형 상태와 FLC의 상대적인 위치를 수치로 표현합니다.

FLD Coefficient	판단
0	소성변형이 발생하지 않은 상태
100 미만	FLC 아래에 위치하며 아직 성형 여유가 남아 있는 상태
100	현재 변형 상태가 FLC에 도달한 상태
100 초과	성형한계를 넘어 파단 위험이 높은 상태

실무에서 중요한 것은 100을 넘었는지만 보는 것이 아닙니다.

성형한계에 지나치게 가까운 공정은 소재 편차, 마찰 변화, 판재 두께 변화 등 실제 생산조건의 변동에 민감해질 수 있습니다. 따라서 충분한 성형 여유가 확보되어 있는지도 함께 평가해야 합니다.

실무에서는 이렇게 확인합니다

FLD 결과를 볼 때는 하나의 결과만 확인하기보다 파단 위치와 성형 여유, 그리고 해당 위치의 형상을 함께 검토하는 것이 좋습니다.

1. Safety Zone으로 위험 위치 확인

먼저 전체 제품에서 Fail, Marginal 또는 Thinning 영역이 나타나는 위치를 확인합니다.

2. FLD Coefficient로 성형 여유 확인

위험 위치의 FLD Coefficient를 확인해 성형한계에 얼마나 접근했는지 판단합니다.

3. 해당 위치의 공정 원인 확인

위험 영역이 펀치 R, 다이 R, 비드 또는 소재 유입이 제한되는 위치와 관계가 있는지 확인합니다.

4. 공정 조건 변경 후 다시 비교

금형 형상이나 공정 조건을 변경한 뒤 동일한 위치의 Safety Zone과 FLD Coefficient가 개선됐는지 비교합니다.

파단 위험이 높다면 무엇을 검토해야 할까?

FLD에서 위험 영역이 확인되면 단순히 결과만 확인하는 것이 아니라 해당 위치에서 소재가 과도하게 늘어나는 원인을 찾아야 합니다.

금형 R 검토

국부적으로 작은 펀치 또는 다이 반경은 소재의 변형을 특정 위치에 집중시킬 수 있습니다.

소재 유입 조건 검토

Blank Holder Force 또는 Draw Bead 구속이 과도하면 소재 공급이 제한되어 국부적인 인장 변형이 증가할 수 있습니다.

블랭크 형상 검토

필요한 영역으로 소재가 충분히 유입될 수 있도록 블랭크 형상과 크기를 함께 검토합니다.

공정 분할 검토

한 공정에 변형이 집중된다면 여러 공정으로 변형량을 분산하는 방법도 검토할 수 있습니다.

Stampack Xpress에서는 어떻게 활용할까?

Stampack Xpress의 Shell 해석에서는 FLC를 기반으로 FLD, Safety Zone 및 FLD Coefficient를 확인할 수 있습니다. 실무에서는 성형 가능성 확인부터 공정 수정 전후 비교까지 같은 기준을 반복해서 확인하는 방식으로 활용할 수 있습니다.

초기 공정 검토

Safety Zone을 이용해 파단, 과도한 박육 및 압축 영역의 위치를 빠르게 확인합니다.

공정 최적화

FLD Coefficient를 비교해 금형 또는 공정 조건 변경 후 성형 여유가 증가했는지 확인합니다.

Shell과 Solid의 파단 기준은 다릅니다.

FLD와 FLC는 Shell 요소의 평면응력 상태를 평가하는 기준입니다. Solid 해석처럼 3차원 응력 상태를 평가해야 하는 경우에는 TFD와 TFC를 사용하며, 이 내용은 별도의 기술자료에서 다루는 것이 적합합니다.

Technical Summary

FLD는 파단 여부보다 성형한계까지의 여유를 판단하는 도구입니다.

FLD

Major Strain과 Minor Strain의 조합을 FLC와 비교해 판재의 성형 상태와 파단 위험을 평가합니다.

Safety Zone + FLD Coefficient

Safety Zone으로 위험 위치를 찾고 FLD Coefficient를 이용해 해당 위치가 성형한계에 얼마나 접근했는지 확인합니다.

실무 메시지

FLD Coefficient가 100을 넘지 않았다는 사실만으로 판단하지 말고 실제 생산 편차를 고려해 충분한 성형 여유가 확보되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

문의 및 상담

(주)CAE테크놀러지

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[QForm으로 읽는 소성가공 #6] 알루미늄 압출 Charge Weld, 스크랩 길이는 항상 같을까?

caetech — Thu, 27 Aug 2026 15:42:32 +0000

QForm Technical Note

[QForm으로 읽는 소성가공 #6] 알루미늄 압출 Charge Weld, 스크랩 길이는 항상 같을까?

QForm UK를 활용한 멀티 캐비티 및 연속 빌렛의 Charge Weld 거동과 스크랩 길이 예측

논문 정보

논문명: Charge Weld Evolution in Profile Extrusion: Variability Across Billets and Multi-Profile Designs

저자: Ivan Kniazkin, Ivan Kulakov, Nikolay Biba

저널: Key Engineering Materials, Vol. 1048, 2026, pp. 93–107

주제: QForm UK를 이용한 알루미늄 압출 Charge Weld 거동 및 스크랩 길이 분석

한 줄 요약

Charge Weld 길이는 일정한 값이 아니라 금형 내부의 소재 체류시간, 멀티 캐비티의 유동 균형, 연속 빌렛에 따른 열적 안정화 상태에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

이런 경험 없으셨나요?

같은 금형인데 프로파일마다 스크랩 길이가 다르다

멀티 캐비티 금형에서는 각 프로파일의 포트 구조와 유동 조건이 달라 Charge Weld가 사라지는 위치도 서로 달라질 수 있습니다.

첫 번째 빌렛 기준으로 절단 길이를 정했다

연속 압출에서는 초기 빌렛과 공정이 안정화된 이후 빌렛의 금형 온도와 소재 유동 상태가 다르기 때문에 Charge Weld 길이도 달라질 수 있습니다.

불량을 피하려다 스크랩을 너무 많이 버린다

보수적인 절단 길이를 적용하면 품질은 확보할 수 있지만 필요 이상의 정상 압출재까지 스크랩으로 제거하면서 수율이 감소합니다.

Charge Weld란?

알루미늄 직접 압출에서 이전 빌렛의 잔류 소재가 금형 내부에 남아 있는 상태에서 새로운 빌렛이 투입되면 두 소재가 일정 구간 동안 혼재하게 됩니다.

구 빌렛

이전 압출 사이클에서 포트와 Welding Chamber 등에 남아 있는 소재입니다.

신 빌렛

새롭게 투입된 빌렛이 기존 소재를 밀어내면서 금형 내부를 점차 채우게 됩니다.

Mixed Zone

구 빌렛과 신 빌렛이 함께 존재하는 구간으로, 일반적으로 제품에서 제거해야 하는 Charge Weld 영역입니다.

Charge Weld 길이를 결정하는 핵심

논문에서는 Charge Weld 길이를 결정하는 가장 중요한 물리적 원인을 금형 내부 소재의 Transit Time, 즉 체류시간 차이로 설명합니다.

빠른 유동 경로

포트와 Welding Chamber를 빠르게 통과한 신 빌렛 소재가 프로파일에 먼저 도달합니다.

느린 유동 경로

Dead Metal Zone 주변이나 체적이 큰 포트에 존재하는 구 빌렛 소재는 더 늦게 배출됩니다.

핵심 원리

가장 빠른 소재와 가장 느린 소재의 체류시간 차이가 작을수록 Charge Weld 구간도 짧아집니다. 따라서 포트 및 Feeding Zone의 유동 균형이 스크랩 감소에 매우 중요합니다.

QForm 해석은 실제와 얼마나 일치할까?

연구에서는 QForm UK에서 계산한 신/구 빌렛 분포와 실제 압출재 Macro Section을 Stop-mark 기준 600, 750, 900 mm 위치에서 비교했습니다.

Stop-mark 거리	실험 New Material	QForm 해석
600 mm	17.81%	17.20%
750 mm	30.24%	30.22%
900 mm	38.41%	41.88%

해석 신뢰성

600 mm와 750 mm 위치에서는 실험과 해석의 차이가 0.6 percentage-point 이하였으며, QForm 해석이 실제 Charge Weld 진행 과정을 매우 유사하게 재현했습니다.

Case 1. 멀티 캐비티에서는 모두 같을까?

International Extrusion Benchmark 2023 금형에서는 하나의 금형에서 3개의 Hollow Tube를 동시에 압출하되, 각 캐비티의 포트와 베어링 구조를 서로 다르게 설계했습니다.

프로파일 1

Conical 포트, Welding Chamber Fillet 20 mm, 베어링 높이 6 mm 조건을 적용했습니다.

프로파일 2

Cylindrical 포트와 상대적으로 큰 포트 체적을 갖는 구조로 인해 구 빌렛 소재의 교체 시간이 길어졌습니다.

프로파일 3

Conical 포트와 Local Choke를 적용하여 프로파일 1, 2와 다른 유동 조건을 형성했습니다.

같은 금형에서도 Charge Weld는 다르다

QForm 해석과 실험 결과, 3개의 프로파일 중 프로파일 2의 Charge Weld가 다른 프로파일보다 뚜렷하게 길게 나타났습니다.

원인은 포트 체적

프로파일 2는 다른 캐비티보다 포트 내부 소재 체적이 커 이전 빌렛 소재가 완전히 교체되기까지 더 긴 시간이 필요했습니다.

실무적으로 중요한 이유

멀티 캐비티 금형에서 하나의 프로파일만 기준으로 스크랩 길이를 결정하면 다른 프로파일에는 Charge Weld가 남아 있을 수 있습니다.

Case 2. 비대칭 프로파일 배치의 영향

두 번째 사례에서는 서로 비대칭인 2개의 프로파일을 후공정에서 회전시키지 않고 바로 취급하기 위해 Mirrored 배치가 아닌 Translated 형태로 금형에 배치했습니다.

평가 기준	프로파일 1	프로파일 2
100% New Material	1,674 mm	1,940 mm
95% Criterion	1,458.1 mm	1,690.7 mm
차이	-	약 +16%

왜 프로파일 별 절단 길이가 필요한가?

프로파일 1과 프로파일 2는 동일한 빌렛에서 동시에 압출되지만 각각의 포트 면적, 포트 체적, 중심축으로부터의 위치 및 베어링 조건이 다릅니다.

프로파일 1 기준으로 절단

프로파일 1에서는 Charge Weld가 제거되었더라도 프로파일 2에는 구 빌렛 소재가 남아 있을 수 있습니다.

가장 긴 프로파일 기준

품질 확보를 위해 일반적으로 가장 긴 Charge Weld를 갖는 프로파일 기준으로 절단 길이를 설정해야 합니다.

설계 단계에서 해결하는 방법

각 Cavity의 포트 체적과 유동량을 균형 있게 설계하면 프로파일 간 Charge Weld 차이를 줄이고 전체 스크랩을 감소시킬 수 있습니다.

Case 3. 첫 번째 빌렛만 보면 안 되는 이유

연속 압출이 시작되면 초기에는 금형 전체가 열적으로 안정화되지 않은 상태입니다. 빌렛이 반복해서 압출되면서 금형 온도와 포트 내부 유동 조건이 계속 변화합니다.

