진동신호를 이용한 기어 품질 검사

김연수 경기대학교 일반대학원 2011 국내석사

변속기용 기어의 품질 검사는 도면에 나와 있는 치수에 따라 가공치수 품질을 확인하거나 마스터 기어와의 치합 후 소음과 진동을 확인하여 불량을 확인하는 방법이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 방법은 실제 양품끼리의 조립 시 각각의 기어와의 조합에 의해 소음과 진동이 발생하기도 한다. 본 논문에서는 마스터 기어를 제작하여 각 불량 및 양품 기어와 치합 회전시켜서 각각의 노이즈 패턴을 측정 하여 불량유형을 파악한다. 그리고 조합할 기어끼리 치합 회전을 시켜 가속도 센서를 통해서 두 기어의 노이즈 패턴을 얻어낸다. 가속도 센서를 통하여 측정된 주파수를 축분리 알고리듬을 이용하여 각각의 주파수 유형으로 분리한 후 마스터 기어와 치합해서 측정된 각 불량 유형과 비교하여 불량을 가려내는 연구이다. 이 연구는 조립 전 두 기어를 치합회전하여 검사하는 방식이므로 기존 치수 개념의 불량 검사보다 좀 더 정확하고 작업속도가 빠르다.

중형 시동모터용 기어 감속기 최적화에 관한 연구

김남용 경상국립대학교 대학원 2022 국내석사

In this paper, the gear reducer system is designed for starter of medium-sized internal combustion engine. Since medium-sized start-up motors are not designed or manufactured in Korea, they depend on imports, so they are studied for domestic production. The purpose of this invention is to provide a meteoric gear train structure that satisfies the high deceleration ratio of more than 10:1 and can reduce the speed of turbine and output driving torque. By design that satisfies Huting ratio, there is no common divisor, so that there is no fixed pattern in gear engagement. And through a design that satisfies non-factoring, noise can be reduced during factoring design. In order to optimize the gear design of gear reducer system, the structure of gear train is first. Second, gear specification and tolerance design are carried out to satisfy Macro-geometry. Third, gear strength evaluation was carried out. Fourth, the design satisfying Micro-geometry is carried out by modifying the gear value type. In gear contact analysis, the engagement rate, contact and bending stress of gears under load were evaluated, and satisfactory results were confirmed. The gears were manufactured by installing reducers, applying them to starter motors, and testing them under similar to the actual conditions. The test results showed satisfaction.

초소형 플라스틱 기어의 금형설계 및 사출성형에 관한 연구

김현우 서울産業大學校 産業大學院 2006 국내석사

초소형 플라스틱 기어는 일반 금속 기어와는 달리 플라스틱 수지를 사용하여 성형하기 때문에 제품의 경량화 및 저비용으로 대량생산 할 수 있는 장점이 있다. 제품의 소형화 정밀화 추세에 따라 휴대용 모바일 기기에 적용되는 플라스틱 기어는 제품설계, 금형설계, 사출성형에 이르기 까지 정확한 설계와 성형 조건의 제어가 요구된다. 모듈이 0,1인 기어는 표준기어가 아니므로 설계가 어렵다. 따라서 금속 기어를 기준으로 측정하여 제품 설계 하였고 POM수지 FW-700A(LG화학)의 수축률 2%를 일괄적으로 적용하여 금형 설계하였다. 플라스틱 기어의 사출성형에 앞서 사출성형 해석에서 사용된 Moldflow와 Moldex-3D를 사용하여 해석한 결과에서 성형수축률과 변형을 비교하였고 최적의 성형조건을 제시하였다. 그러나 Moldflow와 Moldex-3D 결과값은 큰 차이를 보여 최적의 조건을 실제 사출성형 조건으로 적용하기 보다는 해석 조건에 따른 결과 값을 통해 경향만을 분석하여 실제 사출성형 시 가이드라인으로 사용해야 한다고 판단된다. 각조건별 성형해석에 의해 얻어진 수축률 결과값을 토대로 신호대 잡음비(Signal to Noise)를 구하여 잡음에 대해 영향력이 작은 인자를 구할 수 있었다. 수지 고유의 수축률 2%를 일괄적으로 적용하여 금형설계 하였을 경우 성형된 기어는 Flash가 발생하였으며, 측정 결과 금속기어의 치수에서 벗어나는 결과를 보였다. 모터 구동테스트 결과 12개 스틸기어에서 플라스틱 기어로 2개까지만 대체조립 시 구동이 가능하였다. 기어의 각 위치별 수축률을 계산하여 설계된 금형은 압력조건을 변화하여 플라스틱 기어를 성형하였다. 성형된 기어의 구동테스트를 실시한 결과에서 1번 조건인 10MPa에서 가장 좋은 구동테스트 결과를 보였다. 이는 성형된 플라스틱 기어의 치수정밀도에 따라 비례하는 결과를 보였다. 따라서 성형수축률을 일괄적으로 적용하여 금형설계 하는 것 보다 제품의 두께와 모양에 따라 수축률이 부분별로 다르게 일어나기 때문에 기어의 위치별 성형수축률을 계산하여 금형설계를 하는 것이 초소형 플라스틱 기어의 치수가 더욱 정확한 결과를 보였다. Unlike general metal gear, micro-scale plastic gear is molded using plastic resin and has advantages of lighter products and low-cost mass production. As mobile devices are getting more compact and precise, accurate design and control of molding conditions are required in the molding process from product design and mold design to injection molding. The gear of which module is 0.1 is not standard, and it is difficult to design. Therefore, measurements were made based on metal gear in designing product, and 2%, the shrinkage of POM(Polyacetal) FW-700A (LG Chemical) was equally applied in designing mold. In order to choose resin, structure analysis and specimen test were performed and the most wear- and abrasion resistant one that meted the strength requirement was selected. Moldflow and Moldex3D were used to analyze injection molding. Based on the analysis results, part shrinkage and displacement were compared and the optimum conditions were suggested. However, the results from Moldflow and Moldex-3D turned out greatly different from each other. Therefore, it is desirable to analyze a trend from the results of different analysis conditions and use it as a guideline for injection molding, rather than use the optimum conditions. Signal to noise was obtained from the shrinkage results of molding analysis under different conditions, and factors that had a small effect on noise were determined. In case 2% of shrinkage, a characteristic of resin was equally applied in mold design, flash occurred in the molded gears, and the gears were out of dimensions of metal gears. In motor drive test, it was possible to replace at most 2 of the total 12 steel gears with plastic gears. In case different shrinkage rates of gear according to locations were calculated and applied in mold design, different pressure conditions were used to mold plastic gears. In drive test, it was possible to drive all of the 12 plastic gears of No. 1 condition of 10MPa, after replacing them with plastic gears. It was shown that this was proportionate to the dimensional precision of molded plastic gears. In sum, it turned out that dimensions of micro-scale plastic gears were more accurate when different part shrinkages according to locations were used for mold design than when an equal shrinkage was applied, because shrinkage rates are different according to thickness and shape of product.

