KR20050056177A - 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법 - Google Patents

전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 자동차의 차체로 널리 사용되는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 탄성 및 소성 거동의 특성을 나노 인덴테이션 시험, 유한요소해석 및 신경망 학습을 통해 결정함으로써 차체의 고정도화 및 성형공정의 비용을 절감할 수 있도록 한 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 관한 것이다.
본 발명은, 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 탄성 및 소성 거동 특성을 결정하기 위한 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 있어서, 나노 인덴테이션 시험과 코팅층 단면 주사 현미경 촬영을 통하여 코팅층의 압입하중 및 압입깊이에 따른 경도, 탄성계수 및 항복강도의 변화를 측정하여 하중-변위곡선을 도출하는 제1 단계, 다양한 항복강도의 변화에 대응되는 2차함수식으로 표현되는 하중-변위곡선들을 2차원 유한요소해석을 통하여 도출하는 제2 단계, 상기 제1 단계와 제2 단계의 하중-변위곡선을 상호 비교분석한 다음, 상기 제1 단계의 하중-변위곡선과 일치하는 제2 단계의 하중-변위곡선을 이루는 목적 2차함수식 및 목적 항복강도를 신경망 학습을 통하여 도출하고, 상기 목적 2차함수식 및 목적 항복강도로부터 코팅층의 응력-변형율 곡선을 도출하는 제3 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.

Description

전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법{Determination of mechanical properties of coating layer on electronic galvanized sheet steel}
본 발명은 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 관한 것으로, 보다 상세히는 자동차의 차체로 널리 사용되는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 탄성 및 소성 거동의 특성을 나노 인덴테이션 시험, 유한요소해석 및 신경망 학습을 통해 결정함으로써 차체의 고정도화 및 성형공정의 비용을 절감할 수 있도록 한 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 관한 것이다.
최근, 자동차 차체의 내구성 및 내부식성을 향상시킬 필요성이 증대됨에 따라 종래의 냉연강판을 대신하여 표면처리 강판을 적용하는 사례가 늘고 있다.
그러나, 이러한 표면처리강판은 프레스 성형공정, 특히 연속적인 공정에서 코팅층 손상에 의한 강판의 성형성 열화 및 성형불량 등이 빈번하게 일어나게 된다.
특히, 도금 강판의 스템핑 공정에서 코팅층의 미시적 체적 거동은 성형공정 중 금형과의 마찰특성을 변화시킬 뿐 아니라 금형의 온도상승과 전단가공에 의한 성형불량 및 박리현상을 야기하는 원인이 되고 있다.
이런 코팅층의 손상에 관한 손상의 발생 원인을 해명하고, 발생 현상을 정량적으로 평가하며, 코팅층의 손상대책에 관한 기술을 검토하는 등 일련의 연구들이 통계적으로 진행되었지만, 코팅층의 미시적인 체적 거동을 명확하게 정의할 수 있는 연구는 아직 미흡한 실정이다.
현재, 코팅층의 재료 변형에 따른 탄성 및 소성의 거동 특성은 인장 및 압축시험을 통해 얻어지는 응력-변형률 곡선으로 정의되지만, 강판의 모재 특성만을 정의할 뿐 코팅층의 특성을 정의해 주지는 못한다.
따라서, 프레스 성형공정의 비용감소와 제품의 고정도화를 실현하기 위해서는 표면처리 강판의 코팅층에 대한 기계적 특성을 명확히 규명할 필요가 있다.
본 발명은 상기와 같은 관점에서 안출된 것으로, 도금 강판의 코팅층에 대한 기계적 특성을 나노 인덴테이션 시험, 유한요소해석 및 신경망 학습을 통해 명확히 정의되도록 하여 프레스 성형공정의 비용감소와 제품의 고정도화가 실현되도록 하는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법을 제공하고자 하는데 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법은, 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 탄성 및 소성 거동 특성을 결정하기 위한 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 있어서, 나노 인덴테이션 시험과 코팅층 단면 주사 현미경 촬영을 통하여 코팅층의 압입하중 및 압입깊이에 따른 경도, 탄성계수 및 항복강도의 변화를 측정하여 하중-변위곡선을 도출하는 제1 단계, 다양한 항복강도의 변화에 대응되는 2차함수식으로 표현되는 하중-변위곡선들을 2차원 유한요소해석을 통하여 도출하는 제2 단계, 상기 제1 단계와 제2 단계의 하중-변위곡선을 상호 비교분석한 다음, 상기 제1 단계의 하중-변위곡선과 일치하는 제2 단계의 하중-변위곡선을 이루는 목적 2차함수식 및 목적 항복강도를 신경망 학습을 통하여 도출하고, 상기 목적 2차함수식 및 목적 항복강도로부터 코팅층의 응력-변형율 곡선을 도출하는 제3 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제2 단계에서 코팅층의 항복강도의 초기치는 경도의 1/3값으로 주어지는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 제2 단계를 통하여 도출한 코팅층의 항복강도는 1GPa 내지 2GPa의 범위 내에서 존재하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법의 과정을 나타낸 흐름선도이다.
