A Variance Analysis on the Porosity Distribution of Laser Welded A365 Casting with a Dual Beam Laser Under Various Oscillation Conditions

현희 김; 용훈 장; 민정 강

doi:10.5781/JWJ.2023.41.4.6

Abstract

Aluminum die casting facilitates the large-scale production of lightweight components. Complex and load-optimized geometries can be produced with high dimensional accuracy. However, the die-cast part has a high hydrogen content, which affects its weldability. In this study, laser welding with a combination of dual-beam and laser-beam oscillation was investigated, and the effect of welding factors on the penetration depth and pore formation were evaluated based on analysis of variance. The power distribution between the core and ring, the welding speed, oscillation width, and frequency were selected as the factors. All produced samples were analyzed based on their cross-sectional and X-ray images. The core power significantly influenced the penetration depth, and the oscillation effect was negligible for penetration depth but not for pore distribution. Core power and welding speed were the significant factors that caused the variation in pore distribution.

Key words: Al casting, Dual-beam laser, Oscillation, Porosity, ANOVA

1. 서 론

전기차의 경량화 요구에 맞추어 알루미늄 판재뿐만 아니라 압출재 및 캐스팅재의 적용 또한 증가하고 있다. 프런트/리어 레일, 인터페이스 블록 등에는 다이캐스팅재가, 엔진 쇼크 타워 및 샤시 등에는 알루미늄 압출재 등이 적용되고 있다¹⁾. 알루미늄 다이캐스팅재는 미려하고 매끈한 외관과 우수한 치수 정도를 가지고, 박육이며 경량인 주물을 단시간에 대량으로 생산할 수 있어 적용 범위가 확산되는 추세이다²⁾.

다이캐스팅 부품은 볼팅, 마찰교반 용접과 같은 기계적 체결로 조립하는 방식을 주로 적용하고 있다. 캐스팅 내부의 높은 가스 잔량과 주형과의 분리를 위해 처리하는 이형제등에 의해 (Table 1), 용융용접 시 기공, 블로우 홀 및 게재물 등이 용접부 내부에 형성되기 쉽기 때문이다¹^,³⁾. 알루미늄은 열전도율이 높기 때문에 융용지의 냉각이 빨라 내부 형성 기공이 조력없이 외부로 배출되지 못하고 쉽게 용접부 내부에 잔존한다.

Table 1

Common imperfections in die casting processes17)

Imperfections in casting component	Possible cause of imperfection	Influencing factors
Gas inclusions (Hydrogen)	Missing/inadequate impellers	Metal treatment
	Short venting period	Venting of the melt
	Entry of piston lubricant	Mold filling
	Release agent composition	Spraying process
Pores	Inclusions through turbulence	Mold filling
Pores	Outgassing by separating agent	Spraying process
Shrinkage cavities	Solidification interval too short	Feeding
Shrinkage cavities	Deviations of the significant casting parameters	Cast process

최근 알루미늄 부품을 대상으로 빠른 생산속도와 낮은 생산단가를 확보하기 위해 용융용접을 적용하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 낮은 기압에서 소재의 기화점이 낮아져 키홀의 안정성 및 기공배출에 이점을 가지고 있다. Reisgen et al.⁴⁾은 전자빔을 이용한 용접을 시도하였으며, 잔존 기공율이 5%이하로 측정되었다고 언급하였다. Katayama et al.⁵^,⁶⁾과 Teichmann et al.⁷⁾은 저진공에서 레이저 용접을 수행하였으며, 저압에서의 용융용접이 효과가 있음을 밝히었다. Volers et al.⁸⁾은 가스 배출을 촉진시키기 위해 진동을 부여하였으며, Fritzsche et al.⁹⁾은 다이캐스팅 레이저 용접부에 마그네틱 필드를 부여하여 78%의 기공을 저감하였다. 압출재 및 다이캐스팅 제품에 레이저 오실레이션을 적용하면, 용접 품질 확보에 유리하다는 결과도 보고되고 있다³^,¹⁰^-¹¹⁾. Chen et al.¹²^-¹⁴⁾은 레이저 빔 오실레이션이 용융풀 내부 교반을 향상시키기 때문이라고 하였다. 활성화된 내부 교반 거동은 기공 배출 및 등축정 성장을 촉진하여, 결함(균열)이 저감되고 강도를 향상시킬 수 있다고 언급하였다.

최근 상품화된 듀얼빔 레이저 소스 또한, 기공배출¹⁾ 및 스패터 발생¹⁵⁾, 고온균열¹⁶⁾ 억제에 효과가 있다고 알려짐으로써 적용 분야가 크게 증가하고 있다. Sokolova et al.¹⁾ 등은 캐스팅 및 압출재를 대상으로 듀얼빔과 레이저 빔의 고속회전을 접목하여 레이저 용접을 시도하였으며, 평균 1.6%의 기공분율이 측정되었다고 하였다. 이와 같이 듀얼빔을 활용한 레이저 용접공정은 다이캐스팅의 대량생산을 위한 용융용접에 대한 새로운 대안이 될 수 있을 것으로 보인다.

