서 론

알루미늄은 금속 중 지구상에 매장량이 가장 풍부한 대 표적인 경량 금속 소재로써, 높은 비강도와 열 및 전기전 도성 등의 우수한 특성으로 인해 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있다. 최근에는 금속 적층제조 기술이 발전 함에 따라[1-3], 알루미늄 합금으로 제작된 부품을 3차원 적층제조하여 부품의 경량화를 극대화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다.

이러한 금속 적층제조 공정은 다양한 종류의 재료 공급 방식과 에너지 원을 사용하는데 그 중에서 레이저를 에너 지 원으로, 금속 분말을 재료 공급원으로 사용하는 적층 제조 기법이 있고, 재료 공급 방식에 따라 크게 DED(Direct Energy Deposition)와 PBF(Powder Bed Fusion) 방식으로 구분하며 이에 대한 공정 개략도를 그림1(a)와 ( b )에 나타 냈다. 분말 기반 적층제조 기법은 출력물의 높은 수치 정 밀도와 표면 품질, 목적에 맞는 다양한 내부 출력 경로 선 택, 2개 이상의 재료를 혼합하여 출력, 그리고 재료의 재 활용 가능성 등의 장점을 갖는다[4-6].

Fig. 1

Schematic of (a) DED process (b) PBF process, (c) Melt pool of DED process and (d) PBF process.

금속 적층제조에 사용되는 소재중 하나인 알루미늄 합 금은 대표적인 경량 구조 소재로 높은 비강도와 내산화성 을 가짐으로써 항공우주, 운송수단, 그리고 일반적인 소비 재에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되고 있다[7, 8]. 하 지만 적층 제조공정을 적용한 상용 알루미늄 합금은 낮은 용접성, 휘발성 합금원소, 높은 반사율 등으로 인해 기존 공정을 적용한 상용합금들과 비교하였을 때 적층제조공정 을 적용할 수 있는 합금 조성이 아직 제한적이며[2, 9, 10], 현재는AlSi12, AlSI10Mg, Al-Mg, Al-Cu합금을 위주로 활 발히 연구가 이루어지고 있다[2]. 이러한 단점을 해결하기 위해 각 산업분야에서 요구하는 물성을 만족시킬 수 있는 다른 적층제조용 알루미늄 합금 개발이 필요하다.

그림 2는 기존 상용 전신재 합금의 물성[11]과 유사 조 성 적층 제조 알루미늄 합금의 물성을 비교한 것이다. 이 중 Al-Mg, Al-Si-Mg를 기반으로 하는 알루미늄 합금에 대 한 연구가 활발하게 이루어 지고 있으며 그 중에서도 Al- Mg 합금계는 기존의 전신재보다 적층 제조 공정을 통해 강도와 물성 측면에서 높은 향상을 이뤄냈다. 하지만 다른 합금계는 실험 데이터가 상대적으로 부족하거나 기존 전 신재와 유사하거나 낮은 물성치를 가지고 있다.

Fig. 2

A map for the elongation and the ultimate tensile strength of additive manufactured aluminum alloys, the data of which were used in the present study.

분말 기반 적층제조공정은 국소부위에 순간적으로 높은 에너지가 가해진다는 특징이 있다. 그림 1(c)와 (d)는 각각 DED와 PBF 공정 간 용융풀(melt pool)을 비롯한 레이저 와 분말이 상호작용하는 부위의 개략도이다. 재료의 순간 적인 용융과 응고가 발생하는 용융풀은 국부적으로 존재 하는 소결되지 못하는 분말이 존재하거나 합금이 기화되 거나, 금속의 액상 상태에서 높은 기체 고용도, 높은 온도 구배에 의한 합금 원소 간의 상호작용과 빠른 냉각 속도 등의 특징을 갖는다. 따라서 기존 공정의 알루미늄 합금과 다른 미세구조와 기공(gas pore), 용융 부족(lack of fusion), 열 균열(thermal crack) 등의 결함을 가지게 되고, 물성 역 시 기존 공정의 알루미늄 합금과는 다른 물성과 특징을 가지게 된다. 용융풀에서 레이저 출력(laser power), 스캔 속도(scan speed), 선간 간격(hatching distance), 층 두께 (layer thickness) 등의 공정 조건이 용융풀의 온도와 냉각 속도에 주요한 영향을 미친다. 그리고 합금 조성도 달라짐 에 따라 이러한 용융풀에서 온도와 응고 거동에 의한 영 향을 받아 미세구조와 물성이 달라지게 된다[2, 12, 13]. 이 외에도, 스캔 경로, 기판 소재, 기판 온도, 분위기 가스, 분말 입도 등 다른 공정조건 또한 물성에 영향을 미치기 때문에 적층제조에 적합한 합금설계와 공정최적화, 물성 향상을 위한 많은 연구가 필요하다.

