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JKSPE : Journal of the Korean Society for Precision Engineering

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기계 가공공정 유한요소법 해� 기술� 현황

The State of the Art in FEM Analysis Technology of the Machining Process

Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2018;35(3):269-278.
Published online: March 1, 2018

1 울산과학기술� 기계공학과

1 Department of Mechanical Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology ÿØÿàJFIFddÿìDuckydÿáqhttp://ns.adobe.com/xap/1.0/ ÿîAdobedÀÿÛ„ÿÀŠÿÄ     ! 1AQa"q� 2#w8ð‘¡ÁÑB3´µ6v¶7×X±Rr²$˜9áñb’C³Ãt%u&–ÖW·‚s'(xy¢ÂÓ4T”5f‡—ÇH¨¸Ø  !1AQaq"�‘¡2B ±ÁRbr#³´u67ðѲ3sTt5v8áñâSc$4Ä‚’¢C“ÔÔ%UÕÂÒÓ…•FVÅÿÚ ?ßàêÓ_A÷ú‹× ­j- ŠHÌûû>‚>Ì,šm*>½ôßÈÞfzp"áõö—£Téõ‹£—Ær÷Kkr¾ÒÙî��âœ^× »Òr.|_&€ã]¿|*œ™v¿P¶²uܶv”o‡±¿QÇ1Ÿ ¾�ŒŸmÍëw¾VJUöhu-ãIð"=L‹‡n§õ‘iù½AÆ•8Úö�"ûÛ²½þ„� ák�*Ò¿[yùu:ý.Ž‚v«U¤ÒÚQ+•)Ñá%F� D•Hy²V‡è×B훩kš>‘Hêy8øÓj©Ý¹ q~§9Dúñ4íKR‚þm±zõÚíQ„¥ßö)µ^Ê”Ó.J%k_tVi5NTê¥Ójg!'¡k©Çy|5as…¨ðÃOÏÁÈ»)R–¯Û¸ß©FMÔ¿3LÕ4çj¹6dÖùÚœ#êNIwUF©•]J ûq¡BŒô¹/(ËF™aãŠâfJöRzq3à\GÕ›™ ?ö~\£ 6å)6èý•Wµµ4¶m[O›ö^L0ìEË&r¤RMïØ¶*º×ÑC .ÍÂ]Un·l¥Š-1— 1ßr#Rj/¥´ø¯&QɈ׉˩·ás6­Rj=5Tgæ.´êy™.·PÓ¡:ÖJJíS«…÷:îßC8èÝ-Äù„2u]–d�&¢é»Òvøª·Uºz;¾»7p·9‘˜» 5Všã‰nLÖ¢µ£”¢"y)Ц">Ói×™Ñ(ûIDDd|œ¹Ö Yj0·­; L›§ãR¯fÙÞàÝS�˜:k¥ÚÃñtYäK%*ÒN2^ômñ|&dÄŸthó":‡ãÊe§Øy¾)u§P—¶ôQó¡ZöðW)gcC3Pv&“M¾ÇéM¯„ÂWìÏì¬d&¯Å´ãÛ²½�mvŸT¹èRoÞÕªM0Ü3ä*…F3Yº›dûèæãýÃ6¡®èÚ\8õ,¼\h÷Ý» kß”‘õâi¶¡<k× žÞNTõð¦wSëÔªº­Ñmljö•’j[>->±p£tU©Ôâ�%¯'§L‹R>&EÇBïôH$ßÝý�§ÉMQAU¶x[›$Z6’ÒÍv®Ôi&’_“a.K˜IQ{äh©yÆ’½ ’j"JùOCá ê×9òö—ìeäFŒªÒ�´ÞÿfŽjµîí;™ËšÎ©<[3”_m%ÃïÑ÷ ·•l‹¦Q@¥Ö4œ³Ñg²ü�=5$°™(J]YëÁ®c-OMqé<÷ÊÚõÇ�‡“ wSø²�¨¹z’œ«ïÚ—)kš$ÜË7ªV©I¥ïÅPý붾ͯnV+卵*t]i‚ÐŽD¥31ñí~S¨Añí1ûéÃCÐ2u)ÑÂʼnΛãQn-UÅoîi÷3ò´�:®«gß»rI8ý¯ÊØ“Wm*G zà«Ü•)ZÌ×§J}Åê§Yµ Y“lGeJ6ØcB2I ‹NS3×Qµ>kÔõÞ=KT›½ÅBëœâ—ÆÙÎT]ŠŽž‚W鿇¢ÂÞ6œ¬«Ü+ãSÓÛ¦ööï÷Ož—X©QgG©R¦? 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#E-mail: hwpark@unist.ac.kr, TEL: +82-52-217-2319
• Received: January 22, 2018   • Revised: February 28, 2018   • Accepted: February 28, 2018

