코어테크 연구 개발부 상무이사 쉬즈종
인더스트리 4.0의 핵심 과제는 가상 물리 시스템(Cyber Physical System, CPS)이며, 현재 가장 잘 알려진 가상 모델 응용을 통해 실제 사출 성형 공정을 설명하는 방법은 바로 수년 동안 발전해온 「시뮬레이션 분석」기술입니다. 사출 성형 중의 모든 요소를 가상 시스템으로 변환하고, 제품 품질과 생산 효율에 대한 계산이 가상 시스템에서 완료되면, 실제 공간에서 생산 전략 결정을 위한 제안에 반영됩니다. 운영 프로세스는 그림 1과 같습니다.
그림 1 사출 성형 제품 개발의 신개념[1]
사출 성형 실무와 시뮬레이션 분석 비교 과정에서, 가장 핵심적인 실행 단계는 시뮬레이션 분석에서 입력 정보와 실제 사출 공정의 조건을 최대한 일치시키는 것입니다. 후속 비교에서 불일치하게 만드는 요인에는 기계적 성능으로 인한 기계의 응답 속도, 재료 가공 공정 중의 특성 파악, 데이터 측정 방법 및 제품의 형상 동일성 등[2]이 있습니다. 이러한 입력 정보의 정확성을 확보하면, 시뮬레이션 분석 예측 결과는 실제 결과와 높은 수준으로 일치할 수 있고, 사용자가 캐비티로 완전한 계산 정보를 들고 와 후속 설계 변경을 최적화하여 조정 할 수 있습니다. 사출 압력의 비교에서도 형상과 현장의 일치성을 확인하면, 가장 먼저 직면하는 문제는 바로 재료 점도 모델의 구성 및 매개변수 취득이며, 재료 점도 모델은 가공 과정 중 온도, 전단율 및 압력의 효과 등을 모두 효과적으로 고려할 수 있어야 합니다.
그 중 더 중요한 것은 사출기 작동 모델링입니다. 사출 성형 유닛에서 스크류는 주입 영역, 가소화 압축 영역 및 계량 영역이 포함되어 있습니다. 스크류가 회전하고 후퇴하면서, 고체 플라스틱이 노즐 단으로 보내지고, 이 때 플라스틱은 고체 상태에서 용융 상태로 변해 스크류 전단에 축적되어 사출을 준비합니다. 스크류 전단부터 노즐 영역 안까지 높은 온도 및 압축으로 인하여 플라스틱의 점도 및 PVT가 명확히 변경되게 됩니다. 사출 보압 시뮬레이션이 이 요소까지 포함한다면, 더 나은 주입구 조건 해석 및 압력 피크 값 예측을 할 수 있습니다(그림 2).
그림 2 Different components inside the barrel region
Moldex3D은 일찍이 소프트웨어에 배럴 영역 압축 개념을 도입했고[3], 재료 자체의 온도에 따른 압력(PVT) 변화를 이용하여 프로그램 내 동적 압축 요소로 밀도 압축 계수를 계산하였고, 사출 보압 공정 중 이 영역에서 재료의 질량 보존 변화를 다음 공식과 같이 계산하였습니다.
그 중 ρ는 재료 밀도, V는 배럴 체적, t는 이 단계의 시간, t+△t는 다음 단계의 시간, FR은 노즐 영역의 유량 값이며, 시뮬레이션 결과 계산은 아래 그림 3과 같습니다. 재료 비체적은 스크류 전단에서 압축 효과의 영향을 받기 때문에, 유량이 배럴과 노즐을 통과하면 기계에 설정된 값과 차이가 나게 되고, 특히 재료 압축성 변화가 크거나 더 정밀한 사이즈의 소형 제품에서 그 차이가 더 분명할 것입니다. 상기 계산 공식을 도입함으로써, Moldex3D의 시뮬레이션 결과는 이러한 차이를 효과적으로 줄일 수 있습니다. 현재 이 분석 기술은 이미 고객의 실제 사례에 성공적으로 적용되어 충진 공정 중의 압력 변화를 예측하였습니다[4].
