KR20170013325A

KR20170013325A - 신장 플랜지 균열 예측 방법, 신장 플랜지 균열 예측 장치, 컴퓨터 프로그램, 및 기록 매체

Info

Publication number: KR20170013325A
Application number: KR1020167036501A
Authority: KR
Inventors: 사토시 시라카미; 히로시 요시다; 다카시 미야기; 준 닛타; 도오루 요시다
Original assignee: 신닛테츠스미킨 카부시키카이샤
Priority date: 2014-07-02
Filing date: 2015-07-02
Publication date: 2017-02-06
Also published as: US20180107772A1; EP3165298A1; JP5967321B2; CN106470776B; KR101886556B1; US10467361B2; JPWO2016002880A1; EP3165298A4; WO2016002880A1; CN106470776A

Abstract

이 신장 플랜지 균열 예측 방법은, 가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 예측하는 신장 플랜지 균열 예측 방법이며, 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 파단 변형 측정값, 수직 방향 변형 구배 측정값 및 주위 방향 변형 구배 측정값을 취득하는 측정값 취득 공정(S1)과, 최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소, 상기 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배 및 상기 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배를 취득하는 CAE 해석 공정(S2)과, 상기 파단 변형 측정값을 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득하는 파단 판정 역치 취득 공정(S3)과, 상기 최대 주변형이 상기 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측하는 예측 공정(S4)을 구비한다.

Description

신장 플랜지 균열 예측 방법, 신장 플랜지 균열 예측 장치, 컴퓨터 프로그램, 및 기록 매체 {STRETCH-FLANGE CRACK PREDICTION METHOD, STRETCH-FLANGE CRACK PREDICTION DEVICE, COMPUTER PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM}

본 발명은, 가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 정확하게 예측하는 것을 가능하게 하는 신장 플랜지 균열 예측 방법, 신장 플랜지 균열 예측 장치, 컴퓨터 프로그램, 및 기록 매체에 관한 것이다.

본원은, 2014년 7월 2일에, 일본에 출원된 일본 특허 출원 제2014-137185호에 기초하여 우선권을 주장하고, 그 내용을 여기에 원용한다.

종래, 가소성 판(예를 들어, 270∼1470㎫의 고강도 강판)을 프레스 성형하여, 자동차 부품, 또는 그 밖의 부품을 제조하고 있다. 그러나, 가소성 판의 재질, 부품 형상, 또는 성형 조건 등에 따라서는, 프레스 성형 시에 성형 부품의 단부에 균열이 발생하는 경우가 있다.

드로잉 가공이나 폼 가공에 있어서 가소성 판의 면 내에 발생하는 균열은, 판 두께 감소율 평가 방법이나 성형 한계도(FLD: 포밍 리미트 다이어그램)로 평가할 수 있다(예를 들어, 특허문헌 1∼3 참조). 그러나, 성형품의 단부에 발생하는 균열은 단부의 성상이나 그 주변의 변형 분포의 영향이 크기 때문에, 특허문헌 1∼3에 개시된 기존의 평가 방법으로는, 실용할 수 있을 정도의 정밀도로 평가할 수는 없다.

가소성 판을 만곡 입체 형상으로 프레스 성형하는 경우, 만곡 입체 형상의 내측면에 있어서 큰 인장 응력이 발생하여, "신장 플랜지 균열"이라고 하는 균열이 발생하기 쉽다. 구체적으로는, 도 1의 (a)에 도시하는 바와 같은 평평한 가소성 판을, 도 1의 (b)에 도시하는 바와 같이 단면이 햇형이며, 플랜지부를 구비하는 만곡 입체 형상으로 프레스 성형하면, 특히 복잡한 단부 형상을 갖는 플랜지부(도 1에 있어서 점선으로 둘러싸인 A∼D의 부분)에는, 가소성 판 소재의 균일 신장을 초과하는 큰 신장이 발생한다. 그 결과, 이들 플랜지부에는 내측에 큰 인장 응력이 발생하여, 신장 플랜지 균열이 발생하기 쉽다. 이 경향은, 연성이 부족한 고강도 강판을 만곡 입체 형상으로 프레스 성형하는 경우에 현저하다.

본 출원인은, 신장 플랜지 균열의 발생 상황을 예측하기 위해서는, 성형품의 단부에 있어서의 최대 주변형(어느 요소 중에서 가장 변형이 큰 방향의 변형)뿐만 아니라, 그 주변의 변형 구배를 고려할 필요가 있는 것을 지견하고, 특허문헌 4에서, 플랜지 균열 분석 방법을 제안하였다. 특허문헌 4에 개시된 플랜지 균열 분석 방법에 의하면, 변형 구배를 고려한 후, 플랜지 균열의 발생 상황을 분석할 수 있고, 또한 예측 분석을 더욱 단시간에 행할 수 있다.

또한, 본 출원인은, 특허문헌 5에서, 신장 플랜지 성형에 있어서, 파단 변형을 정확하게 특정할 수 있는 판상 재료의 파단 변형 특정 방법을 제안하였다. 특허문헌 5에 개시된 파단 변형 특정 방법에 의하면, 신장 플랜지 성형을 행할 때에 있어서의 플랜지 단부의 파단 변형을, 강판 단부로부터 내부로의 변형 구배(수직 방향 변형 구배)와 강판 단부를 따르는 변형 집중 구배(주위 방향 변형 구배)의 함수 또는 맵으로서 특정하고, 파단 발생의 유무를 예측할 수 있다.

그러나, 특허문헌 4, 5에는, 파단의 발생의 유무를 판정하는 역치를 높은 정밀도로 얻는 것에 대해서는 개시되어 있지 않아, 가소성 판의 신장 플랜지 성형에 있어서, 파단되지 않는다고 예측한 개소에서 파단된다고 하는 현상이나, 반대로 파단된다고 예측한 개소에서 실제로는 파단되지 않는다고 하는 현상이 일어날 수 있었다.

일본 특허 공개 제2001-076022호 공보 일본 특허 공개 제2009-061477호 공보 일본 특허 공개 제2011-245554호 공보 일본 특허 공개 제2011-083813호 공보 일본 특허 공개 제2011-140046호 공보

상술한 바와 같이, 신장 플랜지 균열의 예측을 정확하게 행하는 예측 방법이 요구되고 있지만, 아직, 실용 레벨에서 사용할 수 있는 고정밀도의 예측 방법은 얻어져 있지 않다.

본 발명은, 가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 정확하게 예측하는 것을 가능하게 하는 신장 플랜지 균열 예측 방법, 신장 플랜지 균열 예측 장치, 컴퓨터 프로그램, 및 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 요지는 이하와 같다.

(1) 본 발명의 제1 양태는, 가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 예측하는 신장 플랜지 균열 예측 방법이며, 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 소정의 게이지 길이 및 소정의 구배 평가 길이에서의 실험 측정 환경하에서, 파단 변형 측정값, 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 주위 방향 변형 구배 측정값을 취득하는 측정값 취득 공정과, 상기 가소성 판의 상기 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈, 및 소정의 구배 평가 길이의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 상기 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여, 최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소, 상기 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배, 및 상기 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배를 취득하는 CAE 해석 공정과, 상기 측정값 취득 공정에 의해 상기 실험 측정 환경하에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값을, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값 외에도, 상기 CAE 해석 공정에 있어서의 상기 요소 사이즈, 상기 구배 평가 길이, 상기 수직 방향 변형 구배, 및 상기 주위 방향 변형 구배에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득하는 파단 판정 역치 취득 공정과, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 최대 주변형과, 상기 파단 판정 역치를 비교하여, 상기 최대 주변형이 상기 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측하는 예측 공정을 구비하는 신장 플랜지 균열 예측 방법이다.

(2) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 측정값 취득 공정에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득 공정을 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 하기 (1)식∼(4)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

여기서,

ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,

ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득 공정에서 취득된 파단 변형 측정값이고,

GL은, 측정값 취득 공정에서 사용한 게이지 길이이고,

L_S(exp)는, 측정값 취득 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,

Δε_C(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,

ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,

ES는, CAE 해석 공정에서 사용한 요소 사이즈이고,

L_S(CAE)는, CAE 해석 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,

Δε_C(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배이다.

(3) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 측정값 취득 공정에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득 공정을 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 하기 (5)식∼(8)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

여기서,

ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,

GL은, 측정값 취득 공정에서 사용한 게이지 길이이고,

Cl₍ _exp ₎는, 판상 시험편을 얻을 때의 가공 조건이고,

ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,

ES는, CAE 해석 공정에서 사용한 요소 사이즈이고,

L_S(CAE)는, CAE 해석 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Cl_(CAE)는, 가소성 판을 얻을 때의 가공 조건이고,

(4) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 측정값 취득 공정에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득 공정을 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고, 가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고, 상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

(5) 상기 (4)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 파단 판정 역치 취득 공정에 있어서, 하기 (9)식의 변형 분포 함수를 상기 변형 분포 데이터로 해도 된다.

여기서,

ε₀은, 최대 주변형이고,

B_N은, 수직 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,

C_N은, 수직 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이고,

B_C는, 주위 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,

C_C는, 주위 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이다.

(6) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 복수의 시험편 가공 조건하에 있어서 가공된 복수의 판상 시험편을 상기 복수의 판상 시험편으로서 사용하여 상기 측정값 취득 공정에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득 공정을 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞춘 상기 시험편 가공 조건의 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고, 가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고, 상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

(7) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 복수의 판상 시험편은, 서로 다른 형상의 절결이 형성된 단부를 갖고, 상기 측정값 취득 공정에서는, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 상기 절결이 파단 부위로 되도록 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형을 부여하여 파단시키면서, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값을 측정하여 취득해도 된다.

(8) 상기 (7)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 복수의 판상 시험편에 형성되는 상기 절결의 형상은, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제1 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제2 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제3 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제4 절결 형상을 적어도 포함해도 된다.

