기계 학습으로 고강도, 내식성 3D프린팅용 강철 합금 개발
중국 남부대학과 퍼듀대학의 연구팀이 해석 가능한 기계 학습 모델을 통해 적층 제조에 적합한 고강도의 내식성 강철 합금을 개발했다. 신기술을 활용해 낮은 비용으로 제작할 수 있는 이 합금은 기존의 문제점을 해결하고 뛰어난 내구성을 보였다.
이 새로운 합금은 기존 3D프린팅용 초고강도 강철이 요구하는 코발트, 몰리브덴, 니켈 등 비싼 원소를 최소화하면서도 단일 열 처리 과정으로 목표 강도를 달성했다. 또한, 합금의 내식성은 상용 제품을 능가하는 것으로 나타났다.
모델 작동 방식
연구팀은 기존의 실험적 화학 조성 방법 대신, 기계 학습 알고리즘에 원소의 원자 반경, 전자 행동, 음속 등 81가지 기본 물리화학적 특성을 입력했다. 이를 통해 최적의 합금 조성을 찾아내어 철과 크롬을 주축으로 실리콘, 구리, 알루미늄 소량을 추가하는 조합이 선정되었다.
선정된 합금은 레이저 지향 에너지 증착(LDED) 기법으로 제작되었으며, 섭씨 480도에서 6시간 단일 단계 담금질을 거쳤다. 시험 결과, 이 강철은 인장 강도 1,713 MPa로 늘어났고, 파단 전에 15.5% 변형률을 기록, 초기 상태에서 강도가 약 30% 증가하고 연성은 두 배로 향상되었다.
내식성 시험에서도 수중 부식률이 연간 0.105mm로 상용 스테인리스강보다 우수한 모습을 보였다.
기계 학습을 이용한 이 방법은 특정 제조 공정에 따라 데이터셋이 달라져, 새로이 모델을 적용하려면 물리적 특성 재검토가 요구된다. 연구결과는 '극한 제조 국제 저널'에 출판되었다.
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