용접부 기계적 물성 예측 및 공정-조직-성능 모델링 연구

Process–Microstructure–Property Modeling for Weld Mechanical Performance

연구 내용

화학조성과 용접 공정 조건이 용접부 기계적 물성에 미치는 영향을 데이터기반 예측모델과 공정-조직 해석으로 규명하는 연구

용접부의 기계적 물성은 화학조성, 열입력, 냉각 조건이 미세조직 형성에 연동되어 결정됩니다. 연구실은 인공신경망(ANN) 기반 상관분석과 데이터 증강을 적용하여 항복강도, 인장강도, 충격인성의 예측모델을 구축하고, 이를 기반으로 조성 조건에 따른 물성 평가용 폐형식 방정식을 도출합니다. 또한 SAW의 그루브 형상과 열입력 변화가 침상 페라이트, 입계 페라이트, MA 생성 및 CTOD에 미치는 영향을 관찰·해석하여, 예측모델의 물리적 근거를 보강하는 방향으로 수행합니다.

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연구 흐름

초기에는 기존 실험 데이터로부터 화학조성과 용접부 기계적 물성의 관계를 ANN으로 학습하고, 데이터 불충분 문제를 데이터 증강으로 보완하여 예측 성능을 확보하는 연구를 수행했습니다. 이후 조성 기반 예측을 실제 용접 형상과 열이력의 관점으로 확장하여, SAW에서 그루브 형상과 열입력이 미세조직 조성 및 균열선단거동을 어떻게 바꾸는지 평가했습니다. 최근에는 예측모델을 폐형식 방정식으로 정리하여 설계·품질관리 단계에서 활용 가능한 평가 체계를 지향하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

용접부 물성 설계 도구
열영향부 성능 지도
공정 조건 최적화
파괴안전성 평가 모델
합금 조성 가이드라인
예측 기반 품질관리
용접 시편 설계 기준
데이터-기반 공정 검증
고장 모드 기반 유지보수
구조용 용접 공정 표준화