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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이종현
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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금속 3D 프린터는 설계된 제품을 직접 생산할 수 있으며, 4차산업 혁명의 새로운 제조 방법으로서 많은 주목을 받고 있다. 금속 3D프린터는 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 제조 방법에 따라PBF(Powder Bed Fusion), DED (Direct and Energy Deposition)가 있습니다.
금속 3d프린팅 공정 중 생성된 조형체의 기공은 금속 분말의 구형화 및 금속 분말의 크기 및 분포, 성형 속도, 레이저 파워와 같은 성형 조건에 따라 크게 달라지며, 특히 거대한 기공은 기계적 특성을 크게 저하 시키므로 최종 제품의 특성을 예측하기 위해서는 기공과의 상관 관계를 예측하는 것이 중요합니다. 변수와 기공과의 상관관계를 확보하기 위해 금속 3D 프린터(MLab, Materials Laser Inc., 재료 연구소)으로 샘플을 상용 순수 타이타늄으로 1cm × 1cm × 1cm 입방체를 제작하였고, 그리고 금속 3D 프린터로 만들어진 시편을 3 차원 X 선 영상 시스템 (Zeiss : Xradia Ultra, KIST 복합 재료 연구소)을 이용하여 기공 분석을 위해 막대 형상(10 mm x 2 mm x 2 mm)으로 가공하였다. 3 차원 X 선 영상의 해상도를 확인하기 위해 Ti에서 성형 밀도가 낮은 시편의 기공 구조를 분석하였다.
본 연구는 금속 3D 프린팅으로 제작된 시편을 X-선 3차원 이미지 분석을 실시하여, 에너지 밀도와 기공 분포 간의 상관 관계를 확인했다. 앞으로 기계학습 적용에 관한 데이터베이스 구축 단계로서 진행했으며, 컴퓨터 시뮬레이션 및 인공 지능 기술인 기계학습으로 간단하게 3차원 이미지를 분류하였다. 본 논문에서는 3D 프린팅의 기공 분포 예측 방법으로 제안하고자 한다.
금속 3d프린팅 공정 중 생성된 조형체의 기공은 금속 분말의 구형화 및 금속 분말의 크기 및 분포, 성형 속도, 레이저 파워와 같은 성형 조건에 따라 크게 달라지며, 특히 거대한 기공은 기계적 특성을 크게 저하 시키므로 최종 제품의 특성을 예측하기 위해서는 기공과의 상관 관계를 예측하는 것이 중요합니다. 변수와 기공과의 상관관계를 확보하기 위해 금속 3D 프린터(MLab, Materials Laser Inc., 재료 연구소)으로 샘플을 상용 순수 타이타늄으로 1cm × 1cm × 1cm 입방체를 제작하였고, 그리고 금속 3D 프린터로 만들어진 시편을 3 차원 X 선 영상 시스템 (Zeiss : Xradia Ultra, KIST 복합 재료 연구소)을 이용하여 기공 분석을 위해 막대 형상(10 mm x 2 mm x 2 mm)으로 가공하였다. 3 차원 X 선 영상의 해상도를 확인하기 위해 Ti에서 성형 밀도가 낮은 시편의 기공 구조를 분석하였다.
본 연구는 금속 3D 프린팅으로 제작된 시편을 X-선 3차원 이미지 분석을 실시하여, 에너지 밀도와 기공 분포 간의 상관 관계를 확인했다. 앞으로 기계학습 적용에 관한 데이터베이스 구축 단계로서 진행했으며, 컴퓨터 시뮬레이션 및 인공 지능 기술인 기계학습으로 간단하게 3차원 이미지를 분류하였다. 본 논문에서는 3D 프린팅의 기공 분포 예측 방법으로 제안하고자 한다.
목차
1. 서 론. 11.1. 금속 3d 프린팅 연구 현황 및 필요성 . 11.2. 금속 3d 프린팅: Titanium . 31.3. 금속 3d 프린팅 기공 분석 및 제어의 필요성 . 71.4. 연구의 목적 . 82. 이론적 배경. 92.1. 레이저 금속 3d 프린팅의 종류 92.1.1. 분말 적층 용융 방식 3d 프린팅 92.1.2. 고에너지 직접 조사 방식 3d 프린팅 . 122.2. 이미지 분석 장비 . 132.2.1. 이차원 이미지 분석 장비 132.2.2. 삼차원 이미지 분석 장비 142.3. 금속 3d 프린팅 전산 모사 및 기계학습 . 162.3.1. 개별요소법(Discrete Elements Method) 162.3.2. 유한요소법(Finite Elements Method) . 162.3.3. 기계학습(Machine Learning). 173. 실험 방법. 183.1. 상용 순수 타이타늄 조형 183.2. X-ray Tomography 분석(KIST 전북 분원) 224. 결과 및 고찰. 244.1. 기공과 공정변수의 상관관계 . 244.1.1. 겉보기 밀도와의 상관관계. 244.1.2. 기공과의 형상과 공정조건. 324.2. 기공 형상 분류를 위한 기계 학습 적용 364.3. 조형 조건에 따른 기계 및 열 물성. 394.4. 조형 조건에 따른 열전달 물성 . 415. 결론. 45Reference 47ABSTRACT* . 51
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