[alsim paint shop] Air bubble and puddle prediction with alsim Paint Shop Dip Paint

자동차 생산과정에서 도장 공정은 많은 비용이 발생하고 어려운 공정 중 하나이다. 이 공정을 최적화하기 위해 alsim paint shop 소프트웨어를 사용할 수 있다. alsim paint shop은 도장 공정 중 주요 공정 E-coating, Air bubble, Draining, sealing. Oven(backing), spray, rinse, waxing에 대한 시뮬레이션 모듈을 제공하고 있으며, 이를 통해 도장 공정을 최적화할 수 있습니다.

원문 : https://www.essteyr.com/case-solutions/dip-paint-case-solution/

자동차 제조사마다 도장 공정의 복잡성은 다를 수 있지만, 전반적인 도장 프로세스는 유사하게 유지됩니다. 'Dip & drain'은 모든 자동차 제조사가 적용하는 대표적인 방식 중 하나입니다. 전착 도장 공정(ELPO)의 일환으로 진행되는 이 단계는 기본적으로 차체에 방청(부식 방지) 하도 페인트 피막을 입히는 역할을 합니다.

전착 공정에서는 차체(BIW)에 강력한 음(-)전하를 부여한 후, 양(+)전하를 띤 도료 탱크에 침적시킵니다. 그러나 차체를 탱크에 담그는 방식과 탱크에서 꺼낸 후 남아있는 도료를 배수하는 과정은 도장 품질에 매우 치명적일 만큼 중요합니다. 부적절한 절차나 차체 설계는 차량의 수명을 단축시키는 다양한 문제를 일으킬 수 있습니다.

이 때문에 모든 자동차 제조사는 차량 디자인별로 'Dip & drain 공정을 최적화하기 위해 적절한 조치를 취하고 있습니다. 부식은 차량 내구성에 가장 치명적인 요인 중 하나이므로, 이 단계는 완성차 제조에 있어 매우 중요한 공정입니다.

Air bubbles과 puddles은 alsim Paint shop Dip Paint를 통해 해결할 수 있는 두가지 대표적인 문제입니다.

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동영상 1. Puddle prediction for a BIW

도장 공정에서 기포(Air bubbles)는 침적(입조) 단계에서 발생하는 반면, 도료 고임(Puddles) 현상은 배수(출조) 단계에서 발생합니다.

기포는 도장 과정 중 차체(BIW)가 침적 탱크로 들어갈 때의 입조 각도와 차체의 이동 패턴에 의해 형성이 됩니다. 차체 표면에 갇힌 공기층은 강판과 전착액의 직접적인 접촉을 방해하여, 도료가 얇게 도포되거나 아예 칠해지지 않는 문제를 유발합니다. 결과적으로 기포는 미도판 및 도장 결함 구역을 만드는 주요 원인이 됩니다.

Dip Paint 모듈을 활용하면 기포가 발생할 가능성이 있는 문제 부위를 쉽게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 제조사는 차체 구조 설계를 개선하거나 도장 이송 경로를 조정하여 공기 갇힘 현상을 최소화할 수 있습니다.

그림 1. Air bubble result of volume 15270 cubic millimeters on a car hood

그림 2. Overview of puddles in the BIW

도료 고임(Puddles) 현상은 도료 액체가 표면에 남아 효율적으로 배출되지 못할 때 발생합니다. 이는 향후 오븐에서 차체(BIW)를 건조(Baking)하는 과정에서 추가적인 문제를 유발할 수 있습니다.

고온 경화(Curing)가 진행되는 동안 고여 있던 도료의 대부분은 증발하지만, 일부 액체는 남게 됩니다. 이렇게 남은 도료는 끓어오르며 부피가 팽창하고, 표면을 따라 흘러내리거나(Drip) 해당 부위의 도막을 손상시킵니다. 추가적인 전착 도장이 이뤄지지 않는다면, 도료가 고였던 구역과 흘러내린 자국(Bake drip)은 부식을 유발하는 주요 원인이 됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 도료 고임 구역과 흘러내림의 흐름을 미리 예측하는 것이 중요하며, 이는 alsim Paint Shop을 통해 시뮬레이션할 수 있습니다. 또한 특정 공정 조건에서 도료 고임이 예상되는 위치를 파악함으로써 베이크 드립의 발생을 사전에 차단할 수 있으며, 이 역시 Dip Paint 모듈을 통해 신속하고 정확하게 계산해낼 수 있습니다.

그림 3. Bake drip flow path prediction on the car hood

차체(BIW)를 침적 탱크에서 건져 올릴 때 여분의 도료가 빠져나가야 하지만, 이 과정이 즉각적으로 이루어지지는 않습니다. 이러한 지연은 도료 소재나 차체 자체의 표면장력 때문에 발생합니다.