기존의 실험을 통한 시행착오를 수반하는 연구 방식은 속도와 비용적인 측면에서 비효율적이라는 단점이 있다. 최근, 선행 연구 데이터에 대한 접근이 용이해지고 인공지 능과 기계학습 모델의 발전과 함께 데이터 기반의 연구는 재료과학 분야만이 아니라 여러 분야에서 필요한 이론과 실험에 소요되는 시간을 단축할 수 있다는 장점을 가져 재료 과학을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 연구 기법으 로 주목 받고 있다. 데이터 분석 프로그램을 이용하여 대 규모의 데이터를 분석함으로써 기존에 규명하기 어려웠던 복잡한 변수 간의 상관관계를 파악할 수 있고, 더 나아가 인공지능과 기계학습에 적용함으로써 새로운 재료 개발에 소요되는 자원을 절약할 수 있다[14].

본 연구에서는 적층제조로 알루미늄 합금을 제조함에 있어 적층제조 공정 조건과 합금 원소가 물성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 조사하였다. 이때, 적층제조 알루 미늄 합금 선행연구를 기반으로 데이터 베이스를 구축하 고 각 공정 변수와 합금원소가 물성에 미치는 영향을 피 어슨 상관계수를 구하여 상관관계를 분석 및 고찰하였다.

2. 실험방법

2.1 데이터 수집 및 가공

적층제조 알루미늄 합금 데이터는 구글 학술 검색에서 2016년부터 2022년 7월까지 발행된 알루미늄 합금 적층제 조 관련 선행 연구 논문 270개에서 확보하였다. 그 중, 용 융풀의 온도, 냉각속도 등에 기여하는 공정조건인 레이저 출력, 스캔 속도, 선간 간격, 그리고 면간 간격과 합금조성 을 포함하면서 상대밀도와 물성 값에 해당하는 항복강도, 최대 인장 강도, 연신률, 비커스 경도 데이터 중 최소 한 개의 결과 값으로 포함하고 있는 DED, PBF 공정 데이터 세트 571개를 선별하였다. 공정 변수의 경우, 레이저 출 력, 스캔 속도, 선간 간격, 층 두께의 영향 뿐만 아니라 종 합적인 부피 에너지 밀도(Volume energy density), V_ED의 영향을 레이저 출력(P), 스캔 속도(V), 선간 간격(d_hatch), 층 두께(t_layer)와 식 (1)을 이용하여 계산하였다. 합금 조성의 경우 합금 조성의 영향도를 명확하게 확인하기 위해서 해 당 합금 조성이 포함된 물성에 대한 데이터 세트만 따로 분류하여 피어슨 상관계수 분석을 진행하였다.

(1)

VED=PV⋅dhatch⋅tlayer

2.2 피어슨 상관계수 분석

피어슨 상관계수(r)란 두 변수 간의 관련성을 구하기 위 해 보편적으로 이용되는 방법이다. 변수의 측정 방식과, 크기에 따라 다른 두 변수 간의 공분산을 -1과 1사이의 계 수로 나타냄으로써 두 변수 간의 상관관계를 이해 및 해 석하는데 용이하다[15, 16]. 두 변수 x, y 가 있을 때 아래 의 식 (2)과 같이 표현된다. 이 때, x_i ,y_i 는 각각 x, y 변 수에 해당하는 표본 값이고 x, y 는 각 x, y 변수의 평균 값 이다[17].

(2)

r=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2∑(yi−y¯)2

이때 r의 절댓값이 1에 가까울수록 두 변수 간의 선형적 상관관계가 높은 것으로 판단하고, r의 부호가 +이면, 두 변수가 비례관계에 있는 것이고, -이면, 반비례 관계에 있 는 것으로 간주할 수 있다. r값에 따른 변수 간 상관관계 [18]를 표 1에 표기하였다.

Table 1

Interpretation examples of Pearson coefficient

구축된 데이터베이스와 분석을 위해 분류한 데이터 세 트를 Windows용 IBM SPSS Statistics 25 프로그램을 활용 하여 이변량 분석을 통해 피어슨 상관계수를 계산하고 상 관관계를 확인하였다. 이때 각 기계적 특성과 밀도에 미치 는 상관관계를 파악하기 위한 데이터 세트의 개수는 표 2 와 같다.

