KR20220150560A - Method for evaluating the fracture characteristics of the sheer surface of high strength material - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 공칭 응력-변형률 선도를 이용한 머신-러닝 기반 고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for evaluating fracture characteristics of a shear surface of a high-strength material based on machine learning using a nominal stress-strain diagram.
자동차 차체의 충돌부재에 적용되는 초고강도 소재는 전단면의 신장성이 열위하여, 소재의 고유의 파단변형률에 도달 이전에 금형마모 등에 의한 전단면 품질 악화의 영향으로 제품성형 중 예상치 못한 파단이 발생하거나, 전단면에 변형이 큰 부재에 초고강도 소재 적용이 제한되는 문제가 발생하고 있다.Ultra-high-strength materials applied to collision members of automobile bodies have inferior elongation of the shear surface, and unexpected breakage occurs during product molding due to the deterioration of the shear surface quality due to mold wear before the material's inherent fracture strain is reached. Or, there is a problem that the application of ultra-high strength materials is limited to members with large deformations on the shear surface.
이러한 전단품질을 평가하기 위해서, 최근 일반적인 인장시편 형상에 한 면에 전단면을 부과하여 인장실험을 수행하는 전단면 신장(Sheared Edge Tension, SET)시험을 통해, 전단면 품질에 따른 신장성 악화 특성을 평가하고 있다.In order to evaluate this shear quality, through the Sheared Edge Tension (SET) test, which performs a tensile test by imposing a shear surface on one side of a recent general tensile specimen shape, the extensibility deterioration characteristics according to the shear surface quality is evaluating
하지만, 대부분의 실험은 전단면 신장시험을 통해 획득한 공칭 변형률-응력 선도를 이용하여 파단연신율을 측정하여 전단면의 신장성 변화를 평가하고 있다. 하지만, 시험 중 시편에 넥킹 현상이 발생 시 국부적으로 변형률이 급격하게 증가하게 되어 파단연신율의 평가 결과 정밀도는 낮다.However, in most experiments, the elongation change in the shear plane is evaluated by measuring the elongation at break using the nominal strain-stress diagram obtained through the shear plane elongation test. However, when the necking phenomenon occurs in the specimen during the test, the local strain increases rapidly, and the accuracy of the evaluation result of the elongation at break is low.
이에 대안으로는 인장시편에 균일한 형상의 원을 화학적으로 에칭하여 파단 후 원의 변형을 측정하거나, 무작위의 패턴으로 도포된 시편을 디지털 화상 상관법(Digital Image Correlation)을 이용하여 파단변형률을 측정하는 방법이 적용되고 있다. 하지만, 이러한 방법은 추가적인 처리공정 및 분석이 필요하거나, 부가적인(고가의) 장비가 필요하기 때문에, 실시간 평가 및 분석이 제한되고 있다.As an alternative, measure the deformation of the circle after fracture by chemically etching a circle of uniform shape on the tensile specimen, or measure the strain at break using the digital image correlation method for specimens coated in random patterns. method is being applied. However, since these methods require additional processing and analysis or additional (expensive) equipment, real-time evaluation and analysis are limited.
종래의 기술은 전단면 파단변형률을 측정하기 위해서는 에칭 또는 스패클 패터닝이라는 전처리가 필요하며, 추가적으로 전처리된 패터닝을 인식하고 분석하기 위한 소프트웨어가 필요하며, 전단면의 파단변형률 분석에 시간이 과도하게 소요되는 문제가 발생할 수 있다.Conventional techniques require preprocessing such as etching or spackle patterning to measure the strain at break of the shear surface, additionally require software to recognize and analyze the preprocessed patterning, and take excessive time to analyze the strain at break of the shear surface. problems can arise.
간단한 평가방법인 파단연신율과 파단시점의 변위는 넥킹이 발생한 후 급격하게 증가되는 전단면의 진변형률을 정확하게 평가하지 못하여, 연신율이 악화되는 추세만 평가가 가능하다는 단점이 있다.The simple evaluation method, elongation at break and displacement at break, does not accurately evaluate the true strain of the shear surface, which rapidly increases after necking occurs, and has the disadvantage that only the trend of deteriorating elongation can be evaluated.
