KR20220158508A - 소재 수명 예측 방법 - Google Patents

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KR20220158508A
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Abstract

재질모수와 아래의 수학식을 활용해 소재의 수명을 예측할 수 있는 방법이 소개된다.
Figure pat00015

Description

소재 수명 예측 방법{MATERIAL LIFE FORECASTING METHOD}
본 발명은 차량의 부품 등으로 사용되는 소재의 복합적인 노화에 따른 수명을 예측하는 방법에 관한 것으로, 구체적으로 와이블 분포(함수)식을 변형한 식을 이용하여 소재의 수명을 예측하는 방법에 관한 것이다
차량의 부품 대다수가 플라스틱 소재를 이용해 만들어진다. 이러한 부품 및 소재는 시간이 지날수록 노화되고 성능이 기준치 이하로 떨어지면 품질문제가 발생한다. 품질문제를 최소화하기 위해서는 부품 및 소재의 실사용 조건에서의 수명을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는가가 중요한 사항이며, 소재의 수명을 예측하기 위한 많은 모델들이 제시되었다.
기존 플라스틱 노화 모델은 크게 두 가지가 있으며, 다음과 같다.
① Time-Temperature Superposition(TTS)
TTS는 온도별 플라스틱 노화물성 곡선을 이동시켜 하나의 곡선을 그려서 수명을 예측하는 방법이다(소재의 물성유지율이 기준값에 못미치는 경우 소재의 수명이 다했다고 볼 수 있으므로, 물성을 예측하는 것이 곧 수명을 예측하는 것이다.).
온도별 플라스틱 노화물성 곡선을 이동시키는 기준을 Shift Factor라고 하나, Shift Factor를 구하는 표준화된 방법이 없기 때문에 사용자마다 예측하는 수명에 차이가 있다는 단점이 있다.
또한, TTS는 단일한 요인에 의한 소재의 노화를 가정하고 있어 사용할 수 있는 온도 구간이 매우 협소하며, 여러 곡선을 이동시켜 하나의 곡선을 그리므로 물성의 산포도 및 편차 등을 반영하기 어려워 신뢰성 개념을 설명할 수 없다.
② Arrhenius 모델(A모델)
플라스틱 소재의 시간에 따른 노화를 Arrhenius 공식에 따라 외삽하여 수명을 예측하는 방법으로, linear Arrhenius와 non-linear Arrhenius가 있다.
일반적으로 linear Arrhenius 모델을 사용하며 플라스틱 열노화에 대해 비교적 정확하며 간편하게 쓰이지만, 올레핀계 플라스틱의 경우 정확도가 떨어지며, 열노화 외 복합노화에 대해 적용이 어렵다.
non-linear Arrhenius는 노화 메커니즘별로 실험을 통해 수식을 구해 합하는 방식으로 정확도가 높고 복합노화에도 적용이 가능하지만, 수많은 실험을 통해 수식을 구해야하며 모델이 복잡해 비효율적이어서 현실적으로 사용이 어렵다.
도 1a 및 도 1b를 참조하면, A모델을 활용하면 나일론의 열노화에 대한 예측은 비교적 정확하게 이루어지지만, 나일론의 복합노화에 대한 예측은 실측값과 많은 차이가 있음을 알 수 있다.
기존의 모델들은 위와 같이 복합적인 노화 메커니즘에 따른 수명을 예측하기 어렵다는 문제가 있으며, 다양한 차량 환경조건에서 플라스틱 소재의 물성과 수명을 예측하는 정확한 방법은 아직까지 확립되어 있지 않은 실정이며, 소재를 넘어 소재로 이루어진 부품의 수명을 예측하는 방법도 제시되어 있지 않은 실정이다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
KR 10-2001583 B
본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 플라스틱 소재 및 부품의 실사용 조건(열적 및 화학적 복합환경)에서의 수명을 정확하게 예측할 수 있는 방법을 제공하고자 함이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 소재 수명 예측 방법은
소재시편을 침지용액에 침지하고 가열하여 노화시키는 노화단계;
노화가 완료된 소재시편으로부터 초기 물성대비 물성유지율을 측정하여 재질모수로 정의하는 재질모수측정단계; 재질모수를 하기 수학식 1에 대입하여 소재의 물성유지율이 기준값 이하가 되는 노화시간을 도출하는 도출단계;를 포함한다.