Copyright © The Korean Society for Precision Engineering

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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기계 가공 기술� 지난 수세기� 걸�, 산업 제품� �산하기 위한 하나� 수단으로� 사용�고 현재�� 꾸준히 발전하고 있다. 기계 가공� 회전하는 공구 혹� 재료를 �용하여 하나� � �어리를 쪼개고 재료를 제거하는 과정� 통해 형�� 만들어내는 �련� 과정� �미한다. �반�� 기계 가공� �게 선삭(Turning), 밀�(Milling), 드릴�(Drilling), ��핑(Shaping), 브로칭(Broaching), 연삭(Grinding) 등으로 나눌 수 있다.1
기계 가공� �용�는 재료는 기존 철강 재질� 기반으로 비철 소재, 특수 합금 소재 등으로 다양하게 발전하고 있으며, 현재는 3차� 프린팅� 통해 제작한 소재까지 �용�고 있다. 소재� 대한 지��� 발전과 함께 산업� �용하기 위한 기계 가공 공정� 대한 연구 역시 요구�고 있으며, 공구 수명 �가, 고� 가공, 초정밀 가공 등 기존 공정� 뛰어 넘기 위한 기술� 개발�고 있다. 새롭게 개발�고 산업� �용하기 위해서 기계 가공� 대한 모�� 개발� 필수��다. 공정 모��� 가공 중 발�하는 신소재� 대한 소성학� 해� � 물성 거�, 절삭력/절삭 온� 분�� 통한 품질 예측, 공정 조건� 대한 최�화를 위해 필요하다.2
기계 가공 모��� 실험 기반 모�(Empirical Model),3-5 해� 기반 모�(Analytical model),2,6-8 수치해� 기반 모�(Numerical model)로9-11 �게 3가지로 나눌 수 있다. 실험 기반 모�� 실험� 통해 측정한 절삭력� 회귀분�� 통해 계산� 계수(Specific Cutting Coefficient)를 �용하여 다른 가공 조건� 절삭력� 예측하는 방��다. � 모��, 절삭력� 칩 면�� 비율�으로 변화한다.2 �한, 실험 조건, 재료 등� 따� 많� 실험 ��터를 통해 통계학�으로 접근하기 때문� 대량� 실험� 요구�고 시간 � 예산� 대한 소요가 �다.
해� 기반 모�� 가공 메커니즘� 대한 수학� 모��� 통해 가공 공정 중 발�하는 절삭력/절삭 온� 등� 대해 해�� 가능하다. 가공 중 발�하는 재료 소성� 미�럼 선장 �론(Slip-Line Theory)�8 �용하여 해�� 할 수 있다. 해� 기반 모�� 빠른 시간 내� 결과 계산� 가능하다는 장�� 있지만, 모�� 개발하는� �당한 시간 소요가 필요하다.
수치해� 모�� 유한요소해�법(Finite Element Method, FEM)� 기반으로 대� 물체를 컴퓨터 ��서 가공 공정과 ��하게 해�� 진행할 수 있다. 시�� 결과와 해�� 결과를 �시� 예측� 가능하기 때문�, 기존 해� 모�과 실험 모�� 대한 단�� 보완 할 수 있다. FEM 기반 수치해� 모�� �한 칩 �성과 관련하여 가공 공정과 ��하게 해�� 가능하기 때문� 칩 �림 현� 등 산업 현장�서 발� 가능한 문제� 대해서 예측� 가능하다는 장�� 있다. 해� 시간� 다른 모� 기법� 비해 다소 길다는 단�� 있으나 절삭력,12,13 절삭 온�,14,15 가공 표면,16,17 공구 마모,18,19 등 많� 해� 결과를 제공 가능하다.
본 논문�서는 가공 CAE 기술 중 FEM 기반 수치해� 모�� 대한 전반�� 연구 �향� 대해서 정리하였고, 향후 방향� 대해서 제시하였다. 2장�서는 FEM 모� 해� 기법 알고리즘� 대해서 장단�� 비�하고 고려해야할 요�� 대해서 나타내었다. �한, FEM 모�� 수립하기 위해 요구�는 재료 소성 모� � 칩 �성� 위한 모� 물성치, 마찰 모�� 대해서 나타내었다. 3장�서는 FEM 모�� 통해 예측 가능한 주요 결과로� 절삭력, 절삭온�, 칩 �성� 대하여 정리하였다. 4장�서는 최신 가공 공정 중 극저온 공정과 탄소 복합체 가공 공정� 대한 FEM 모� 수립 시 고려해야할 사항� 대해서 정리하였다. 5장�서는 FEM 모�� 대한 결론 � 향후 연구 방향� 대해서 논�하였다.
2.1 해� 알고리즘
가공 공정� 대한 수치해�� 수행하기 위한 알고리즘� 대표�으로 �그랑지안(Lagrangian)과2,10 오�러(Euler)2 방�� 있다. �그랑지안� 공구가 재료� �정 ��로 접촉했� 때, 소성� 대한 해�� �� 모든 요소�� 추�하면서 계산하는 방��다. 반면 오�러 방�� 관찰하고� 하는 �역� 고정�어 공구� �한 재료 소성 변화를 �대�으로 계산하는 방�으로 유체 해�� 가장 많� 쓰�는 계산 방��다. 오�러 방�� 기계 가공 공정� 정� �태를 가정하여 해�� 진행하는 방��기 때문� 정확�가 떨어진다는 단�� 있다.2 �그랑지안 방�� 경우 공구� �해 심한 요소 변형(Mesh Distortion) � 시간 간격(Time Step)20 등� 문제로 �해 수렴� 안�는 문제를 지니지만, 칩 �성 등 시�� 해�� 가능하기 때문� 가장 실제 가공 공정과 유사하게 해�� 가능하다. �그랑지안 방�� Remeshing 기법�21,22 �해 요소 변형� 대한 문제를 해결한 방�� 있다. �그랑지안 방�� 칩 �성 해�� 위해 기준(Chip Separation Criteria)� 정해줘야 해�� 가능 하다.2
�그랑지안과 오�러� 장�� 결합한 알고리즘으로 임� �그랑지-오�러 방�(Arbitrary Lagrangian-Eulerian, ALE)�9,23-25 존재한다. ALE (Fig. 1)� �그랑지 알고리즘�서 발�할 수 있는 요소 변형� �해 발�할 수 있는 수렴 문제를 어�정� 방지가 가능하다. 매 Step 마다 요소 � Mesh를 재배열� 하며 전체 요소�� 개수는 변하지 않는다. 시간� 추가 �어 전체 계산 시간� �가할 수 있다는 단�� 존재한다. ALE는 �그랑지안 방�만 �용한 모�과 비�하여 칩 �성� 위한 기준� 따로 정해줄 필요가 없다.2
Fig. 1