본 발명의 일 실시예에 따른 고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법은, 머신-러닝 컴퓨터에 미리 실행된 인장실험을 통해 측정된 복수의 공칭 변형률-응력 선도 데이터를 학습시키는 단계; 머신-러닝 컴퓨터에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터로부터 균일 연신 영역과 넥킹 영역을 분리하고, 각 영역에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터가 형성하는 곡선의 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계; 실시간 인장 실험 중 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터에 상기 특징점과 진변형률 특성을 매칭시켜서 균일 연신 영역과 넥킹 영역으로 분리하는 단계; 상기 실시간 인장 실험 중 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정하여 상기 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터와 매칭시키는 단계; 상기 진변형률과 매칭된 데이터를 기초로 균일 진변형률과 넥킹 진변형률을 도출하는 단계; 및 상기 균일 진변형률과 넥킹 진변형률의 합으로 파단 변형률을 계산하고, 상기 파단 변형율을 전단면의 파단 변형률로 예측하는 단계를 포함할 수 있다.A method for evaluating fracture characteristics of a shear surface of a high-strength material according to an embodiment of the present invention includes learning a plurality of nominal strain-stress curve data measured through a pre-executed tensile test on a machine-learning computer; Separating a uniform stretching region and a necking region from the nominal strain-stress curve data in a machine-learning computer, and extracting characteristic points and true strain characteristics of a curve formed by the nominal strain-stress curve data in each region; Matching the characteristic points and true strain characteristics to nominal strain-stress curve data newly measured during a real-time tensile test to separate a uniform stretching region and a necking region; measuring the true strain of the shear surface in real time during the real-time tensile test and matching it with the newly measured nominal strain-stress curve data; Deriving a uniform true strain and a necking true strain based on data matched with the true strain; and calculating the fracture strain by the sum of the uniform true strain and the necking true strain, and predicting the fracture strain as the fracture strain of the shear surface.
일 실시예에 따르면, 상기 곡선의 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계는, 상기 균일 연신 영역에서는 항복강도 변형률, 균일 연신율, 인장강도-항복강도 선도, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계; 및 상기 넥킹 영역에서는 균일연신율, 파단 연신율, 강도 저감 선도, 파단 연신율에서 균일 연신율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 변형율, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the step of extracting the feature points and true strain characteristics of the curve may include extracting a yield strength strain, a uniform elongation rate, a tensile strength-yield strength diagram, and a plurality of average slopes in the uniform stretching region; and extracting uniform elongation, elongation at break, strength reduction curve, necking strain defined as a value obtained by subtracting uniform elongation from elongation at break, and a plurality of average slopes in the necking region.
일 실시예에 따르면, 상기 균일 연신 영역에서 추출된 평균 기울기의 개수는 5개이고, 상기 넥킹 영역에서 추출된 평균 기울기의 개수는 10개일 수 있다.According to one embodiment, the number of average gradients extracted from the uniformly stretched region may be 5, and the number of average gradients extracted from the necking region may be 10.
일 실시예에 따르면, 상기 곡선의 특징점과 진변형률 특성은 미리 정해진 알고리즘에 따라 머신-러닝 컴퓨터에서 자동으로 취출될 수 있다.According to one embodiment, the feature points and true strain characteristics of the curve may be automatically retrieved from a machine-learning computer according to a predetermined algorithm.
일 실시예에 따르면, 상기 매칭시키는 단계는 디지털 화상 상관법을 사용하여 시편의 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정할 수 있다.According to one embodiment, in the matching step, the true strain of the shear surface of the specimen may be measured in real time using a digital image correlation method.
일 실시예에 따르면, 상기 매칭시키는 단계는, 균일연신 영역과 파단연신 영역의 임계점인 균일연신 지점에서의 균일연신 진변형율을 측정하는 단계; 시편의 파단이 발생하는 지점인 판단연신 지점에서의 파단연신 진변형율을 측정하는 단계; 및 상기 파단연신 진변형율에서 상기 균일연신 진변형율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 진변형율을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the matching step may include measuring a uniform stretching true strain at a uniform stretching point, which is a critical point between a uniform stretching region and a breaking stretching region; Measuring a break elongation true strain at a point at which the breakage of the specimen occurs; and measuring a necking true strain defined as a value obtained by subtracting the uniform stretching true strain from the true strain at break.
일 실시예에 따르면, 상기 매칭시키는 단계는, 전단면이 형성되지 않은 시편의 공칭 변형률-응력 선도를 이용하여 넥킹 특성 및 넥킹시점 별 엣지부의 진변형률을 데이터를 확보하는 단계를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the matching step may include securing data of necking characteristics and true strain of the edge portion at each necking time point using a nominal strain-stress diagram of a specimen having no shear surface formed.