빌렛 #1

공정 시작 직후에는 금형 내부 온도와 유동 상태가 아직 안정되지 않은 상태입니다.

빌렛 #5

연속 압출에 의해 금형의 온도 분포와 포트 유동이 변화하면서 Charge Weld 진행 거리도 크게 달라졌습니다.

Charge Weld 길이, 최대 70% 증가

연속 빌렛 해석 결과 Charge Weld 길이는 첫 번째 빌렛의 2,819.0 mm에서 다섯 번째 빌렛의 4,791.7 mm까지 증가했습니다.

빌렛	Charge Weld Length	이전 빌렛 대비
#1	2,819.0 mm	-
#2	4,255.9 mm	+51.0%
#3	4,543.6 mm	+6.8%
#4	4,720.8 mm	+3.9%
#5	4,791.7 mm	+1.5%

빌렛 #1 → #5

Charge Weld 길이가 총 +70.1% 증가했습니다. 반면 빌렛 #4와 #5의 차이는 +1.5%에 불과해 공정이 점차 안정화되고 있음을 확인할 수 있습니다.

왜 연속 빌렛에서 달라질까?

논문에서는 이러한 차이의 주요 원인을 연속 압출 과정에서 발생하는 금형과 프로파일의 열적 상태 변화로 설명합니다.

온도 분포 변화

연속 압출이 진행되면서 프로파일의 고온 영역은 더욱 뜨거워지고 일부 저온 영역은 상대적으로 낮아지면서 단면 내 온도 차이가 증가했습니다.

포트 유속 변화

온도 변화는 소재의 변형저항과 포트 내부 유동속도를 변화시키면서 각 Flow Path의 체류시간을 변화시킵니다.

결국 Charge Weld 변화

빠른 Flow Path와 느린 Flow Path 사이의 체류시간 차이가 달라지면서 Charge Weld 길이도 빌렛마다 달라집니다.

스크랩을 줄이려면 무엇을 바꿔야 할까?

포트 체적 최소화

금형 내부에 저장되는 구 빌렛 소재량을 줄이면 새로운 빌렛으로 교체되는 시간이 단축됩니다.

포트 유동 균형

각 Port를 통과하는 소재의 체류시간 차이를 줄여 Charge Weld 구간을 짧게 만들 수 있습니다.

Cavity 간 유량 균형

멀티 캐비티에서는 각각의 프로파일뿐 아니라 Cavity 사이의 평균 압출속도 차이까지 함께 검토해야 합니다.

공정 안정화 고려

스크랩 길이는 첫 번째 빌렛이 아니라 열적으로 안정화된 연속 생산조건까지 검토하여 결정하는 것이 중요합니다.

QForm UK에서는 어떻게 활용할 수 있을까?

Charge Weld 위치 확인

구 빌렛과 신 빌렛의 분포를 프로파일 단면에서 직접 확인하여 Mixed Zone이 어느 위치까지 존재하는지 평가할 수 있습니다.

프로파일 별 스크랩 길이 계산

멀티 캐비티 금형에서 각 프로파일의 Charge Weld 진행 거리를 각각 분석하여 필요한 절단 길이를 결정할 수 있습니다.

연속 압출 해석

여러 빌렛을 연속으로 해석하여 금형 온도와 소재 유동이 안정화되는 과정까지 평가할 수 있습니다.

금형 설계 최적화

포트 크기와 체적, Welding Chamber 및 베어링 조건을 변경하면서 Charge Weld와 스크랩 길이 감소 효과를 사전에 비교할 수 있습니다.

Paper Summary

왜 이 논문이 중요한가?

핵심 결론 1

Charge Weld 길이는 단순한 공정 상수가 아니라 포트와 Welding Chamber를 통과하는 소재의 체류시간 차이에 의해 결정됩니다.

핵심 결론 2

멀티 캐비티 금형에서는 Cavity마다 Charge Weld 길이가 다를 수 있으므로 프로파일 별 평가가 필요합니다.

핵심 결론 3

연속 압출에서는 열적 안정화 과정 때문에 첫 번째 빌렛과 안정화된 빌렛의 Charge Weld 길이가 크게 달라질 수 있습니다.

핵심 결론 4

본 연구의 산업 사례에서는 첫 번째와 다섯 번째 빌렛의 Charge Weld 길이가 최대 +70.1%까지 차이를 보였습니다.

실무 메시지

스크랩 길이는 경험적으로 고정하기보다 QForm 해석을 이용해 프로파일 별·빌렛 별 Charge Weld 거동을 확인하고, 실제 생산조건에 맞게 결정하는 것이 중요합니다.

문의 및 상담

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[QForm으로 읽는 소성가공 #5] 해석에서는 괜찮았는데 실제 단조에서 미충전이 발생하는 이유

caetech — Thu, 27 Aug 2026 14:49:58 +0000

QForm Technical Note

[QForm으로 읽는 소성가공 #5] 해석에서는 괜찮았는데 실제 단조에서 미충전이 발생하는 이유

QForm UK의 Air Entrapment 해석과 센서 데이터를 활용한 열간단조 미충전 예측

논문 정보

논문명: Hybrid Numerical and Data-Driven Modelling for Defect Prediction in Screw Press Hot Bulk Forging of the EN AW-6060 Part

저자: Artem Alimov, Yuyao Jiang, Markus Gardill, Sebastian Härtel

저널: Key Engineering Materials, Vol. 1049, 2026, pp. 75–87

주제: QForm UK FEM 해석과 실제 프레스 센서 데이터를 결합한 열간단조 미충전 결함 예측

한 줄 요약

실제 단조에서는 소재와 금형만이 아니라 금형 내부의 공기, 프레스 변형, 소재 위치 편차까지 고려해야 미충전 결함을 정확하게 예측할 수 있습니다.

이런 경험 없으셨나요?

해석에서는 완전 충전인데 실제 제품은 미충전

일반적인 해석에서는 금형이 충분히 충전되는 것으로 나타났지만 실제 시험에서는 일부 깊은 캐비티가 채워지지 않는 경우가 있습니다.

소재와 공정 조건이 같은데 결과가 달라진다

빌렛 온도와 성형 조건을 동일하게 관리해도 소재 위치 편차, 장비 거동 등의 영향으로 단조 결과가 달라질 수 있습니다.

금형 수정만 반복하게 된다

결함 원인을 정확히 파악하지 못하면 캐비티 형상, 소재량, 성형 에너지를 반복적으로 수정하게 됩니다.

왜 해석과 실제가 달라질까?

일반적인 FEM 해석에서는 소재 물성, 마찰, 온도, 금형 형상 등을 고려하지만 실제 생산 설비에서 발생하는 모든 현상을 포함하기는 어렵습니다.

이 연구에서는 금형 캐비티 내부의 포획 공기, 프레스 프레임 변형, 램 기울어짐과 같은 실제 공정 현상을 FEM 모델에 추가하여 해석과 실제 시험 사이의 차이를 줄였습니다.

핵심 아이디어

연구에서는 QForm UK의 FEM 해석과 실제 단조 프레스에서 측정한 센서 데이터를 각각 분석한 뒤, 두 결과를 함께 활용하는 Hybrid Numerical–Data-Driven Modelling 방법을 적용했습니다.

FEM 기반 예측

QForm UK 자동 해석을 통해 여러 공정조건의 결과를 생성하고 Random Forest와 SHAP 분석으로 미충전에 영향을 주는 변수를 평가합니다.

센서 기반 검출

프레스의 위치, 하중, 가속도, 프레임 변형 및 Radar 센서 데이터를 분석하여 정상 제품과 미충전 제품을 구분합니다.

Hybrid 접근

해석은 결함이 발생하는 원인을 분석하고, 센서 데이터는 실제 공정에서 결함 상태를 감지하는 역할을 수행합니다.

QForm 해석에서는 무엇을 고려했을까?

1. 소재 및 공정 편차

소재 온도, 직경, 길이와 함께 금형 내 소재 위치 편차를 해석 변수로 적용했습니다.

2. Press Frame Deflection

하부 금형에 스프링 강성을 적용하여 실제 프레스 프레임의 탄성 변형을 모델링했습니다.

3. Press Ram Tilt

상부 금형을 일정 각도로 회전시켜 실제 램 기울어짐이 성형에 미치는 영향을 평가했습니다.

4. Trapped Air

금속 유동에 의해 밀폐되는 캐비티의 공기를 자동으로 검출하고 압력 증가를 계산했습니다.

가장 중요한 결과: 금형 내부의 공기

기준 공정조건으로 실제 단조 시험을 수행했을 때 미충전이 발생했지만, 초기 FEM 해석에서는 정상적으로 완전 충전되는 것으로 예측되었습니다.

Air Entrapment 미고려

금속만 고려한 기존 FEM 해석에서는 캐비티가 정상적으로 충전되는 것으로 예측되었습니다.

Air Entrapment 고려

QForm UK에서 캐비티 내부의 포획 공기를 고려하자 실제 시험과 유사한 위치에서 최대 약 0.54 mm의 미충전이 예측되었습니다.

포획 공기 압력

해석에서 캐비티 내부의 공기 압력은 최대 약 202 MPa까지 증가했습니다.

QForm은 포획 공기를 어떻게 계산할까?

QForm UK에서는 성형 중 금속의 Flow Front를 추적하여 금속으로 완전히 둘러싸인 영역을 자동으로 탐색합니다.

1. 금속 유동 추적

성형이 진행되면서 금속이 금형 캐비티 내부로 유입되는 과정을 FEM으로 계산합니다.

2. 밀폐된 공기 영역 탐색

금속에 의해 외부와 연결이 끊긴 캐비티를 포획 공기 영역으로 판단합니다.

3. 공기 압력 계산

캐비티 체적이 감소하면 단열 압축 관계에 따라 공기 압력이 증가하고, 이 압력이 소재 유동을 방해하도록 계산합니다.

해결 방법은 Air Vent

연구진은 미충전이 발생한 깊은 캐비티에 직경 0.5 mm의 Air Vent Hole을 방전가공으로 추가했습니다.

Without Vent

Vent 적용 전

깊은 캐비티 내부의 공기가 빠져나가지 못하면서 실제 단조품에 미충전이 발생했습니다.

With Vent

Vent 적용 후

캐비티의 공기가 외부로 배출되면서 실제 단조 시험과 QForm 해석 모두에서 미충전이 제거되었습니다.

어떤 공정 변수가 미충전에 영향을 줄까?

연구에서는 6개의 변수를 이용해 120개의 QForm 해석을 자동으로 수행하고 Random Forest와 SHAP 분석으로 미충전에 대한 영향을 평가했습니다.

영향 변수	연구 결과
소재 직경	가장 큰 영향을 나타냈으며, 직경이 부족하면 소재량 부족으로 미충전 가능성이 증가했습니다.
소재 위치	약 ±5 mm 범위에서는 비교적 안정적이었지만 더 큰 위치 편차에서는 미충전 발생 가능성이 증가했습니다.
초기 소재 온도	연구 범위에서는 460°C까지 감소해도 미충전 발생에 큰 영향을 주지 않았습니다.
소재 길이	70 mm 수준까지 감소해도 미충전 발생에는 큰 영향을 주지 않았습니다.
프레스 강성	약 6 MN/mm 이하에서 결함 확률이 일부 증가했지만 전체적인 영향도는 상대적으로 작았습니다.
램 기울어짐	실제 측정된 램 기울어짐 수준에서는 미충전에 미치는 영향이 거의 없었습니다.