FE model for ALE10 with : (a) Eulerian-Lagrangian (b) pure Lagrangian and (c) CEL model setup schematic26 (Adapted from Refs. 10 and 26 on the basis of open access)

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기계 가공 공정� 기본�으로 대변형(Large Deformation)� 해� 하기 때문�, 앞서 언급한 알고리즘으로� 해�� 진행하기 어려울 경우가 있다. Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL)11,26 방�� �용 할 경우 �대�으로 좀� 안정�� 계산 결과를 얻� 수 있다. CEL (Fig. 1)는 �부를 오�러로 �용하고, 칩 �성과 같� 대변형 계산� 필요한 부분� �그랑지안� �용하는 방��다. 모��� 하기� 다소 복잡하기는 하지만 다른 방�� 비해서 계산 안정성� 높고, 칩 �성� 대한 해�� 가능하다.
가공 중 발�하는 칩 �성� �반�� 가공 공정�서는 연�칩(Continues Chip)� 발�하기 때문� 시간과 경제성� 고려하여 ALE, CEL 방�으로� 접근� 필요하다. 그러나, 고경�강 가공 � 특수 합금 가공과 같� 재료� 물성치가 �대�으로 높고 톱니형 칩(Serrated Chip) �는 불연� 칩(Discontinues Chip)� 대한 해�� 요구 � 경우 �반 �그랑지안 기법과 칩 �성 기준� �용하여 해�� 진행하여야 한다.
2.2 재료 소성 모�
기계 가공 중 재료는 소성 변형(Plastic Deformation)과 칩 �성(Chip Formation)� 발�한다. 소성 변형� �해 절삭력과 절삭온�가 �가하고, 경계조건 � 환경� 변하기 때문� 소성 거�� 변화한다. �한, 가공 중 발�하는 재료 변형(Strain)� 기초 �장 실험� 기준으로100-700% ��으로 높으며, 변형율(Strain Rate) 범위는 기존 10-3-10-1 sec-1�서 103-105 sec-1으로 높� 범위� �한다.1,2,27 �러한 소성 변형 � 범위를 나타내기 위해 꾸준히 재료� 대한 수� 모�(Constitutive Model of Workpiece)� 개발�어오고 있다.
기계 가공 해� 시 가장 � 넓게 사용�는 모�로�1983년� 발표� Johnson-Cook (JC) Constitutive Model�28 가장 대표��다. �(1)� 는 JC 모�� 나타나 있으며, 3가지 요�� 대해서 고려할 수 있다.
(1)
Aσ¯JC=A+Bε¯n�strain1+Clnε¯˙ε¯˙0�strain-rate1-T-T0Tm-T0�temperature
JC 모��(ε¯, Strain), 변형률(ε¯˙, Strain-Rate [s-1]), 온�(Temperature)� 대해서 고려하여 재료� 소성 거�� 유� �력(σ¯flow-stress, Flow Stress)으로 표현할 수 있다. JC 모�� � 5가지 변수� �해 결정�다. A는 �반 �온 온�(약 25oC)�서� 초기 항복 �력(Initial Yield Stress, [MPa])� �미며, B는 변형 경화율(Hardening Modulus, [MPa]), n� 변형 경화 계수(Hardening Coefficient, [Unitless])를 �미한다. A, B, n으로 재료� 외력� 대한 변형� 모사할 수 있다. 변형률� 대한 수�� 변형률�� 민��(C, Strain Rate Sensitivity, [Unitless])� �해 결정�다. ε¯˙0(Reference Strain-Rate [s-1])는 기준� �는 변형률 ��를 �미하는� �반�으로 0.1-1 사�로 결정하여 사용한다. 온�과 관련한 수�� 경우 Tm� 재료� 녹는�(Melting Temperature of Workpiece)� �미하고, T0는 초기 온�로� 약 25oC를 기준으로 사용한다. JC 모�� 가공 중 발�하는 온�, 변형, 변형률� 대한 고려가 가능하기 때문� 대부분� 기계 가공 해� 시 가장 많� 사용�고 있다.
JC 모�� 기반으로 칩 �성(Chip Formation)� 대한 해�� 진행하기 위해서 파단 기준� 정해주어야 한다. 파단 기준� 정하는 모�� �게 2가지 방법� 있으며, Damage Model�29-32 �용하는 방법과 Flow-Softening33 현� 반� 모�� �용하는 방법� 있다.
Fig. 2�는 재료� 대한 Damage 선�가 나타나있다. O�서 A까지는 재료� 대한 탄성 �역�며, A�서 B �역� 재료� 소성 �역� �미한다. B 지�� 최초 파단� 시작 지�으로 칩� 공구� �해 분리�는 지�� �미한다. B�서 C 지�(εf)까지 재료� 거�� Damage Model로 표현한다.
Fig. 2

