Development of a Rapid Solidification Model for Additive Manufacturing and Application to Al – Si Alloys

Abstract

금속 분말을 활용한 적층 제조 기술은 현재 많이 각광을 받고 있는만큼 그 물성의 예측에도 많은 관심을 기울이고 있다. 이를 위해서는, 제조 조건과 합금의 조성에 따라 미세구조가 어떻게 형성되는지를 예측해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 응고 이론과 CALculation of PHAse Diagram (CALPHAD) 계산을 기반으로 적층 제조, 그 중에서 선택적 레이저 용융법에 적용될 수 있는 급속 응고 모델을 개발했다. 개발된 모델은 Rosenthal equation을 통해 계산한 응고 인자들과 한 개의 피팅 파라미터를 통해 primary dendrite arm spacing (PDAS), 일차상 분율, 그리고 용질 분포를 예측할 수 있다. 모델의 유효성을 확인하기 위하여 Al-12Si single track 실험을 했고, 그 외에도 다른 다양한 문헌 자료들을 사용했다. PDAS 모델의 경우 기존의 모델보다 예측 값이 훨씬 정확함을 확인했으며, 더 다양한 경우에 모델을 적용하기 위해 아공정 Al-Si 합금에 대해 피팅 파라미터와 초기 농도 사이의 실험 관계식도 알아냈다. 추가적으로, 더 높은 활용도를 위해 모델 결과값으로 PDAS와 냉각 속도 간의 관계식을 유도했다. 그 뿐만 아니라, 본 연구에서 처음으로 만들어진 급속 응고에 적용 가능한 미세 편석 모델을 통해 일차상 내부의 용질 농도 및 상분율을 정확하게 예측할 수 있었다.

The prediction of the as-additive manufactured microstructure of alloys depending on the processing parameters and alloy composition is indispensable for the precise control of mechanical properties of the products. In the present study, a rapid solidification model that can be applied to selective laser melting (SLM) is developed by combining various solidification theories and CALculation of PHAse Diagram (CALPHAD) thermodynamic calculations. Using solidification parameters that are determined by Rosenthal equation and a single fitting parameter, the primary dendrite arm spacing (PDAS), primary cell fraction, and solute profile can be predicted in the present model. Single track experiments for Al-12Si binary alloy were also performed under various processing conditions. Using the literature data and the present experimental results, the accuracy of the model for the Al-Si alloy was validated for each part. In case of PDAS model, estimated values were much better than conventional one. To apply our model in a wider range, empirical relationship between fitting parameter and initial concentration was derived for hypo – eutectic case. Also, for practical applications, universal equation between PDAS and cooling rate was suggested. Microsegregation model, which was reported for the first time, was able to predict average solute concentration and phase fraction in a reasonable range.