(9) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 파단 변형 측정값은, 상기 판상 시험편의 파단 부위의 파단 변형의 측정값이고, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 내측 방향으로의 변형 구배의 측정값이고, 상기 주위 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 단부를 따르는 방향으로의 변형 구배의 측정값이어도 된다.

(10) 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법에서는, 상기 CAE 해석 공정은, 상기 성형 데이터로부터, 상기 최대 주변형을 갖는 상기 최대 주변형 최대 요소를 추출하는 요소 추출 공정과, 상기 최대 주변형 최대 요소를 기준 요소로 하여, 상기 플랜지 단부로부터 상기 가소성 판의 내측으로 향하는 요소 열과, 상기 플랜지 단부를 따르는 요소 열을, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정하는 요소 열 특정 공정과, 특정한 상기 요소 열에 대해, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 수직 방향 변형 구배와, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 주위 방향 변형 구배를 연산하는 변형 구배 연산 공정을 구비해도 된다.

(11) 본 발명의 제2 양태는, 가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 예측하는 신장 플랜지 균열 예측 장치이며, 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 소정의 게이지 길이, 및 소정의 구배 평가 길이에서의 실험 측정 환경하에서, 파단 변형 측정값, 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 주위 방향 변형 구배 측정값을 취득하는 측정값 취득부와, 상기 가소성 판의 상기 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈, 및 소정의 구배 평가 길이의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 상기 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여, 최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소, 상기 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배, 및 상기 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배를 취득하는 CAE 해석부와, 상기 측정값 취득부에 의해 상기 실험 측정 환경하에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값을, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값 외에도, 상기 CAE 해석부에 있어서의 상기 요소 사이즈, 상기 구배 평가 길이, 상기 수직 방향 변형 구배, 및 상기 주위 방향 변형 구배에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득하는 파단 판정 역치 취득부와, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 최대 주변형과, 상기 파단 판정 역치를 비교하여, 상기 최대 주변형이 상기 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측하는 예측부를 구비하는 신장 플랜지 균열 예측 장치이다.

(12) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 측정값 취득부에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득부를 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (1)식∼(4)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

여기서,

ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,

ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득부에서 취득된 파단 변형 측정값이고,

GL은, 측정값 취득부에서 사용한 게이지 길이이고,

L_S(exp)는, 측정값 취득부에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,

Δε_C(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,

ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,

ES는, CAE 해석부에서 사용한 요소 사이즈이고,

L_S(CAE)는, CAE 해석부에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,

Δε_C(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 주위 방향 변형 구배이다.

(13) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 측정값 취득부에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득부를 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (5)식∼(8)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

여기서,

ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,

GL은, 측정값 취득부에서 사용한 게이지 길이이고,

L_S(exp)는, 측정값 취득부에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Cl₍ _exp ₎는, 판상 시험편을 얻을 때의 가공 조건이고,

ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,

ES는, CAE 해석부에서 사용한 요소 사이즈이고,

L_S(CAE)는, CAE 해석부에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Cl_(CAE)는, 가소성 판을 얻을 때의 가공 조건이고,

(14) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 측정값 취득부에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득부를 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고, 가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고, 상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

(15) 상기 (14)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (9)식의 변형 분포 함수를 상기 변형 분포 데이터로 해도 된다.

여기서,

ε₀은, 최대 주변형이고,

(16) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 복수의 시험편 가공 조건하에 있어서 가공된 복수의 판상 시험편을 상기 복수의 판상 시험편으로서 사용하여 상기 측정값 취득부에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득부를 더 구비하고, 상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞춘 상기 시험편 가공 조건의 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고, 가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고, 상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

(17) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 복수의 판상 시험편은, 서로 다른 형상의 절결이 형성된 단부를 갖고, 상기 측정값 취득부에서는, 상기 복수의 판상 시험편의 각각에 대해, 상기 절결이 파단 부위로 되도록 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형을 부여하여 파단시키면서, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 상기 파단 변형 측정값, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값을 측정하여 취득해도 된다.

(18) 상기 (17)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 복수의 판상 시험편에 형성되는 상기 절결의 형상은, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제1 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제2 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제3 절결 형상과, 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제4 절결 형상을 적어도 포함해도 된다.

(19) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 파단 변형 측정값은, 상기 판상 시험편의 파단 부위의 파단 변형의 측정값이고, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 내측 방향으로의 변형 구배의 측정값이고, 상기 주위 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 단부를 따르는 방향으로의 변형 구배의 측정값이어도 된다.

(20) 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에서는, 상기 CAE 해석부는, 상기 성형 데이터로부터, 상기 최대 주변형을 갖는 상기 최대 주변형 최대 요소를 추출하는 요소 추출부와, 상기 최대 주변형 최대 요소를 기준 요소로 하여, 상기 플랜지 단부로부터 상기 가소성 판의 내측으로 향하는 요소 열과, 상기 플랜지 단부를 따르는 요소 열을, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정하는 요소 열 특정부와, 특정한 상기 요소 열에 대해, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 수직 방향 변형 구배와, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 주위 방향 변형 구배를 연산하는 변형 구배 연산부를 구비해도 된다.

(21) 본 발명의 제3 양태는, 상기 (1)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법을, 상기 (11)에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에 실행시키는 프로그램이다.

(22) 본 발명의 제4 양태는, 상기 (21)에 기재된 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체이다.

본 발명에 따르면, 가소성 판의 신장 플랜지 성형에 있어서, 파단되는 부위와 파단되지 않는 부위를 정확하게 예측할 수 있다.

도 1은 프레스 성형의 일 양태를 도시하는 도면이며, (a)는 프레스 성형 전의 가소성 판(블랭크)을 나타내고, (b)는 프레스 성형 후의 만곡 입체 형상을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열 예측 방법의 주요 공정의 개략을 나타내는 도면이다.
도 3은 사이드 벤드 시험기(10)에 판상 시험편(1)을 설치한 상태를 도시하는 평면도이다.
도 4는 사이드 벤드 시험기(10)에 의해 판상 시험편(1)에 변형을 부여하고 있는 상태를 도시하는 평면도이다.
도 5a는 타입 1의 판상 시험편(1a)을 도시하는 평면도이다.
도 5b는 타입 2의 판상 시험편(1b)을 도시하는 평면도이다.
도 5c는 타입 3의 판상 시험편(1c)을 도시하는 평면도이다.
도 5d는 타입 4의 판상 시험편(1d)을 도시하는 평면도이다.
도 5e는 타입 5의 판상 시험편(1e)을 도시하는 평면도이다.
도 5f는 타입 6의 판상 시험편(1f)을 도시하는 평면도이다.
도 6a는 타입 1의 판상 시험편(1a)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 6b는 타입 2의 판상 시험편(1b)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 6c는 타입 3의 판상 시험편(1c)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 6d는 타입 4의 판상 시험편(1d)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 6e는 타입 5의 판상 시험편(1e)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 6f는 타입 6의 판상 시험편(1f)의 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 관계를 모식적으로 도시하는 도면이다.
도 7은 판상 시험편(1b)의 수직 방향 변형 구배 측정값을 나타내는 그래프이다.
도 8은 판상 시험편(1b)의 주위 방향 변형 구배 측정값을 나타내는 그래프이다.
도 9는 소정의 간격으로 격자선을 그린 판상 시험편(1)을 사이드 벤드 시험하였을 때의 격자선의 변화를 도시하는 개략도이다.
도 10은 강종 A에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타내는 도면이다.
도 11은 강종 B에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타내는 도면이다.
도 12는 강종 C에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타내는 도면이다.
도 13은 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제1 예를 나타내는 도면이다.
도 14는 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제2 예를 나타내는 도면이다.
도 15는 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제3 예를 나타내는 도면이다.
도 16은 플랜지 단부를 따르는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 예를 나타내는 도면이다.
도 17은 본 발명의 제2 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열 예측 장치(100)의 개략을 나타내는 도면이다.
도 18은 컴퓨터 프로그램을 가동시키는 시스템 버스를 나타내는 도면이다.
도 19는 실시예에서 사용한 프레스 성형 부품의 사시도이다.
도 20은 프레스 성형 부품에 대해, CAE 해석에 의해 구한 주변형의 분포를 나타내는 등고선도이다.
도 21a는 타입 1의 판상 시험편(1a)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 21b는 타입 2의 판상 시험편(1b)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 21c는 타입 3의 판상 시험편(1c)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 21d는 타입 4의 판상 시험편(1d)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 21e는 타입 5의 판상 시험편(1e)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 21f는 타입 6의 판상 시험편(1f)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 수직 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22a는 타입 1의 판상 시험편(1a)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22b는 타입 2의 판상 시험편(1b)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22c는 타입 3의 판상 시험편(1c)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22d는 타입 4의 판상 시험편(1d)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22e는 타입 5의 판상 시험편(1e)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 22f는 타입 6의 판상 시험편(1f)에 대해, CAE 해석 측정 환경하에서의 주위 방향 변형 구배의 데이터로 가공하기 전후의 변형 분포도이다.
도 23은 가공 후의 변형 분포도에 기초하여 작성한 신장 플랜지 균열 판정 곡면을 나타내는 도면이다.

본 발명자들은, 상기 과제를 해결하는 방법에 대해 예의 검토하였다. 그 결과, 본 발명자들은,

(i) 플랜지 단부로부터 내측을 향하는 방향(이하, 수직 방향이라고 칭하는 경우가 있음)에 있어서는, 최대 주변형의 변형 구배가 클수록, 신장 플랜지 균열이 발생하기 어렵고, 플랜지 단부를 따르는 방향(이하, 주위 방향이라고 칭하는 경우가 있음)에 있어서는, 최대 주변형의 변형 구배가 클수록, 신장 플랜지 균열이 발생하기 쉬운 것에 착안하여, 판상 시험편으로부터 상기 2개의 방향의 변형 구배에 관련지어진 파단 변형 측정값을 취득함으로써, 신장 플랜지 균열의 발생을 고정밀도로 예측할 수 있는 것, 그리고,

(ii) 상기 2개의 방향의 변형 구배에 관련지어진 파단 변형 측정값을 CAE 해석의 정보에 기초하여 변환함으로써 파단 판정 역치를 취득하고, 이 파단 판정 역치를, CAE 해석에 의해 얻어지는 최대 주변형의 데이터와 비교함으로써, 신장 플랜지 균열의 발생을, 더욱 고정밀도로 예측할 수 있는 것,

을 지견하였다.