Stress-Strain response of material damage evolution29 (Adapted from Ref. 29 on the basis of open access)

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Johnson-Cook (JC) Damage Model� Fig. 2� 대해서 다� �(2)와 같� 표현할 수 있다. JC Damage Model� JC 소성 모�과 유사하게 Strain �역, Strain-Rate �역, Temperature �역� 대해 고려할 수 있다. 파단 변형(εf, Failure Strain)� 5개� 계수(C1~C5), 정수압(P, Hydrostatic Pressure)� �해 결정�다.
(2)
ε¯f=D1+D2exp�D3Pσ¯1+D4ε¯˙ε¯˙01+D5T-T0Tm-T0
JC Damage Model외� Brozzo Damage Model,30 Cockroft and Latham Damage model,32 McClintock Damage Model31등� 있다.
Flow-Softening� 반�한 모�� 경우 Damage Model� 추가로 요구�지 않으며, Initiation Point �후� 유� �력 거�� 모� 표현할 수 있다. 대부분� 경우 JC 소성 모�� 기반으로 수정하여 � �황� 맞�� 조정한 경우가 많으며 현재까지 연구가 활발히 �고 있다. 2010년� Sima et al.33는 JC 모�� 수정하여 온�와 변형 연화(Strain Softening)를 반�한 모�� 발표하였다. �(3)�서 D, p, r, s는 온� �가로 �해 �소하는 유� �력� 반�할 수 있다.
절삭 가공 시 발�하는 온�� �해 금� 미세 조� �변화� 대한 고려가 필요하기 때문� 물리 기반 모�(Physical-Based Constitutive Model)�33,34 개발�었다. Denguir et al.34� 기존 JC 수�� 미세조� �변화 효과(Microstructural Transformation Effect), �력 �태 효과(State of Stress Effect)를 반�한 새로운 수�� 제안하였다. Denguir et al.34� Damage 모�� �(4)와 같다.
(3)
σ¯JC=A+Bε¯n1+Clnε¯˙ε¯˙01-T-T0Tm-T0D+1-Dtanh�1ε¯+prsD=1-TTmd,p=TTmb
(4)
σ¯=A+Bε¯n�strain1+Clnε¯˙ε¯˙0�strain-rate1-T-T0Tm-T0�temperatureHε,e˙T�Microstructuraltransformation effect1-cηη-η0�State of stress effect
2.3 마찰 모�
FEM 모�� 칩(Chip)과 공구가 접촉할 때 발�하는 마찰� 대한 정보가 필요하다. 시뮬레�션��서 재료 요소와 공구� 요소� 접촉과 관련한 물성� 입력해주어야 가공 마찰� �어나게 �다. 마찰� 종류는 �게 3가지로 구분�다. 대부분� FEM 모��서는 Coulomb10,35 모�� 사용하며, 고정� 값(Constant Coefficient)� 사용한다. 공구, 재료, 가공 조건� 따� 다르므로 유�해야 한다.
(5)
μcoulomb=τσN
�(5)는 Coulomb 모�� 대한 수�� 나와있다. τ� �균 마찰 미�럼 �력(Average Frictional Shear Stress)� �미하며, σN� 수� �력(Normal Pressure)� �미한다.
(6)
mshear=τfrictional stress kshear stress
�(6)� Shear Friction Factor (mshear)�10,36 �해 결정�는 마찰 모�� 나타나있다. mshear는 0�서 1사�� 값� 가지며 공구 표면과 칩� 미�림� �해 �성�는 마찰� 대한 모��다.
Fig. 3�는 공구와 칩 사�� 발�하는 마찰� 발�하는 �역� �력 분��� 대한 모�� 나타나있다. 수� �력과 미�럼 �력� 발�하는�, 고착 �역(lp, Sticking Region)과 접촉 길� �역(lc, Chip-Tool Contact Length)� 따� 다르게 분�한다. 고착 �역�서는 수� �력과 미�럼 �력� 다� �(7)� 따른다.37
Fig. 3