도시된 바와 같이 본 발명은 크게, 나노 인덴테이션(nano indentation) 시험을 수행하는 제1 단계(S100), 상기 나노 인덴테이션 시험 결과로부터 2차원 유한요소해석을 위한 코팅층의 하중-변위 곡선들을 도출하는 제2 단계(S200) 및 상기 2차원 유한요소해석 및 신경망 학습을 통하여 코팅층의 응력-변형률 곡선을 도출하는 제3 단계(S300)로 구성된다.
상기 제1 단계(S100)에서는 나노 인덴테이션 시험과 코팅층 단면 주사 현미경(SEM) 촬영을 통하여 코팅층의 압입하중(P) 및 압입깊이(h)에 따른 경도(H), 탄성계수(E) 및 항복강도(σy)의 변화를 측정하여 하중-변위곡선을 도출하게 된다.
도 2는 도 1의 제1 단계에서 사용한 나노 인덴테이션 시험을 개략적으로 나타낸 개념도이며, 도 3은 도 1의 제1 단계에서 사용한 베르코비치 압입자의 형상을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이 압입봉(10) 단부에 장착하여 대상물인 시편(30)에 나노 인덴테이션 시험을 행하기 위한 압입자로는, 탄성계수가 크고 마찰계수와 접촉면적이 작은 베르코비치 압입자(20, Berkovich indenter)를 사용하게 된다.
상기 베르코비치 압입자(20)는 도 3에 도시된 바와 같이 사면체의 피라미드 형상으로 접촉각(α1, α2, α3)을 각각 구비한 삼각형상의 접촉면(21, 22, 23)이 상기 시편(30)에 접촉 가압되게 된다.
상기 압입봉(10)에 장착된 베르코비치 압입자(20)를 대상물인 시편(30)에 소정의 압입하중(P)으로 접촉 가압하고 40 내지 50Hz의 진동을 연속적으로 부여하는 연속강성측정법(Contin-uous stiffness method)을 통하여 상기 시편(30)에 소정 압입깊이(h)의 압입흔적(30')이 발생하게 된다.
상기 연속강성측정법으로 연속적인 접촉탄성강성(S)을 얻을 수 있게 되며, 상기 접촉탕성강성(S)은 후술할 하중-변위 곡선에서 언로딩 곡선의 초기 기울기로 압입깊이(h)에 따른 경도(H) 및 탄성계수(E)의 변화를 측정할 수 있게 된다.
도 4는 도 1의 제1 단계에서 사용된 시편의 형상을 나타낸 도면이며, 도 5는 도 1의 제1 단계에서 단면 주사 현미경으로 촬영한 코팅층의 단면을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이 상기 나노 인덴테이션 시험에 사용된 상기 시편(30)은 전기아연도금강판(Electronic galvanized sheet steel)이며, 아연의 코팅층(31)과 모재(32)로 이루어져 있으며, 상기 코팅층(31)의 두께는 8,650nm이다.
일반적인 나노 인덴테이션 시험에서 모재의 영향을 받지 않는 코팅층의 적정 앞입깊이는 코팅층 두께의 약 10%인 것으로 알려져 있다.
그러나, 도 5에 도시된 바와 같이 소재의 특성 상 코팅층(31)의 표면이 균일하지 못하고 상기 코팅층(31) 내에 균열이 발생하거나 기공이 존재할 우려가 있으므로, 본 발명에서는 상기 코팅층(31) 두께의 약 17%(1,500nm)의 압입깊이(h)로 9회 이상 반복적인 나노 인덴테이션 시험을 수행하게 된다.
