Porosity Prediction in Aluminum Wire Arc Additive Manufacturing Using Two-Stage Machine Learning Cascade and Computed Tomography

거대한 금속 구조물을 만들기 위해 와이어를 녹여서 아주 빠르고 정밀한 3D 프린터처럼 층층이 쌓아 올리는 모습을 상상해 보십시오. 와이어 아크 적층 제조(wire arc additive manufacturing)라고 알려진 이 공정은 항공우주와 같은 산업 분야에서 대형 금속 부품을 만드는 방식을 변화시키고 있습니다. 이 방식은 효율적이고 재료를 잘 활용하지만, 한 가지 고질적인 결함이 있습니다. 바로 금속이 식으면서 내부에 미세한 공기 주머니, 즉 기공(pore)이 갇힐 수 있다는 점입니다. 이 보이지 않는 구멍들은 구조를 약화시키며, 마치 댐에 생긴 균열처럼 나중에 부품의 실패를 초래할 수 있습니다. 수십 년 동안 엔지니어들은 부품이 완성될 때까지 기다렸다가 무거운 X-선 장비를 사용하여 내부를 확인해야 했습니다. 만약 결함이 발견되면, 그 비싼 부품 전체를 폐기해야 할 수도 있었습니다. 현대 제조업의 목표는 부품이 만들어지는 도중에 이러한 문제를 포착하여, 구멍이 처음부터 생기지 않도록 실시간으로 공정을 조정하는 것입니다.

터키 로케산(Roketsan)의 연구팀은 컴퓨터가 이러한 기공이 언제 나타날지 예측하도록 가르침으로써 이 목표를 향한 중요한 진전을 이루었습니다. 그들은 로켓과 항공기에 흔히 사용되며 강도가 뛰어난 알루미늄 합금인 Al-2319에 집중했습니다. 문제를 이해하기 위해, 연구진은 로봇 팔과 와이어 및 전기 아크를 극도로 정밀하게 움직이는 특수 용접 시스템을 사용하여 이 금속으로 여러 개의 높은 벽을 만들었습니다. 로봇이 작업하는 동안, 연구진은 와이어 공급 속도, 전기 아크의 전압, 온도와 같은 용접 과정의 모든 미세한 변화를 0.1초마다 기록했습니다. 벽이 완성된 후, 연구진은 단순히 겉모습만 본 것이 아니라 산업용 컴퓨터 단층 촬영(CT)을 사용하여 각 벽의 내부 전체를 스캔했습니다. 이는 내부의 모든 기공을 상세한 지도로 만들어 주는 강력한 3D X-선 영상 기술로, 기공이 정확히 어디에 있는지, 크기는 얼마인지, 그리고 어떤 형태를 띠고 있는지를 보여줍니다.

진정한 과제는 용접기의 찰나의 변화와 금속 내부에 영구적으로 남은 구멍 사이의 연결 고리를 찾는 것이었습니다. 연구진은 매우 다른 두 종류의 정보 세트, 즉 연속적인 용접 데이터 스트림과 정적인 3-D 기공 지도를 정렬해야 했습니다. 그들은 각 기공의 위치를 해당 지점의 용접 파라미터가 기록된 정확한 시점과 일치시키는 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 기공이 형성되기 직전에 기계가 무엇을 하고 있었는지 확인할 수 있었습니다. 이 데이터를 연구한 결과, 이러한 결함의 형성이 무작위가 아니라는 사실을 발견했습니다. 대신, 특정 용접 패턴이 기공의 출현에 앞서 나타나는 경우가 많았습니다. 예를 들어, 와이어 공급 속도가 약간 증가하거나 전압이 급증할 때 기공이 형성될 가능성이 높아진다는 것을 발견했습니다. 흥내롭게도 금속의 온도와 보호 가스의 흐름도 역할을 했지만, 가장 결정적인 징후는 와이어 공급 방식과 전기 전력 전달의 미세하고 빠른 변동이었습니다.

이러한 관찰 내용을 실용적인 도구로 바꾸기 위해, 연구팀은 안전망 역할을 하도록 설계된 2단계 컴퓨터 시스템을 개발했습니다. 첫 번째 단계는 "센티넬(sentinel, 파수꾼)"이라 불리는 단순하지만 민감한 모델로, 용접 데이터를 감시하며 의심스러운 부분을 표시합니다. 이 모델의 유일한 임무는 몇 번의 오보가 발생하더라도 가능한 한 많은 잠재적 문제를 잡아내는 것입니다. 두 번째 단계인 "컨퍼머(confirmer, 확인자)"는 표시된 순간들만을 가져와 더 복합적인 모델을 사용하여 더 면밀히 검토합니다. 이 두 번째 모델은 더 엄격합니다. 이는 경보가 실제인지 확인하여 허위 경보를 걸러내려 노력합니다. 연구진은 컴퓨터가 한 번도 본 적 없는 새로운 벽들을 대상으로 이 시스템을 테스트했습니다. 이 시스템이 모든 결함을 다 잡아내지는 못했지만, 상당수의 결함을 성공적으로 식별해 냈으며, 실제 공장에서 사용할 수 있는 안정적인 경고 스트림을 제공했습니다. 또한, 경고를 몇 초 동안 부드럽게 처리함으로써 시스템이 너무 빠르게 경보를 울려 인간 작업자를 방해하는 것을 방지할 수 있다는 점도 발견했습니다.

이 연구는 용접 과정을 면밀히 관찰하고 이 2단계 컴퓨터 검사를 사용함으로써, 제조업체들이 부품을 만든 후 검사하는 방식에서 벗어날 수 있음을 시사합니다. 대신, 결함이 발생하는 것을 방지하기 위해 작업 중에 기계를 조정할 수 있습니다. 연구진은 이 접근 방식이 이미 표준 용접기에서 사용 가능한 데이터에 의존하므로, 고속 카메라나 음향 마이크와 같은 값비싼 새로운 센서를 필요로 하지 않는다고 언급했습니다. 이 시스템이 완벽하지 않고 여전히 일부 결함을 놓치기도 하지만, 품질 관리를 개선할 수 있는 확장 가능하고 이해하기 쉬운 방법을 제시합니다. 연구 결과는 이러한 보이지 않는 구멍을 막는 핵심이 와이어 공급과 전기 아크의 안정성을 관리하는 데 있으며, 이는 향에 더 강하고 신뢰할 수 있는 금속 부품을 만들기 위한 명확한 경로를 제공한다는 것을 보여줍니다.