Normal and frictional stress distributions on the tool rake face10 (Adapted from Ref. 10 on the basis of open access)

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(7)
τf=τp0<x≤lpμσnlp<x≤lc
2.4 마모 모�
공구 수명� 예측하기 위해 공구 마모 모�� �용한다. 대표�� 공구 마모 모�로 Usui Wear Rate 모�� 있으며 �(8)과 같다. Usui19 수�� 접착 마모(Adhesive Wear)� 대한 수�으로 구성�어 있다.
(8)
∂W∂t=Avsσnexp�-BT
σn� 가공 중 공구� 가해지는 수� �력� �미하며, vs는 가공 ��를 뜻한다. A, B는 실험� 통해 계산� 계수�다. 따�서, 가공 조건� 따� 발�하는 온�(T)와 σn� 계산하고, 계수 A, B� 대한 실험� 관찰� 우선시 �어야 한다.
고� 가공� 가능해지면서 절삭 온�가 기존 가공보다 높게 발�한다. 높� 절삭 온�는 공구 재료� 확산 마모(Diffusive Wear)를 �으킨다. 접착 마모와 확산 마모를 같� 고려한 모�� 제안�었으며 �(9)와 같� 나타낸다.
(9)
∂W∂t=A⋅p⋅vs⋅e-B/TT≤Tact∂W∂t=A⋅p⋅vs⋅e-B/T+DT⋅e-B/TDT=aT3+bT2+cT+dT>Tact
D(T)는 온�와 관련한 �으로 실험 관찰� 통해 결정�며, Tact는 Fig. 4와 같� 확산 마모가 시작�는 온�를 �미한다. Uncoated Carbide Tool� 경우 약 700oC�서 확산 마모가 시작�는 것으로 보고�었다.38
Fig. 4

Tool wear model selection as a function of the tool temperature19 (Adapted from Ref. 19 on the basis of open access)

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3.1 절삭력
기계 가공 중 발�하는 여러가지 결과들 중 절삭력� 가장 기초�으로 측정 � 관찰� 한다. 절삭력� 마모, 온�, 마찰, 재료 표면 등� �향� 미치기 때문� 정확하게 예측하는 것� 필요하며, 정확�를 �가하기 위해 실험�서 측정한 결과와 비�하는 작업� 수행한다. 절삭력� 2장�서 설명한 물성 모�, 마찰, 마모� �해 많� �향� 받는 요� 중 하나�다.
절삭력� 발�하는 주요 ��� 공구� �해 칩� �성�면서 변형 �역(Deformation Zones)�서 재료 소성으로 �해 발�한다.39,40 Fig. 5�는 공구� �해 �성�는 주 변형, �차 변형, 삼차 변형 �역� 대해 나타나있다. 앞서 언급한 JC 모�과 같� 소성 변형 모�� 통해 주 변형과 �차 변형�서� 재료 변형, 변형 ��, 온�� 대해 예측 � 계산� 할 수 있다.
Fig. 5

Deformation zones in the metal cutting process39 (Adapted from Ref. 39 on the basis of open access)

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마��로 가공 기술� 발달로 공구 �단 형�� 따� 절삭력� 고려가 필요해졌다. �� 따� FEM 시뮬레�션�서 절삭력 예측� 위해 많� 연구가 �고 있다.41-43 Fig. 6과 같� 마��로 공구 � 형�� Round Edge �기가 커질수� 절삭력� 커지는 것� 예측�었다. Round Edge 형�� 공구는접촉 � Plunge Effect가 발�하여 절삭력� 발�한다. FEM 모�� 통해 공구 형�� 따� 절삭력 예측� 가능하다.
Fig. 6

FE model for uncoated WC/Co and cBN coated micro-tools with their edge radii41 (Adapted from Ref. 41 on the basis of open access)

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절삭력� �다른 주요 �� 중 하나로 공구 마모가 있다. 공구마모는 Fig. 7(b)� 나타낸것과 같� 공구� 외부 형�� 변화시킨다. 변화� 공구형�� Fig. 7(c)와 같� Flank Wear Length가 �가 시 절삭력� 같� �가한다. FEM 시뮬레�션� 통해서 실제와 ��하게 해�� 가능하다. 가공 조건 � 공구 마모 길�� 따� 측정한 절삭력과 다소 차�를 가지고 예측 �다. 가공 중 발�한 공구 마모� 길�가 고정� 가정�서 해�� 진행 했기 때문� 실제 절삭력과 오차율� �소하였다.
Fig. 7