본 발명은, 상기 지견에 기초하여 이루어진 것이다. 이하, 본 발명을 실시 형태에 기초하여 상세하게 설명한다. 또한, 본 발명에서는 가소성 판(가소성 재료)을 프레스 성형의 대상으로 하여 신장 플랜지 균열의 예측을 행하는 것이 가능하지만, 이하의 설명에 있어서는 강판(강재)을 예로 들어 설명을 한다.

도 2에, 본 발명의 제1 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열의 예측 방법의 주요 공정의 개략을 나타낸다.

본 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열의 예측 방법은, 도 2에 나타내는 바와 같이, 측정값 취득 공정 S1, CAE 해석 공정 S2, 파단 판정 역치 취득 공정 S3 및 예측 공정 S4를 포함한다. 이하, 각각의 공정에 대해 상세하게 설명한다.

(측정값 취득 공정 S1)

측정값 취득 공정 S1에서는, 소정의 게이지 길이 GL 및 소정의 구배 평가 길이 L_S(exp)에서의 실험 측정 환경하에서, 복수의 판상 시험편(1) 각각에 대해, 판상 시험편(1)의 파단 부위에 있어서의, 파단 변형의 측정값인 파단 변형 측정값 ε₁ ^* _(exp), 판상 시험편(1)의 파단 부위로부터 수직 방향으로의 변형 구배의 측정값인 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 판상 시험편(1)의 파단 부위로부터 주위 방향으로의 변형 구배의 측정값인 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 취득한다.

상기한 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 취득하는 방법으로서는, 예를 들어 서로 다른 형상의 절결(6)이 형성된 단부를 갖는 복수의 판상 시험편(1)을 준비하고, 이들 판상 시험편(1) 각각에 대해, 절결(6)이 파단 부위가 되도록 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형을 부여하여 파단시키면서 변형을 측정하면 된다.

또한, 판상 시험편(1)의 소재는, 실제의 신장 플랜지 균열의 예측 대상이 되는 강판의 강종과 동등한 강종인 것이 바람직하고, 동일한 강종인 것이 더욱 바람직한다.

판상 시험편(1)은, 펀칭 가공이나 레이저 가공 등의 가공 방법에 의해, 소정의 가공 조건(펀칭 가공의 클리어런스 조건이나, 레이저 가공의 레이저 출력 조건 등)으로 판상 부재를 가공함으로써 제조할 수 있다.

(사이드 벤드 시험기(10))

구체예로서, 도 3 및 도 4에, 판상 시험편(1)의 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 측정하기 위한 사이드 벤드 시험기(10)의 양태를 나타낸다.

도 3은, 사이드 벤드 시험기(10)에 판상 시험편(1)을 설치한 상태를 도시하는 평면도이고, 도 4는, 사이드 벤드 시험기(10)에 의해 판상 시험편(1)에 변형을 부여하고 있는 상태를 도시하는 평면도이다.

사이드 벤드 시험기(10)는 X 형상으로 크로스한 굴곡부를 갖는 2개의 아암(12)이, 아암(12)의 중간점에서, 축(13)에 의해 베이스(14)에 피봇 장착되어 구성되어 있다. 판상 시험편(1)은, 2개의 아암(12)의 각각의 선단에 볼트(18)를 통해 설치되는 파지부(19)에 의해, 절결(6)을 외측으로 한 상태에서 파지된다. 아암(12)의 타단부는, 베이스(14)로부터 돌출되어 있고, 도 4에 도시하는 바와 같이, 유압 실린더(15)의 압박에 의해 확대된다. 그 결과, 판상 시험편(1)은, 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형이 부여된다. 이에 의해, 판상 시험편(1)에 있어서, 신장 플랜지 성형과 마찬가지의 변형이 실현된다.

파단은 절결(6)의 부분에서 발생하므로, 베이스(14)의 후방에 촬상 기기(17)를 배치하고(도 3 또는 도 4 참조), 파단 시의 거동을 촬영한다. 프레스기로 가공을 행할 때의 변형 속도는 0.01∼1/sec이므로, 사이드 벤드 시험기(10)에서 판상 시험편(1)에 부여하는 변형 속도는 0.01∼1/sec가 바람직하다.

(복수의 판상 시험편(1))

복수의 판상 시험편(1)에는, 서로 다른 형상의 절결(6)이 형성되어 있으므로, 각각의 판상 시험편(1)마다 상이한 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 얻는 것이 가능해진다.

판상 시험편(1)의 절결(6)의 절결 형상은, 예를 들어 깊이 D가 0∼100㎜, 곡률 R^-1이 0∼1.0, 리가먼트 길이 L이 1∼500㎜이면 된다.

도 5a∼도 5f에, 판상 시험편(1)의 구체예(타입 1∼6)로서, 35㎜×100㎜인 직사각형의 강판에 대해 각종 형상의 절결(6a∼6f)을 펀칭 가공에 의해 형성한 판상 시험편(1a∼1f)을 나타낸다.

타입 1의 판상 시험편(1a)은, 절결 깊이 D가 15㎜, 곡률 R^-1이 0.067, 리가먼트 길이 L이 20㎜인 절결(6a)을 갖는다.

타입 2의 판상 시험편(1b)은, 절결 깊이 D가 4㎜, 곡률 R^-1이 0.033, 리가먼트 길이 L이 31㎜인 절결(6b)을 갖는다.

타입 3의 판상 시험편(1c)은, 절결 깊이 D가 21㎜, 곡률 R^-1이 0.067, 리가먼트 길이 L이 14㎜인 절결(6c)을 갖는다.

타입 4의 판상 시험편(1d)은, 절결 깊이 D가 12.8㎜, 곡률 R^-1이 0.050, 리가먼트 길이 L이 22.2㎜인 절결(6d)을 갖는다.

타입 5의 판상 시험편(1e)은, 절결 깊이 D가 27㎜, 곡률 R^-1이 0.067, 리가먼트 길이 L이 8㎜인 절결(6e)을 갖는다.

타입 6의 판상 시험편(1f)은, 리가먼트 길이 L을 조정하기 위한 조정 절결(6')이 형성된 시험편이다. 이 시험편의 경우, 조정 절결(6')의 반대측에, 절결 깊이 D가 0㎜, 곡률 R^-1이 0, 리가먼트 길이 L이 8㎜인 절결(6f)이 형성되어 있다고 간주할 수 있다.

(복수의 판상 시험편(1)의 선정 방법)

도 6a∼도 6f에, 판상 시험편(1a∼1f)의 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎(도면 중 εf), 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎(도면 중 X), 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)(도면 중 Y)를 모식적으로 도시한다. 이 도 6a∼도 6f에 도시되는 바와 같이, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N(exp)는, 리가먼트 길이 L이 짧을수록 커지는 경향이 있고, 한편, 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)는, 곡률 R^-1이 클수록 커지는 경향이 있다.

이 법칙에 기초하여, 복수의 판상 시험편(1)의 절결(6)의 형상은,

(1) 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제1 절결 형상(예를 들어, 절결(6a))과,

(2) 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제2 절결 형상(예를 들어, 절결(6e))과,

(3) 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제3 절결 형상(예를 들어, 절결(6f))과,

(4) 수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제4 절결 형상(예를 들어, 절결(6b)),

을 포함하도록 선정되는 것이 바람직하다.

여기서, 예를 들어 「수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 판상 시험편」이라 함은, 수직 방향 변형 구배의 데이터 점을 최소 제곱법에 의해 직선화한 직선의 기울기가, 모든 판상 시험편의 평균값보다 작은 판상 시험편인 것을 의미한다. 「주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 판상 시험편」도 마찬가지이다.

더욱 높은 정밀도의 데이터를 얻기 위해, 제1 절결 형상∼제4 절결 형상과는 상이한 형상의 절결 형상(예를 들어, 절결(6c), 절결(6d))을 더 포함시켜도 된다.

(수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎)

도 7에, 판상 시험편(1b)(타입 2)의 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N(exp)를 일례로서 나타낸다. 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N(exp)는, 파단 기점(도면 중, 위치 0의 위치)의 변형과, 파단 기점으로부터 내측으로 이격된 위치에 있어서의 변형의 차를, 파단 기점과 상기 위치 사이의 거리로 나눈 값이며, 판 단부로부터 내측 방향으로의 변형 분포를 나타내는 지표이다.

(주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C ₍ _exp ₎)

도 8에, 판상 시험편(1b)(타입 2)의 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 일례로서 나타낸다. 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)는, 파단 기점(도면 중, 위치 0의 위치)의 변형과, 파단 기점으로부터 판 단부를 따라 이격된 위치에 있어서의 변형의 차를, 파단 기점과 상기 위치 사이의 거리로 나눈 값이며, 판 단부를 따르는 방향으로의 변형 분포를 나타내는 지표이다. 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)는, 파단 기점을 중심으로 하여 2 방향(도 8 중, 좌우 방향)으로 얻을 수 있지만, 한쪽만을 사용해도 되고, 양쪽의 평균을 사용해도 된다.

판상 시험편(1)의 표면에는, 시험 전후에 있어서의 치수의 변화를 검지하기 위해, 미리, 선 또는 점을 일정 간격으로 인쇄하거나, 또는 미세한 요철을 일정 간격으로 형성한다. 시험 전후에 있어서 치수의 변화를 검지할 수 있으면 되므로, 치수 변화의 검지 형태는 임의이다.