해당 연구에서는 다이캐스팅 A365 소재를 대상으로 듀얼빔과 레이저 빔 오실레이션을 접목하여 용접을 수행하고, 설정한 공정변수가 비드외관(단면) 및 기공분포에 미치는 영향을 분산분석을 통해 고찰하고자 하였다.

2. 실험 방법

레이저 용접을 수행하기 위하여 알루미늄 다이캐스팅 A365 소재를 100 mm (길이) × 30 mm (폭)× 3 mm (두께)의 크기로 가공하여 비드용접을 수행하였다. 사용한 모재의 화학 조성을 Table 3에 나타냈으며, 용접 전 측정한 모재의 평균 기공율은 1.23 ± 0.1%이다. 실험에 사용한 장치는 Fig. 1에 나타낸 바와 같다. 레이저는 최대 출력 4 kW의 파이버 레이저(nLight, Corona)를 활용하였으며, 코어 파이버의 외경은 100 ㎛, 첫번째 링 파이버와 두번째 링 파이버의 외경은 각각 210, 320 ㎛에 해당한다. 빔의 회전을 통해 기공의 배출을 극대화하기 위하여, 레이저 빔은 초점거리가 200 mm 인 1축 워블 헤드(IPG photonics, D30)를 통하여, 시편의 표면에 수직으로 조사되도록 설치하였다. Fig. 2에 나타낸 바와 같이 초점위치에서 코어/링1/링2 빔의 크기는 0.135/0.2835/0.432 mm 이며, 초점위치에 닿는 빔의 면적은 Table 2와 같다.

Fig. 1

Experimental setup

Fig. 2

Spot diameter used in experiment

Table 2

Calculated laser spot areas on the sample surface

	Core	Ring 1	Ring 2
Area (mm²)	0.0116	0.0429	0.0835

Table 3

Chemical composition of A365 measured by ICP analysis

Chemical composition (w.t.)
Al	Si	Cu	Mn	Mg	Cr	Ni	Zn	Ti
88.6	9.97	0.24	0.61	0.33	<0.001	0.004	0.015	0.07

코어와 링의 출력 분배가 기공에 미치는 영향을 분석하고자, 코어/링1/링2의 출력 분배가 다른 4개의 빔 프로파일을 Table 4과 같이 선정하여 실험을 진행하였다. 모드 번호가 증가할수록 코어의 출력 배분이 감소되도록 설계하였다. 모드 1은 전체 출력의 약 90%가 코어에 배분이 되는 특징을 가지고 있으며, 모드 4는 링1과 링2의 출력의 합이 전체 출력의 약 95%에 해당된다. 모든 실험조건에서 레이저 출력의 합은 4 kW로 고정하였다. 레이저 용접 샘플은 용접 속도, 오실레이션 폭과 주파수를 변화시켜 총 96개의 조건의 샘플을 제작하였다(Table 5). 산화 방지 및 공정 안정성 확보를 위해 99.99% 순도의 Ar가스 25 L/min을 표면에 송급하였다.

Table 4

Applied laser power and energy density

Mode	Laser power (W) / Energy density (kW/mm²)
Mode	Core	Ring 1	Ring 2
Mode 1	3650 / 314.81	200 / 4.66	150 / 1.80
Mode 2	2000 / 172.50	1600 / 37.26	400 / 4.79
Mode 3	1200 / 103.50	2350 / 54.73	450 / 5.39
Mode 4	200 / 17.25	2500 / 58.22	1300 / 15.58

Table 5

Used welding variables in experiment

Variable	Parameter (Level)
Power (kW)	4 (1)
Shielding gas (L/min)	25 (1)
Welding speed (m/min)	14.0, 14.5, 15.0 (3)
Mode (-)	1, 2, 3, 4 (4)
Oscillation width (mm)	0, 0.1, 0.2 (3)
Oscillation frequency (Hz)	0, 200, 400, 800 (4)

용입 깊이를 파악하기 위해 단면분석을 실행하였다. 단면 분석은 준안정상태로 간주되는 용접 시작부에서 40 mm 떨어진 지점에서 채취하였으며, 정확한 단면 형상 파악을 위해 증류수 100 ml와 수산화나트륨 10 g의 혼합액을 에칭액으로 사용하였다. 용접변수에 따른 기공율은 X-ray (자비스社, XSCAN-H160-OCT) 장치를 활용하여 용접부 내부 기공율을 측정하였다. 기공율은 용접 시작점과 끝점 15 mm를 제외한 나머지 50 mm의 데이터만을 활용하여 나타내었다. 본 연구에서 정의한 기공율을 전체 기공 면적이 용접부 면적에서 차지하는 비율이다.