[수학식 1]은 다음과 같다.
Figure pat00001
(y는 물성유지율이며, x는 노화시간이고, θ는 척도모수이며, β는 형상모수이고, γ는 재질모수이다.)
재질모수측정단계에서 측정되는 물성은 인장강도일 수 있다.
노화단계에서 사용되는 침지용액은 프로필렌글리콜과 에틸렌글리콜 중 어느 하나를 포함하는 부동액일 수 있다.
노화단계는 소재시편을 24시간 내지 72시간 동안 침지용액에 침지하며, 침지용액을 100℃ 내지 135℃로 가열해 소재를 노화시키는 단계일 수 있다.
본 발명의 소재 수명 예측 방법에 따르면, 차량 등의 부품으로 사용되는 소재는 물론 실제 부품의 복합적인 노화 환경에서의 수명까지 정확하게 예측할 수 있어 차량 등의 품질관리에 도움을 주고 불필요한 비용의 소모를 줄일 수 있다는 효과가 있다.
도 1a는 아레니우스 예측 모델에 따른 열노화 환경에서의 소재 수명 예측 그래프.
도 1b는 아레니우스 예측 모델에 따른 복합노화 환경에서의 소재 수명 예측 그래프.
도 2는 본 발명의 소재 수명 예측 방법의 일 실시예를 나타낸 순서도.
이하, 상술한 목적, 문제점을 해결하기 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조해 상세하게 설명한다. 한편, 본 발명을 이해하는 데 있어 동일 분야의 공지된 기술에 대한 상세한 설명이 발명의 핵심 내용을 이해하는데 도움이 되지 않는 경우, 그 설명을 생략하기로 하며, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않으며 통상의 기술자에 의해 변경되어 다양하게 실시될 수 있다.
본 발명의 특징은 재질모수라는 기존에 존재하지 않았던 개념을 와이블 분포(함수)에 접목시켜 복합적인 노화 환경에서 소재의 수명을 정확하게 예측할 수 있으며, 소재를 넘어 소재로 구성된 부품의 수명까지 정확하게 예측할 수 있다는 것이다.
본 발명에 따른 소재 수명 예측 방법은 소재시편을 침지용액에 침지하고 가열하여 노화시키는 노화단계(S100); 노화가 완료된 소재시편으로부터 초기 물성대비 물성유지율을 측정하여 재질모수로 정의하는 재질모수측정단계(S200); 재질모수를 하기 수학식 1에 대입하여 소재의 물성유지율이 기준값 이하가 되는 노화시간을 도출하는 도출단계(S300);를 포함한다.
[수학식 1]은 다음과 같다.
Figure pat00002
(y는 물성유지율이며, x는 노화시간이고, θ는 척도모수이며, β는 형상모수이고, γ는 재질모수이다.)
재질모수는 소재가 가지는 실험을 통해 측정되는 상수값으로, 1 이하, 0 이상의 값을 가진다. 재질모수는 소재를 단시간(24시간 내지 72시간)에 고온(100℃ 내지 135℃) 조건에서 침지용액에 침지시킨 후, 소재의 주요한 물성의 초기 대비 노화 후 유지율을 나타낸 값이다.
즉 재질모수는, 소재시편을 침지용액에 침지하고 가열하여 노화시키는 노화단계(S100); 노화가 완료된 소재시편으로부터 초기 물성대비 물성유지율을 측정하여 재질모수로 정의하는 재질모수측정단계(S200);를 통해 측정될 수 있다.
재질모수 측정에 사용되는 침지용액은 프로필렌글리콜과 에틸렌글리콜 중 어느 하나를 포함하는 부동액일 수 있으며, 이에 한정되는 것은 아니다. 침지용액을 선정할 때는 그 소재가 주로 놓여지게 되는 환경에서 주변에 있게되는 용액으로 선정하는 것이 바람직하다.
본 명세서에서는 소재들이 주로 부동액 환경에서 놓여진다고 가정하고 부동액을 침지용액으로 선정하여 실험하였다.
한편, 재질모수를 측정함에 있어, 온도가 100℃ 보다 낮으면 화학반응 속도가 느려 재질모수의 측정 시간이 증가하므로 100℃ 이상인 것이 바람직하고, 온도가 135℃보다 높으면 부동액 용액의 끓는점을 초과할 수 있어 실사용 조건에도 적합하지 않으며 부동액 용액이 기화되어 재질모수의 측정이 정확하게 이루어지지 않으므로 135℃ 이하인 것이 바람직하다.
위와 같은 온도에 한정되는 것은 아니며, 사용되는 침지용액에 따라 온도조건은 달라질 수 있는 것이다.