(a) FE model indicating (a) the element size distribution in the workpiece on (b) the tool surface around the cutting edge (c) comparison between FE simulation results and cutting force measurements at different flank wear widths at cutting conditions L7. VB = re = 0.030 mm represents the sharp tool18 (Adapted from Ref. 18 on the basis of open access)

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3.2 절삭 온�
절삭 온�는 가공 중 절삭력과 �시� 발�하는 중요한 분�결과 중 하나�다. 절삭 온�는 공구 수명과 절삭력, 표면�태 등 다양한 ��� 제공하기 때문� 분�� 반드시 필요하다. 절삭력과 마찬가지로 절삭 온�가10,14,15,44-46 발�하는 부분과 ��하다. 발�한 절삭온�는 Fig. 8과 같� �� �역�서 공구, 칩, 재료로 열� 분산�다.
Fig. 8

Chip formation with heat transfer during the orthogonal cutting process46 (Adapted from Ref. 46 on the basis of open access)

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Fig. 9�는 최대 온�가 가공 조건� 따� 달�지는 해� 결과가 나타나있다.47 절삭 온�는 공구, 재료, 칩으로 분산�며, 대부분� 온�가 공구 � 부분�서 발��고 집중 �는 것� 분� 할 수 있었다. Feed Rate� �가 할수� 최대 절삭 온� 역시 같� �가 하는 것� 확�할 수 있다.
Fig. 9

Detailed comparison of maximum cutting temperature in the tool, workpiece and chip at the end of length of cut in the machining of the stainless steel with a cutting speed of 100 m/min and a depth of cut of 1 mm with a variable feed rate. (a) 0.05 mm/rev, (b) 0.1 mm/rev, and (c) 0.2 mm/rev 47 (Adapted from Ref. 47 on the basis of open access)

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FEM 모�� 통해 절삭 온�가 발�하는 �역�서 공구, 칩, 재료로 분산�는 정�를 예측 할 수 있으며, 가공 조건 � 마모�� 따� 절삭 온�� �가 정�를 예측 가능하다.
3.3 칩 �성(Chip Formation)
알루미늄 가공�나 �반강 재질 가공 시 대부분� �반�� 가공�서는 연�칩(Continues Chip) (Fig. 10(a))�43,48 발�한다. 그러나, 티타늄, �코넬, 고경�강 등 기존 재료와 다른 특성� 가진 재료� 경우 톱니형칩(Serrated Chip)�27,33,49-51 발�한다. 연�칩� 전단�(Shear Band)가 분리� 칩 �� 남아있지 않으며, 톱니형칩(Fig. 10(b))� 경우 가공 후�� 칩 �� 전단�가 지��으로 남아 있게 �면서 형�� 변하게 �다 톱니형칩� 칩� � �리면서 절삭력� 다소 줄어든다.27
Fig. 10

(a) Continues chip formation,48 (b) Serrated chip formation52 (Adapted from Refs. 48 and 52 on the basis of open access)

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Kim et al.13� 공구 표면 위� 패턴� 존재했� 시 Chip Flow Angle� 대한 해�� 진행했었다. �반 공구� 경우 Chip Flow Angle� 약 75� 였으며 (Fig. 11(a)), 패턴 공구는 Chip Flow Angle� 약 44�로 (Fig. 11(b)), 패턴� 가진 방향으로 Chip� 회전하며, 패턴� 모양� �용하여 칩 제어가 가능함� FEM 모�� 통해 보였다.
Fig. 11

Chip flow angle of (a) Non-patterned tool, (b) Perpendicular patterned tool13

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Buchkremer et al.53는 Chip Geometry� 대해서 파�메터를 결정하여 실험과 비�를 수행했다. 여러가지 가공 조건� 따� Chip� �리는 정�가 달�지면서 주기�� Chip Breakage가 발�하는 것� 확�하였다. FEM 모�� 실제 실험�서 관찰� Chip Geometry �미지와 거� 유사하게 시뮬레�션� 가능하였다.
4.1 극저온 가공 공정
극저온 가공 공정� 액체질소와 같� 극저온 �태� 액체를 절삭유 대신 가공 공정� �용한 기술� �미한다. FEM 모�과 관련한 연구가 그�안 매우 국소�으로 연구가 �어오고 있다. 본 장�서는 극저온 가공 공정과 관련한 FEM 모��� 대해서 알아보았다.
Davoudinejad et al.54� AdvantEdge를 �용하여 극저온 공정� 대해서 해�� 시�하였다. 극저온� �한 Heat Transfer Coefficient� 범위는 46.7-5000 kW/m2K�서 액체 질소� Jet Radius를 1-3 mm 사�로 모�� 실시했다. 절삭력과 칩 �성� 대해서 해�� 실시했다. Fig. 12와 같� 액체 질소로 �해 칩� Peak-Peak 거리가 실제 실험과 유사하게 해��는 것� 확�할 수 있었으며, 액체 질소는 절삭력과 마찰계수를 �가시키는 것으로 확��었다.
Fig. 12