일 실시예에 따르면, 공칭 변형률-응력을 이용한 자동화 전단면 파단변형률 평가 장비를 통해, 특수한 전/후처리 없이 단순 인장실험 후 실시간으로 빠르게 전단품질에 따른 파단변형률을 평가를 할 수 있다. 또한, 이를 활용하여 공정평가/개발에 응용할 수 있으며, 더 나아가 전산해석의 파단 예측값으로 활용하여 제품개발로 확장할 수 있다.According to one embodiment, the strain at break according to the shear quality can be quickly evaluated in real time after a simple tensile test without special pre-/post-processing through the automated shear plane strain-to-strain evaluation equipment using nominal strain-stress. In addition, it can be applied to process evaluation/development by utilizing it, and furthermore, it can be extended to product development by using it as a fracture prediction value of computer analysis.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법이다.
도 2는 도 1에서 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계의 세부 사항을 나타낸 순서도이다.
도 3은 일반적인 초고강도 강재의 공칭 변형률-응력선도 및 영역 분리를 나타낸 도면이다.
도 4는 초고강도 강재의 공칭 변형률-응력선도로부터 취출된 특징점 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 1에서 매칭하는 단계의 세부 사항을 나타낸 순서도이다.
도 6은 디지털 화상 상관법으로 획득한 진변형률과 인장 실험 장비의 공칭 변형률-응력선도를 매칭한 결과를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전단면의 파단변형률 머신러닝 및 이를 활용한 평가 알고리즘을 나타낸다.1 is a method for evaluating fracture characteristics of a shear surface of a high-strength material according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart illustrating details of the step of extracting feature points and true strain characteristics in FIG. 1 .
3 is a view showing a nominal strain-stress diagram and region separation of a general ultra-high strength steel.
4 is a diagram for explaining feature point data extracted from the nominal strain-stress diagram of ultra-high strength steel.
5 is a flow chart showing details of the matching step in FIG. 1 .
6 is a diagram showing the result of matching the true strain obtained by the digital image correlation method with the nominal strain-stress curve of the tensile testing equipment.
7 shows a machine learning strain at break of a shear surface according to an embodiment of the present invention and an evaluation algorithm using the same.
본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위하여 예시적으로 제시된다. 본 발명에 따른 권리범위는이하의 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적 설명으로 한정되지 않는다.Embodiments of the present invention are presented by way of example to explain the technical idea of the present invention. The scope of rights according to the present invention is not limited to the following embodiments or specific descriptions of these embodiments.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법(S1000)이다.1 is a method (S1000) for evaluating fracture characteristics of a shear surface of a high-strength material according to an embodiment of the present invention.
파단 특성 평가 방법(S1000)은, 머신-러닝 컴퓨터에 미리 실행된 인장실험을 통해 측정된 복수의 공칭 변형률-응력 선도 데이터를 학습시키는 단계(S1100), 머신-러닝 컴퓨터에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터로부터 균일 연신 영역과 넥킹 영역을 분리하고, 각 영역에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터가 형성하는 곡선의 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계(S1200), 실시간 인장 실험 중 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터에 상기 특징점과 진변형률 특성을 매칭시켜서 균일 연신 영역과 넥킹 영역으로 분리하는 단계(S1300), 상기 실시간 인장 실험 중 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정하여 상기 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터와 매칭시키는 단계(S1400), 상기 진변형률과 매칭된 데이터를 기초로 균일 진변형률과 넥킹 진변형률을 도출하는 단계(S1500), 및 상기 균일 진변형률과 넥킹 진변형률의 합으로 파단 변형률을 계산하고, 상기 파단 변형율을 전단면의 파단 변형률로 예측하는 단계(S1600)를 포함할 수 있다.The fracture property evaluation method (S1000) includes the step of learning a plurality of nominal strain-stress curve data measured through pre-executed tensile experiments on a machine-learning computer (S1100), and the nominal strain-stress curve in the machine-learning computer. Separating the uniform stretching region and the necking region from the data, and extracting feature points and true strain characteristics of the curve formed by the nominal strain-stress curve data in each region (S1200), a newly measured nominal strain- Matching the feature points and true strain characteristics to the stress diagram data to separate them into a uniform stretching region and a necking region (S1300), measuring the true strain of the shear surface in real time during the real-time tensile test, and the newly measured nominal strain-stress Matching with leading data (S1400), deriving uniform true strain and true necking strain based on the true strain and matched data (S1500), and breaking strain as the sum of the uniform true strain and true necking strain Calculating and predicting the fracture strain as the fracture strain of the shear surface (S1600) may be included.