실제 프레스 데이터를 함께 보면?

연구에서는 프레스에 위치, 하중, 가속도, 프레임 변형 및 Radar 센서를 설치하고 정상 제품과 소재 위치를 ±10 mm 이동시켜 발생시킨 불량 제품의 데이터를 비교했습니다.

센서 데이터에도 결함 정보가 존재

Ram Position, Piezo Force, Frame Position, Acceleration 및 Radar 신호에서 정상 상태와 불량 상태의 분포 차이가 확인되었습니다.

특히 Radar Sensor

단일 Radar Sensor에서 추출한 데이터만으로도 정상 상태와 소재 위치 편차 상태가 비교적 명확하게 분리되었습니다.

실무에서는 어떻게 활용할 수 있을까?

금형 설계

깊고 막힌 캐비티의 Air Entrapment 위치를 해석하고 필요하면 Air Vent 위치와 필요성을 검토할 수 있습니다.

공정 설계

소재 치수와 위치 공차를 포함해 실제 생산 편차를 해석 변수로 적용하여 공정 안정성을 평가할 수 있습니다.

생산 기술

프레스 강성과 램 기울어짐 등 실제 설비 특성이 성형 품질에 미치는 영향을 정량적으로 확인할 수 있습니다.

품질 관리

해석 결과와 설비 센서 데이터를 함께 활용하면 미충전 발생 원인 분석과 공정 이상 감지에 활용할 수 있습니다.

QForm UK에서 주목할 기능

이번 연구에서 QForm UK는 단순한 소재 유동 해석뿐 아니라 실제 단조 공정에서 발생하는 비이상적인 현상을 FEM 모델에 포함하는 데 사용되었습니다.

Trapped Air Simulation

금속 유동 과정에서 발생하는 밀폐 공기 영역을 자동으로 탐색하고 캐비티 내부 압력을 계산하여 공기에 의한 미충전을 예측할 수 있습니다.

Press Stiffness Modelling

Spring-loaded Die 조건을 이용하면 프레스 프레임 탄성 변형으로 손실되는 에너지를 해석 모델에 반영할 수 있습니다.

API 기반 자동 해석

다수의 공정변수 조합을 자동으로 계산하여 DOE, Machine Learning 및 Robust Process Design을 위한 데이터셋을 구축할 수 있습니다.

Paper Summary

왜 이 논문이 중요한가?

핵심 결론 1

일반적인 FEM 모델만으로는 실제 생산에서 발생하는 모든 미충전 현상을 설명하기 어려울 수 있습니다.

핵심 결론 2

깊은 금형 캐비티에 포획된 공기는 높은 압력을 형성하여 소재 유동을 방해하고 미충전을 발생시킬 수 있습니다.

핵심 결론 3

QForm UK에서 Air Entrapment를 고려한 결과 실제 제품에서 발생한 미충전 위치와 크기를 보다 현실적으로 예측할 수 있었습니다.

실무 메시지

해석 결과와 실제 제품이 다르다면 소재나 마찰조건만 수정하기 전에 Air Entrapment, 소재 위치 편차, 프레스 거동과 같은 실제 공정조건을 함께 검토할 필요가 있습니다.

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[국제대회] 2026 국제 금속 성형 공정 올림피아드 우승자 결과

caetech — Wed, 19 Aug 2026 09:44:43 +0000

Winners — Hot Bulk Forging section

1st place – Bálint Gábriel, Budapest University of Technology and Economics (Hungary)

2nd place – Jan Kiełbania, AGH University of Science and Technology in Kraków (Poland)

3rd place – Victor Kazakov, Bauman Moscow State Technical University (Russia)

Winners — Extrusion section

1st place – Ganggang Wang, South China University of Technology (China)

2nd place – Nikita Vasylevskiy, Bauman Moscow State Technical University (Russia)

3rd place – Zumi Cheng, Central South University (China)

Special Diploma for Recognized for Excellence in Reporting and Clear Interpretation of Experimental and Analytical Results was awarded to

Lupu Andreea–Alexandra, National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest (Romania).

Special Diploma for an In-Depth and Comprehensive Analysis of the Profile Flow was awarded to Dinh Cong Phong, Hanoi University of Industry (Vietnam).

Winners — Rolling section

1st place – Enis Mumajesi, Politecnico di Torino (Italy)

2nd place – Egor Lukyanov, Nosov Magnitogorsk State Technical University (Russia)

3rd place – Immanuel Bilz, TU Bergakademie Freiberg (Germany)

3rd place – Yuji Lv, Central South University (China)

Winners — Sheet Metal Forming section

1st place – Dmitry Fomichev, Samara University (Russia)

2nd place – Nikita Strugovshchikov, Bauman Moscow State Technical University (Russia)

3rd place – Chan Thanh Cong, Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University (Russia)

올림피아드는 2013년 소규모의 추진팀에 의해 처음 시작되었습니다.

그 후 꾸준히 성장하며 현재는 전 세계 여러 대학과 학생들이 함께 참여하는 국제적인 행사로 자리 잡았습니다.

해마다 새로운 분야와 섹션이 추가되며 그 규모를 넓혀갈 수 있었던 것은 학생, 교수진, 그리고 행사 관계자들의 적극적인 참여와 노력 덕분입니다. 함께해 주신 모든 분들께 감사드립니다!

🏆 판재 성형(Sheet Metal Forming) 분야의 첫 등장

특히 올해 국제 무대에서는 판재 성형(Sheet Metal Forming) 분야가 처음으로 별도의 섹션으로 신설되었습니다. 새롭게 마련된 이 분야에 관심을 가지고 적극적으로 참여해 주신 모든 참가자분들께 진심으로 감사드리며, 우수한 성과를 거둔 수상자 및 입상자 여러분께도 축하의 말씀을 전합니다!

🔎 2026 올림피아드 주요 결과

2026년 올림피아드에서는 부다페스트 공과대학교(Budapest University of Technology and Economics)의 Bálint Gábriel 학생이 가장 많은 참가자가 몰린 인기 분야인 Hot Bulk Forging(열간 벌크 단조) 부문에서 뛰어난 성적으로 우승을 차지했습니다.

부다페스트 공과경제대학교(BME) 학생들

독일 슈투트가르트 대학교 참가자들

아르헨티나 참가자들

벨라루스 참가자들

러시아 참가자들

한국 참가자들

🌟 2027년 올림피아드도 기대해 주세요!

세계 각국의 학생들이 소성가공 기술과 해석 역량을 겨루는 국제 소성가공 올림피아드!

단조부터 판재 성형까지 다양한 분야로 영역을 넓혀가며 미래의 소성가공 전문가들이 함께 성장하는 글로벌 무대가 되고 있습니다.

국제 소성가공 올림피아드가 학생들에게 단순한 경쟁의 장을 넘어, 새로운 기술을 배우고 자신의 역량을 직접 경험하며 한 단계 성장할 수 있는 뜻깊은 기회가 되기를 바랍니다. 특히 앞으로는 더 많은 국가와 대학, 그리고 학생들이 참여해 다양한 경험과 지식을 나눌 수 있기를 기대합니다.

내년에는 또 어떤 새로운 도전과 멋진 결과가 펼쳐질지 많은 기대와 관심 부탁드립니다.

더 많은 학생들이 국제 무대에서 자신의 실력을 펼치고 소성가공 분야의 미래를 직접 경험할 수 있는 기회가 되기를 응원합니다!

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[Stampack Xpress]2026.1 패치

caetech — Tue, 11 Aug 2026 14:37:31 +0000

🎉 Stampack Xpress 2026.1이 새롭게 출시되었습니다🎉

이번 버전은 지속적인 소프트웨어 개발과 사용자 피드백을 바탕으로 새로운 기능과 주요 개선사항을 적용하여, 판재 성형해석(Forming Simulation)을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 한 단계 업그레이드되었습니다. 특히 실제 성형 공정에서 필요한 해석 효율성과 사용 편의성을 높이는 데 초점을 맞춰, 엔지니어들이 보다 빠르고 편리하게 성형해석을 수행하고 결과를 검토할 수 있도록 개선되었습니다.

💡 더욱 효율적인 성형해석을 위한 업그레이드

Stampack Xpress 2026.1은 기존 기능을 더욱 발전시키는 동시에 새로운 기능을 추가하여, 판재 성형공정의 해석 시간 단축과 결과 검토의 편의성을 향상시켰습니다.

🚀 주요 업데이트 내용

1. Report Manager 신규 추가 (PPT/PDF 형식의 보고서 자동 생성)

2. Bulk Forming Solver 안정성 대폭 향상

3. TFD Center 결과 추가로 크랙 판정 정확도 향상

4. Trim Optimization & Laser Cutting 기능 개선

5. 총 22개 기능 개선

Stampack Xpress 2026.1을 통해 성형해석 소프트웨어는 한층 더 빠르고, 스마트하며, 사용자 친화적인 환경으로 발전했습니다.

이를 바탕으로 엔지니어들은 반복적인 해석 작업을 효율적으로 수행하고, 성형공정의 문제점을 사전에 검토하여 제품 개발 및 금형 설계 과정에서 보다 효과적인 의사결정을 할 수 있습니다.

이번 새로운 버전이 고객 여러분의 성형공정 최적화와 해석 업무 효율 향상에 도움이 되기를 기대합니다.

새롭게 업데이트된 Stampack Xpress 2026.1, 더욱 향상된 성형해석 환경을 직접 경험해 보세요!

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[단조] 기어 열간 단조 금형 파손, 분할 금형으로 수명 개선

caetech — Thu, 06 Aug 2026 16:14:40 +0000

QForm · Consulting Case #16

기어 열간 단조 금형 파손, 분할 금형으로 수명 개선

기어 열간 단조 공정의 금형 응력과 파손 위험부를 분석하고, 위험부를 분리한 조립식 분할 금형을 적용하여 금형 피로수명과 경제성을 개선한 사례

01 개요 기어 열간 단조 중 금형 국부 파손 발생 치형 하단부에 높은 응력과 손상 집중 반복적인 금형 교체로 유지비용 증가	02 적용 분야 자동차 및 산업용 정밀 기어 부품 기어 열간 단조 공정 고하중 단조 금형 수명 평가
03 개선 방향 평균응력과 유효응력 분포 분석 파손 모델을 이용한 금형 위험부 예측 위험부 교체가 가능한 분할 금형 적용	04 기대 효과 금형 피로수명 기존 대비 157% 향상 금형 블록 20개 기준 연간 18,000달러 절감 금형 유지보수성과 생산 안정성 향상

컨설팅 결과

Courtesy of Cramlington Precision Forge (UK)

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[Stampack으로 보는 판재성형 #2] Springback, 왜 발생하고 어떻게 줄일까?

caetech — Thu, 06 Aug 2026 15:24:45 +0000

Stampack Technical Note

[Stampack으로 보는 판재성형 #2] Springback, 왜 발생하고 어떻게 줄일까?