상기 나노 인덴테이션 시험은 코팅층(31) 뿐 아니라, 하중-변위 곡선 도출의 비교분석을 위하여 상기 코팅층(31)을 제거한 모재(32)에 대해서도 수행하게 된다.
상기 나노 인덴테이션 시험을 통해 압입하중(P) 및 압입깊이(h)를 알 수 있으며, 상기 압입하중(P) 및 압입깊이(h)로부터 탄성계수(E) 및 경도(H)를 도출할 수 있게 된다.
상기 탄성계수(E)는 스네든(Sneddon) 강성식으로부터 도출되며, 다음의 식(1)과 같이 표현된다.
................................................(1)
여기서 는 강성(Stiffness), 는 접촉투영면적, 은 환산탄성계수이다.
상기 식(1)은 압입자의 형상이 원뿔 형상일 때를 기준으로 한 것이므로, 본 발명의 베르코비치 압입자(20)를 사용할 경우 다음의 식(2)와 같이 보정상수()를 곱하여 사용하게 된다.
...................................................(2)
상기 식(2)에서 환산탄성계수()는 상기 시편(30)의 탄성계수() 및 베르코비치 압입자(20)의 탄성계수()와 다음의 식(3)과 같은 관계를 가지게 된다.
...........................................(3)
상기 식(3)에서 는 시편(30)의 프와송 비(Poisson's ratio), 는 베르코비치 압입자(20)의 프와송 비이다.
상기 경도(H)는 다음의 식(4)에서와 같이 압입하중(P)와 접촉투영면적(A)에 의해 도출된다.
............................................................(4)
그러나, 식(4)는 코팅층(31) 표면을 균일하다고 가정한 것이므로, 상기 베르코비치 압입자(20)의 면각(α, face angle)을 65.3˚로 가정하고 다음의 식(5)에 의하여 접촉투영면적(A)을 계산하게 된다.
.................................................(5)
상기 식(1) 내지 (5)를 이용하여 나노 인덴테이션 시험을 통한 코팅층(31)의 정확한 경도(H) 및 탄성계수(E)를 도출하기 위해서는, 상기 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입에 의해 상기 모재(32) 및 코팅층(31) 표면의 형상에 영향을 주지 않을 정도의 압입깊이(h)를 결정하는 것이 중요하다.
도 6은 도 1의 제1 단계에서 나노 인덴테이션 시험에 따른 코팅층의 하중-변위 곡선 중 일 실시예를 나타낸 그래프이며, 도 7은 도 1의 제1 단계를 통해 도출된 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 압입깊이(h)를 상기 코팅층(31) 두께의 약 17%인 1,500nm로 하여 나노 인덴테이션 시험을 행한 결과 도출된 하중-변위 곡선에서는 변위 1,000nm 부근에서 압입하중(P)의 변곡이 발생하게 된다.
즉, 전기아연도금강판의 경우 모재(32)에 영향을 주지 않게 될 압입깊이(h)는 1,000nm이하로 결정되도록 하는 것이 바람직함을 알 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 압입깊이(h)를 상기 코팅층(31) 두께의 약 11.5%인 1,000nm로 하여 나노 인덴테이션 시험을 행한 결과 도출된 하중-변위 곡선에서는 어떤 지점에서도 압입하중(P)의 변곡 발생이 없음을 확인할 수 있다.
즉, 상기 모재(32)에 영향을 주지 않게 될 적정 압입깊이(h)가 1,000nm임을 알 수 있으며, 이때 최대 압입하중(P)은 77.6mN, 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입후 탄성회복에 의한 압입깊이(h)는 850nm이다.
도 8a는 베르코비치 압입자의 압입깊이에 따른 코팅층의 탄성계수를 나타낸 그래프이며, 도 8b는 베르코비치 압입자의 압입깊이에 따른 코팅층의 경도를 나타낸 그래프이다.
도시된 바와 같이, 상기 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입초기에는 압입 크기 효과(Indentation size effect) 및 표면거칠기 효과로 인해 탄성계수(E) 및 경도(H) 공히 급격한 증가곡선을 이루게 되는 것을 확인할 수 있다.
따라서, 도 8을 통하여 200nm 이후의 탄성계수(E) 및 경도(H) 분포의 평균값을 상기 코팅층(31)의 기계적 물성치로 결정할 수 있게 된다.