종래의 기술문제인 전/후처리 공정을 최소화하기 위해, 일반적인 단축 인장 실험을 통해 획득할 수 있는 공칭 변형률-응력 선도를 이용하여 전단부의 파단변형률을 예측하기 위한 시스템이 제공될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 파단 특성 평가 방법(S1000)은 미리 실행된 공칭 변형률-응력 선도에서 전단면 파단변형률 예측을 위한 주요 특징점을 추출하고, 이를 학습하기 위한 학습 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있다.In order to minimize the pre/post treatment process, which is a conventional technical problem, a system for predicting the strain at break of the shear portion can be provided using a nominal strain-stress diagram that can be obtained through a general uniaxial tensile test. The fracture property evaluation method (S1000) according to an embodiment of the present invention extracts key feature points for predicting the shear plane fracture strain from the pre-executed nominal strain-stress diagram, and uses a learning machine learning algorithm to learn them. .
도 2는 도 1에서 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계(S1200)의 세부 사항을 나타낸 순서도이다. 도 3은 일반적인 초고강도 강재의 공칭 변형률-응력선도 및 영역 분리를 나타낸 도면이다. FIG. 2 is a flowchart showing details of the step of extracting feature points and true strain characteristics (S1200) in FIG. 3 is a view showing a nominal strain-stress diagram and region separation of a general ultra-high strength steel.
도 3은 일반적인 차체에 적용되는 초고강도 소재에서 획득한 공칭 변형률-응력 선도를 보여주고 있으며, 균일연신영역 및 넥킹영역의 분리 및 각 분리된 데이터의 특징점을 표현하고 있다.3 shows a nominal strain-stress diagram obtained from an ultra-high-strength material applied to a general vehicle body, and expresses the separation of the uniform stretching region and the necking region and the characteristic points of each separated data.
추출하는 단계(S1200)은 균일 연신 영역에서 항복강도 변형률, 균일 연신율, 인장강도-항복강도 선도, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계(S1210) 및 넥킹 영역에서 균일연신율, 파단 연신율, 강도 저감 선도, 파단 연신율에서 균일 연신율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 변형율, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계(S1220)를 포함할 수 있다.The step of extracting (S1200) is the step of extracting the yield strength strain, uniform elongation, tensile strength-yield strength diagram, and a plurality of average slopes in the uniform elongation area (S1210) and the uniform elongation, elongation at break, strength reduction diagram in the necking area , a necking strain defined as a value obtained by subtracting the uniform elongation from the elongation at break, and extracting a plurality of average slopes (S1220).
공칭 변형률-응력 선도의 특징점은 대체로 균일연신 영역과 넥킹 영역 2개로 분리될 수 있다. 균일연신 영역에서는, 균일 변형 특징점인 일반적인 항복강도 변형률, 균일연신율과 함께 추가적으로 인장강도-항복강도, 복수 개(예를 들어, 5개)의 평균 기울기를 추출할 수 있다. 넥킹 영역에서는, 넥킹 후 급격하게 변화하는 변형 특성을 고려하기 위해 일반적인 균일연신율, 파단연신율과 함께, 강도저감, 넥킹변형률 길이(파단연신율-균일연신율)과 복수 개(예를 들어, 10개)의 평균 기울기를 추출할 수 있다.The characteristic points of the nominal strain-stress diagram can be divided into two areas, a uniform stretching area and a necking area. In the uniform elongation region, it is possible to additionally extract tensile strength-yield strength, and a plurality of (eg, 5) average slopes along with general yield strength strain and uniform elongation, which are uniform deformation feature points. In the necking area, in order to consider the deformation characteristics that change rapidly after necking, along with the general uniform elongation and elongation at break, strength reduction, necking strain length (elongation at break-uniform elongation) and a plurality of (eg, 10) The average slope can be extracted.
도 3을 참조하면, 균일연신 영역에서 나타낸 화살표를 통해 5개의 기울기가 측정되는 영역을 확인할 수 있고, 넥킹 영역에서 나타낸 화살표를 통해 10개의 기울기가 측정되는 영역을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 3 , an area where 5 gradients are measured can be identified through the arrows indicated in the uniform stretching area, and an area where 10 gradients are measured can be identified through the arrows indicated in the necking area.