Chip flow angle of (a) Non-patterned tool, (b) Perpendicular patterned tool54 (Adapted from Ref. 54 on the basis of open access)

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Pusavec et al.55� 극저온 액체와 기체 �태� 따� 절삭 온�가 �소 시키는 비율� 대해서 FEM 모� 해�� 실시하였다. Fig. 13� 나타낸 극저온 FEM 해� 결과와 같� 액체�� 질소는 기체��서보다 훨씬 많� 열� �소시킬 수 있었다. �한, 분사 방향� 따�서� 그 비율� 다른 것� 확�하였다. 가장 온�가 많� 발�하는 주변형 �역� 온�를 �소 시키기 위해서는 공구� Rake 면과 Flank 면 � 곳� �시� 분사 시킬 때 가장 많� 열� �소 시키는 것으로 분��었다.
Fig. 13

Influence of cryogenic fluid on temperature distribution and material velocities in machining of Inconel 718 material, comparing different delivery locations and nitrogen phases55 (Adapted from Ref. 55 on the basis of open access)

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FEM 모�� 기법� �용하여 극저온 공정� 위한 최� 액체질소 분사 방향과 온� �소 비율, 극저온 공정� 칩 �성� 미치는 �향� 대해서 분�� 가능하였다.
4.2 CFRP 가공 공정
탄소 복합재(Carbon Fiber Reinforced Polymer, CFRP) 가공 공정� 금� 재료와 다른 가공 성질� 보�기 때문�, FEM 모�� 수립하는 연구가 지��으로 진행 �고 있다. Santiuste et al.56� Fiber Orientation� 15°� CFRP� 대한 절삭력과 FEM 모� 해�� 대해서 보고하였다. Fig. 14� 나타낸 결과와 같� 공구가 CFRP� 진입한 초기 1 ms 시간�안�는 칩� �성� �었다. 그러나, 시간 �가� 따� 공구가 내부로 � 진입하게 �면서 CFRP가 파�� �면서 �반� 칩 형태보다는crack� �한 파�으로 절삭력� 낮아지는 것� FEM 모�� 통해 분�하였다.
Fig. 14

Modelling orthogonal cutting of GFRPs (fiber orientation 15°). Evolution of cutting force with cutting time (a) and matrix damage, crushing (b), and cracking (c), at chip initiation and complete chip formation56 (Adapted from Ref. 56 on the basis of open access)

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CFRP� 대한 드릴� 가공 공정� 주를 �루는�, Fig. 15(a)와 같� Delamination� 발�한다. 예측� 하기 위해 Ozden et al.57� CFRP 드릴� 공정 FEM 시뮬레�션 모�� 개발하였다. 3차�� 대한 드릴� 공정 모�� 개발하였으며, Hashin �론� �용하여 Delamination� 모사하였다. Fig. 15(b)와 같� 드릴� 중 CFRP 내부� 발�하는 Delamination� 대해서 실험과 거� 유사하게 해�하였다. Step Drill� Stage Ratio가 높�수� 절삭력과 Delamination� �소 하는 것으로 예측하였다.
Fig. 15

Entrance delamination (a) Experimental and (b) finite element57 (Adapted from Ref. 57 on the basis of open access)