도 9에, 일정 간격으로 절결(6) 부근에 격자선을 그린 판상 시험편(1)을 사이드 벤드 시험하였을 때의 격자선의 변화를 나타낸다. 도 9에 있어서, 시험 후, 절결(6) 부근의 격자선은 확대되어 있는 것을 알 수 있다.

측정점에 있어서의 변형은, 판상 시험편(1)의 표면의 격자선, 또는 점, 또는 요철 패턴의 변화, 및 단부의 판 두께 변화로부터 구할 수 있다. 또한, 판상 시험편(1)의 표면에 형성한 1㎜ 이하의 요철의 시험 전후에 있어서의 위치의 상관으로부터 구해도 된다. 그리고, 파단 기점의 변형과, 파단 기점으로부터 1∼100㎜의 위치의 변형의 차를, 그 사이의 거리로 나누어, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N(exp)와 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 구한다. 구배는 일정하지는 않으므로, 최대 제곱법 등으로 직선 근사해도 된다.

변형 측정 위치가 파단 기점으로부터 100㎜를 초과하면, 변형이 파단 변형에 미치는 영향을 무시할 수 있으므로, 변형 측정점의 위치의 상한은 파단 기점으로부터 100㎜가 바람직하다. 변형 측정 위치의 하한은 1㎜가 바람직하다.

(파단 변형 함수)

측정값 취득 공정 S1에서 얻어진 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)에 기초하여, 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y를 변수로 하여 파단 변형 εf가 특정되는 함수(이하, 파단 변형 함수라고 칭함), 즉, εf＝f(X, Y)로 특정해도 된다.

구체적인 파단 변형 함수로서는, 예를 들어 a∼h를 상수로 하여, εf＝a＋bX^c＋dX^eY^f＋gY^h를 사용할 수 있다.

나아가, 판상 시험편(1)의 가공 조건 Cl₍ _exp ₎도 고려하여, 더욱 정밀도가 높은 파단 변형 함수, 즉, εf＝f(X, Y, Cl_(exp), Cl_(CAE))로 특정해도 된다.

가공 조건 Cl₍ _exp ₎는, 판상 시험편(1)의 펀칭 가공의 클리어런스 조건이나, 레이저 가공의 레이저 출력 조건 등의 파라미터이고, 가공 조건 Cl_(CAE)는 가소성 판을 얻을 때의 펀칭 가공의 클리어런스 조건이나, 레이저 가공의 레이저 출력 조건 등의 파라미터이다. 파단 변형 εf는, 이들 가공 조건의 영향을 받으므로, 가공 조건 Cl₍ _exp ₎ 및 Cl_(CAE)를 고려함으로써 높은 정밀도로 파단 변형 εf를 특정하는 것이 가능해진다.

또한, 본 발명자들은, 간략화한 함수로서, εf＝a＋bX¹ ^.5＋cY¹ ^.5(a∼c: 상수)를 사용할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

표 1에, 도 5a∼도 5f에 도시하는 타입 1∼6의 판상 시험편(1a∼1f)(강종 A)에 대해, GL＝2.0㎜, Ls₍ _exp ₎＝8.0㎜의 실험 측정 환경하에서, 사이드 벤드 시험을 행하여, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 취득한 결과를 나타낸다.

그 결과에 기초하여, εf＝a＋bX¹ ^.5＋cY¹ ^.5로 나타내어지는 파단 변형 함수의 a∼c를 결정하면, a＝0.389, b＝5.26, c＝-5.93이다.

(3차원 맵)

또한, 파단 변형 εf를, 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵으로 특정할 수도 있다. 함수와 맵은 수학적으로 등가이다.

도 10에, 강종 A에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타낸다. 이 3차원 맵은, 측정값 취득 공정 S1에서 취득한 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)에 기초하여, 응답 곡면법(RSM)을 이용함으로써 작성할 수 있다. 종축이 변형 ε, 우측 방향의 축이 주위 방향 변형 구배 Y, 깊이 방향의 축이 수직 방향 변형 구배 X이다. 파단 변형 εf는 곡면(PRSQ로 둘러싸는 곡면)으로 표시되어 있다. 변형 ε이 0.4∼0.5인 부분(C), 변형 ε이 0.3∼0.4인 부분(D) 및 변형 ε이 0.2∼0.3인 부분(E)이 표시되어 있다.

도 10에 있어서, 점 P는, 수직 방향 변형 구배 X와 주위 방향 변형 구배 Y가 대략 제로인 점이며, 절결이 없는 판상 시험편(1)을 단순히 인장한 경우의 파단 변형 εf에 상당한다.

점 Q는, 수직 방향 변형 구배 X가 대략 제로이지만, 주위 방향 변형 구배 Y가 있는 점이며, 절결이 있는 판상 시험편(1)을 단순히 인장한 경우의 파단 변형 εf에 상당한다.

점 R은, 수직 방향 변형 구배 X가 있지만, 주위 방향 변형 구배 Y가 대략 제로인 점이며, 절결이 없는 판상 시험편(1)을 면내 굽힘한 경우의 파단 변형 εf에 상당한다. 이때, 파단 변형 εf가 최대가 된다.

점 S는, 절결이 있는 판상 시험편(1)을 면내 굽힘한 경우의 파단 변형 εf에 상당한다.

도 10으로부터, 주위 방향 변형 구배 Y가 증가하면, 파단 변형 εf는 저하되지만, 반대로, 수직 방향 변형 구배 X가 커지면, 파단 변형 εf는 증가하는 것을 알 수 있다. 이것은, 수직 방향 변형 구배 X가 커지면, 판 단부로부터 약간 내측에서 변형이 급격하게 감소하여, 파단이 진전되기 어렵기 때문이라고 생각된다.

도 11에, 다른 강종 B에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타낸다. 도 12에, 또 다른 강종 C에 대한 파단 변형 εf, 수직 방향 변형 구배 X 및 주위 방향 변형 구배 Y의 3차원 맵을 나타낸다.

도 11 및 도 12에 있어서, 파단 변형 εf가 0.6∼0.7인 부분을 (A), 0.5∼0.6인 부분을 (B), 0.4∼0.5인 부분을 (C), 0.3∼0.4인 부분을 (D), 0.2∼0.3인 부분을 (E), 0.1∼0.2인 부분을 (F), 0∼0.1인 부분을 (G)로서 표시하였다. 강종이 상이하면, 파단 변형 εf는 변화되지만, 파단 변형 εf를 표시하는 곡면의 형상은 대략 동일해진다.

(CAE 해석 공정 S2)

다음으로, CAE 해석 공정에 있어서는, 강판(가소성 판)의 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈 ES 및 소정의 구배 평가 길이 L_S(CAE)에서의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여,

·최대 주변형 ε이 최대인 최대 주변형 최대 요소 α,

·최대 주변형 최대 요소 α의 수직 방향 변형 구배 Δε_N _(CAE), 및

·최대 주변형 최대 요소 α의 주위 방향 변형 구배 Δε_C _(CAE)

를 취득한다.

수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)가 클수록, 신장 플랜지 균열은 발생하기 어렵다. 이 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)가 크다고 하는 것은, 플랜지 단부로부터 약간 내측으로 들어간 시점에서, 변형이 급격하게 작아지는 것을 의미한다. 그러므로, 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)가 크면, 플랜지 단부에 마이크로적인 균열이 발생해도, 균열은 진전되지 않는다.

또한, 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)가 클수록, 신장 플랜지 균열은 발생하기 쉽다. 이 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)가 크다고 하는 것은, 플랜지 단부의 특정 위치(기준 요소의 위치)에 인장 응력이 집중되어 있는 것을 의미한다. 그로 인해, 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)가 크면, 플랜지 단부에 균열이 발생하기 쉽다.

이와 같이, 신장 플랜지 균열의 발생은, 플랜지 단부에 있어서의, 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)와, 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)를 고려함으로써, 고정밀도로 예측할 수 있다.

플랜지 단부에 있어서, 기준 요소로부터의 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)는, 단부를 구성하는 요소의 변형으로부터 용이하게 연산할 수 있지만, 기준 요소로부터의 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)를 자동적으로 연산하는 것은 용이하지 않다.

따라서, 기준 요소로부터의 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)의 연산에 있어서는, 연산 과정에, 기준 요소로부터 단부의 내부를 향하는 방향으로 인접하는 요소 열을 자동적으로 특정하는 요소 선택 알고리즘을 포함하고, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정한 요소 열의 요소가 갖는 변형으로부터, 단부로부터 내부를 향하는 방향의 변형 구배를 연산한다.

구체예로서, CAE 해석 공정 S2는, 요소 추출 공정 S21과, 요소 열 특정 공정 S22와, 변형 구배 연산 공정 S23을 구비해도 된다.

(요소 추출 공정 S21)

요소 추출 공정 S21에서는, 플랜지 단부에 관한 성형 데이터로부터, 최대 주변형 ε를 갖는 최대 주변형 최대 요소 α를 추출한다.

먼저, 성형품을, 유한 요소법에 따라서 다수의 요소의 집합체로 하고, 성형 시뮬레이션을 행하여 해석한다(해석 방법은, 예를 들어 일본 특허 공개 제2006-167766호 공보 참조). 그리고, 성형 과정에 있어서의 성형 데이터(요소의 형상 및 변형의 데이터)를 취득한다. 이 성형 데이터로부터, 플랜지의 단부에 관한 성형 데이터를 추출한다. 또한, 이 추출은, 인접하는 요소를 갖지 않는 요소를 선택하는 방법에 의해, 컴퓨터로 자동적으로 행할 수 있다.

그리고, 추출한 단부에 있어서, 최대 주변형 ε(최대 주변형의 최댓값)을 갖는 최대 주변형 최대 요소 α를 추출한다.