또한, 재질모수를 측정함에 있어, 시간이 24시간 보다 적으면 침지용액이 소재시편 내부로 충분히 스며들지 않아 재질모수의 측정 오차가 심하며, 72시간 보다 많으면 소재시편의 노화가 본격적으로 시작되므로 소재 고유의 값보다는 노화물성이 반영되므로 24시간 내지 72시간인 것이 좋으며, 48시간인 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.
또한, 침지용액의 농도는 부피를 기준으로 25 ~ 75%의 수용액인 것이 좋다. 25% 보다 큰 농도에서는 물에 의한 가수분해 반응이 우세하여 화학적인 노화가 더디며, 75% 보다 작은 농도에서는 침지용액의 화학물질 농도가 높아 소재시편 내부로 균일한 분산 및 반응에 있어 화학평형이 잘 일어나지 않아 측정되는 재질모수가 정확하지 않을 수 있기 때문이다. 침지용액의 농도는 50%가 가장 바람직하다.
또한, 재질모수를 측정함에 있어, 측정되는 물성은 인장강도일 수 있다. 그러나 이에 한정되는 것은 아니며, 소재마다 중요시되는 물성이 다르고, 소재가 차용되는 부품의 목적마다 중요시되는 물성이 다르기 때문에 같은 소재라도 물성을 다르게하여 재질모수를 시험할 수 있는 것이다.
본 명세서에서는 소재들의 중요 물성인 인장강도의 유지율을 측정하여 재질모수를 측정하였다.
재질모수측정단계(S200) 이후에는 측정된 재질모수를 수학식 1에 대입하여 소재의 물성유지율에 대한 시간에 따른 모델링이 가능하다.
수학식 1은 다음과 같다.
Figure pat00003
(y는 물성유지율이며, x는 노화시간이고, θ는 척도모수이며, β는 형상모수이고, γ는 재질모수이다.)
여기서 척도모수와 형상모수는 소재의 실제 수명 실험 데이터와 소재 수명 예측 데이터를 통해 최소제곱법이나 최대우도법과 같은 선형회귀를 통해 도출할 수 있는 값이다. 소재의 실제 수명 실험 데이터는 소재의 제조사 등에 의해 이미 구해진 값이거나, 실험을 통해 구할 수 있는 값이며, 소재 수명 예측 데이터는 소재 수명 예측식인 TTS 또는 A모델을 통해 도출할 수 있는 것이므로, 위와 같이 척도모수와 형상모수를 구할 수 있다.
한편, 도출단계(S300);에서는 재질모수, 척도모수, 형상모수는 상수로 주어져 있으며, 따라서 노화시간(x)에 따른 물성유지율(y)을 구하거나, 물성유지율(y)에 따른 노화시간(x)를 도출할 수 있다.
특히, 각 소재마다 요구되는 물성유지율은 소재의 목적, 사용 환경 등에 따라 가변하는 값이므로, 기준값을 두어 물성유지율이 기준값 이하로 떨어지는 노화시간을 도출할 수 있으므로, 이를 통해 소재의 수명을 예측할 수 있는 것이다.
이하에서는, 본 발명에 따른 소재 수명 예측 방법이 실제 실험결과와 잘 맞음을 증명할 수 있는 실험결과 일부를 소개한다.
실험은 부동액에 소재를 침지한 후 가열 후 물성유지율을 측정하는 방향으로 수행되었다. 즉, 열적, 화학적, 복합노화 조건에서 노화가 진행되었다.
실험례 1 : PA66-GF30 복합노화
1) 온도별(120℃, 130℃, 140℃), 시간별(48, 120, 216, 360, 500, 1000hr) 노화 시험을 하였으며, 물성으로 인장강도를 측정하였다. 이를 그래프화 하였으며, 다음과 같다(P 는 물성이며, P0는 초기 물성값이다).
PA66-GF30 복합노화 실험
Figure pat00004
2) 상기 실험값을 오버랩하여 아래와 같은 그래프를 도출하였으며, 이 그래프를 기반으로 수명 예측 그래프 도출하였다. 다음과 같다.
오버랩 그래프(Red Dot)와 예측 그래프(Black Dot)
Figure pat00005
3) 형상모수(β), 척도모수(θ), 재질모수(γ)는 다음과 같다.
형상모수(β), 척도모수(θ), 재질모수(γ)
Figure pat00006
실험례 2 : PA12 복합노화
1) 온도별(100℃, 110℃, 120℃, 130℃), 시간별(120, 240, 360, 500, 1000hr) 노화 시험을 하였으며, 물성으로 인장강도를 측정하였다. 이를 그래프화 하였으며, 다음과 같다(P 는 물성이며, P0는 초기 물성값이다).
PA12 복합노화 실험
Figure pat00007
2) 상기 실험값을 오버랩하여 아래와 같은 그래프를 도출하였으며, 이 그래프를 기반으로 수명 예측 그래프 도출하였다. 다음과 같다.
오버랩 그래프(Red Dot)와 예측 그래프(Black Dot)