이렇게 남게 되는 잉여 도료를 '잔류 액체(Retain fluid)'라고 하며, 최신 업데이트로 새로 추가된 Dip Paint 모듈의 신규 Solver를 통해 표면장력 및 관련 물리 현상의 실제 거동을 반영하여 정확히 계산할 수 있습니다.

잔류 액체는 도막을 불균일하게 만들 뿐만 아니라, 고가의 도료 소재를 크게 낭비하는 주요 원인이 됩니다. 실제로 차체 한 대당 잔류 도료의 양이 평균적으로 최대 2리터에 달하는 사례도 있습니다.

Dip & drain 공정 중에 작용하는 여러 변수 중에서도 차체(BIW)의 매달림 위치(Hanging position)와 각 부품의 연결 각도는 핵심 고려 요소입니다. Dip Paint는 특정 차체에서 도료 고임(Puddle) 발생을 최소화하는 최적의 매달림 위치를 신속하게 도출합니다. 또한 민감도 분석(Sensitivity analysis) 기능을 통해 도어, 후드, 트렁크 리드와 같은 연결 부품의 최적 정점 각도(Apex angle)를 정하기 위한 시각화 그래프를 제공합니다.

홀(Hole)이나 강판 간의 미세한 간격 등 주목해야 할 소형 요소들이 포함된 거대한 영역을 계산해야 하므로, Dip & drain 공정의 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션은 복잡도가 매우 높습니다. Dip Paint가 사용하는 계산 기법은 매우 독보적입니다. 모스 이론(Morse theory)의 핵심 개념인 Reeb Graphs를 적용하여 위상학적(Topological) 정보를 수집하는 것이 대표적입니다. 기존 CFD 방식과 달리 격자 표현 기법을 혁신하여 연산에 사용되는 요소(Element) 수를 최소 100분의 1 수준으로 줄임으로써 매우 빠른 연산 속도를 자랑합니다. 또한 모든 크기의 좁은 유로(Channel)를 흐르는 유체를 추적하는 위상학적 방식을 적용하여 결과의 정밀도와 연산 효율성을 동시에 확보했습니다.

기포(Air bubbles) 및 도료 고임과 관련된 문제 구역을 신속하게 식별하기 위해 제공되는 'Air bubbles' 접근 방식은 기존 대비 무려 2,000배 빠른 초고속 연산을 지원합니다. 반면 'Drainage' 접근 방식은 시간 의존적(Time-dependent) 시뮬레이션을 지원하여 배수 시간 측정 및 각 단계별·전체 공정 소요 시간 최적화에 유용합니다. Drainage 방식 역시 기존 CFD 방식보다 약 150배 빠르며, 차체 한 대의 공정을 시뮬레이션하는 데 평균 80~90시간의 연산 시간이 소요됩니다.

결론 

CFD 시장에서 독보적인 위치를 차지하는 이 모듈은 ESS의 핵심 가치와 경쟁 우위에 맞추어 개발되었습니다. 단순화된 워크플로우와 pre-defined 수조(Bath) 및 경계 조건(Boundary conditions)을 통해 높은 사용자 편의성을 제공합니다. 실제 환경에서는 Dip & drain이 전착 도장 공정과 함께 수행되지만, Dip & drain 전용 독립 모듈로 구성함으로써 CFD 전문가가 아닌 사용자도 복잡한 시뮬레이션을 쉽게 수행할 수 있습니다. Dip Paint 모듈에서 얻은 기포 데이터는 추후 전착(E-coating) 모듈로 전달되어 연동 분석이 가능합니다.

도장 결함 및 이동 흐름을 예측하는 것은 완벽한 방청(부식 방지)과 전면 도장 품질을 확보하기 위한 핵심 과제입니다. alsim Paint Shop Dip Paint를 통해 우수한 도장 품질을 확보하는 것은 물론, 차체 매달림 위치부터 배수 시간까지 공정 전반을 심층 분석하고 제어할 수 있습니다. 나아가 도료 사용량을 최적화하여 설비 투자비(CAPEX)와 운용 비용(OPEX)을 대폭 절감할 수 있습니다. 차량 표면적 100㎡당 도막 두께를 1µm 절감할 때마다 1유로의 비용이 절감됩니다. 차량 한 대당 평균 불필요한 도막 두께를 10µm 줄일 경우 대당 10유로를 아낄 수 있으며, 일일 500대를 생산하는 공장이라면 매일 5,000유로(한화 약 700~800만 원)에 달하는 절감 효과를 거둘 수 있습니다.