Table 2

The number of data sets used for Pearson coefficient analysis of 3D printing process conditions and alloy composition

3. 실험결과 및 고찰

표 3은 IBM SPSS Statistics 25를 사용하여 계산된 변수 간 피어슨 상관 계수이고, 변수와 물성 간 상관관계의 이 해를 돕고자 그림 3과 그림 4에서 공정조건과 합금 원소 들이 재료의 기계적 특성과 상대밀도에 미치는 상관계수 를 그래프로 표시하였다. 이때, 그림 3와 4의 점선은 표 1 에서 나타낸 변수 간 상관관계를 표시한 것이다.

Table 3

Results of Pearson coefficient analysis

Fig. 3

Pearson coefficient analysis about (a) Yield strength, (b) Ultimate tensile strength, (c) Elongation, (d) Relative density and (e) Vickers hardness with 3D printing parameters.

Fig. 4

Pearson coefficient analysis about (a) Process parameter, (b) Major alloy element and (c) Minor alloy element with properties.

표 3와 그림 3에서 확인할 수 있듯이 모든 변수들이 물 성에 미치는 상관계수의 절댓값이 0.5 미만으로 나타나며 물성에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 판단된다. 이러한 결과는 적층제조에는 단순히 에너지 밀도와 합금 조성이 독립적으로 물성에 영향을 미치는 것이 아니라 에너지 밀 도와 합금원소, 그리고 합금원소와 합금원소 간의 상호작 용이 물성에 영향을 미치게 된다. 그 외에도 재료의 전∙후 열처리, 기판의 종류, 온도, 분말 입도와 공급량, 출력 방 식 및 경로 등 기타 출력 조건 간의 복잡한 상호작용에 의 해 물성이 결정된다[2]. 단순하게 단 하나의 변수가 기계 적특성과 상대밀도에 대해 명확한 상호작용을 미치지는 않으나 일부 합금 조성에 대해서는 0.3~0.5 범위의 |r| 값 을 가지면서 중간 정도의 상관관계를 가지는 것을 확인하 였다.

그림 4(a)는 공정조건과 물성에 대한 피어슨 상관계수를 나타낸 것이다. 공정조건은 레이저 출력(L.P.), 스캔 속도 (S.S), 선간 간격(d_hatch), 층 두께(tLayer)와 이를 식 (1)을 통 해 계산한 V_ED이며, 5가지 변수 모두 모든 물성 및 상대 밀도 값에 대해 절대값 0.3 미만으로 주요한 영향은 미치 지 못하는 것으로 나타났다. 그 이유로는 문헌에서 설계한 합금조성들이 모두 상이하고 조성에 따라 녹는점(T_m)에 차이가 생기기 때문으로 보인다. 또한 기존 선행연구에서 합금에 따른 출력조건 최적화를 완료한 조건을 기준으로 논문을 작성하였기 때문에 공정조건 변화에 따른 물성의 변화가 뚜렷하게 확인되지 않는 것으로 보인다. 그림 3에 서 나타나는 모든 변수에서 상대 밀도에 대한 낮은 상관 계수 역시 선행 연구결과에서 합금 조성에 대한 상대밀도 를 최적화한 공정조건과 상대밀도를 사용했기 때문에 그 관계를 파악하는데 어려움이 있다.