탄성 복원에 의한 형상 편차와 금형 보정 해석의 실무 적용 방법

한 줄 요약

Springback은 성형 후 공구가 제거되면서 판재에 남아 있던 탄성 응력이 풀려 형상이 변하는 현상입니다. 성형 조건을 안정화한 후 해석 결과를 기준으로 금형을 반복 보정하면 최종 제품의 형상 편차를 줄일 수 있습니다.

Springback이 중요한 이유

프레스가 닫혀 있는 동안에는 제품이 금형 형상을 따라 정상적으로 성형된 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 금형에서 제품을 꺼내면 잔류 탄성 응력이 해방되면서 벽각도, 플랜지 및 곡률이 변할 수 있습니다.

제품 공차 불량

성형 직후에는 공차를 만족하더라도 Springback 이후에는 기준 형상에서 벗어날 수 있습니다.

반복적인 금형 수정

Springback을 사전에 검토하지 않으면 트라이아웃 단계에서 금형 수정과 재가공이 반복될 수 있습니다.

후속 공정 문제

플랜지 위치와 홀 위치가 변하면 조립, 용접, 트리밍 및 치수 검사에도 영향을 줄 수 있습니다.

Springback은 왜 발생할까?

판재가 굽힘이나 드로잉을 받으면 두께 방향으로 인장과 압축 응력이 발생합니다. 성형 중 발생한 변형 중 소성 변형은 남지만, 탄성 변형은 하중이 제거된 후 일부 회복됩니다. 이 탄성 복원에 의해 제품의 각도와 곡률이 변하는 현상이 Springback입니다.

성형 중

제품은 펀치와 다이에 구속되어 금형 형상을 따라 변형됩니다. 이때 판재 내부에는 소성 변형과 탄성 변형이 함께 발생합니다.

금형 제거 후

공구 구속이 사라지면 남아 있던 탄성 응력이 해방되면서 각도 열림, 벽 휨 및 비틀림이 발생합니다.

Springback에 영향을 주는 주요 인자

Springback은 하나의 조건만으로 결정되지 않습니다. 소재 물성과 제품 형상, 공정 조건 및 금형 접촉 상태가 함께 영향을 줍니다.

영향 인자	Springback이 커지는 조건	실무 검토 항목
항복강도	고강도 소재일수록 탄성 복원 증가	정확한 소재 물성 및 경화 모델 적용
탄성계수	탄성계수가 낮을수록 복원량 증가 가능	소재 등급별 탄성 물성 확인
판재 두께	얇은 판재에서 형상 강성이 낮아짐	실제 두께와 두께 편차 반영
굽힘 반경	작은 반경에서 응력 구배 증가	펀치 및 다이 반경 검토
인장력	제품 전체의 인장 상태가 부족한 경우	블랭크 홀더력과 소재 유입량 확인
마찰 조건	소재 유입이 불균일한 경우	윤활 상태와 공구별 마찰계수 검토
트리밍	트림 후 응력 균형이 달라지는 경우	최종 트림 상태에서 Springback 재계산

Springback 결과에서 확인할 항목

Springback 결과는 변형 형상만 보는 것보다 목표 제품과의 편차를 함께 확인하는 것이 중요합니다. 전체 형상이 이동한 것인지, 특정 플랜지나 벽면만 국부적으로 변형된 것인지 구분해야 합니다.

Springback Shape

변형 형상 확인

벽각도 열림, 플랜지 들뜸, 측벽 휨 및 제품 비틀림이 발생하는 위치를 확인합니다.

Target Deviation

목표 형상과의 편차

제품 도면 또는 기준 CAD와 비교하여 공차 초과 영역과 편차 방향을 확인합니다.

Springback을 줄이는 공정 설계 방법

금형 보정 전에 먼저 성형 공정 자체가 안정적인지 확인해야 합니다. 파단, 과도한 박화, 주름 또는 불균일한 소재 유입이 발생한 상태에서 금형만 보정하면 정상적인 결과를 얻기 어렵습니다.

제품에 충분한 인장력을 부여

블랭크 홀더력과 비드 조건을 조정하여 소재 유입을 제어하고 제품 전체에 보다 균일한 인장 상태를 형성합니다.

굽힘과 되굽힘 조건 조정

공정 배치와 금형 반경을 검토하여 특정 부위에 과도한 굽힘 응력이 집중되지 않도록 합니다.

국부 강성 확보

제품 형상 변경이 가능한 경우 비드, 엠보싱 또는 형상 단차를 활용하여 취약 부위의 강성을 높일 수 있습니다.

성형 조건 안정화

마찰계수, 블랭크 홀더력, 금형 간극 및 프레스 스트로크가 실제 조건을 반영하는지 확인합니다.

금형 형상 보정

공정 변경만으로 목표 공차를 만족하기 어려운 경우 Springback 반대 방향으로 금형 형상을 보정합니다.

Stampack Xpress의 Springback Compensation

Stampack Xpress에서는 성형 및 Springback 해석 결과와 목표 형상의 차이를 이용하여 보정 대상 금형을 수정할 수 있습니다. 보정은 한 번에 완료되는 작업이 아니라, 수정된 금형으로 성형과 Springback 해석을 다시 수행하는 반복 과정입니다.

단계	수행 내용	확인 사항
1	성형 해석	파단, 주름, 박화 및 소재 유입 상태가 정상적인지 확인
2	Springback 해석	금형 제거 후의 최종 제품 형상 계산
3	목표 형상 비교	기준 CAD와 비교하여 공차 초과 영역과 편차 방향 확인
4	금형 보정	Springback 반대 방향으로 보정 대상 금형 형상 수정
5	재해석	보정 금형을 적용하여 성형과 Springback 재계산
6	반복 검증	최종 제품이 목표 공차에 들어올 때까지 반복

보정 해석 설정 시 확인할 사항

Springback Compensation은 기준면과 보정 대상 금형을 어떻게 설정하는지에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 특히 기준 측의 금형이 블랭크 전체 영역을 충분히 덮고 있는지 확인해야 합니다.

Target 선택

보정 기준이 되는 목표 제품 형상을 선택합니다. Springback Compensation을 사용할 때는 Target의 Best-fit 옵션을 비활성화해야 합니다.

Compensation reference

Press ram을 선택하면 블랭크 위쪽 공구가 기준이 되고, Press table을 선택하면 아래쪽 공구가 기준이 됩니다.

기준 측 선택

블랭크 전체 영역을 덮는 측을 선택하는 것이 중요합니다. 양쪽이 모두 전체 영역을 덮는다면 분리된 면이 적은 측을 우선 검토합니다.

Compensation surfaces

보정할 펀치와 다이, 절단선 및 구속 조건을 정의할 면을 등록합니다. 일반 공구면은 Springback 반대 방향으로 수정됩니다.

Constraint surfaces

블랭크 홀더 영역이나 프로그레시브 금형의 스트립 연결부처럼 이동시키면 안 되는 영역은 좌표 방향별로 구속할 수 있습니다.

Remove undercut

보정 과정에서 새롭게 생성되는 언더컷을 제거합니다. 수직 또는 수직에 가까운 금형 벽이 있는 경우 특히 중요합니다.

보정 전후 결과 비교

초기 Springback 결과에서 공차를 초과한 영역을 확인한 후 금형을 보정하고 재해석합니다. 한 번의 보정으로 목표 형상에 도달하지 못할 수 있으므로, 편차 감소 추이를 확인하며 보정 강도를 단계적으로 조정하는 것이 좋습니다.

보정 전

초기 해석 결과

벽각도와 플랜지 영역에서 목표 형상 대비 편차가 발생하며 일부 영역이 허용 공차를 초과합니다.

보정 후

반복 보정 결과

보정된 금형으로 재해석하면서 목표 형상과의 편차가 감소하고 제품이 허용 공차 범위에 가까워집니다.

실무 Springback 해석 체크리스트

소재 물성이 실제 소재와 일치하는가?

항복강도와 경화 거동이 다르면 성형 중 응력 분포와 Springback 결과도 달라질 수 있습니다.

성형 결과가 먼저 안정화되었는가?

파단, 주름 및 과도한 박화가 발생한 상태에서는 금형 보정보다 공정 조건 개선이 우선입니다.

최종 트림 상태를 반영했는가?

트리밍으로 제품의 강성과 응력 균형이 바뀔 수 있으므로 최종 제품 상태에서 Springback을 확인해야 합니다.

불필요한 전체 이동을 제거했는가?

목표 형상과 비교할 때 단순한 위치 이동 또는 회전과 실제 형상 변형을 구분해야 합니다.

보정하지 않을 영역을 구속했는가?

블랭크 홀더 접촉부와 스트립 연결부처럼 유지해야 하는 영역에 적절한 구속 조건을 적용합니다.

언더컷과 금형 가공성을 확인했는가?

보정 결과가 해석상 가능하더라도 실제 금형 제작과 제품 취출이 가능한 형상인지 확인해야 합니다.

Stampack Xpress에서의 활용 방법

초기 해석에서는 성형 공정과 Springback 발생 위치를 빠르게 검토하고, 최종 검증 단계에서는 실제 소재와 공정 조건을 반영해 목표 형상과의 편차를 평가하는 방식이 효과적입니다.

초기 공정 검토

벽각도, 플랜지 들뜸 및 비틀림의 발생 위치를 확인하고 블랭크 홀더력, 비드 및 공정 배치를 우선 조정합니다.

최종 금형 보정

목표 CAD와의 편차를 기준으로 금형을 보정하고, 성형과 Springback 해석을 반복하여 허용 공차를 검증합니다.

Technical Summary

Springback 보정은 공정 안정화 이후에 수행해야 합니다.

발생 원인

성형 중 판재에 축적된 탄성 응력이 금형 제거 후 해방되면서 각도, 곡률 및 플랜지 형상이 변합니다.

공정 개선

소재 유입, 인장 상태, 블랭크 홀더력, 비드, 마찰 및 금형 반경을 검토하여 Springback 자체를 먼저 줄입니다.

금형 보정

목표 형상과 Springback 결과의 차이를 이용해 금형을 반대 방향으로 수정하고 성형과 Springback 해석을 반복합니다.

실무 메시지

보정량만 크게 적용하기보다 공차 편차가 감소하는 추이를 확인하면서 단계적으로 반복 보정하는 것이 중요합니다.