도 4는 초고강도 강재의 공칭 변형률-응력 선도로부터 취출된 특징점 데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도 4에 나타난 각각의 영역은 도 2 도시된 선도를 구성하는 데이터로부터 취출될 수 있으며, 제안된 특징점을 추출한 결과를 보여주고 있다. 도 4는 머신-러닝 학습을 위해 디지털 화상 상관법으로 획득한 진변형률과 인장실험장비의 공칭 변형률-응력선도를 매칭 결과를 보여주고 있다.4 is a diagram for explaining feature point data extracted from a nominal strain-stress diagram of ultra-high strength steel. Each area shown in FIG. 4 can be retrieved from the data constituting the diagram shown in FIG. 2, and the result of extracting the proposed feature points is shown. Figure 4 shows the matching result of the true strain obtained by the digital image correlation method for machine-learning learning and the nominal strain-stress diagram of the tensile testing equipment.
위 추출하는 단계(S1200)에서 추출된 공칭 변형률-응력 선도 곡선의 특징점과 진변형률 특성은, 미리 정해진 알고리즘에 따라 머신-러닝 컴퓨터에서 자동으로 취출될 수 있다.The feature points and true strain characteristics of the nominal strain-stress curve extracted in the above extraction step (S1200) may be automatically extracted by a machine-learning computer according to a predetermined algorithm.
제1 영역은 균일연신 영역과 넥킹 영역을 구분하는 임계점들이 표시되어 있다. 제1 임계점은 항복강도(yield stress) 지점에서의 변형율을 나타내고, 제2 임계점은 경화(hardening) 영역이 끝나고 넥킹 영역이 시작되는 임계 항복 강도(ultimate yield stress) 지점에서의 변형율을 나타내며, 제3 임계점은 시편의 파단이 일어나는 지점을 나타낸다.In the first region, critical points dividing the uniform stretching region and the necking region are marked. The first critical point represents the strain at the yield stress point, the second critical point represents the strain at the ultimate yield stress point where the hardening region ends and the necking region begins, and The critical point represents the point at which the fracture of the specimen occurs.
제2영역은 넥킹 영역에서의 응력 감소(stress drop) 되는 정도를 나타낸다. 제3 영역은 넥킹 영역에서의 공징변형율-응력 선도 부분만을 확대하여 나타낸다. 제4 영역은 균일연신 영역에서 측정된 5개의 기울기 및 넥킹 영역에서 측정된 10개의 기울기를 나타낸다.The second area represents the degree of stress drop in the necking area. The third region shows only the common strain-stress diagram portion in the necking region in an enlarged manner. The fourth region represents 5 slopes measured in the uniform stretching region and 10 slopes measured in the necking region.
도 5는 도 1에서 매칭하는 단계(S1400)의 세부 사항을 나타낸 순서도이다. 도 6은 디지털 화상 상관법으로 획득한 진변형률과 인장 실험 장비의 공칭 변형률-응력선도를 매칭한 결과를 나타낸 도면이다.5 is a flowchart showing details of the matching step (S1400) in FIG. 6 is a diagram showing the result of matching the true strain obtained by the digital image correlation method with the nominal strain-stress curve of the tensile testing equipment.
전단면의 파단변형률 머신러닝을 위한 데이터 확보 방법은 아래와 같다.The method of obtaining data for machine learning of the strain at break of the shear surface is as follows.
전단면이 부과된 전단면 신장시험 중 디지털 화상 상관법(Digital Image Correlation)을 활용하여, 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정하여, 공칭 변형률-응력 선도의 모든 시점과 매칭을 한다. 이때 균일 연신점에서의 진변형률과 파단시점의 파단 진변형률 데이터를 확보할 수 있다.During the shear plane elongation test in which the shear plane is imposed, the true strain of the shear plane is measured in real time using the digital image correlation method, and it is matched with all points of the nominal strain-stress diagram. At this time, the true strain at the uniform stretching point and the true strain at break at the point of break can be secured.
매칭하는 단계(S1400)는, 균일연신 영역과 파단연신 영역의 임계점인 균일연신 지점에서의 균일연신 진변형율을 측정하는 단계(S1410), 시편의 파단이 발생하는 지점인 판단연신 지점에서는에서의 파단연신 진변형율을 측정하는 단계(S1420), 파단연신 진변형율에서 상기 균일연신 진변형율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 진변형율을 측정하는 단계(S1430), 전단면이 형성되지 않은 시편의 공칭 변형률-응력 선도를 이용하여 넥킹 특성 및 넥킹 시점 별 엣지부의 진변형률을 데이터를 확보하는 단계(S1440)를 포함할 수 있다.The matching step (S1400) is the step of measuring the uniform stretching true strain at the uniform stretching point, which is the critical point of the uniform stretching area and the breaking stretching area (S1410), and the fracture at the judgment stretching point, which is the point where the fracture of the specimen occurs. Measuring the true strain by stretching (S1420), measuring the true strain by necking, which is defined as the value obtained by subtracting the true strain by uniform stretching from the true strain by stretching at break (S1430), the nominal strain of the specimen with no shear surface formed- A step of securing data on necking characteristics and true strain of the edge portion for each necking time point using the stress diagram (S1440) may be included.