도 9는 도 1의 제1 단계에서 비교분석을 위하여 모재로 구성된 시편의 형상을 나타낸 도면이며, 도 10은 도 1의 제1 단계를 통해 도출된 모재의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프이다.
나노 인덴테이션 시험을 통한 코팅층(31)의 하중-변위 곡선과의 비교분석을 위하여 도 9에 도시된 바와 같이 코팅층(31)이 제거된 모재(32) 만으로 나노 인덴테이션 시험을 수행한다.
도 9의 시편(30)은 앞서 수행된 나노 인덴테이션 시험에서 코팅층(31)과 모재(32)로 이루어진 시편(30)과 동일한 압입깊이(h, 1,000nm)로 나노 인덴테이션 시험을 수행한 결과 도 10에 도시된 바와 같이, 최대 압입하중(P)은 40mN이며, 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입후 탄성회복에 의한 압입깊이(h)는 950nm임을 알 수있다.
이상과 같이 도 7에 도시된 하중-변위 곡선과 도 10에 도시된 하중-변위 곡선을 바탕으로 한 코팅층(31)과 모재(32)로 이루어진 시편(30)과, 모재(32)만으로 이루어진 시편(30)의 나노 인덴테이션 시험의 결과는 다음의 표 1과 같다.
시편(30) 압입깊이(h) 탄성계수(E) 경도(H) 최대 압입하중(P)
코팅층(31)+모재(32) 1,000nm 130GPa 4.25Gpa 77.6mN
모재(32) 1,000nm 210Gpa 2Gpa 40mN
표 1에서 나타난 바와 같이, 일반적인 냉연강판의 탄성계수가 210GPa임을 감안할 때, 나노 인덴테이션 시험을 통하여 도출된 전기도금아연강판 코팅층(31)의 탄성계수(E)값 130GPa은 매우 신뢰도가 높은 값임을 알 수 있다.
상기 제1 단계(S100)의 나노 인덴테이션 시험을 통하여 도출된 하중-변위 곡선을 바탕으로 상기 코팅층(31)의 항복강도(σy)의 변화에 따른 하중-변위 곡선의 변화를 2차원 유한요소해석을 통하여 관찰하게 된다.
제2 단계(S200)에서는 다양한 항복강도(σy)의 변화에 대응되는 2차함수식으로 표현되는 하중-변위곡선들을 2차원 유한요소해석을 통하여 도출하게 된다.
2차원 유한요소해석을 위하여 설정된 코팅층(31)과 모재(32)의 초기 물성치는 다음의 표 2와 같다.
시편(30) 항복강도(σy) 탄성계수(E) 포와송 비
코팅층(31)+모재(32) 1.416GPa 130GPa 0.3
모재(32) 0.66Gpa 210GPa 0.3
가공경화는 없음변위, 즉 압입깊이(h) : 1,000nm
표 2에 나타난 바와 같이, 상기 코팅층(31)의 항복강도(σy)의 초기치 1.416Gpa은 표 1에 나타난 경도(H)의 1/3값인 1.416Gpa로 주어지게 된다.
상기 상기 항복강도(σy)의 변화에 따른 하중-변위 곡선들은 각각 2차원함수식으로 표현가능하게 되므로, 후술할 신경망 학습을 통하여 상기 코팅층(31)의 항복강도(σy)를 결정하기 위한 입력값들로 사용된다.
그러므로, 2차원 유한요소해석 및 후술할 신경망 학습을 통하여 도출된 실제 코팅층(31)의 항복강도(σy)는 복수개로 가정된 여러 항복강도(σy) 값의 범위 내에 존재하여야 한다.
따라서, 본 발명에서는 상기 코팅층(31)의 항복강도(σy) 값의 변화를 상기 나노 인덴테이션 시험을 통하여 구한 경도(H)를 바탕으로 하여 5개 정도로 설정하게 된다.
상기 항복강도(σy) 값의 변화는 다음의 표 3과 같다.