문의 및 상담

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[판재] 블랭크 형상 최적화로 제품 형상 오차 개선

caetech — Thu, 30 Jul 2026 15:55:11 +0000

Stampack Xpress · Consulting Case #15

블랭크 형상 최적화로 제품 형상 오차 개선

Stampack Xpress의 Trim Optimizer를 적용하여 스프링백 이후의 제품 형상 편차를 분석, 블랭크 형상을 반복 보정하여 초기 2.4 mm의 편차를 0.038 mm까지 줄인 사례

01 개요 초기 설계안에서 최대 2.4 mm의 형상 편차 발생 목표 형상 확보를 위한 블랭크 형상 수정 필요 Trim Optimizer를 이용한 편차 개선 검토	02 적용 분야 자동차 및 산업용 판재 성형 부품 프레스 성형 후 트리밍 공정 형상 정밀도가 요구되는 판재 부품
03 개선 방향 스프링백 결과를 반영한 블랭크 형상 보정 보정 단계별 목표 제품과의 형상 편차 비교 반복 계산을 통한 블랭크 형상 최적화	04 기대 효과 제품 형상 정밀도 확보 금형 및 블랭크 형상 반복 수정 최소화 개발 효율 및 생산성 향상

컨설팅 결과

Courtesy of CAE Technology

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[HawkAI전략]중소기업 AX 지원사업, CAE테크놀러지와 함께!!

caetech — Thu, 30 Jul 2026 13:49:13 +0000

Hawk·AI Strategy Note

[HawkAI 전략] 중소기업 AX 지원사업, 함께할 수요기업을 찾습니다

도공기술마켓 인증 중소기업과 함께 AI 비전검사 및 품질검사 자동화 과제를 준비합니다.

AI 도입을 함께 준비할 수요기업을 찾습니다.

CAE테크놀러지는 이번 사업에 AI 솔루션 공급기업으로 참여하여, 수요기업의 제품과 현장에 맞는 AI 솔루션을 공급하고 커스터마이징할 수 있습니다.

AI 비전검사, 품질검사 자동화, 검사 프로그램 개발 및 생산설비 연동을 검토하는 도공기술마켓 인증 중소기업이라면 사업 참여 가능성을 함께 확인해보세요.

신청 마감: 2026년 8월 7일 금요일 14:00

중소기업 AX 지원사업이란?

도공기술마켓 인증 중소기업과 AI 솔루션 공급기업이 컨소시엄을 구성하여, 수요기업의 기술과 현장에 맞는 AI 솔루션을 공급하고 커스터마이징하는 사업입니다.

AI 도입을 통한 생산성 향상과 제품, 서비스 및 기술의 새로운 가치 창출을 지원합니다.

사업 핵심 조건

사업 기간

최대 1년

총사업비

3억원 이내

한국도로공사 지원

60% 이내

중소기업 부담

40% 이상
총사업비의 20% 이상 현금 부담

지원 규모와 세부 내용은 과제의 개발 범위, 평가 결과 및 한국도로공사의 예산에 따라 조정될 수 있습니다.

누가 참여할 수 있나요?

수요기업

도공기술마켓 인증 중소기업

· 컨소시엄 구성

· 과제 신청 및 총괄

· 현장 문제와 AI 도입 목표 정의

· 보유 데이터 및 적용 환경 제공

공급기업

NIPA AI바우처 공급기업 Pool 등록 중소기업

· AI 솔루션 공급

· 현장 맞춤 커스터마이징

· AI 적용 가능성 검토

· PoC 및 기술 지원

CAE테크놀러지가 함께할 수 있는 일

구분	지원 분야	검토 내용
01	AI 비전검사 적용 검토	검사 대상과 현장 조건을 확인하고 AI 적용 가능성을 검토합니다.
02	검사 기준 정의	검사 대상, 불량 유형 및 양품과 불량의 판정 기준을 정리합니다.
03	보유 데이터 검토	보유 이미지와 검사 이력이 AI 모델 학습에 활용 가능한지 확인합니다.
04	AI 모델 구축	제품과 불량 특성에 맞춰 AI 모델과 판정 기준을 커스터마이징합니다.
05	광학 조건 검토	카메라, 렌즈, 조명, 촬영 거리와 검사 영역을 검토합니다.
06	검사 프로그램 개발	실시간 영상, AI 판정, 이미지 저장 및 결과 조회 기능을 구성합니다.
07	설비 연동 검토	센서, PLC 및 생산설비와 AI 판정 결과를 연동하는 방안을 검토합니다.
08	시편 테스트 및 PoC	실제 시편을 촬영하여 적용 가능성과 검출 결과를 확인합니다.

Participation Process

사업 참여는 이렇게 진행합니다

01. 사업 참여 문의

검사 대상, 해결하려는 문제 및 현재 보유한 자료를 전달합니다.

02. 수요기업 자격 확인

도공기술마켓 인증 여부와 사업 참여 조건을 확인합니다.

03. 과제 적합성 검토

AI 적용 가능성, 개발 범위 및 기대 효과를 함께 검토합니다.

04. 컨소시엄 구성

수요기업과 공급기업의 역할 및 과제 추진 방향을 정리합니다.

05. 사업계획 준비

사업계획서, 견적서 및 신청에 필요한 서류를 준비합니다.

06. 과제 신청

준비된 사업계획과 제출 서류를 기준으로 과제를 신청합니다.

수요기업이 미리 준비하면 좋은 내용

해결하려는 검사 문제와 현재 검사 방식

검사 대상, 불량 유형 및 판정 기준

보유한 양품과 불량 이미지 또는 검사 이력

설치 공간, 검사 속도 및 기존 설비 구성

사업비 부담과 과제 수행 가능 여부

사업비 검토 시 확인이 필요합니다.

신규 데이터 수집 및 구매 비용은 지원 대상이 아닙니다. 카메라, 렌즈, 조명 등 하드웨어 비용의 인정 여부는 사업계획 수립 전 담당기관에 별도 확인이 필요합니다.

문의 및 상담

AI 비전검사, 품질검사 자동화 또는 기존 제품과 기술에 AI 기능을 적용하려는 도공기술마켓 인증 중소기업이라면 문의해 주세요.

(주)CAE테크놀러지

전화: 02-2658-5695

이메일: info@caetech.co.kr

도공기술마켓 인증 중소기업이라면 사업 참여 가능성을 함께 확인해보세요.

검사 대상, 해결하려는 문제, 보유 데이터 및 현장 조건을 바탕으로 과제 적합성과 AI 적용 방향을 검토합니다.

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출처: 한국도로공사 「중소기업 AX 지원사업 세부 공고문」, 2026년 7월 9일

최종 과제 선정과 지원 규모는 평가 결과 및 한국도로공사의 예산에 따라 달라질 수 있습니다.

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[QForm으로 읽는 소성가공 #4] 압출재 결정립 크기, 압출 해석과 인공신경망으로 예측하기

caetech — Wed, 29 Jul 2026 16:34:39 +0000

QForm Technical Note

[QForm으로 읽는 소성가공 #4] 압출재 결정립 크기, FEM과 인공신경망으로 예측하기

QForm Extrusion UK 해석 결과와 인공신경망을 결합한 AA6060 압출재 미세조직 예측 논문 요약

논문 정보

논문명: Microstructure prediction using finite element simulation and artificial neural network for extrusion of AA6XXX aluminum alloy

저자: Marco Negozio, Riccardo Pelaccia, Sara di Donato, Barbara Reggiani, Lorenzo Donati, Adrian H.A. Lutey

저널: Materials Research Proceedings 54, 2025, pp. 764–771

DOI: 10.21741/9781644903599-82

주제: QForm Extrusion UK의 FEM 결과와 인공신경망을 이용한 AA6060 압출재 결정립 크기 예측

한 줄 요약

QForm 해석에서 얻은 변형률·온도·변형률 속도·저장에너지 데이터를 인공신경망에 입력하면, 압출재 단면의 결정립 크기 분포를 예측할 수 있습니다.

이런 경험 없으셨나요?

압출 후 조직 편차를 사전에 알기 어렵다

동일한 단면에서도 위치별 온도와 변형 이력이 달라 결정립 크기가 달라질 수 있지만, 제품 생산 전에는 이를 정량적으로 판단하기 어렵습니다.

미세조직 측정에 많은 시간이 필요하다

시편 채취, 연마, 에칭, 현미경 관찰을 반복해야 하므로 공정 조건별 미세조직 평가에는 많은 시간과 비용이 필요합니다.

기존 예측식만으로 복잡 단면 대응이 어렵다

중공 프로파일과 같이 형상이 복잡하면 위치별 열·변형 이력이 달라 단순 경험식만으로 전체 단면의 조직 분포를 예측하기 어렵습니다.

결정립 크기 예측이 중요한 이유

AA6XXX 압출재의 결정립 크기는 기계적 특성, 열적 특성, 표면 품질에 영향을 줍니다. 특히 자동차용 압출재는 강도, 성형성, 충돌 성능을 함께 만족해야 하므로 단면 전체의 미세조직 균일성이 중요합니다.

즉, 압출 해석이 하중과 온도 예측에 그치지 않고 최종 조직까지 연결되면 공정 조건과 금형 설계를 더 직접적으로 평가할 수 있습니다.

연구의 핵심 아이디어

연구진은 실제 압출재에서 측정한 결정립 크기를 정답 데이터로 사용하고, QForm Extrusion UK에서 계산한 공정 변수를 입력 데이터로 사용해 인공신경망을 학습시켰습니다.

FEM의 역할

압출 중 소재가 경험하는 변형률, 온도, 최대 변형률 속도와 같은 위치별 공정 이력을 계산합니다.

실험의 역할

압출재 단면의 실제 결정립 크기를 측정해 인공신경망이 학습할 목표값으로 사용합니다.

인공신경망의 역할

여러 공정 변수와 결정립 크기 사이의 비선형 관계를 학습하고, 전체 단면의 결정립 크기 분포를 예측합니다.

연구 대상과 압출 조건

연구 대상은 AA6060 중공 압출 프로파일입니다. 실제 생산 배치에서 압출 하중과 출구 온도를 측정하고, 7번째 빌렛의 정상상태 구간에서 시편을 채취해 미세조직을 분석했습니다.

항목	조건
소재	AA6060 알루미늄 합금
램 속도	8 mm/s
압출비	27
컨테이너 / 빌렛 / 금형 온도	430°C / 480°C / 510°C
빌렛 크기	직경 203 mm, 길이 950 mm
미세조직 데이터	약 500개 측정값

QForm 해석 모델 검증

인공신경망의 입력 데이터로 사용하기 전에 QForm 해석 결과를 실제 생산 데이터와 비교했습니다. 압출 하중과 출구 온도 모두 실험값과 약 1% 이내로 일치했습니다.

검증 항목	실험값	해석값	오차
최대 압출 하중	23.4 MN	23.3 MN	1% 미만
프로파일 출구 온도	557°C	562°C	약 1%

인공신경망 입력 변수

최종 모델에는 QForm에서 직접 계산한 변수와 미세조직 모델에서 유도한 변수를 함께 사용했습니다. 저장에너지는 전위 밀도와 서브그레인 구조의 영향을 반영하는 변수로, 최종 예측에서 가장 높은 중요도를 보였습니다.

변형률

압출 과정에서 소재가 누적해서 경험한 소성변형 정도

온도

압출재 위치별 열 이력과 출구 부근 온도 상태

최대 변형률 속도

소재 이동 경로에서 발생한 최대 변형률 속도

Zener–Hollomon 변수

온도와 변형률 속도의 영향을 함께 나타내는 열간가공 변수

저장에너지

변형 중 축적된 전위와 서브그레인 구조의 영향을 반영한 미세조직 변수

출력값

실험에서 측정한 위치별 평균 결정립 크기

인공신경망 구성

전체 데이터의 80%는 학습에, 20%는 검증에 사용했습니다. 여러 활성화 함수와 은닉층 구성을 비교한 결과, Sigmoid 활성화 함수와 각각 20개 뉴런을 가진 2개 은닉층 조합이 가장 안정적인 결과를 보였습니다.