(요소 열 특정 공정 S22)

요소 열 특정 공정 S22에서는, 최대 주변형 최대 요소 α를 기준 요소 A로 하여, 플랜지 단부로부터 강판의 내측으로 향하는 요소 열과, 플랜지 단부를 따르는 요소 열을, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정한다.

이하, 요소 선택 알고리즘을 구체예에 기초하여 설명한다.

도 13에, 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제1 예를 나타낸다. 기준 요소 A의 단부를 따른 변 a의 중점을 지나고, 단부에 수직인 직선 P1을 상정한다. 다음으로, 직선 P1과 교차하는 변 b를 특정하고, 변 b를 공유하는 인접 요소 B를 추출한다. 다음으로, 인접 요소 B의 변 b의 중점을 지나고, 변 b에 수직인 직선 P2와 교차하는 변 c를 특정하고, 변 b를 공유하는 인접 요소 C를 추출한다. 이 "변의 특정"－"인접 요소의 추출"을 반복하여 행하여 요소 열을 특정한다.

이와 같이 하여 특정한 요소 열의 변형으로부터, 최대 주변형 ε를 추출하고, 단부로부터 내측을 향하는 방향(수직 방향)의 변형 구배를 연산하는 것이 가능해진다.

도 14에, 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제2 예를 나타낸다. 기준 요소 A의 단부를 따른 변 a의 중점을 지나고 단부에 수직인 직선 P1을 상정한다. 직선 P1과 2점 이상에서 교차하는 요소 A, B, C, D, E, F···를 선택한다. 요소 D와 요소 E와 같이, 단부가 직선 P1과 근소하게 교차하는 요소에 대해서는, 어느 것을 선택할지의 기준을 정해 둘 필요가 있다.

여기서는, 요소의 무게 중심으로부터 직선 P1에 내린 수선 L이, 동일 요소 내에서 직선 P1과 교차하는 요소를 선택하고, 이 기준을 만족시키지 않는 요소는 선택하지 않는다. 그 결과, 요소 D는 선택되지 않고, 요소 E가 선택된다. 도 14 중, 별표(*)를 부여한 요소가 선택된 요소이다.

도 15에, 플랜지 단부로부터 강판의 내측을 향하는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 제3 예를 나타낸다. 기준 요소 A의 단부의 변 a를 따르는 방향과는 상이한 변형 진전 방향에 있어서, 변을 공유하는 복수의 인접 요소 B1, B2, B3 중, 최대 주변형 ε이 최대인 인접 요소 B1을 추출하고, 인접 요소 B1의 변과는 상이한 변을 공유하는 복수의 인접 요소 C1, C2, C3 중, 최대 주변형 ε이 최대인 인접 요소 C1을 추출한다. 이 추출을 반복하여 요소 열을 특정한다.

상기 알고리즘에 의하면, 최대 주변형 ε이 최대인 인접 요소를 순차 추출하므로, 성형 과정에 있어서 변형 진전 방향이 변화되어도, 변형 진전 방향으로의 추종이 가능해져, 이 방향에 있어서의 변형 구배를 연산할 수 있다.

도 16에, 플랜지 단부를 따르는 요소 열을 특정하는 요소 선택 알고리즘의 예를 나타낸다. 기준 요소 A의 단부의 변 a를 따르는 방향의 요소를, B1, B2의 순으로 추출함과 함께, C1, C2의 순으로 추출한다. 이 추출을 반복하여 요소 열을 특정한다.

(변형 구배 연산 공정 S23)

변형 구배 연산 공정 S23에서는, 요소 추출 공정 S22에서 특정한 요소 열에 대해, 최대 주변형 최대 요소 α의 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE)와, 상기 최대 주변형 최대 요소 α의 상기 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)를 연산한다.

도 16에 나타내는 요소 선택 알고리즘의 경우를 예로 채용하면, 특정한 요소 열로부터, 단부를 따른 절점 NB1, NB2의 순으로, 또한 절점 NC1, NC2의 순으로, 절점간의 변위를 시계열적으로 연산하여 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)를 연산한다.

(파단 판정 역치 취득 공정 S3)

상술한 바와 같이, 측정값 취득 공정 S1에 의하면, 복수의 판상 시험편(1) 각각에 대해, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)에 관련지어진 파단 변형 측정값 ε₁ ^* _(exp)가 얻어진다.

단, 이들 측정값으로부터 얻어지는 파단 변형 함수(εf＝f(X, Y))를 파단 판정 역치 데이터로 하여, CAE 해석 공정 S2에서 얻어지는 수직 방향 변형 구배 Δε_N(CAE) 및 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)에 관련지어진 최대 주변형 ε의 데이터와 직접 비교해도, 정밀도가 높은 신장 플랜지 균열 예측을 실현하는 것이 곤란한 경우가 있다.

이것은, 측정값 취득 공정 S1에서 얻어진 데이터와 CAE 해석 공정 S2에서 얻어진 데이터가 서로 다른 측정 환경으로부터 얻어져 있기 때문이다.

측정값 취득 공정 S1에서 얻어진 데이터는, 소정의 게이지 길이 GL 및 소정의 구배 평가 길이 L_S(exp)에서의 실험 측정 환경하에서 얻어진 데이터이며, 한편, CAE 해석 공정 S2에서 얻어진 데이터는, 소정의 요소 사이즈 ES 및 소정의 구배 평가 길이 L_S(CAE)에서의 CAE 해석 측정 환경하에서 얻어진 데이터이다.

따라서, 서로 다른 측정 환경하에서 얻어진 데이터를 비교하게 되므로, 더욱 정밀도가 높은 신장 플랜지 균열 예측을 실현하는 것이 곤란한 경우가 있다.

따라서, 파단 판정 역치 취득 공정 S3에서는, 실험 측정 환경하에서 얻어진 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎를, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp) 외에도, CAE 해석 공정 S2에 있어서의

·요소 사이즈 ES,

·구배 평가 길이 L_S _(CAE),

·수직 방향 변형 구배 Δε_N _(CAE), 및

·주위 방향 변형 구배 Δε_C _(CAE)

에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득한다.

이에 의해, 동등한 측정 환경하에서 얻어진 데이터로서의 비교가 가능해지므로, 더욱 정밀도가 높은 신장 플랜지 균열 예측을 실현하는 것이 가능해진다.

더욱 바람직하게는, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎를, 판상 시험편의 가공 조건이나 강판의 가공 조건에도 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득한다. 가공 조건이라 함은, 예를 들어 펀칭 가공의 경우에는, 클리어런스 조건 등이다. 이에 의해, 더욱 정밀도가 높은 신장 플랜지 균열 예측을 실현하는 것이 가능해진다.

파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득하는 구체적인 방책으로서는, 하기에 나타내는 2가지의 방책이 예시된다.

(제1 방책)

제1 방책에서는, 측정값 취득 공정 S1에서 얻어진 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)에 관련지어진 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 즉, 파단 변형 함수를 취득하고(파단 변형 함수 취득 공정), 하기 (1)식∼(4)식에 기초하여 변환함으로써, CAE 해석 측정 환경을 고려한 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득한다.

상기 (1)식∼(4)식에 있어서,

ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,

ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득 공정 S1에서 취득된 파단 변형 측정값이고,

GL은, 측정값 취득 공정 S1에서 사용한 게이지 길이이고,

L_S(exp)는, 측정값 취득 공정 S1에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(exp)는, 측정값 취득 공정 S1에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,

Δε_C(exp)는, 측정값 취득 공정 S1에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,

ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,

ES는, CAE 해석 공정 S2에서 사용한 요소 사이즈이고,

L_S(CAE)는, CAE 해석 공정 S2에서 사용한 구배 평가 길이이고,

Δε_N(CAE)는, CAE 해석 공정 S2에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,

Δε_C(CAE)는, CAE 해석 공정 S2에서 취득된 주위 방향 변형 구배이다.

또한, 복수의 판상 시험편(1)을 얻을 때의 가공 조건 Cl₍ _exp ₎와, 가소성 판을 얻을 때의 가공 조건 Cl_(CAE)도 고려하여, 하기 (5)식∼(8)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득해도 된다.

(제2 방책)

제2 방책에서는, 측정값 취득 공정 S1에 있어서 복수의 판상 시험편(1) 각각에 대해 취득한 측정값의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환한다.

먼저, 측정값 취득 공정 S1에서 얻어진 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 복수의 판상 시험편(1) 각각에 대해, CAE 측정 환경의 요소 사이즈 ES보다 작은 게이지 길이 GL로 취득한다(변형 분포 데이터 취득 공정). 게이지 길이 GL의 범위는 0.1㎜∼1.0㎜의 범위가 바람직하고, 0.1㎜가 더욱 바람직하다.

그리고, 변형 분포 데이터를 CAE 해석 측정 환경의 요소 사이즈 ES에 맞추어 가공하고, 가공된 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고, 파단 판정 곡면으로부터 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득한다. 가공 방법으로서는, 예를 들어 변형 분포를 0.1㎜ 피치로 취득하고, CAE 해석 측정 환경의 요소 사이즈 ES＝2.0㎜에 맞추어 가공하는 경우, 20점마다의 평균값을 1점으로 하는 가공을 행한다.

또한, 복수의 시험편 가공 조건(클리어런스가 상이한 펀칭 가공, 레이저 출력 조건이 상이한 레이저 가공 등)으로 가공된 복수의 판상 시험편(1)을 사용하여, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎ 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 각각의 판상 시험편에 대해 취득해도 된다(변형 분포 데이터 취득 공정). 이 경우, CAE 해석 측정 환경에 맞춘 시험편 가공 조건의 변형 분포 데이터를 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고, 파단 판정 곡면을 생성함으로써, 가공 조건도 고려한 더욱 정밀도가 높은 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득할 수 있다.