σy1 σy2 σy3 σy4 σy5
1GPa 2GPa 2.8GPa 3.5GPa 4GPa
도 11은 도 1의 제2 단계에서 2차원 유한요소해석을 위한 원뿔 압입자와 베르코비치 압입자의 동일 조건을 위한 가정 모델을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이, 상기 제2 단계(S200)에서의 2차원 유한요소해석은 2차원 축대칭으로 수행되었으며, 2차원 유한요소해석에 사용된 압입자의 형상 및 치수는 상기 베르코비치 압입자(20)의 압입깊이(hB)와 접촉투영면적(Aarea)이 원뿔 압입자의 압입깊이(hC)와 접촉투영면적(Barea)과 동일하다고 가정한다.
상기와 같은 가정 하에서 도출되는 압입자의 끝부분 라운드(r, tip round)는 다음의 식(6)과 같다.
..........................................................(6)
여기서, a는 베르코비치 압입자(20) 밑면을 이루는 삼각형의 높이, b는 상기 베르코비치 압입자(20) 밑면을 이루는 삼각형의 밑변의 길이이다.
도 12는 도 1의 제2 단계에서 2차원 유한요소해석을 통한 해석모델을 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이, 2차원 유한요소해석을 통한 시뮬레이션 해석모델에서 코팅층(31)의 두께는 8,650nm, 모재(32)의 두께는 86,500nm로 설정하며, 코팅층(31)의 초기 잔류응력은 없고, 등방성이라고 가정한다.
상기 2차원 유한요소해석을 통한 시뮬레이션 해석에 있어서, 실제 베르코비치 압입자의 끝부분 라운드(r)는 40nm이상이지만, 반복된 실험으로 인한 마모를 고려하여 베르코비치 압입자(20)의 끝부분 라운드를 100nm로 설정한다.
도 13은 도 1의 제2 단계를 통해 도출된 항복강도의 변화에 따른 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프이며, 도 14은 도 13의 하중과 변위를 같은 스케일로 놓고 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프이다.
상기 제2 단계(S200)에서 항복강도(σy)가 증가할수록 압입하중(P) 및 압입깊이(h)와 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입후 탄성회복에 의한 압입깊이(h)와의 차, 즉 탄성회복량이 증가함을 도 13을 통해 확인할 수 있다.
도 14에 도시된 바와 같이 하중과 변위, 즉 압입하중(P)과 압입깊이(h)를 상호 동일 스케일로 두고 하중-변위 곡선을 표시하게 되면, 로딩곡선 부분보다는 언로딩곡선 부분에서 항복강도(σy)가 증가할수록 기울기의 감소가 현저함을 알 수 있다.
따라서, 상기 제1 단계(S100)에서 나노 인덴테이션 시험을 통하여 도출한 도 7의 하중-변위 곡선과 도 14를 비교분석함으로써, 상기 제2 단계(S200)에서 2차원 유한요소해석을 통하여 도출한 코팅층(31)의 항복강도(σy)는 1GPa 내지 2GPa의 범위 내에서 존재하는 것임을 알 수 있다.
이상과 같이 상기 제1 단계(S100)와 제2 단계(S200)의 하중-변위곡선을 상호 비교분석하여 코팅층(31)의 항복강도(σy)를 도출한 다음, 제3 단계(S300)를 수행하게 된다.
상기 제3 단계(S300)에서는 상기 제1 단계(S100)의 하중-변위곡선과 일치하는 제2 단계(S200)의 하중-변위곡선을 이루는 목적 2차함수식 및 목적 항복강도(σy)를 신경망 학습을 통하여 도출하고, 상기 목적 2차함수식 및 목적 항복강도(σy)로부터 코팅층(31)의 응력-변형율 곡선을 도출하게 된다.
도 15은 도 1의 제3 단계에서 사용된 신경망 학습을 개략적으로 나타낸 개념도이다.
자기 학습 능력을 가지고 있는 다층 퍼셉트론(Multi layer perceptron) 인공신경망(Artificial neural network)은 도 15에 도시된 바와 같이 입력층(40), 출력층(60), 그리고 은닉층(50)으로 구성되며, 입력층의 다양한 입력변수에 따라 출력층에서 출력되는 데이터의 오차를 자기 학습에 의해 줄여나가며 목적함수 및 목적값을 도출하는 원리이다.