3. 실험결과

3.1 용접변수가 용접부 단면에 미치는 영향

레이저 출력 분포와 오실레이션 주파수가 다른 조건에서의 용접 단면을 Fig. 3에 나타내었다. 전체 출력을 4 kW으로 고정하였음에도 코어의 출력집중도가 높은 모드 1에서 깊은 용입이 관찰된다. 이는 코어 파이버의 좁은 면적으로 인해 같은 출력이 부여되는 경우에도 코어의 에너지 밀도가 높기 때문이다. 반대로 링의 출력집중도가 높은 모드 4는 상대적으로 얕은 용입깊이가 측정되었다. 용융부 너비는 모드 1, 2, 3에서 약 1.3 mm의 비슷한 치수를 가지지만, 모드 4에서는 더 작은 평균값 1.09 mm가 측정되었다. 링1과 2의 출력배분이 증가함에 따라, 키홀 용접에서 전도 용접으로 전환된 것으로 판단된다. 모드 1을 적용한 경우, 용접부 하부에서 작고 불규칙한 모양의 기공들이 발견되었는데 (Fig. 3(b)), 키홀 거동으로 인해 깊은 용입이 형성되어 내부 형성 기공이 미처 배출되지 못하고 잔존한 것으로 유추된다.

Fig. 3

Macro-section images with different power distribution and oscillation frequency at (a) 200 Hz and (b) 800 Hz. The specimens were fabricated at welding speed of 15 m/min and oscillation width of 0.1 mm

반면, 오실레이션 폭 및 주파수에 따른 단면 형상 변화는 미미한 것으로 판단된다. Fig. 3(a)와 (b)를 통해 동일한 용접속도와 오실레이션 폭 조건에서 오실레이션 주파수가 다른 조건을 비교할 수 있다. 오실레이션 주파수가 커질수록 용입 깊이가 줄어들었을 뿐만 아니라, 용융면적 또한 감소한 것을 확인할 수 있다. 특히, 알루미늄의 전도 모드에서의 낮은 레이저 빔 흡수율로 인해 모드 3과 모드 4에서 용융면적의 감소율이 크게 나타났다. 용접속도 15 m/min, 오실레이션 폭 0.1 mm, 오실레이션 주파수 200 Hz와 800 Hz를 비교하였을 때, 키홀 용접 조건인 모드 1을 적용한 경우 약 26.5%의 용융면적이 감소하였으나, 모드 3을 적용한 경우에는 약 50%의 용융면적이 감소하였다.

3.2 용접변수가 용접부 기공분포에 미치는 영향

레이저 출력 분포와 오실레이션 주파수가 다른 조건에서의 X-ray 측정 이미지와 요약을 Fig. 4에 나타내었다. 모드 1을 적용한 경우에서는 Fig. 3에서 언급되었던 작고 불규칙한 기공들이 용접선을 따라 분포하는 것을 볼 수 있다. 모드 2와 모드 3에서는 상대적으로 적은 기공율이 관찰되었다. 모드 4는 전도 모드로 전환되어 얕은 용입 깊이로 다른 모드와 차이를 비교하는 것이 무의미하다고 판단된다.

Fig. 4

Pore detection into the welds with different laser power distribution and oscillation frequency of (a) 200 Hz and (b) 800 Hz. Welding speed and oscillation width were fixed at 15 m/min and 0.1 mm, respectively

같은 출력 배분을 활용한 경우에도 Fig. 4와 5와 같이 오실레이션 주파수에 따라 기공의 분포가 다르게 나타나는 것을 알 수 있다. 반면, 오실레이션 폭이 기공율에 미치는 영향은 딱히 경향이 확인되지 않았다. Fig. 4와 5의 모드 1 적용 결과에서 오실레이션 주파수가 커질수록 기공의 수가 증가하였다. 주파수가 증가함에 따라 키홀의 거동이 불안정하게 변하였음을 유추할 수 있다. 모드 1은 모재보다 높은 기공 분율인 1.5% 이상이 측정되었으나, 모드 2와 3은 1.5%이하의 기공율이 측정되었다. 모드 2의 경우 오실레이션 주파수 200, 400 Hz에서 기공율 감소가 관촬되었다. 모드 4는 모재의 기공율과 동일하다. 이는 위에서 언급했듯이 전도 용접으로 변환되어 충분한 용입 깊이를 충족하지 못해 다른 모드에 비해 작은 용접부 면적에 의한 것으로 판단된다.

