Customer Profile
- 고객: 국립 타이완 과학기술대학
- 국가: 타이완
- 산업: 교육
- 솔루션: Moldex3D Advanced, 섬유 배향 모듈, FEA 인터페이스 기능 모듈
국립 타이완 과학기술대학은(전신 국립 타이완 공업기술대학)은 타이완 최초의 직업기술 체계 대학이자 엔지니어링, 전자, 관리, 설계, 인문 사회, 순수 명예 및 지식 재산권 등 7개의 학부를 운영하고 있는 타이완 최고의 과학기술대학이다. 타이완 과학기술대학은 급변하는 타이완 경제 및 공업 발달에 대응하고자, 고급 엔지니어링 기술자 및 관리자 양성 및 완전한 기술직업 교육 체계 확립을 목적으로 설립되었다. 교육부 「국제 일류 대학 발전 및 연구센터 계획」 대상 학교로 선정된 바 있다. (자료 출처: www-e.ntust.edu.tw )
개요
현재 플라스틱 제품 제조는 경량화 추세 속에 있지만, 그럼에도 제품의 강성 및 강도는 반드시 충족되어야 한다. 분해성 재료를 사용하면 제조 과정 중에 배출되는 탄소의 양을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 섬유를 따로 추가해 제품 구조를 더욱 강화 시킬 수도 있다. 본 사례에서 타이완 과학기술대학은 폴리락틱애씨드(Poly Lactic Acid, PLA) 플라스틱 복합재료를 사용해 시뮬레이션을 진행하였으며, 섬유 배향이 제품의 변형 및 응력에 미치는 영향에 대해 연구하였다.
목표
- 섬유가 제품 강도에 미치는 영향 파악
- 현재 PLA에 대한 표준 테스트 및 시뮬레이션 분석 방법 부재
해결안
그림 1과 같이 메쉬 모델을 수립하여 Moldex3D Advanced 제품과 Fiber 모듈을 사용하였다. 그림 2와 같이 메쉬 수렴성 테스트를 거쳐 사출성형해석을 수행하였다.
장점
그림 1 Moldex3D로 메쉬 모형 생성 |
그림 2 메쉬 수렴성 테스트 |
- 장섬유가 단섬유에 비해 더 높은 인장력 및 변형 저항을 갖고 있음을 발견
- Moldex3D와 ANSYS의 결합을 통해 PLA 재료의 완벽한 시뮬레이션 해결 방안 제공
- 시뮬레이션 결과를 통해 섬유에 추가적으로 제품 강도를 높일 수 있음을 발견
사례
본 사례는 PLA 제품 샘플에 관한 연구이다. PLA 재료는 내충격성 및 내열성이 낮고 결정화 속도가 느리기 때문에 유리 섬유 첨가로 이와 같은 결점을 보완하고자 시도했다. 먼저 실험을 통해 Moldex3D의 시뮬레이션 정확도를 확인한 후, 시뮬레이션의 유동 특징 결과 및 실제 상황이 상당히 일치함을 알 수 있었다(그림 3). 이어 Moldex3D를 통해 장섬유와 단섬유 첨가 시의 상황을 각각 예측하고, 플라스틱 혼합이 변형 저항에 미치는 영향에 대해 분석했다. 마지막으로 ANSYS 구조 분석 소프트웨어를 통해 Moldex3D가 산출한 수치의 정확도를 확인했다.
섬유 첨가로 PLA 제품의 구조를 강화 시킬 수 있다는 것은 이미 아는 사실이지만, 어떠한 비율로 혼합된 재료를 사용해야 최적의 강도를 얻을 수 있는지는 알 수 없었다. 타이완 과학기술대학팀은 Moldex3D가 본 사례 속 제품 제조과정 중의 섬유배향을 정확히 예측할 수 있으며, 시뮬레이션 결과 또한 Moldex3D FEA 인터페이스 기능 모듈을 사용함으로써 ANSYS로 출력해 구조 분석을 진행할 수 있음을 발견하였다.
유리 섬유를 순수 PLA에 첨가해 제품의 강도를 높일 수 있었다. 시뮬레이션 결과 역시 장섬유가 단섬유에 비해 뛰어한 변형 감소 효과를 보이는 것으로 나타났다(그림 4).
그림 4 단섬유보다 뛰어난 장섬유의 변형 감소 효과 |
그림 5 각기 다른 유리 섬유 비율에 따른 변형 결과 |
그림 6 Moldex3D 및 ANSYS의 시뮬레이션 결과 검증 |
결론
Moldex3D 사용 경험을 통해 다양한 변수 속에서도 섬유가 제품에 미치는 영향을 충분히 예측할 수 있음을 알 수 있었다. Moldex3D FEA 인터페이스 기능 모듈은 사용자가 섬유배향 결과를 ANSYS로 출력해 구조 분석을 진행하고, 이로써 성형 과정에 미치는 영향에 대해 파악할 수 있게 하는 매우 강력하고 유용한 도구임에 틀림없다. 또한 본 사례 연구를 통해, 모바일 기기 외부 케이스와 같은 잠재적 시장에 PLA 복합 재료가 응용되는 시기가 앞당겨질 수 있음을 예상할 수 있었다.
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