상기 코팅층(31)의 항복강도(σy)의 변화에 따라 도 14에서 나타난 바와 같이 언로딩 곡선 부분의 변화가 현저한 것을 확인할 수 있었으며, 도 14의 항복강도(σy)가 각각 1GPa 또는 2GPa일 경우 언로딩 곡선의 2차함수식은 다음의 식(7), (8)과 같다.
f(h) = 0.0031h2 - 5.4187h + 2342.9..................................(7)
f(h) = 0.0017h2 - 2.4982h + 928.58..................................(8)
상기 (7), (8)로 표현되는 언로딩 곡선 사이에 존재하는 다양한 항복강도(σy)값 및 압입하중(P)을 입력변수로 하여 상기 신경망 학습을 통해 도출한 목적함수로서의 목적 2차함수식은 다음의 식(*)과 같다.
f(h) = 0.0019h2 - 3.1122h + 1239.9..................................(*)
상기 식(*)으로 나타나는 목적 2차함수식은 도 7의 언로딩 곡선의 함수식과도 같음을 알 수 있다.
상기 제3 단계(S300)에서의 신경망 학습을 통하여 식(*)과 일치하는 코팅층(31)의 항복강도(σy)는 1.96GPa임을 알 수 있다.
도 16은 도 7과 도 14를 비교한 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프이다.
도시된 바와 같이, 신경망 학습을 적용하여 상기 2차원 유한요소해석으로 도출한 하중-변위 곡선(71)은 상기 제1 단계(S100)에서 나노 인덴테이션 시험을 통하여 도출한 하중-변위 곡선(72)과 비교하였을 때 오차범위 5% 이내로 아주 근접한 곡선임을 알 수 있다.
따라서, 상기 코팅층(31)의 탄성계수(E)는 130GPa, 항복강도(σy)는 1.96GPa임을 확인할 수 있게 된다.
도 17은 도 16을 해석한 고팅층의 유효응력분포를 나타낸 도면이며, 도 18은 도 17의 A지점에서의 유효응력과 변형률 변화로부터 도출된 코팅층의 응력-변형률 곡선을 나타낸 그래프이다.
도 12와 동일한 해석모델로 상기 코팅층(31)의 항복강도(σy)를 1.96GPa로 설정하여 나노 인덴테이션 시험의 해석을 수행하게 되면, 도 17의 A와 같이 베르코비치 압입자(20)에 의한 압입에 의하여 유효응력분포 상태를 알 수 있게 된다.
최종적으로, 도 17의 A에 나타난 유효응력과 변형율의 변화로부터 도 18과 같은 코팅층(31)의 응력-변형률 곡선을 도출하게 되는 것이다.
베르코비치 압입자(20)에 의한 압입하중(P)이 코팅층(31)에 가해진 만큼 상기 코팅층(31) 내부에는 내부응력에 의한 변형률이 도 18에 나타난 복수개의 ◆와 같이 유동적으로 발생하게 되므로 도 18의 응력-변형률 곡선을 유동응력곡선으로 보아도 무방하다.
여기서, 상기 제1 단계(S100) 내지 제3 단계(S300)를 통해 도출된 실선으로 표시된 응력-변형률 곡선과 복수개의 ◆로 표시된 실제 응력-변형률 곡선이 약간의 오차를 두고 일치하지 않는 것은 코팅층(31)의 표면 거칠기 및 베르코비치 압입자(20)의 끝부분 라운드를 고려하여 도출되었기 때문이다.
이상에 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의하면, 도금 강판의 코팅층에 대한 기계적 특성을 나노 인덴테이션 시험, 유한요소해석 및 신경망 학습을 통해 명확히 정의되도록 하여 프레스 성형공정의 비용감소와 제품의 고정도화가 실현되도록 하는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법을 제공하는 것을 기본적인 기술적 사상으로 하고 있음을 알 수 있다.
그리고, 이와 같은 본 발명의 기본적인 기술적 사상의 범주 내에서, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서는 다른 많은 변형이 가능함은 물론이다.
본 발명에 의하면 다음과 같은 효과가 기대된다.
우선, 코팅층의 탄성 및 소성 거동, 즉 응력-변형률 곡선을 통하여 코팅층의 절대적 또는 상대적인 기계적 특성이 비교 평가가능하게 되며, 유한요소해석에서 코팅층의 탄성 및 소성 거동을 표현할 수 있는 기초적 물성치로 활용할 수 있게 된다.
그리고, 코팅층을 포함한 모든 재료들의 성형 해석에서 탄성 및 소성 거동을 적용함으로써 해석의 고정도화를 꾀할 수 있는 장점이 있다.