그림 3 기계 응답 매개변수 검증을 고려한 유량 변화
밸브 비율을 조정하여 스크류의 전진 속도를 높이거나 줄일 수 있고, 이는 회로의 응답 속도를 제어하고 기계의 안정적인 생산 여부를 결정합니다, 그러나 기계의 응답 속도는 비선형 제어 모델이며, 시뮬레이션 분석에서 어떻게 이를 포함시켜 시뮬레이션을 진행할지가 사용자가 조건을 설정할 때 늘 직면하는 문제입니다.
Moldex3D의 새로운 버전에서 사용자는 기기 식별 검증 단계를 통해, 조작 기기의 충전 속도 및 압력 응답을 설정하고, 실험 방법으로 기기의 매개변수 응답 모델을 검증할 수 있으며, 실제 기기의 응답을 CAE시뮬레이션 분석에 포함시켜 고려할 수 있습니다. 그림 3과 같이, 1단계 유량 설정에서 전통 CAE모드 분석(CAE mode)은 단일 유량만 예측할 수 있으나, 기기 매개변수 응답(Machine integration)을 통해 사출 속도를 검증하면, 실제 기기에 보다 가까운 유량 변화 움직임 및 초기 단계에서의 유량 지연 움직임을 얻을 수 있습니다.
또한，Moldex3D는 사출 보압 공정 중 배럴 전단 플라스틱이 받는 스크류의 압축 효과를 결합시켜 재료가 사출기의 배럴 및 노즐 구간을 지나가는 일시적인 압축 움직임을 시뮬레이션 할 수 있고, 기기 응답 매개변수 모델과 고분자 용융 플라스틱 재료의 압축 효과를 통합하여 사출 압력 시뮬레이션을 할 수 있습니다. 그림 4는 다른 계산 모드에서 예측된 사출 압력 차이를 비교한 것입니다. 앞에서 언급했듯이, 전통 CAE 모드는 단순히 기기에 설정된 변화만 고려하기 때문에, 사출 압력 예측에서 실제와 실험이 다소간 차이가 있을 수 있습니다. 또한, 기기 매개변수 응답 및 배럴 압축 효과를 고려하여, 사출기 압력 예측 곡선을 크게 수정할 수 있으며, 시뮬레이션 예측값은 85.95MPa로 실제의 85.81MPa에 근접하고, 보압 전환점의 예측(17.875mm)도 실제 설정의(15mm)에 더 근접합니다.
그림 4 다른 계산 모드의 사출 압력 예측 결과
인더스트리 4.0의 개념이 세계적으로 널리 보급됨에 따라, 사출 성형기 사용자의 요구도 이미 단일 기계에서 가상 물리 시스템을 통한 설비 자동화, 네트워킹 및 인텔리전스로 변화하고 있고, 이는 사용자가 더 정밀하게 계획하고 효율적으로 자원을 분배하도록 할 것 입니다. 본 내용은 시뮬레이션 분석에서 기기 응답 매개변수 모델 과 고분자 용융 플라스틱 재료 압축 효과를 결합하여, 사용자가 재료를 캐비티로 넣었을 때 받는 동적 움직임를 더 실질적으로 고려할 수 있고, 보다 정확한 사출 압력 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 이러한 통합 방식을 통해, 테스트 과정에서의 재료 낭비와 제일선의 엔지니어가 실무에서 조작 시 겪는 문제를 줄일 수 있습니다.
References
- M. L. Wang, R. Y. Chang, C. H. Hsu, Molding Simulation: Theory and Practice, Hanser,2018
- Speight, R. G., et al. “Best practice for benchmarking injection molding simulation.” Plastics, Rubber and composites 37.2-4 (2008): 124-130.
- Computer-implemented simulation method and non-transitory computer medium for use in the molding process, and molding system using the same Patent number: 8868389
- Guerrier, Patrick, Guido Tosello, and Jesper Henri Hattel. “Flow visualization and simulation of the filling process during injection molding.” CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology 16 (2017): 12-20.