그림 4(b)는 알루미늄 합금에서 석출상을 형성하는 주요 원소들에 대한 피어슨 상관계수를 나타낸 것이다, 합금원 소 전반적으로 상대밀도와 연성에 대한 영향도는 미미한 것으로 나타났고 주로 항복강도와 최대 인장강도, 경도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Si 함량의 증가는 전반적 으로 항복강도의 감소를 야기했다. 이는 알루미늄 합금계 에서 알루미늄 합금에서 Si 원소가 연성확보에 도움을 주 는 것으로 알려져 있다[19, 20]. 이러한 연성의 향상은 일 반적으로 연성과 trade-off 관계에 있는 강도를 약화시키는 경향성이 나타난 것으로 보인다[21]. 그리고 Mg 원소와의 상호작용 관점에서 보았을 때, 많은 선행연구가 이루어진 Al-Mg-Si계에서 Si 원소가 Mg 원소에 비해 너무 많을 경 우 주요 강화상으로 작용하는 Mg₂Si 상의 석출을 억제하 여 최대 강도가 저하될 수 있다[22]. Mg 함량의 증가는 항 복강도와 최대 인장강도 등 기계적 특성에 영향을 미치는 것으로 나타나는데 이에 대한 이유로는 Si원자와 상호작 용을 통한 공정 실리콘 조직의 2차 수지상 간격(secondary dendrite arm spacing)에 영향을 미쳐 강도를 증가시키고 [23], 6000계 알루미늄 합금의 주요 강화 상인 β″, β′, Mg₂Si상의 형성[20], 7000계 알루미늄 합금에서 η′의 형성 으로 인한 석출강화 효과[24], Mg 원자가 Al 기지내에서 가지는 고용강화[25] 등의 효과가 3D 프린팅 공정에서 강 도에 주요하게 기여한 것으로 해석할 수 있다. Cu의 첨가 로 인한 물성변화는 명확하지는 않으나 미약하게 물성에 향상하는 것에 기여하는 것으로 나타나고 있는데, 이는 6000계에서는 Q′의 형성[26]과 주요 강화상인 β″상의 부 피 분율을 유지하면서 개수를 증가시킴[27]으로 기계적 특성을 향상시킬 수 있다. 마찬가지로, 7000계 합금에서도 Cu 함량 증가로 인한 주요 강화상인 η′상의 부피 분율을 유지하면서 개수를 증가하는 효과로 강도 강화에 기여하 는 경향을 보인다[28]. Zn의 증가는 항복강도와 경도향상 에 유의미한 효과를 가지는 것으로 나타났다, Zn 원자의 주요한 강화 효과로는 Mg 원자와 상호작용에 의한 η′의 형성[24], Zn 함량 증가로 석출상의 핵생성을 속도를 향상 시킴으로써 시효경화에 대한 반응성을 증가시키고[29], 이 는 급격한 온도 변화를 겪는 용융풀에서 석출상을 유도하 는데 유리하게 작용할 것이다.

그림 4(c)는 알루미늄 합금에서 주로 금속간 화합물이나 게재물을 형성하는 Ti, Zr, Mn, Fe 원소들과 다양한 물성 의 상관관계를 나타낸 것이다. 4가지 원소 모두 경도 향상 에 도움이 된다는 결과를 얻을 수 있었다. 4가지 원소 모 두 알루미늄과 그 합금원소들과 상호작용하여 금속 간 화 합물 등을 형성하여 상 자체의 물성으로 합금의 경도 및 강도 향상에 도움이[30-32] 될 뿐 아니라, 이렇게 생성된 금속간 화합물은 결정립이나 수지상의 미세화에 기여하여 기계적 특성을 크게 향상시킬 수 있다[12, 33-35]. 그리고 액상에서의 점성향상에 기여하여 적층제조 공정 중 발생 하는 결함을 감소시키는데 기여한다[12].

4. 결 론

본 연구에서는 2016년부터 2022년 7월까지 적층제조 공 정을 적용한 알루미늄 합금 선행연구에서 공정 변수와 물 성에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 그 중 DED와 PBF 공정을 적용한 알루미늄 합금의 레이저 출력, 스캔 속도, 선간 간격, 층 두께 그리고 합금조성이 재료의 기계적 특 성과 상대밀도에 미치는 영향을 피어슨 상관계수를 통해 분석 및 고찰하였다.

1. 문헌 기반 데이터베이스는 최적화된 조건을 기반으로 구축되어 공정조건과 상대밀도의 |r| 값이 낮은 영향 도를 가지는 것으로 나타남

2. 항복강도와 경도에 대하여 Si, Mg, Zn, Ti 등 일부 합 금원소는 유의미한 영향도를 가지는 것으로 나타남

3. 데이터베이스화 한 공정 변수 외 다른 변수들이 복합 적으로 상호작용하는 3D 프린팅 공정에서 피어슨 상 관계수는 단독효과에 대해서만 상관성 해석이 가능 하다는 것과, 2개 변수 이상의 교호 작용 해석에 제 한이 있는 단점이 적용됨

4. 이러한 결과를 보완하기 위해 피어슨 상관계수의 물 성에 직접 영향을 미치는 용융풀의 크기와 형상 등 의 내부변수에 대한 데이터베이스 구축 및 분석이 필요함

향후연구로 일반적인 합금 조성과 부피 에너지 밀도에 영향을 미치는 조건들 외에도 다른 공정변수 및 내부변수 를 수치화 하고 적층제조 공정에 미치는 기본적인 영향도 를 분석하여 데이터 기반의 새로운 합금 설계에 활용할 수 있다. 또한, 본 연구를 통해 구축한 데이터베이스를 기 계학습에 적합하도록 데이터 전처리, 적층제조 알루미늄 합금에 적합한 기계학습 알고리즘을 개발, 적용함으로써 기계학습을 통한 새로운 적층제조 알루미늄 합금 설계의 방향을 제시할 수 있다.

Acknowledgements

감사의 글

이 성과는 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원 으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임. (No. 2022R1A5A1030054)

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