변형 분포 데이터로서는, 하기 (9)식의 변형 분포 함수를 사용해도 된다.

(9)식에 있어서, ε₀은, 최대 주변형이고, B_N은, 수직 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고, C_N은, 수직 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이고, B_C는, 주위 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고, C_C는, 주위 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이다.

(예측 공정 S4)

예측 공정에서는, 신장 플랜지 성형에 있어서, 신장 플랜지 균열의 발생을 더욱 정확하게 예측하기 위해, CAE 해석 공정 S2에서 얻어진 최대 주변형 ε과, 파단 판정 역치 취득 공정 S3에서 얻어진 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 비교한다.

CAE 해석 공정 S2에서 얻어진 최대 주변형 ε이, 파단 판정 역치 취득 공정 S3에서 얻어진 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE) 이상(ε≥ε₁ ^* _(CAE))이면, 신장 플랜지 균열 발생 조건인 단부의 파단 변형 이상이 되므로, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측한다.

CAE 해석 공정 S2에서 얻어진 최대 주변형 ε이, 파단 판정 역치 취득 공정 S3에서 얻어진 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE) 미만(ε＜ε₁ ^* _(CAE))이면, 신장 플랜지 균열 발생 조건인 단부의 파단 변형보다 작으므로, 신장 플랜지 균열이 발생하지 않는다고 예측한다.

또한, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측한 경우, 강종, 성형 전의 블랭크 형상, 제품 형상, 성형 조건 등을 변경하여, 신장 플랜지 균열이 발생하지 않는다고 예측할 때까지 마찬가지의 예측 방법을 반복하여 행한다.

신장 플랜지 균열이 발생하지 않는다고 예측한 경우, CAE 해석의 조건에 기초하여 실제의 강판으로부터 제품 형상으로 성형한다.

(제2 실시 형태)

본 발명의 제2 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열 예측 장치(100)는, 내장하는 컴퓨터 프로그램에 따라서, 상기 제1 실시 형태에서 설명한 신장 플랜지 균열 예측 방법을 실시한다. 도 17에 나타내는 바와 같이, 신장 플랜지 균열 예측 장치(100)는, 측정값 취득부(101)와, CAE 해석부(102)와, 파단 판정 역치 취득부(103)와, 예측부(104)를 포함한다.

측정값 취득부(101)에서는, 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 소정의 게이지 길이 및 소정의 구배 평가 길이에서의 실험 측정 환경하에서, 파단 변형 측정값, 수직 방향 변형 구배 측정값 및 주위 방향 변형 구배 측정값을 취득한다.

CAE 해석부(102)에서는, 가소성 판의 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈 및 소정의 구배 평가 길이의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여, 최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소, 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배 및 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배를 취득한다.

파단 판정 역치 취득부(103)에서는, 측정값 취득부에 의해 실험 측정 환경하에서 얻어진 파단 변형 측정값을, 수직 방향 변형 구배 측정값 및 주위 방향 변형 구배 측정값 외에도, CAE 해석부에 있어서의 요소 사이즈, 구배 평가 길이, 수직 방향 변형 구배 및 주위 방향 변형 구배에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득한다.

예측부(104)에서는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형과, 파단 판정 역치를 비교하여, 최대 주변형이 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측한다.

상술한 측정값 취득부(101), CAE 해석부(102), 파단 판정 역치 취득부(103) 및 예측부(104)는, 제1 실시 형태에서 설명한 측정값 취득 공정 S1, CAE 해석부 공정 S2, 파단 판정 역치 취득 공정 S3 및 예측 공정 S4에 각각 대응한다. 제2 실시 형태에 관한 신장 플랜지 균열 예측 장치(100)는, 제1 실시 형태에서 설명한 각종 공정에 대응하는 구성, 예를 들어 파단 변형 함수 취득부, 변형 분포 데이터 취득부, 요소 추출부, 요소 열 특정부 및 변형 구배 연산부 등을 가져도 된다.

도 18에, 컴퓨터 프로그램을 가동시키는 시스템 버스를 나타낸다.

상술한 신장 플랜지 균열 예측 장치(100)를 구성하는 각 유닛의 기능은, 컴퓨터의 RAM이나 ROM 등에 기억된 프로그램이 동작함으로써 실현할 수 있다. 마찬가지로, 예측 방법의 각 스텝은, 컴퓨터의 RAM이나 ROM 등에 기억된 프로그램이 동작함으로써 실현할 수 있다. 이 프로그램 및 당해 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체는 본 발명에 포함된다.

구체적으로, 상기 프로그램은, 예를 들어 CD-ROM과 같은 기록 매체에 기록하거나, 혹은 각종 전송 매체를 통해 컴퓨터에 제공된다. 상기 프로그램을 기록하는 기록 매체로서는, CD-ROM 이외에, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 광자기 디스크, 불휘발성 메모리 카드 등을 사용할 수 있다. 한편, 상기 프로그램의 전송 매체로서는, 프로그램 정보를 반송파로서 전파시켜 공급하기 위한 컴퓨터 네트워크 시스템에 있어서의 통신 매체를 사용할 수 있다. 여기서, 컴퓨터 네트워크라 함은, LAN, 인터넷의 등의 WAN, 무선 통신 네트워크 등이고, 통신 매체라 함은, 광 파이버 등의 유선 회선이나 무선 회선 등이다.

또한, 본 발명에 포함되는 프로그램으로서는, 공급된 프로그램을 컴퓨터가 실행함으로써 상술한 실시 형태의 기능이 실현되는 것만은 아니다. 예를 들어, 그 프로그램이 컴퓨터에 있어서 가동하고 있는 OS(오퍼레이팅 시스템) 혹은 다른 어플리케이션 소프트웨어 등과 공동으로 상술한 실시 형태의 기능이 실현되는 경우에도, 이러한 프로그램은 본 발명에 포함된다. 또한, 공급된 프로그램의 처리 전부, 혹은 일부가 컴퓨터의 기능 확장 보드나 기능 확장 유닛에 의해 행해져 상술한 실시 형태의 기능이 실현되는 경우에도, 이러한 프로그램은 본 발명에 포함된다.

예를 들어, 도 18은, 퍼스널 유저 단말 장치의 내부 구성을 나타내는 모식도이다. 이 도 18에 있어서, 부호 1200은 CPU(1201)를 구비한 퍼스널 컴퓨터(PC)이다. PC(1200)는, ROM(1202) 또는 하드 디스크(HD)(1211)에 기억된, 또는 플렉시블 디스크(FD)(1212)로부터 공급되는 디바이스 제어 소프트웨어를 실행한다. 이 PC(1200)는, 시스템 버스(1204)에 접속되는 각 디바이스를 총괄적으로 제어한다.

PC(1200)의 CPU(1201), ROM(1202) 또는 하드 디스크(HD)(1211)에 기억된 프로그램에 의해, 본 실시 형태에 있어서의 각 순서가 실현된다.

부호 1203은 RAM이며, CPU(1201)의 주 메모리, 워크 에어리어 등으로서 기능한다. 부호 1205는 키보드 컨트롤러(KBC)이며, 키보드(KB)(1209)나 도시하지 않은 디바이스 등으로부터의 지시 입력을 제어한다.

부호 1206은 CRT 컨트롤러(CRTC)이며, CRT 디스플레이(CRT)(1210)의 표시를 제어한다. 부호 1207은 디스크 컨트롤러(DKC)이다. DKC(1207)는, 부트스트랩 프로그램, 복수의 애플리케이션, 편집 파일, 유저 파일, 그리고 네트워크 관리 프로그램 등을 기억하는 하드 디스크(HD)(1211) 및 플렉시블 디스크(FD)(1212)와의 액세스를 제어한다. 여기서, 부트스트랩 프로그램이라 함은, 기동 프로그램 : 퍼스널 컴퓨터의 하드웨어나 소프트웨어의 실행(동작)을 개시하는 프로그램이다.

부호 1208은 네트워크 인터페이스 카드(NIC)이며, LAN(1220)을 통해 네트워크 프린터, 다른 네트워크 기기, 혹은 다른 PC와 쌍방향의 데이터의 교환을 행한다.

상기한 퍼스널 유저 단말 장치에 의하면, 대규모의 연립 방정식의 행렬 연산 등의 번잡하고 장시간을 필요로 하는 계산을 행하는 일 없이, 간이한 계산에 의해, 매우 신속하고 확실하게, 신장 플랜지 균열의 발생을 더욱 정확하게 예측할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 다른 양태는, 제1 실시 형태에서 설명한 신장 플랜지 균열 예측 방법을, 제2 실시 형태에서 설명한 신장 플랜지 균열 예측 장치에 실행시키는 프로그램, 나아가 당해 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함한다.

이상, 실시 형태에 기초하여 본 발명에 대해 상세하게 설명하였지만, 상기 실시 형태는, 본 발명을 실시하는 데 있어서의 구체화의 예를 나타낸 것에 불과하며, 이것들에 의해서만 본 발명의 기술적 범위가 한정적으로 해석되어서는 안 된다.

예를 들어, 상술한 설명에 있어서는, 가소성 판으로서 강판을 사용하고 있지만, 가소성 판의 재료로서는, 알루미늄이나 티타늄 등의 금속 재료, FRP나 FRTP 등의 유리 섬유 강화 수지 재료, 나아가 이것들의 복합 재료를 사용해도 된다.

또한, 측정값 취득 공정에 관하여, 상술한 설명에 있어서는 실험에 기초하여 각종 측정값을 취득하고 있지만, 각종 측정값을 취득하는 수단은 이것에만 한정되는 것은 아니다.

실시예

다음으로, 본 발명의 실시예에 대해 설명한다. 실시예에서의 조건은, 본 발명의 실시 가능성 및 효과를 확인하기 위해 채용한 일 조건예이며, 본 발명은, 이 일 조건예에만 한정되는 것은 아니다. 본 발명은, 본 발명의 요지를 일탈하지 않고, 본 발명의 목적을 달성하는 한에 있어서, 다양한 조건을 채용할 수 있는 것이다.