Figure pat00008
3) 형상모수(β), 척도모수(θ), 재질모수(γ)는 다음과 같다.
형상모수(β), 척도모수(θ), 재질모수(γ)
Figure pat00009
위 실험례들을 통해 본 발명에 따른 예측값이 실제값과 잘 맞는 것을 확인하였다.
이하에서는, 본 소재 수명 예측 방법이 소재를 넘어 소재로 이루어진 부품의 수명까지 예측할 수 있음을 설명한다.
본 발명은 소재를 넘어 부품의 수명까지 예측하는데 활용될 수 있고, 그 정확도가 매우 높다는 장점이 있다.
실험례 3 : 부품의 수명 예측
1) 소재에 대한 평가실험값과 부품의 평가실험값을 합치면 다음과 같은 그래프를 얻을 수 있다.
소재와 부품의 평가실험값
Figure pat00010
2) 위와 같이 합친 그래프를 아래와 같이 최대한 오버랩되도록 연계하면 아래와 같은 그래프를 얻을 수 있다.
소재와 부품 평가실험값의 연계
Figure pat00011
3) 재질모수가 없는 기존 와이블 생존함수를 사용하면 아래와 같은 수명 예측 그래프를 얻을 수 있다.
기존 와이블 생존함수 그래프
Figure pat00012
4) 재질모수가 적용된 함수를 사용하면 아래와 같은 수명 예측 그래프를 얻을 수 있다.
재질모수가 적용된 함수 그래프
Figure pat00013
5) 결과적으로 본 발명에 따른 방법을 적용할 경우 기존 모델보다 실험값과 예측값이 잘맞는 것을 확인할 수 있다.
본 발명에 따른 소재 수명 예측 방법은 기존의 노화모델들에 비해 적용될 수 있는 노화 메커니즘에 제한이 없고, 예측 정확도가 높다는 장점이 있다. 즉, 기존의 모델들은 사용 온도구간이 정해져 있거나, 단일한 노화 메커니즘에만 적용이 가능하며, 그 마저도 정확도가 높지 않았다는 문제를 해결하였으며,
본 발명의 새로운 개념인 재질모수는 간단한 실험을 통해 정량적으로 구할 수 있고, 이를 통해 단순한 수식을 사용해 물성 및 수명을 예측할 수 있다.
또한, 종래 많은 모델들이 소재에 한정하여 수명을 예측하였다면, 본 발명은 소재는 물론 소재로 이루어진 부품까지 예측 결과의 정확도가 높다는 효과가 있다.
본 발명을 활용한다면, 현재 필드 데이터가 부족한 양산 전의 신소재 등에 대해 보증할 수 있는 수명을 제안할 수 있으며, 이를 통해 소재의 수명을 높이기 위한 강건설계가 가능할 것이다.
본 발명의 특정한 실시예에 관련하여 도시하고 설명하였지만, 이하의 특허청구범위에 의해 제공되는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한도 내에서, 본 발명이 다양하게 개량 및 변화될 수 있다는 것은 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
S100 : 노화단계
S200 : 재질모수측정단계
S300 : 도출단계

Claims (4)

  1. 소재시편을 침지용액에 침지하고 가열하여 노화시키는 노화단계;
    노화가 완료된 소재시편으로부터 초기 물성대비 물성유지율을 측정하여 재질모수로 정의하는 재질모수측정단계;
    재질모수를 하기 수학식 1에 대입하여 소재의 물성유지율이 기준값 이하가 되는 노화시간을 도출하는 도출단계;를 포함하는 소재 수명 예측 방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00014

    (y는 물성유지율이며, x는 노화시간이고, θ는 척도모수이며, β는 형상모수이고, γ는 재질모수임.)
  2. 청구항 1에 있어서,
    재질모수측정단계에서 측정되는 물성은 인장강도인 것을 특징으로 하는 소재 수명 예측 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    노화단계에서 사용되는 침지용액은 프로필렌글리콜과 에틸렌글리콜 중 어느 하나를 포함하는 부동액인 것을 특징으로 하는 소재 수명 예측 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    노화단계는 소재시편을 24시간 내지 72시간 동안 침지용액에 침지하며, 침지용액을 100℃ 내지 135℃로 가열해 소재를 노화시키는 단계인 것을 특징으로 하는 소재 수명 예측 방법.

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