즉, 디지털 화상 상관법을 통해 균일연신 지점에서의 진변형률(true strain)을 측정하며, 이를 균일 진변형률로 정의할 수 있다. 또한, 디지털 화상 상관법을 통해 파단연신 지점에서의 진변형률을 측정하고, '넥킹 진변형률=[파단연신 진변형률]-[균일연신 진변형률]'으로 정의될 수 있다.That is, the true strain at the uniform stretching point is measured through the digital image correlation method, and this may be defined as the uniform true strain. In addition, the true strain at the elongation point at break may be measured through the digital image correlation method, and may be defined as 'necking true strain = [true strain at break] - [uniform stretch true strain]'.
또한, 높은 정밀도를 얻기 위해, 전단면이 형성되지 않은 워터젯컷팅으로 가공된 시편의 인장시험결과(공칭 변형률-응력 선도)를 이용하여, 넥킹 특성 및 넥킹시점 별 엣지부의 진변형률을 데이터를 확보가 가능할 수 있다.In addition, in order to obtain high precision, it is possible to secure data on the necking characteristics and the true strain of the edge at each necking time by using the tensile test results (nominal strain-stress curve) of the specimen processed by water jet cutting without a shear surface. It could be possible.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전단면의 파단변형률 머신러닝 및 이를 활용한 평가 알고리즘을 나타낸다.7 shows a machine learning strain at break of a shear surface according to an embodiment of the present invention and an evaluation algorithm using the same.
전단면의 파단변형률 머신러닝 및 이를 활용한 평가 알고리즘은 아래와 같다. 기존 수행되는 파단시의 전단면의 파단변형률을 학습하는 것이 아닌, 균일연신 영역과 넥킹영역을 분리하여 각 영역의 공칭 변형률-응력 곡선 특성으로 추출된 특징점과 진변형률 특성을 학습시킨다. 임의의 공칭 변형률-응력 선도에서 취출된 2개의 영역으로부터 각각 2개의 진변형률을 얻게 되고, 이를 더한 최종값을 전단면의 파단변형률로 계산하여 예측할 수 있다. The machine learning of the strain at break of the shear plane and the evaluation algorithm using it are as follows. Instead of learning the breaking strain of the shear surface at the time of breaking, which is conventionally performed, the uniform stretching region and the necking region are separated to learn the feature points and true strain characteristics extracted as the nominal strain-stress curve characteristics of each region. Two true strains are obtained from each of the two regions extracted from an arbitrary nominal strain-stress diagram, and the final value obtained by adding them can be calculated and predicted as the strain at break of the shear surface.
먼저 인장실험 또는 전단면 신장(Sheared Edge Tension, SET)시험을 통해 획득한 공칭변형률-응력 선도를 머신-러닝 컴퓨터에 입력 데이터(Input data)로 입력시키면, 머신-러닝 컴퓨터에서 자동으로 특징점 구간(균일연신영역, 넥킹영역)을 분리하고, 이에 대한 특징점을 분석하여 균일진변형률과 넥킹진변형률을 계산하고 이를 합한 값을 전단면의 파단변형률로 계산할 수 있다.First, if the nominal strain-stress diagram obtained through the tensile test or the Sheared Edge Tension (SET) test is input to the machine-learning computer as input data, the machine-learning computer automatically The uniform stretching area and necking area) are separated, and the feature points are analyzed to calculate the uniform true strain and the true necking strain, and the sum of them can be calculated as the strain at break of the shear surface.
본 발명의 일 실시예에 따른 파단 특성 평가 방법은, 자동차의 차체를 구성하는 고강도 소재 전단면의 파단변형률 평가 및 예측을 위하여, 머신러닝을 이용하여 공칭 응력-변형률(engineering stress-strain) 정보만을 이용하여 고강도 박판 전단면의 파단변형률을 평가할 수 있다. 파단 특성 평가 방법을 실현하기 위하여 전단면의 파단변형률 평가하기 위한 공칭 응력-변형률 정보의 특징점 추출 및 머신러닝 방법, 그리고 데이터 확보 및 향상 방법이 사용될 수 있다.In order to evaluate and predict the fracture strain of the shear surface of a high-strength material constituting the vehicle body, the fracture characteristic evaluation method according to an embodiment of the present invention uses only nominal stress-strain (engineering stress-strain) information by using machine learning. It can be used to evaluate the strain at break of the shear surface of a high-strength thin plate. In order to realize the fracture property evaluation method, a feature point extraction and machine learning method of nominal stress-strain information for evaluating the fracture strain of the shear surface, and a data acquisition and improvement method can be used.