판 두께 1.6㎜, 인장 강도 590㎫급의 냉연 강판을 블랭크재로서 사용하여 도 19에 도시하는 형상의 새들형 성형품을 성형하는 경우의 플랜지 균열 예측을 실시하였다. 이 새들형 성형품의 플랜지부는, 높이 H＝20㎜, 곡률 R^-1＝0.033이다.

(측정값 취득)

판 두께 1.6㎜, 인장 강도 590㎫급의 냉연 강판을 펀칭 가공함으로써, 도 5a∼도 6f에 도시하는 6 타입의 판상 시험편을 취득하였다.

그리고, 각각의 판상 시험편에 대해, 도 3, 도 4에 도시하는 사이드 벤드 시험기를 사용하여, GL＝2.0㎜, Ls₍ _exp ₎＝8.0㎜의 실험 측정 환경하에서, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎, 수직 방향 변형 구배 측정값 Δε_N ₍ _exp ₎, 및 주위 방향 변형 구배 측정값 Δε_C(exp)를 취득하였다. 표 2에 그 결과를 나타낸다.

(CAE 해석)

도 19에 도시하는 형상으로 냉연 강판을 프레스 성형하는 과정을 유한 요소법으로, 요소 사이즈 ES＝2.0㎜, 구배 평가 길이 Ls(CAE)＝4.0㎜의 CAE 해석 측정 환경하에서, 최대 주변형 최대 요소 α, 최대 주변형 최대 요소 α의 수직 방향 변형 구배 Δε_N _(CAE), 및 최대 주변형 최대 요소 α의 주위 방향 변형 구배 Δε_C(CAE)를 산출하였다. 유한 요소법의 솔버로는, 시판되고 있는 FEM 코드인 LS-DYNA를 사용하였다. 도 20에, 프레스 성형 부품에 대해, CAE 해석에 의해 구한 주변형의 분포를 나타내는 등고선도를 나타낸다.

성형 데이터는, 도 13 및 도 16에 나타내는 요소 선택 알고리즘으로 해석하여, 변형 구배 및 주위 방향 변형 구배를 산출하였다.

그 결과,

최대 주변형 최대 요소 α의 최대 주변형 ε_(CAE)＝0.57,

최대 주변형 최대 요소 α의 수직 방향 변형 구배 Δε_N _(CAE)＝0.0236,

최대 주변형 최대 요소 α의 주위 방향 변형 구배 Δε_C _(CAE)＝0.0153

이 구해졌다.

(파단 판정 역치 취득 1)

신장 플랜지 균열 유무를 판정하기 위한 파단 판정 역치 ε1*_(CAE)를 산출하기 위해, 하기의 (10)∼(13)식을 이용하였다. 이들 식은, 제1 실시 형태에 있어서의 (1)∼(4)식을 구체화한 식의 일례이다.

또한, 실험 측정 환경과 펀칭 조건은, 미리 고정해 둠으로써 상수화하고 있다.

(11)식의 파라미터는 재료 파라미터이고, (10)식, (12)식, (13)식의 파라미터는 실험 측정 환경 파라미터이다.

상기 (10)식∼(13)식에 표 3에 나타내는 파라미터를 대입함으로써, 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 취득하였다.

CAE 해석에 의해 얻어진 수치를 상기 (10)식∼(13)식에 대입하여,

파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)＝0.4632

가 구해졌다.

(신장 플랜지 균열 예측)

CAE 해석에 의해 얻어진 최대 주변형 최대 요소 α의 최대 주변형 ε_(CAE)＝0.57이 상기 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)＝0.4632를 초과하므로, 이 새들형 성형품은 「신장 플랜지 균열이 발생한다」고 예측되었다.

마찬가지의 시험을, 플랜지 높이 H를 바꾸어 행하였다. 그 결과를 표 4에 나타낸다.

표 4에 나타내는 바와 같이, 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 역치로 하여 신장 플랜지 균열 예상을 행하는 실시예에 의하면, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎를 역치로 하는 비교예보다 높은 정밀도로, 상기 냉연 강판의 신장 플랜지 성형을 행할 때, 파단되는 부위와 파단되지 않는 부위를 예측할 수 있었다.

(파단 판정 역치 취득 2)

각 사이드 벤드 시험편으로부터 얻어진 변형 분포를 하기의 (14)식 및 (15)식을 이용하여 근사하였다. 이들 식은, 제1 실시 형태에 있어서의 (9)식을 구체화한 식의 일례이다.

실험 측정 환경하(0.1㎜ 피치)에서 얻어진 변형 분포 파라미터를 표 5에 나타낸다.

상기 파라미터로부터 얻어진 변형 분포를 CAE 해석 측정 환경하(2.0㎜ 피치)에서의 데이터 점으로 가공하였다. 가공 후의 변형 분포를 도 21a∼도 21f, 도 22a∼도 22f에 나타낸다.

가공 후의 변형 분포에 기초하여, 응답 곡면법을 이용하여 얻어진 신장 플랜지 균열 판정 곡면은 도 23에 나타내는 바와 같고, 이것을 식으로 나타내면,

ε₁ ^* _(CAE)＝0.454＋5.26×Δε_N _(CAE) ^1.5－5.93×Δε_C(CAE) ¹ ^.5

였다.

상기한 수치를 상기 (14)식, (15)식에 대입하면,

파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)＝0.454＋5.26×0.0236^1.5－5.93×0.0153^1.5＝0.462

였다.

(신장 플랜지 균열 예측)

CAE 해석에 의해 얻어진 최대 주변형 최대 요소 α의 최대 주변형 ε_(CAE)＝0.57이 상기 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 초과하므로, 이 새들형 성형품은 「신장 플랜지 균열이 발생한다」고 예측되었다.

마찬가지의 시험을, 플랜지 높이 H를 바꾸어 행하였다. 그 결과를 표 6에 나타낸다.

표 6에 나타내는 바와 같이, 파단 판정 역치 ε₁ ^* _(CAE)를 역치로 하여 신장 플랜지 균열 예상을 행하는 실시예에 의하면, 파단 변형 측정값 ε₁ ^* ₍ _exp ₎를 역치로 하는 비교예보다 높은 정밀도로, 상기 냉연 강판의 신장 플랜지 성형을 행할 때, 파단되는 부위와 파단되지 않는 부위를 예측할 수 있었다.

전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 가소성 판의 신장 플랜지 성형에 있어서, 파단되는 부위와 파단되지 않는 부위를 정확하게 예측할 수 있다.

1(1a, 1b, 1c, 1d, 1e, 1f) : 판상 시험편
6(6a, 6b, 6c, 6d, 6e, 6f) : 절결
6' : 조정 절결
10 : 사이드 벤드 시험기
12 : 아암
13 : 축
14 : 베이스
15 : 유압 실린더
17 : 촬상 기기
18 : 볼트
19 : 파지부
100 : 신장 플랜지 균열 예측 장치
101 : 측정값 취득부
102 : CAE 해석부
103 : 파단 판정 역치 취득부
104 : 예측부

Claims

가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 예측하는 신장 플랜지 균열 예측 방법이며,
복수의 판상 시험편 각각에 대해, 소정의 게이지 길이 및 소정의 구배 평가 길이에서의 실험 측정 환경하에서,
·파단 변형 측정값,
·수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·주위 방향 변형 구배 측정값,
을 취득하는 측정값 취득 공정과,
상기 가소성 판의 상기 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈, 및 소정의 구배 평가 길이의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 상기 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여,
·최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소,
·상기 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배, 및
·상기 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배,
를 취득하는 CAE 해석 공정과,
상기 측정값 취득 공정에 의해 상기 실험 측정 환경하에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값을, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값 외에도, 상기 CAE 해석 공정에 있어서의
·상기 요소 사이즈,
·상기 구배 평가 길이,
·상기 수직 방향 변형 구배, 및
·상기 주위 방향 변형 구배,
에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득하는 파단 판정 역치 취득 공정과,
·상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 최대 주변형과,
·상기 파단 판정 역치,
를 비교하여, 상기 최대 주변형이 상기 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측하는 예측 공정,
을 구비하는 것을 특징으로 하는. 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 측정값 취득 공정에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득 공정을 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 하기 (1)식∼(4)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
[수학식 1]

[수학식 2]

[수학식 3]

[수학식 4]

여기서,
ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,
ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득 공정에서 취득된 파단 변형 측정값이고,
GL은, 측정값 취득 공정에서 사용한 게이지 길이이고,
L_S(exp)는, 측정값 취득 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Δε_N(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,
Δε_C(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,
ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,
ES는, CAE 해석 공정에서 사용한 요소 사이즈이고,
L_S(CAE)는, CAE 해석 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Δε_N(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,
Δε_C(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배임.
제1항에 있어서,
상기 측정값 취득 공정에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득 공정을 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 하기 (5)식∼(8)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
[수학식 5]

[수학식 6]

[수학식 7]

[수학식 8]

여기서,
ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,
ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득 공정에서 취득된 파단 변형 측정값이고,
GL은, 측정값 취득 공정에서 사용한 게이지 길이이고,
L_S(exp)는, 측정값 취득 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Cl₍ _exp ₎는, 판상 시험편을 얻을 때의 가공 조건이고,
Δε_N(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,
Δε_C(exp)는, 측정값 취득 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,
ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,
ES는, CAE 해석 공정에서 사용한 요소 사이즈이고,
L_S(CAE)는, CAE 해석 공정에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Cl_(CAE)는, 가소성 판을 얻을 때의 가공 조건이고,
Δε_N(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,
Δε_C(CAE)는, CAE 해석 공정에서 취득된 주위 방향 변형 구배임.
제1항에 있어서,
상기 측정값 취득 공정에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득 공정을 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는,
상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고,
가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고,
상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제4항에 있어서,
상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는, 하기 (9)식의 변형 분포 함수를 상기 변형 분포 데이터로 하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
[수학식 9]