복잡한 모델이 항상 좋은 것은 아니다

더 복잡한 신경망도 평균 정확도는 비슷했지만, 물리적으로 설명하기 어려운 이상값이 증가했습니다. 연구에서는 정확도와 일반화 성능을 함께 고려해 모델 구조를 결정했습니다.

결정립 크기 예측 결과

학습되지 않은 테스트 데이터에서 예측값은 실제 결정립 크기와 대체로 잘 일치했습니다. 평균 절대 백분율 오차는 7.4%였으며, 대부분의 예측값은 실제값 대비 ±25% 범위 안에 위치했습니다.

평가 항목	결과
평균 절대 백분율 오차	7.4%
평균 제곱 오차	75 µm²
주요 예측 범위	실제값 대비 대부분 ±25% 이내
가장 중요한 입력 변수	저장에너지 → 온도 → 변형률 → 최대 변형률 속도 → Zener–Hollomon 변수 순

단면 전체의 결정립 분포

학습된 모델을 QForm 해석 결과 전체에 적용해 압출재 단면의 결정립 크기 맵을 생성했습니다. 예측된 결정립 크기는 약 60~115 µm였으며, 내부 영역은 상대적으로 조대하고 표면 영역은 더 미세한 경향을 보였습니다.

결과 해석 시 주의점

본 연구는 하나의 프로파일과 제한된 공정 조건을 기반으로 했습니다. 다른 합금, 금형 형상, 압출 조건에 적용하려면 추가 실험 데이터와 모델 검증이 필요합니다.

실무에서는 어떻게 활용할 수 있을까?

압출 금형 설계

베어링과 유로 변경이 단면별 변형·온도 이력과 결정립 분포에 미치는 영향을 비교할 수 있습니다.

공정 조건 검토

램 속도와 초기 온도 변경에 따른 조직 조대화 가능성을 생산 전에 검토할 수 있습니다.

품질 관리

조직 편차가 예상되는 위치를 사전에 확인하고, 실제 미세조직 검사 위치를 효율적으로 선정할 수 있습니다.

데이터 기반 최적화

해석 결과와 실험 데이터를 축적하면 신규 프로파일의 조직 품질을 더 빠르게 평가할 수 있습니다.

QForm 해석의 역할

이 연구에서 QForm Extrusion UK는 단순히 압출 하중과 출구 온도를 계산하는 도구가 아니라, 인공신경망이 학습할 위치별 공정 데이터를 생성하는 기반으로 사용됐습니다.

공간 분포 데이터 생성

실험만으로는 얻기 어려운 단면 전체의 변형률, 온도, 변형률 속도 분포를 제공합니다.

실험 횟수 보완

검증된 FEM 결과를 활용하면 제한된 실험 데이터에서도 더 많은 위치별 입력값을 구성할 수 있습니다.

미세조직 예측으로 확장

해석 결과를 미세조직 모델과 머신러닝에 연결하면 하중·온도·금형 응력뿐 아니라 최종 조직 품질까지 평가 범위를 확장할 수 있습니다.

Paper Summary

왜 이 논문이 중요한가?

핵심 결론 1

QForm Extrusion UK의 압출 하중과 출구 온도 예측값은 실제 생산 데이터와 약 1% 이내로 일치했습니다.

핵심 결론 2

FEM 결과와 실험 결정립 데이터를 결합한 인공신경망은 평균 절대 백분율 오차 7.4%로 결정립 크기를 예측했습니다.

핵심 결론 3

저장에너지가 결정립 크기 예측에 가장 중요한 변수였으며, 단순 FEM 출력뿐 아니라 미세조직 관련 유도 변수를 함께 사용하는 것이 중요했습니다.

실무 메시지

검증된 압출 해석과 실험 데이터를 함께 축적하면, 신규 프로파일의 미세조직 분포를 생산 전에 예측하는 데이터 기반 품질 관리 체계를 구축할 수 있습니다.

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[HawkAI 전략] 룰베이스 vs AI 비전 검사, 대체 누가 이기는 거야?

caetech — Wed, 29 Jul 2026 15:34:00 +0000

HawkAI Technical Note

[HawkAI 기술자료] 룰베이스 vs AI 비전 검사, 우리 공정에는 무엇이 맞을까?

명확한 기준을 빠르게 확인하는 룰베이스와 데이터에서 결함 특징을 학습하는 AI 비전 검사의 차이

룰베이스와 AI 비전은 경쟁 관계라기보다 검사 목적에 따라 역할이 달라지는 기술입니다.

“룰베이스로 갈까요, AI로 갈까요?”

공장에 비전 검사 시스템을 도입할 때 자주 등장하는 질문입니다. 두 방식은 같은 이미지를 검사하더라도 판단하는 방법과 잘 맞는 문제가 서로 다릅니다.

이 차이를 쉽게 이해할 수 있도록 룰베이스는 칼같은 FM 감독관, AI 비전은 눈썰미 좋은 베테랑 검사원에 비유해보겠습니다.

캐릭터 소개: FM 감독관 vs 눈썰미 베테랑

FM 감독관: 룰베이스

사람이 검사 기준과 처리 순서를 직접 정의합니다.

예: “길이가 10mm를 초과하면 NG”, “밝기 차이가 기준값보다 크면 NG”

판정 기준이 수치로 명확할수록 빠르고 일관된 검사를 구성하기 좋습니다.

눈썰미 베테랑: AI 비전

사람이 모든 규칙을 일일이 입력하는 대신 학습 데이터에서 특징을 학습합니다.

스크래치, 얼룩, 찍힘처럼 형태가 일정하지 않은 결함을 패턴으로 구분합니다.

검출 결과와 함께 모델이 판단한 확신도를 제공할 수 있습니다.

룰베이스 검사는 어떻게 판정할까?

룰베이스 검사는 이미지 전처리부터 검사 영역 설정, 특징값 측정, 기준값 비교까지 사람이 정한 순서대로 처리합니다.

촬영 → 노이즈 제거 → 제품 경계 검출 → 검사 영역 설정 → 크기 및 밝기 측정 → 기준값 비교 → OK/NG 판정

룰베이스 처리 순서의 개념도입니다. 실제 구성은 검사 대상과 광학 조건에 따라 달라질 수 있습니다.

AI 비전 검사는 어떻게 판정할까?

AI 비전 검사는 양품과 불량 이미지 또는 정상 이미지에서 특징을 학습한 뒤, 새 이미지가 들어오면 결함 위치와 종류를 예측합니다.

학습 데이터 준비 → 모델 학습 → 새 이미지 입력 → 특징 분석 → 결함 위치 및 유형 예측 → 확신도와 함께 판정

이미지 속 수량과 확신도 수치는 이해를 돕기 위한 예시입니다. 실제 성능은 데이터와 촬영 조건에 따라 달라질 수 있습니다.

어떤 현장에 더 잘 맞을까?

구분	룰베이스가 유리한 경우	AI 비전이 유리한 경우
판정 기준	치수, 위치, 수량, 밝기처럼 수치 기준이 명확한 검사	결함의 형태와 위치가 일정하지 않아 규칙 정의가 어려운 검사
대표 항목	정밀 치수, 충전량, 바코드, 위치 정렬, 누락 확인	스크래치, 얼룩, 찍힘, 구겨짐, 접힘, 표면 손상
검토 포인트	조명 변화, 제품 위치 편차, 임계값 안정성	학습 데이터의 대표성, 결함 정의, 추론 속도

Inspection Guide

둘 다 사람을 골치 아프게 하는 순간이 있습니다

룰베이스: 조명과 위치가 변하면 기준도 흔들릴 수 있습니다

동축 조명, 돔 조명, 편광 필터 등으로 반사와 밝기를 안정화하고, 기준점 보정으로 제품 위치 변화에 맞춰 검사 영역을 이동시키는 방법을 검토합니다.

AI 비전: 불량 데이터가 부족하면 학습이 어려울 수 있습니다

불량 샘플 확보가 어려운 경우 정상 데이터 중심의 이상 탐지를 검토할 수 있습니다. 생산 속도를 맞추기 위해서는 모델 경량화, 입력 해상도 조정, GPU 적용 등을 함께 검토해야 합니다.

결론: 둘이 싸울 사이가 아닙니다

실제 제조 현장에서는 룰베이스와 AI를 한 시스템 안에서 함께 사용하는 하이브리드 구성이 효과적인 경우가 많습니다.

치수, 위치, 수량처럼 숫자로 명확히 정의할 수 있는 항목은 룰베이스로 검사하고, 형태가 일정하지 않은 스크래치나 표면 결함은 AI로 검사하는 방식입니다.

우리 공정에는 어떤 검사 방식이 맞을까요?

“이 불량을 숫자로 명확하게 정의할 수 있는가, 아니면 이미지를 봐야 구분할 수 있는가?”

이 질문을 출발점으로 검사 기준, 촬영 조건, 생산 속도, 데이터 확보 가능성을 함께 검토해야 합니다.

도입 전 확인해야 할 항목

검사 기준	OK와 NG를 구분하는 치수, 형상, 외관 기준이 현장 내에서 합의되어 있는지 확인
촬영 조건	카메라, 렌즈, 조명, 촬영 거리에서 결함이 안정적으로 표현되는지 확인
데이터 조건	양품과 불량의 종류, 수량, 공정 편차가 실제 생산 상황을 충분히 포함하는지 확인
생산 조건	검사 시간, 제품 이동 방식, PLC 신호, 판정 결과 저장 방식 검토
검증 방법	실제 시편 테스트를 통해 미검과 오검, 반복성, 속도, 유지관리 조건 확인

문의 및 상담

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전화: 02-2658-5695

이메일: info@caetech.co.kr

룰베이스, AI 비전 또는 하이브리드 검사 도입을 검토하고 계신가요?

실제 시편 테스트를 통해 결함 표현 상태와 검사 방식의 적용 가능성을 확인해보세요.

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참고 문서

OpenCV 공식 문서, PyTorch 공식 문서, Ultralytics YOLO 공식 문서

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[Hawk·AI 뉴스] 문자 판독부터 품번 검증까지, Hawk·AI OCR 검사 시스템

caetech — Fri, 24 Jul 2026 09:05:26 +0000

Hawk·AI Technical Note

[Hawk·AI 기술자료] 제조 현장의 문자를 판독하는 AI OCR

제품에 표시된 LOT 번호, 제조일자, 품번 등의 문자를 자동으로 판독하고 검사하는 기술

OCR은 이미지 속 문자를 실제 데이터로 변환합니다.

Hawk·AI OCR은 제품 표면이나 라벨에 표시된 문자를 검출하고, 인식된 내용을 생산 정보와 비교하여 정상 여부를 판정합니다.

단순히 문자를 읽는 것뿐만 아니라 문자 누락, 오인쇄, 품번 불일치 및 날짜 형식 오류까지 검사할 수 있습니다.