구체적으로, 평가하고자 하는 소재의 공칭 변형률(X)-공칭 응력(Y)을 자동으로 24가지의 특징점을 자동으로 추출, 디지털 화상 상관법(Digital Image Correlation)을 이용하여 파단변형률 측정값을 매칭하고, 이를 머신러닝을 통해 학습한 시스템을 통해 임의의 소재의 공칭 변형률-응력 정보만으로 다양한 넥킹현상에 따른 전단면의 파단변형률 평가가 가능한 시스템을 구축할 수 있다.Specifically, 24 feature points are automatically extracted from the nominal strain (X)-nominal stress (Y) of the material to be evaluated, and the fracture strain measurement value is matched using the digital image correlation method. , it is possible to build a system that can evaluate the strain at break of the shear surface according to various necking phenomena only with the nominal strain-stress information of any material through the system learned through machine learning.
한편, 일 실시예에 따른 방법은 자동차 차체 성형생산 라인, 자동차 고강도판재 전단공정 라인, 자동차 차체 제조업(성형공정, 전단공정), 초고강도 개발 철강업에 응용될 수 있다.Meanwhile, the method according to an embodiment may be applied to an automobile body molding production line, an automobile high-strength sheet shearing process line, an automobile body manufacturing process (forming process, shearing process), and an ultra-high strength development steel industry.
이상 본 발명의 기술적 사상이 설명되었지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 속한다.Although the technical spirit of the present invention has been described above, various substitutions, modifications, and changes can be made without departing from the technical spirit and scope of the present invention that can be understood by those skilled in the art. Also, such substitutions, modifications and alterations are within the scope of the appended claims.
S1000: 고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법S1000: Method for Evaluating Fracture Characteristics of Shear Surfaces of High Strength Materials
Claims (7)
머신-러닝 컴퓨터에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터로부터 균일 연신 영역과 넥킹 영역을 분리하고, 각 영역에서 상기 공칭 변형률-응력 선도 데이터가 형성하는 곡선의 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계;
실시간 인장 실험 중 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터에 상기 특징점과 진변형률 특성을 매칭시켜서 균일 연신 영역과 넥킹 영역으로 분리하는 단계;
상기 실시간 인장 실험 중 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정하여 상기 새로 측정된 공칭 변형률-응력 선도 데이터와 매칭시키는 단계;
상기 진변형률과 매칭된 데이터를 기초로 균일 진변형률과 넥킹 진변형률을 도출하는 단계; 및
상기 균일 진변형률과 넥킹 진변형률의 합으로 파단 변형률을 계산하고, 상기 파단 변형율을 전단면의 파단 변형률로 예측하는 단계를 포함하는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.learning a plurality of nominal strain-stress curve data measured through pre-executed tensile experiments on a machine-learning computer;
Separating a uniform stretching region and a necking region from the nominal strain-stress curve data in a machine-learning computer, and extracting characteristic points and true strain characteristics of a curve formed by the nominal strain-stress curve data in each region;
Matching the characteristic points and true strain characteristics to nominal strain-stress curve data newly measured during a real-time tensile test to separate a uniform stretching region and a necking region;
measuring the true strain of the shear surface in real time during the real-time tensile test and matching it with the newly measured nominal strain-stress curve data;
Deriving a uniform true strain and a necking true strain based on data matched with the true strain; and
Comprising the step of calculating the fracture strain as the sum of the uniform true strain and the necking true strain, and predicting the fracture strain as the fracture strain of the shear surface,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 곡선의 특징점과 진변형률 특성을 추출하는 단계는,
상기 균일 연신 영역에서 항복강도 변형률, 균일 연신율, 인장강도-항복강도 선도, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계; 및,
상기 넥킹 영역에서 균일연신율, 파단 연신율, 강도 저감 선도, 파단 연신율에서 균일 연신율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 변형율, 및 복수 개의 평균 기울기를 추출하는 단계를 포함하는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 1,
The step of extracting the feature points and true strain characteristics of the curve,
Extracting yield strength strain, uniform elongation, tensile strength-yield strength diagram, and a plurality of average slopes in the uniform stretching region; and,
Extracting uniform elongation, elongation at break, strength reduction curve, necking strain defined as a value obtained by subtracting uniform elongation from elongation at break, and a plurality of average slopes in the necking region,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 균일 연신 영역에서 추출된 평균 기울기의 개수는 5개이고,
상기 넥킹 영역에서 추출된 평균 기울기의 개수는 10개인,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 2,
The number of average gradients extracted from the uniform stretching region is 5,
The number of average slopes extracted from the necking region is 10,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 곡선의 특징점과 진변형률 특성은 미리 정해진 알고리즘에 따라 머신-러닝 컴퓨터에서 자동으로 취출되는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 1,
The feature points and true strain characteristics of the curve are automatically extracted from a machine-learning computer according to a predetermined algorithm.