여기서,
ε₀은, 최대 주변형이고,
B_N은, 수직 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,
C_N은, 수직 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이고,
B_C는, 주위 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,
C_C는, 주위 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터임.
제1항에 있어서,
복수의 시험편 가공 조건하에 있어서 가공된 복수의 판상 시험편을 상기 복수의 판상 시험편으로서 사용하여 상기 측정값 취득 공정에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득 공정을 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득 공정에서는,
상기 CAE 해석 측정 환경에 맞춘 상기 시험편 가공 조건의 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고,
가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고,
상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 판상 시험편은, 서로 다른 형상의 절결이 형성된 단부를 갖고,
상기 측정값 취득 공정에서는, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해, 상기 절결이 파단 부위로 되도록 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형을 부여하여 파단시키면서, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해,
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값
을 측정하여 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제7항에 있어서,
상기 복수의 판상 시험편에 형성되는 상기 절결의 형상은,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제1 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제2 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제3 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제4 절결 형상,
을 적어도 포함하는 것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 파단 변형 측정값은, 상기 판상 시험편의 파단 부위의 파단 변형의 측정값이고,
상기 수직 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 내측 방향으로의 변형 구배의 측정값이고,
상기 주위 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 단부를 따르는 방향으로의 변형 구배의 측정값인
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
제1항에 있어서,
상기 CAE 해석 공정은,
상기 성형 데이터로부터, 상기 최대 주변형을 갖는 상기 최대 주변형 최대 요소를 추출하는 요소 추출 공정과,
상기 최대 주변형 최대 요소를 기준 요소로 하여, 상기 플랜지 단부로부터 상기 가소성 판의 내측으로 향하는 요소 열과, 상기 플랜지 단부를 따르는 요소 열을, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정하는 요소 열 특정 공정과,
특정한 상기 요소 열에 대해, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 수직 방향 변형 구배와, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 주위 방향 변형 구배를 연산하는 변형 구배 연산 공정,
을 구비하는 것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 방법.
가소성 판을 신장 플랜지 성형할 때, 플랜지 단부에 발생하는 신장 플랜지 균열의 발생을 예측하는 신장 플랜지 균열 예측 장치이며,
복수의 판상 시험편 각각에 대해, 소정의 게이지 길이, 및 소정의 구배 평가 길이에서의 실험 측정 환경하에서,
·파단 변형 측정값,
·수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·주위 방향 변형 구배 측정값,
을 취득하는 측정값 취득부와,
상기 가소성 판의 상기 신장 플랜지 성형의 과정을 유한 요소법으로, 소정의 요소 사이즈, 및 소정의 구배 평가 길이의 CAE 해석 측정 환경하에서, 수치 해석하여 얻은 상기 플랜지 단부에 관한 성형 데이터에 기초하여,
·최대 주변형이 최대인 최대 주변형 최대 요소,
·상기 최대 주변형 최대 요소의 수직 방향 변형 구배, 및
·상기 최대 주변형 최대 요소의 주위 방향 변형 구배,
를 취득하는 CAE 해석부와,
상기 측정값 취득부에 의해 상기 실험 측정 환경하에서 얻어진 상기 파단 변형 측정값을, 상기 수직 방향 변형 구배 측정값 및 상기 주위 방향 변형 구배 측정값 외에도, 상기 CAE 해석부에 있어서의
·상기 요소 사이즈,
·상기 구배 평가 길이,
·상기 수직 방향 변형 구배, 및
·상기 주위 방향 변형 구배,
에 기초하여 변환함으로써, 파단 판정 역치를 취득하는 파단 판정 역치 취득부와,
·상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 최대 주변형과,
·상기 파단 판정 역치,
를 비교하여, 상기 최대 주변형이 상기 파단 판정 역치 이상일 때, 신장 플랜지 균열이 발생한다고 예측하는 예측부,
를 구비하는 것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제11항에 있어서,
상기 측정값 취득부에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득부를 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (1)식∼(4)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
[수학식 10]

[수학식 11]

[수학식 12]

[수학식 13]

여기서,
ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,
ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득부에서 취득된 파단 변형 측정값이고,
GL은, 측정값 취득부에서 사용한 게이지 길이이고,
L_S(exp)는, 측정값 취득부에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Δε_N(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,
Δε_C(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,
ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,
ES는, CAE 해석부에서 사용한 요소 사이즈이고,
L_S(CAE)는, CAE 해석부에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Δε_N(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,
Δε_C(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 주위 방향 변형 구배임.
제11항에 있어서,
상기 측정값 취득부에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
에 기초하여, 수직 방향 변형 구배와 주위 방향 변형 구배를 변수로 하여 파단 변형이 특정되는 파단 변형 함수를 취득하는 파단 변형 함수 취득부를 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (5)식∼(8)식에 기초하여 상기 파단 변형 함수를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 변환함으로써, 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
[수학식 14]

[수학식 15]

[수학식 16]

[수학식 17]

여기서,
ε₁ ^* _(CAE)는, 파단 판정 역치이고,
ε₁ ^* ₍ _exp ₎는, 측정값 취득부에서 취득된 파단 변형 측정값이고,
GL은, 측정값 취득부에서 사용한 게이지 길이이고,
L_S(exp)는, 측정값 취득부에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Cl₍ _exp ₎는, 판상 시험편을 얻을 때의 가공 조건이고,
Δε_N(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 수직 방향 변형 구배 측정값이고,
Δε_C(exp)는, 측정값 취득부에서 취득된 주위 방향 변형 구배 측정값이고,
ε_(CAE)는, 최대 주변형 최대 요소의 최대 주변형이고,
ES는, CAE 해석부에서 사용한 요소 사이즈이고,
L_S(CAE)는, CAE 해석부에서 사용한 구배 평가 길이이고,
Cl_(CAE)는, 가소성 판을 얻을 때의 가공 조건이고,
Δε_N(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 수직 방향 변형 구배이고,
Δε_C(CAE)는, CAE 해석부에서 취득된 주위 방향 변형 구배임.
제11항에 있어서,
상기 측정값 취득부에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득부를 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득부에서는,
상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고,
가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고,
상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제14항에 있어서,
상기 파단 판정 역치 취득부에서는, 하기 (9)식의 변형 분포 함수를 상기 변형 분포 데이터로 하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
[수학식 18]

여기서,
ε₀은, 최대 주변형이고,
B_N은, 수직 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,
C_N은, 수직 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터이고,
B_C는, 주위 방향의 피크 부근의 확장 크기를 나타내는 재료 파라미터이고,
C_C는, 주위 방향의 구배의 심함을 나타내는 재료 파라미터임.
제11항에 있어서,
복수의 시험편 가공 조건하에 있어서 가공된 복수의 판상 시험편을 상기 복수의 판상 시험편으로서 사용하여 상기 측정값 취득부에서 얻어진
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값,
의 상관을 나타내는 변형 분포 데이터를 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해 취득하는 변형 분포 데이터 취득부를 더 구비하고,
상기 파단 판정 역치 취득부에서는,
상기 CAE 해석 측정 환경에 맞춘 상기 시험편 가공 조건의 상기 변형 분포 데이터를 상기 CAE 해석 측정 환경에 맞추어 가공하고,
가공된 상기 변형 분포 데이터를 사용하여 파단 판정 곡면을 생성하고,
상기 파단 판정 곡면으로부터 상기 파단 판정 역치를 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제11항에 있어서,
상기 복수의 판상 시험편은, 서로 다른 형상의 절결이 형성된 단부를 갖고,
상기 측정값 취득부에서는, 상기 복수의 판상 시험편의 각각에 대해, 상기 절결이 파단 부위로 되도록 판면 내에서 인장 변형 및 굽힘 변형을 부여하여 파단시키면서, 상기 복수의 판상 시험편 각각에 대해,
·상기 파단 변형 측정값,
·상기 수직 방향 변형 구배 측정값, 및
·상기 주위 방향 변형 구배 측정값
을 측정하여 취득하는
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제17항에 있어서,
상기 복수의 판상 시험편에 형성되는 상기 절결의 형상은,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제1 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제2 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 크고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 작은 제3 절결 형상과,
수직 방향 변형 구배가 상대적으로 작고, 또한 주위 방향 변형 구배가 상대적으로 큰 제4 절결 형상,
을 적어도 포함하는 것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제11항에 있어서,
상기 파단 변형 측정값은, 상기 판상 시험편의 파단 부위의 파단 변형의 측정값이고,
상기 수직 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 내측 방향으로의 변형 구배의 측정값이고,
상기 주위 방향 변형 구배 측정값은, 상기 파단 부위로부터 상기 판상 시험편의 단부를 따르는 방향으로의 변형 구배의 측정값인
것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제11항에 있어서,
상기 CAE 해석부는,
상기 성형 데이터로부터, 상기 최대 주변형을 갖는 상기 최대 주변형 최대 요소를 추출하는 요소 추출부와,
상기 최대 주변형 최대 요소를 기준 요소로 하여, 상기 플랜지 단부로부터 상기 가소성 판의 내측으로 향하는 요소 열과, 상기 플랜지 단부를 따르는 요소 열을, 요소 선택 알고리즘에 기초하여 특정하는 요소 열 특정부와,
특정한 상기 요소 열에 대해, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 수직 방향 변형 구배와, 상기 최대 주변형 최대 요소의 상기 주위 방향 변형 구배를 연산하는 변형 구배 연산부,
를 구비하는 것을 특징으로 하는, 신장 플랜지 균열 예측 장치.
제1항에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 방법을, 제11항에 기재된 신장 플랜지 균열 예측 장치에 실행시키는 것을 특징으로 하는, 프로그램.
제21항에 기재된 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한, 기록 매체.