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가공 해� FEM 모�� 수립하는 과정 중�서 실험� 통해 관찰� 칩 형�, 절삭력, 절삭온�등과 같� 해�� 요구�는 요�� 구분 하고 시간과 비용� 고려하여 해� 알고리즘� 정하는 것� 중요하다. 공구� �해 재료�는 소성� 발�하게 �고 칩 �성� �다. �를 계산하기 위한 물성 모�� 다양하게 연구�고 있으며, 대표�으로는 JC 모�� �용 한다. 시뮬레�션��서 칩과 관련한 해�� 위해서는 Damage �는 Flow-Softening� 고려한 모�� 추가가 �어야 한다. 가공 중 발�하는 마찰 모�� 고착 �역과 미�럼 �역으로 구분�어 다르게 모�� 필요하나, 계산 시간� 대한 고려를 한다면 간단한 Coulomb �는 Shear Friction 모�� 사용하길 권장한다. 공구 마모� 대한 FEM 예측 모��� 구축하기 전� 실험 관찰� 통해 공구 마모 모�� 대한 계수를 사전� 작업� 요구�다. 정해진 계수를 통해 FEM 모�� 통해 실험 외 가공 조건� 대한 예측� 가능하다.
절삭력� 재료 소성 변형, 공구 형�, 공구 마모 등� �해 �향� 받으며, FEM 모�� �용하여 예측 � 분�� 가능하다. 모�� 여러가지 가정� 바탕으로 구성�기 때문� 실험치와 다소 ��하며, �를 극복하기 위해 연구 진행� 필요하다. 절삭 온�는 절삭 공정� � �향� 주는 요�으로 공구, 칩, 재료로 분산�는 온�� 대한 해�� 요구�다. FEM 모�� 통해 절삭 온� 해�� 시��으로 해�� 가능하다. �반� 가공 공정�서 관찰�는 연�칩�서 특수 합금 �는 고� 가공�서 불연�칩 �는 톱니형 칩� 관찰�다. 칩 형� 해�� 가공 메커니즘� �해하기 위한 하나� 요�으로 FEM 모�� 통해 시�� 해�� 가능하다.
최신 기계 가공 중 극저온 가공 공정과 CFRP 가공 공정� 대한 FEM 모� 연구가 꾸준히 진행�고 있다. 극저온으로 �한 Heat Transfer Rate� 대한 정�가 요구�며 기체�태보다 액체�태, 분사 위치� 따� 절삭력, 칩 형�등� �향� 미치는 것� FEM 모�� 통해 해�� 가능하였다. CFRP는 �반�� 가공 재료와 특성� 다르기 때문�, FEM 모�� 통해 가공 메커니즘� �해는 것� 필요하다. 가장 문제가 �는 Delamination� 대한 �향� FEM 모�로 해�� 가능하며, 드릴� 형�� 따� �소하는 결과를 예측가능하다.
CAE 기술 중 기계 가공 FEM 모�� 최신 기계 가공 공정 � 신소재가 개발� 때 가공 메커니즘� �해하는� 아주 유용한 기술로� 앞으로 지��� 연구가 필요한 분야�다.
본 연구는 산업통산��부� 미래산업선�기술개발[10053248, 과제명: 탄소섬유복합재(CFRP) 가공시스템 개발] � 티타늄/CGI 가공� 위한 액체질소 �용 극저온 가공 공정 � 시스템개발연구(10048871)� �환으로 수행�었�.
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The State of the Art in FEM Analysis Technology of the Machining Process
J. Korean Soc. Precis. Eng.. 2018;35(3):269-278.   Published online March 1, 2018
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The State of the Art in FEM Analysis Technology of the Machining Process
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Fig. 1 FE model for ALE10 with : (a) Eulerian-Lagrangian (b) pure Lagrangian and (c) CEL model setup schematic26 (Adapted from Refs. 10 and 26 on the basis of open access)
Fig. 2 Stress-Strain response of material damage evolution29 (Adapted from Ref. 29 on the basis of open access)
Fig. 3 Normal and frictional stress distributions on the tool rake face10 (Adapted from Ref. 10 on the basis of open access)
Fig. 4 Tool wear model selection as a function of the tool temperature19 (Adapted from Ref. 19 on the basis of open access)
Fig. 5 Deformation zones in the metal cutting process39 (Adapted from Ref. 39 on the basis of open access)
Fig. 6 FE model for uncoated WC/Co and cBN coated micro-tools with their edge radii41 (Adapted from Ref. 41 on the basis of open access)
Fig. 7 (a) FE model indicating (a) the element size distribution in the workpiece on (b) the tool surface around the cutting edge (c) comparison between FE simulation results and cutting force measurements at different flank wear widths at cutting conditions L7. VB = re = 0.030 mm represents the sharp tool18 (Adapted from Ref. 18 on the basis of open access)
Fig. 8 Chip formation with heat transfer during the orthogonal cutting process46 (Adapted from Ref. 46 on the basis of open access)
Fig. 9 Detailed comparison of maximum cutting temperature in the tool, workpiece and chip at the end of length of cut in the machining of the stainless steel with a cutting speed of 100 m/min and a depth of cut of 1 mm with a variable feed rate. (a) 0.05 mm/rev, (b) 0.1 mm/rev, and (c) 0.2 mm/rev 47 (Adapted from Ref. 47 on the basis of open access)
Fig. 10 (a) Continues chip formation,48 (b) Serrated chip formation52 (Adapted from Refs. 48 and 52 on the basis of open access)
Fig. 11 Chip flow angle of (a) Non-patterned tool, (b) Perpendicular patterned tool13
Fig. 12 Chip flow angle of (a) Non-patterned tool, (b) Perpendicular patterned tool54 (Adapted from Ref. 54 on the basis of open access)
Fig. 13 Influence of cryogenic fluid on temperature distribution and material velocities in machining of Inconel 718 material, comparing different delivery locations and nitrogen phases55 (Adapted from Ref. 55 on the basis of open access)
Fig. 14 Modelling orthogonal cutting of GFRPs (fiber orientation 15°). Evolution of cutting force with cutting time (a) and matrix damage, crushing (b), and cracking (c), at chip initiation and complete chip formation56 (Adapted from Ref. 56 on the basis of open access)
Fig. 15 Entrance delamination (a) Experimental and (b) finite element57 (Adapted from Ref. 57 on the basis of open access)
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