또한, 코팅층과 금형 사이에 발생되는 코팅층의 박리 또는 습동(濕動)과정이 분석가능하므로, 성형공정에 따른 비용이 절감되는 것은 물론 제품의 고정도화를 실현할 수 있게 되는 등 매우 유용한 발명인 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법의 과정을 나타낸 흐름선도
도 2는 도 1의 제1 단계에서 사용한 나노 인덴테이션 시험을 개략적으로 나타낸 개념도
도 3은 도 1의 제1 단계에서 사용한 베르코비치 압입자의 형상을 나타낸 도면
도 4는 도 1의 제1 단계에서 사용된 시편의 형상을 나타낸 도면
도 5는 도 1의 제1 단계에서 단면 주사 현미경으로 촬영한 코팅층의 단면을 나타낸 도면
도 6은 도 1의 제1 단계에서 나노 인덴테이션 시험에 따른 코팅층의 하중-변위 곡선 중 일 실시예를 나타낸 그래프
도 7은 도 1의 제1 단계를 통해 도출된 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프
도 8a는 베르코비치 압입자의 압입깊이에 따른 코팅층의 탄성계수를 나타낸 그래프
도 8b는 베르코비치 압입자의 압입깊이에 따른 코팅층의 경도를 나타낸 그래프
도 9는 도 1의 제1 단계에서 비교분석을 위하여 모재로 구성된 시편의 형상을 나타낸 도면
도 10은 도 1의 제1 단계를 통해 도출된 모재의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프
도 11은 도 1의 제2 단계에서 2차원 유한요소해석을 위한 원뿔 압입자와 베르코비치 압입자의 동일 조건을 위한 가정 모델을 나타낸 도면
도 12는 도 1의 제2 단계에서 2차원 유한요소해석을 통한 해석모델을 나타낸 도면
도 13은 도 1의 제2 단계를 통해 도출된 항복강도의 변화에 따른 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프
도 14은 도 13의 하중과 변위를 같은 스케일로 놓고 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프
도 15은 도 1의 제3 단계에서 사용된 신경망 학습을 개략적으로 나타낸 개념도
도 16은 도 7과 도 14를 비교한 코팅층의 하중-변위 곡선을 나타낸 그래프
도 17은 도 16를 해석한 고팅층의 유효응력분포를 나타낸 도면
도 18은 도 17의 A지점에서의 유효응력과 변형률 변화로부터 도출된 코팅층의 응력-변형률 곡선을 나타낸 그래프
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
10...압입봉 20...베르코비치 압입자
30...시편 31...코팅층
32...모재 40...입력층
50...은닉층 60...출력층
S100...제1 단계 S200...제2 단계
S300...제3 단계

Claims (3)

  1. 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 탄성 및 소성 거동 특성을 결정하기 위한 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법에 있어서,
    나노 인덴테이션 시험과 코팅층 단면 주사 현미경(SEM) 촬영을 통하여 코팅층의 압입하중(P) 및 압입깊이(h)에 따른 경도(H), 탄성계수(E) 및 항복강도(σy)의 변화를 측정하여 하중-변위곡선을 도출하는 제1 단계(S100);
    다양한 항복강도(σy)의 변화에 대응되는 2차함수식으로 표현되는 하중-변위곡선들을 2차원 유한요소해석을 통하여 도출하는 제2 단계(S200);
    상기 제1 단계와 제2 단계의 하중-변위곡선을 상호 비교분석한 다음, 상기 제1 단계의 하중-변위곡선과 일치하는 제2 단계의 하중-변위곡선을 이루는 목적 2차함수식 및 목적 항복강도(σy)를 신경망 학습을 통하여 도출하고, 상기 목적 2차함수식 및 목적 항복강도(σy)로부터 코팅층의 응력-변형율 곡선을 도출하는 제3 단계(S300);로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제2 단계에서, 코팅층의 항복강도(σy)의 초기치는 경도(H)의 1/3값으로 주어지는 것을 특징으로 하는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 제2 단계를 통하여 도출한 코팅층의 항복강도(σy)는 1GPa 내지 2GPa의 범위 내에서 존재하는 것을 특징으로 하는 전기아연도금강판의 코팅층에 대한 기계적 특성 평가 방법.
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