Hawk·AI OCR 주요 기능

문자 영역 검출 전체 이미지에서 판독이 필요한 문자 위치를 자동으로 찾아냅니다.	문자 판독 숫자, 영문, 한글 및 지정 기호를 문자열 데이터로 변환합니다.
기준값 비교 인식된 문자를 품번, 생산 지시 정보 및 등록된 기준값과 비교합니다.	검사 이력 관리 판독 문자열, 검사 결과, 촬영 이미지 및 시간을 저장할 수 있습니다.

OCR 검사 적용 분야

검사 항목	판독 대상	검사 내용
LOT 번호 검사	생산 번호, 배치 번호	문자 누락 및 생산 정보 일치 여부 확인
날짜 검사	제조일자, 유통기한	날짜 형식 및 잘못된 날짜 인쇄 확인
품번 검사	품번, 모델명, 규격	현재 생산 제품과 문자 정보 일치 여부 확인
라벨 검사	제품명, 수량, 시리얼 번호	라벨 누락, 오부착 및 잘못된 정보 확인
마킹 검사	레이저 마킹, 잉크젯 인쇄, 각인 문자	문자 판독과 함께 흐림, 끊김 및 인쇄 누락 확인

바코드 검사와 함께 활용할 수 있습니다

OCR로 판독한 품번과 바코드 또는 QR 코드에 저장된 정보를 비교하여 두 데이터가 일치하는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 잘못된 라벨 부착, 제품 혼입, 품번 불일치와 같은 생산 오류를 보다 안정적으로 검출할 수 있습니다.

Inspection Guide

안정적인 OCR 검사를 위한 검토 사항

문자와 배경의 대비

문자가 배경과 명확하게 구분되도록 조명 방향과 밝기를 설정해야 합니다.

문자 크기와 해상도

가장 작은 문자의 획이 이미지에서 충분한 크기로 표현되도록 카메라 해상도와 촬영 영역을 검토해야 합니다.

실제 불량 샘플 검증

문자 흐림, 끊김, 번짐, 위치 이탈 등의 샘플을 포함하여 양산 전 판독률과 미검·오검 기준을 확인해야 합니다.

문자 판독과 제품 검사를 하나의 공정으로 연결합니다

Hawk·AI는 OCR 문자 판독, 바코드 인식, 외관 결함 검사 및 판정 결과를 하나의 검사 프로그램에서 관리할 수 있도록 구성합니다.

카메라, 렌즈, 조명, 문자 인식 모델, PLC 및 생산 시스템 연계까지 실제 제조 환경에 맞는 AI OCR 검사 시스템을 구축합니다.

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[QForm으로 읽는 소성가공 #3] 단조 공정의 작은 편차, 불량 가능성까지 예측할 수 있을까?

caetech — Thu, 23 Jul 2026 11:36:56 +0000

QForm Technical Note

[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 준비

기준 공정 조건과 변경할 변수, 평균값 및 허용 편차를 설정합니다.

2. 변수 자동 변경

제어 프로그램이 QForm API를 통해 공정 조건을 자동으로 변경합니다.

3. 병렬 해석 및 결과 수집

다수의 해석을 병렬로 수행하고 필요한 결과를 자동으로 저장합니다.

4. 머신러닝 분석

생성된 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

미충진

소재 길이 또는 직경이 감소해 금형 충진에 필요한 체적이 부족하면 링 형상 부위에 미충진이 발생합니다.

Folding

접힘

소재가 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 설계

기준 조건뿐 아니라 실제 생산 편차를 고려해 안정적인 공정 범위를 설정할 수 있습니다.

품질 관리

소재 치수와 투입 위치 등 결함에 민감한 관리 항목을 우선 선정할 수 있습니다.

해석 자동화

공정 조건 변경, 해석 실행, 결과 추출을 자동화하여 반복 작업 시간을 줄일 수 있습니다.

공정 강건성 평가

허용 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.

Paper Summary

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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[판재] Crimping plug 성형 불량, Stampack Xpress로 사전 예측 및 개선

caetech — Thu, 23 Jul 2026 10:58:53 +0000

Stampack Xpress · Consulting Case #14

Crimping Plug 성형 불량, 해석 기반으로 개선

전개 형상 오차와 스프링백을 분석하고, 블랭크 크기와 굽힘 각도를 조정하여 목표 형상을 확보한 사례

01 개요 Crimping Plug 성형 후 전개 형상 오차 발생 스프링백으로 인해 목표 굽힘 형상 확보에 어려움 Stampack Xpress 해석을 통해 성형 문제 검토	02 적용 분야 전기·전자용 커넥터 및 단자 부품 Progressive Die 기반 판재 굽힘 공정 자동차 및 전장용 정밀 판재 부품
03 개선 방향 전개 형상 오차를 고려한 블랭크 크기 조정 스프링백 결과를 반영하여 굽힘 각도 보정 금형 수정 전 해석을 통한 개선 조건 검토	04 기대 효과 목표 형상 확보를 위한 금형 수정 횟수 감소 시제품 제작 비용과 제품 개발 기간 단축 성형 정밀도와 공정 안정성 향상

컨설팅 결과

Courtesy of CAE Technology

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[Stampack으로 보는 판재성형 #1] Shell과 Solid, 어떤 요소를 선택해야 할까?

caetech — Fri, 10 Jul 2026 14:45:29 +0000

Stampack Technical Note

[Stampack으로 보는 판재성형 #1] Shell과 Solid, 어떤 요소를 선택해야 할까?

판재 두께와 굽힘 반경, 두께 방향 압축 조건에 따른 요소 선택 기준

한 줄 요약

Shell은 전체 성형성을 빠르게 검토하는 데 효율적입니다. 반면 두께 방향 압축, 작은 굽힘 반경, 표면 결함이 중요한 공정에서는 Solid 해석이 보다 적합합니다.

요소 선택이 중요한 이유

판재성형 해석에서 Shell과 Solid의 차이는 계산 시간에만 있지 않습니다. 두 요소는 판재 두께와 응력 상태를 표현하는 방식이 다르며, 공정 특성에 맞지 않는 요소를 적용하면 두께 변화나 결함 예측 결과의 신뢰도가 낮아질 수 있습니다.

Shell 요소

판재의 중립면을 기준으로 모델링하고, 두께는 요소의 속성값으로 정의합니다. 큰 곡률 반경을 갖는 박판 성형이나 초기 공정 검토에 적합하며 계산 효율이 높습니다.

Solid 요소

판재의 실제 두께를 3차원 요소로 표현합니다. 두께 방향의 응력과 변형률은 물론, 압축과 전단, 실제 표면 접촉 상태까지 직접 계산할 수 있습니다.

Shell과 Solid의 표현 차이

Shell은 판재의 중립면을 기준으로 거동을 계산합니다. Solid는 판재 두께를 직접 모델링하기 때문에 굽힘부 내측과 외측의 서로 다른 응력 상태와 두께 방향 변형을 함께 확인할 수 있습니다.

Shell

Shell 요소

판재의 중립면을 기준으로 모델링하며, 두께는 요소 속성으로 정의합니다.

Solid

Solid 요소

판재의 실제 두께를 3차원 요소로 구성하여 두께 방향의 응력과 변형을 직접 계산합니다.

Shell이 유리한 경우

큰 곡률 반경을 갖는 박판 제품이나 자동차 외판처럼 전체 소재 유입과 성형 가능성을 빠르게 검토하는 경우

Solid가 유리한 경우

작은 굽힘 반경, 후판, 코이닝, 아이어닝, 두께 방향 압축 또는 표면 결함을 검토하는 경우

핵심 비교

검토 항목	Shell	Solid
계산 속도	빠름	상대적으로 계산량이 많음
두께 방향 응력	제한적	직접 계산
작은 굽힘 반경	초기 성형성 검토에 활용	상세한 응력과 변형 확인
코이닝·아이어닝	해석 신뢰성이 낮아질 수 있음	적합
크랙 및 결함	위치 중심의 검토	발생 위치와 내측과 외측 방향 확인
스프링백	일반 판재에 효율적	복잡한 3차원 응력 상태에서 유리

사례 1. 크랙 위치뿐 아니라 방향까지 확인

두께 1.3 mm의 DP800 소재를 대상으로 한 비교 사례입니다. Shell 해석으로 크랙 위험 위치를 확인할 수 있었으며, Solid 해석에서는 균열이 판재의 내측과 외측 중 어느 쪽에서 시작되는지까지 구분할 수 있었습니다.

Shell

확인 가능한 정보

제품에서 크랙 위험이 집중되는 위치를 확인할 수 있습니다.

Solid

추가 확인 정보

크랙 위험 위치뿐 아니라 결함이 판재의 내측 또는 외측 표면 중 어디에서 시작되는지도 확인할 수 있습니다.

사례 2. 아이어닝 공정에서 Solid가 필요한 이유

아이어닝은 금형 간극을 이용해 판재 두께를 줄이는 공정으로, 소재에는 큰 두께 방향 압력이 작용합니다. 이러한 조건에서는 Shell 요소의 평면응력 가정이 성립하지 않을 수 있으며, 다단 공정이 진행될수록 해석 결과와 실제 거동의 차이가 커질 수 있습니다.

Shell 결과의 한계

초기 공정에서는 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있지만, 두께 방향 압력이 증가하는 후속 공정에서는 실제 금형 간극을 충분히 반영하지 못할 수 있습니다.

Solid 적용 효과

금형 간극에 따른 두께 감소와 접촉 압력을 직접 계산할 수 있어, 다단 드로잉과 아이어닝 공정을 연속적으로 검토하는 데 적합합니다.

실무 요소 선택 가이드

두께 방향 압축이 발생하는가?

코이닝, 아이어닝, 엠보싱처럼 공구 사이에서 소재 두께가 직접 압축되는 공정이라면 Solid 해석을 우선 검토하는 것이 좋습니다.

표면 결함의 시작 위치를 구분해야 하는가?

내측 크랙과 외측 크랙, 전단 균열, 표면 마킹의 발생 위치를 구분해야 한다면 Solid가 유리합니다.

초기 공정 검토가 주된 목적인가?

큰 곡률 반경을 갖는 일반 박판 제품에서 전체 성형성, 주름, 소재 유입을 검토하는 목적이라면 Shell이 효율적입니다.

Stampack Xpress에서의 활용 방법

Stampack Xpress에서는 제품과 공정 특성에 따라 Shell과 Solid 해석을 선택할 수 있습니다. 초기 단계에서는 Shell로 전체 공정의 성형 가능성을 검토하고, 두께 압축이나 국부 결함이 중요한 구간은 Solid로 상세 검증하는 방식이 효과적입니다.

Shell 중심 적용

일반 프레스 성형, 큰 곡률 반경의 박판, 초기 공정 레이아웃 및 전체 성형성 검토

Solid 중심 적용

커넥터와 정밀 전자부품, 코이닝, 아이어닝, 엠보싱, 두께 증가 및 표면 결함 검토

Technical Summary

Shell과 Solid는 적용 목적이 다릅니다.

Shell

큰 곡률 반경을 갖는 일반 박판 제품의 전체 성형성과 공정 가능성을 빠르게 확인하는 데 적합합니다.

Solid

작은 굽힘 반경과 후판, 두께 방향 압축, 코이닝, 아이어닝, 표면 결함을 상세하게 검토하는 데 적합합니다.