Fig. 5

Porosity fraction into the laser welds according to the laser power distribution at oscillation width of (a) 0.1 mm and (b) 0.2 mm

3.3 용입 깊이에 대한 분산 분석

용입 깊이에 미치는 공정변수의 영향력을 평가하기 위하여 분산분석(ANOVA)을 수행하였다. Core는 코어 레이저 출력을, WS는 용접 속도를 OW는 오실레이션 폭를 의미한다. 적용한 신뢰수준의 신뢰도는 0.95으로 0.05의 유의수준을 나타내지 않은 제어변수들은 추정될 수 없어, 위에 언급된 이외의 나머지 변수들은 제거하였다.

용입 깊이에 관하여 Core, OW, Core*WS순으로 코어 레이저 출력이 가장 큰 영향력을 가지고 있음을 알 수 있다(Table 6). Fig. 6에 각 인자별 주효과를 나타내었다. 코어 레이저 출력 증가에 따라(링1과 링2의 출력 배분 감소) 용입 깊이는 증가하는 경향이 있다. 용접속도와 오실레이션 변수 효과는 미미한 것으로 보이는데, 연구자의 사전 연구¹⁸⁾에서 오실레이션의 폭과 주파수가 증가할 때, 용입이 얕아지는 것을 확인한 바 있다. 직선에 가까운 비드 형상을 만들기 위해 오실레이션 폭과 너비를 좁은 영역으로 제한시키어 경향성이 충분히 발현되지 않은 것으로 유추된다.

Table 6

ANOVA table for the penetration depth

Factor	DF	SS	Contribution	MS	F-value	P-value
Core	3	39.8744	95.96%	10.6577	628.31	0.000
WS	2	0.0751	0.18%	0.0263	1.55	0.221
OW	2	0.1614	0.39%	0.0776	4.58	0.014
Core*WS	6	0.2483	0.60%	0.0416	2.45	0.035
Core*OW	6	0.1609	0.39%	0.0268	1.58	0.169
WS*OW	4	0.0304	0.07%	0.0076	0.45	0.774
Error	59	1.0008	2.41%	0.0170
Total	82	41.5512	100%

Note) DF: degree of freedom,

^*: interaction, SS: sum of square, MS: mean square.

Fig. 6

Main effects plot for depth of penetration (Data mean)

3.4 기공율에 대한 분산 분석

용접부 내부 기공 분포에 공정변수가 미치는 통계적 유의성을 평가하고자 분산분석을 수행하였다. 적용한 신뢰수준의 신뢰도는 0.95으로 0.05의 유의수준을 나타내지 않은 제어변수들은 추정될 수 없어, 유의 인자 이외의 나머지 변수들은 제거하였다. 유의 인자는 Core, WS이며, 코어 레이저 출력이 가장 큰 영향력을 가지고 있음을 알 수 있다(Table 7). Fig. 7에 기공율에 미치는 주효과를 나타내었다. 코어 출력이 증가하면 기공율이 감소하다가, 3.64 kW에서 급격한 증가를 나타낸다. 또한 용접 속도가 빠르고 주파수가 낮은 조건에서 기공율이 감소하는 경향을 보인다. 레이저 빔 오실레이션은 용융풀의 교반능을 향상시킬 수 있지만, 빔의 빠른 궤적변화는 키홀 내벽의 밴딩 또는 붕괴 발생 가능성을 증가시킬 수 있기 때문으로 판단된다.

Table 7

ANOVA table for the pore

Factor	DF	SS	Contribution	MS	F-value	P-value
Core	3	64.985	60.2%	15.3900	29.92	0.000
WS	2	2.629	2.44%	1.5908	3.09	0.053
OW	2	0.109	0.10%	0.0507	0.10	0.906
Core*WS	6	5.730	5.31%	0.9574	1.86	0.103
Core*OW	6	3.210	2.97%	0.5354	1.04	0.408
WS*OW	4	0.929	0.86%	0.2323	0.45	0.771
Error	59	30.350	28.12%	0.5144
Total	82	107.943	100%

Note) DF: degree of freedom,

^*: interaction, SS: sum of square, MS: mean square

Fig. 7

Main effects plot for porosity (Data mean)

4. 결 론

본 연구에서는 알루미늄 다이캐스팅 A365 소재를 대상으로 듀얼빔과 레이저 빔 오실레이션을 융합하여 적용하고, 통계적 유의성을 평가하고자 분산분석을 통해 유의 인자가 용입 깊이 및 기공 분포에 미치는 영향을 고찰하고자 하였다. 용입 깊이에는 코어 출력이 주요한 영향을 미치기 때문에, 깊은 용입이 요구되는 부품을 레이저 용접하는 경우라면 코어의 출력을 증가시키는 것이 유리하다. 해당 연구에서 수행한 공정 조건에서는 용입 깊이에 미치는 오실레이션 변수의 영향은 미미한 것으로 나타났다. 코어 출력과 용접 속도가 용접부 내부 기공분포에 주요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.