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 매칭시키는 단계는 디지털 화상 상관법을 사용하여 시편의 전단면의 진변형률을 실시간으로 측정하는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 1,
The matching step is to measure the true strain of the shear surface of the specimen in real time using a digital image correlation method,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 매칭시키는 단계는,
균일연신 영역과 파단연신 영역의 임계점인 균일연신 지점에서의 균일연신 진변형율을 측정하는 단계;
시편의 파단이 발생하는 지점인 판단연신 지점에서는에서의 파단연신 진변형율을 측정하는 단계; 및
상기 파단연신 진변형율에서 상기 균일연신 진변형율을 차감한 값으로 정의되는 넥킹 진변형율을 측정하는 단계를 포함하는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 1,
The matching step is
measuring a uniform stretching true strain at a uniform stretching point, which is a critical point between a uniform stretching region and a breaking stretching region;
Measuring the fracture elongation true strain at the judgment elongation point, which is the point where the fracture of the specimen occurs; and
Measuring a necking true strain defined as a value obtained by subtracting the uniform elongation true strain from the breaking elongation true strain,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
상기 매칭시키는 단계는,
전단면이 형성되지 않은 시편의 공칭 변형률-응력 선도를 이용하여 넥킹 특성 및 넥킹시점 별 엣지부의 진변형률을 데이터를 확보하는 단계를 포함하는,
고강도 소재 전단면의 파단 특성 평가 방법.According to claim 1,
The matching step is
Including the step of securing data on the true strain of the edge portion by necking characteristics and necking time using the nominal strain-stress diagram of the specimen where the shear surface is not formed,
A method for evaluating the fracture characteristics of the shear surface of high-strength materials.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008051768A (en) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Shinji Tanimura | Material simulation system, material simulation method, and material simulation program |
| KR100948035B1 (en) * | 2006-06-30 | 2010-03-19 | 경상대학교산학협력단 | Method of Acquisition of True Stress-Strain Curves over Large Strain by the Tensile Test and its Finite Element Analysis, and Tensile Test Device using it |
| KR20120040981A (en) * | 2010-10-20 | 2012-04-30 | 한국생산기술연구원 | A mesuring method for stress-strain curve and a apparatus for the same |
| KR20160077704A (en) * | 2014-12-24 | 2016-07-04 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method of obtaining reliable true stress-strain curves in a large range of strains in tensile testing using digital image correlation |
| KR101769952B1 (en) * | 2016-05-30 | 2017-08-21 | 울산과학기술원 | Triaxial stress analyzing method |
-
2021
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100948035B1 (en) * | 2006-06-30 | 2010-03-19 | 경상대학교산학협력단 | Method of Acquisition of True Stress-Strain Curves over Large Strain by the Tensile Test and its Finite Element Analysis, and Tensile Test Device using it |
| JP2008051768A (en) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Shinji Tanimura | Material simulation system, material simulation method, and material simulation program |
| KR20120040981A (en) * | 2010-10-20 | 2012-04-30 | 한국생산기술연구원 | A mesuring method for stress-strain curve and a apparatus for the same |
| KR20160077704A (en) * | 2014-12-24 | 2016-07-04 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method of obtaining reliable true stress-strain curves in a large range of strains in tensile testing using digital image correlation |
| KR101769952B1 (en) * | 2016-05-30 | 2017-08-21 | 울산과학기술원 | Triaxial stress analyzing method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ‘머신비전기반 인공신경망을 이용한 초고강도 강재의 엣지신장성 예측시스템 개발’, 원찬희, 한양대학교 대학원 박사학위논문, 2021년 2월, 1-120 * |
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