실무 메시지

요소 선택 시에는 계산 시간보다 실제 공정에서 두께 방향 응력과 국부 접촉을 고려해야 하는지를 먼저 판단하는 것이 중요합니다.

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[QForm으로 읽는 소성가공 #2] 형단조 예비성형체, 경험이 아닌 해석으로 설계할 수 있을까?

caetech — Fri, 03 Jul 2026 16:26:31 +0000

QForm Technical Note

[QForm으로 읽는 소성가공 #2] 형단조 예비성형체, 경험이 아닌 해석으로 설계할 수 있을까?

QForm Direct와 Isothermal Surface Method를 활용한 형단조 예비성형체 설계 논문 요약

논문 정보

논문명: Closed Die Forging Preform Shape Design Using Isothermal Surfaces Method

저자: Nikolay Biba, Andrey Vlasov, Dmitry Krivenko, Alexey Duzhev, Sergey Stebunov

저널: Procedia Manufacturing 47, 2020, pp. 268–273

주제: QForm UK와 QForm Direct를 이용한 형단조 예비성형체 자동 설계 및 검증

한 줄 요약

형단조 예비성형체는 단순 경험 설계가 아니라, 최종 단조품과 소재 형상 사이의 등온면을 이용해 더 체계적으로 설계할 수 있습니다.

이런 경험 없으셨나요?

예비성형체 형상 결정이 어렵다

최종 단조품은 정해져 있지만, 중간 공정의 예비성형체 형상을 어떻게 잡아야 할지 설계자 경험에 의존하는 경우가 많습니다.

해석 후 접힘 결함이 반복된다

소재 유동이 불균일하면 접힘, 유동 결함이 발생하고, 이를 수정하기 위해 금형 형상을 반복적으로 변경해야 합니다.

금형 수정과 T/O 비용이 크다

예비성형체 설계가 부적절하면 미충전, 과도한 플래시, 높은 성형 하중, 금형 마모 증가로 이어질 수 있습니다.

예비성형체 설계가 중요한 이유

형단조 공정에서 예비성형체는 최종 성형 품질을 결정하는 핵심 요소입니다. 좋은 예비성형체는 최종 금형을 완전 충전하면서도 플래시를 줄이고, 성형 하중과 금형 마모를 낮추며, 접힘 결함을 방지해야 합니다.

즉, 예비성형체 설계는 단순한 중간 형상 설계가 아니라 공정 안정성과 품질을 결정하는 공정 설계 단계입니다.

핵심 아이디어

논문에서는 최종 단조품 형상과 초기 소재 형상 사이에 가상의 정상상태 열전달 해석을 수행하고, 그 사이에서 얻어지는 Isothermal Surface를 예비성형체 형상 후보로 사용했습니다.

Isothermal Surface란?

초기 소재와 최종 단조품 사이의 공간에서 동일한 온도 값을 갖는 면입니다. 이 면은 전위면 또는 등전위면과 유사한 개념으로, 소재가 비교적 자연스럽게 이동할 수 있는 중간 형상으로 활용됩니다.

왜 예비성형체로 사용할까?

최종 형상으로 가는 중간 형상을 임의로 정하는 것이 아니라, 소재 유동이 비교적 균일하게 진행될 수 있는 형상 후보를 해석적으로 찾을 수 있기 때문입니다.

QForm Direct의 역할

QForm UK에서 계산한 등온면을 CAD 형상으로 변환하고, 이를 이용해 예비성형 금형 형상을 생성한 뒤 다시 QForm UK에서 성형 해석으로 검증합니다.

설계 절차

1. 최종 단조품 형상 준비

가공 완료품 또는 최종 단조품 형상을 기준으로 목표 형상을 정의합니다.

2. Thermal Assembly 생성

초기 소재와 최종 형상 사이의 영역을 만들고, 정상상태 열전달 해석을 수행합니다.

3. 등온면 선택

여러 Isothermal Surface 중 예비성형체에 적합한 중간 형상을 선택합니다.

4. 금형 생성 및 검증

QForm Direct에서 금형 형상을 만들고, QForm UK 해석으로 충전, 접힘, 하중을 검토합니다.

사례 1. 축대칭 기어 블랭크 단조

기어 블랭크 단조에서는 2공정 조건에서 예비성형 단계의 접힘 결함이 발생했습니다. 이후 업세팅 공정을 추가한 3공정 조건에서는 변형 불균일성이 낮아지고 안정적인 충전이 가능했습니다.

2공정 조건의 문제

예비성형 단계에서 접힘 결함이 발생했고, 최대 변형률과 평균 변형률의 비가 3.15로 나타나 변형이 매우 불균일했습니다.

3공정 조건의 개선

업세팅 공정을 추가한 3공정 조건에서는 각 공정의 최대/평균 변형률 비가 약 2 이하로 감소했고, 접힘 결함 없이 안정적인 충전이 가능했습니다.

사례 2. 복잡 형상 기어 섹터 단조

초기 공정에서는 예비성형 후 최종 단조품에 접힘 결함이 발생했습니다. 연구진은 업세팅 후 소재 형상을 QForm Direct로 가져와 Thermal Assembly를 만들고, 등온면 기반으로 예비성형 금형을 다시 설계했습니다.

Before

기존 공정

예비성형 및 최종 성형 후 제품 영역에서 접힘 결함이 발생했습니다.

After

개선 공정

수정된 예비성형 금형을 적용한 결과, 제품 영역의 접힘 결함이 제거되었습니다.

사례 3. 플랜지 단조 공정 개선

플랜지 단조 사례에서는 기존 예비성형체에서 내부 표면의 유동 결함이 발생했습니다. 등온면 기반으로 예비성형체를 수정한 결과, 결함이 제거되고 소재 사용량과 성형 하중도 함께 감소했습니다.

항목	개선 효과
결함	내부 표면의 유동 결함 제거
소재 사용량	빌렛 길이 10 mm 감소, 약 4% 소재 절감
성형 하중	예비성형 하중 20 MN에서 8 MN으로 감소

실무에서는 어떻게 활용할 수 있을까?

금형 설계

예비성형 금형의 캐비티 형상을 해석 기반으로 생성하여 접힘 결함 가능성을 줄일 수 있습니다.

공정 설계

업세팅, 블로커, 피니셔 등 공정 수와 각 단계 형상을 보다 체계적으로 검토할 수 있습니다.

품질 개선

접힘, 미충전, 관통 유동 결함과 같은 주요 성형 결함을 금형 제작 전에 예측할 수 있습니다.

원가 절감

플래시와 빌렛 체적을 줄이고, 성형 하중을 낮춰 소재비와 금형 수정 비용을 절감할 수 있습니다.

QForm Direct의 차별점

기존에는 해석 결과에서 얻은 중간 형상을 CAD로 옮기고, 금형 형상을 다시 만들고, 재해석하는 과정이 복잡했습니다. QForm Direct는 이 과정을 QForm 해석과 CAD 설계 사이에서 연계하여 예비성형체 설계 효율을 높입니다.

핵심 포인트

QForm Direct는 “해석 결과 확인”에 그치지 않고, 해석 결과를 다시 금형 설계 형상으로 연결하는 도구입니다. 따라서 예비성형체 설계와 공정 최적화 반복 시간을 줄이는 데 유용합니다.

Paper Summary

왜 이 논문이 중요한가?

핵심 결론 1

예비성형체 설계는 여전히 경험과 시행착오에 의존하는 경우가 많으며, 이는 금형 수정과 T/O 비용 증가로 이어집니다.

핵심 결론 2

Isothermal Surface Method를 사용하면 초기 소재와 최종 단조품 사이의 합리적인 중간 형상을 찾을 수 있습니다.

핵심 결론 3

QForm UK와 Direct를 연계하면 등온면 추출, 예비성형 금형 생성, 성형 해석 검증을 하나의 설계 흐름으로 연결할 수 있습니다.

실무 메시지

예비성형체는 감으로 만드는 중간 형상이 아니라, 충진성·결함·하중·소재 절감을 함께 고려해 해석 기반으로 설계해야 합니다.

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[무료웨비나]Stampack Xpress 결과 변수 해석 및 활용 방법

주요 내용

[단조] 단조 결함 발생, QForm Direct 기반 프리폼 설계로 개선

단조 결함 발생, QForm Direct 기반 프리폼 설계로 개선

01 개요

02 적용 분야

03 개선 방향

04 기대 효과

컨설팅 결과

[압출] 압출재 유동 불균형, Web 방향과 Bearing 최적화로 개선

압출재 유동 불균형, Web 방향과 Bearing 최적화로 개선

01 개요

02 적용 분야

03 개선 방향

04 기대 효과

컨설팅 결과

[단조] 해머 단조 금형 파손, 플래시 영역 수정으로 수명 개선

해머 단조 금형 파손, 플래시 영역 수정으로 수명 개선

01 개요

02 적용 분야

03 개선 방향

04 기대 효과

컨설팅 결과

[Stampack으로 보는 판재성형 #3] FLD, 판재의 파단 위험을 어떻게 판단할까?

[Stampack으로 보는 판재성형 #3] FLD, 판재의 파단 위험을 어떻게 판단할까?

한 줄 요약

파단이 발생하지 않으면 안전한 공정일까?

파단 위치 확인

성형 여유 확인

FLD는 무엇을 보여줄까?

같은 변형률이라도 성형 상태는 다르다

Major Strain

Minor Strain

Stampack의 Safety Zone은 어떻게 읽을까?

Fail

Marginal / Risk

Thinning

Low Stretch

Compression

파단까지 얼마나 여유가 남았을까?

실무에서 중요한 것은 100을 넘었는지만 보는 것이 아닙니다.

실무에서는 이렇게 확인합니다

1. Safety Zone으로 위험 위치 확인

2. FLD Coefficient로 성형 여유 확인

3. 해당 위치의 공정 원인 확인

4. 공정 조건 변경 후 다시 비교

파단 위험이 높다면 무엇을 검토해야 할까?

금형 R 검토

소재 유입 조건 검토

블랭크 형상 검토

공정 분할 검토

Stampack Xpress에서는 어떻게 활용할까?

초기 공정 검토

공정 최적화

Shell과 Solid의 파단 기준은 다릅니다.

FLD는 파단 여부보다 성형한계까지의 여유를 판단하는 도구입니다.

FLD

Safety Zone + FLD Coefficient

실무 메시지

문의 및 상담

[QForm으로 읽는 소성가공 #6] 알루미늄 압출 Charge Weld, 스크랩 길이는 항상 같을까?

[QForm으로 읽는 소성가공 #6] 알루미늄 압출 Charge Weld, 스크랩 길이는 항상 같을까?

논문 정보

한 줄 요약

이런 경험 없으셨나요?

같은 금형인데 프로파일마다 스크랩 길이가 다르다

첫 번째 빌렛 기준으로 절단 길이를 정했다

불량을 피하려다 스크랩을 너무 많이 버린다

Charge Weld란?

구 빌렛

신 빌렛

Mixed Zone

Charge Weld 길이를 결정하는 핵심

빠른 유동 경로

느린 유동 경로

핵심 원리

QForm 해석은 실제와 얼마나 일치할까?

해석 신뢰성

Case 1. 멀티 캐비티에서는 모두 같을까?