기어 사용에 적합한 세탁기 구동모터 소비전력 최적 설계

이선권 부산대학교 대학원 2018 국내석사

본 논문에서는 DD (Direct Drive) 방식으로 동작하는 세탁기 모터가 소비전력 면에서 불리하므로 기어를 이용한 고효율 모터가 제안되었다. 기존의 DD 모터는 세탁 시 높은 전력소비로 인해 최근 소비전력에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있는 세탁기 모터에 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기어를 사용하여 세탁지점을 고효율 영역으로 이동시켰다. 본 논문에서는 두 개의 헬리컬 기어를 살펴보았다. 기어를 사용함에 따라 모터를 소형화 할 수 있으므로 기존의 DD 모터에서 적층을 줄인 두 가지 모델을 선정하여 연구를 수행하였다. 또한, 실제 세탁기 작동 프로파일을 고려하기 위해 효율맵 및 가속구간과 정속구간의 경과 시간 비율을 변경하는 모드 1, 2, 3을 추가하여 소비전력을 계산하였다. 소비전력 측면에서 최적의 적층 및 기어 조합 모델을 선택하였다. 그 결과, 기존의 DD 모터 대비 최적기어 모델의 소비전력 및 모터 재료비 절감 효과를 확인할 수 있었다. This paper is proposed a high efficiency motor using gear since the washing machine motor which operated by the DD(Direct Drive) method is disadvantageous in terms of power consumption. Existing DD motor is not suitable for washing machine motors, which have recently been rapidly gaining interest in power consumption, due to the high power consumption in washing. To solve this problem, we used a gear to move the washing point to the high efficiency area. In this paper, we examined two helical gears. Since the motor can be miniaturized by using gears, two models with reduced stacking in existing DD motor were selected and the research was conducted. In order to consider the actual washing machine operation profile, we calculated the power consumption by adding Efficiency map and Modes 1, 2, and 3 that change the elapsed time ratio of the acceleration section and the constant section. From the viewpoint of power consumption, optimal stacking and gear combination model was selected. As a result, the power consumption and motor cost savings of the optimum gear model were confirmed as compared with the existing DD motor.

머신러닝 기반 기어 설계 알고리즘 개발

정우진 서울대학교 대학원 2023 국내박사

The traditional gear design process mainly uses a method of selecting two or three gear macro-geometry based on the designer's experience and then taking the design that is considered to have the best gear performance among them, or a brute-force approach. The brute-force approach evaluates various gear performance metrics for all candidates that can be combined in a defined design variable space and selects some gear designs that meet the objective function and constraints, thereby obtaining gear macro-geometry that satisfies various requirements for operating conditions and is possible to be manufactured. However, traditional gear design methods require a designer's high background knowledge of gears and a gear analysis solver to evaluate the gear performance. In this study, a machine learning-based gear design algorithm was developed to improve those difficulties in gear design. For the use of machine learning in gear design, it is essential to prepare enough gear design dataset with good quality. In this study, an in-house code for gear analysis was developed to generate a gear design dataset by the author. In order to ensure its calculation accuracy, the safety factors for tooth root stress and surface durability and gear mesh efficiency were evaluated based on the international standards. The volume and weight of a gear pair were calculated based on the geometrical characteristics of the gears. However, since there is no standardized method for the static transmission error, an improved analytical model for predicting it was proposed considering the exact involute and trochoidal root profile of the gear. As a result of comparing the proposed analytical method and the finite element method, a relative error of about 3% was shown, and through this, the superiority of the proposed model was verified. Using the developed gear analysis solver, two gear pairs with the safety factors satisfying the design requirements and similar performance for peak-to-peak static transmission error, efficiency, mass, and volume were selected when the macro-geometry errors were not considered. For those gear pairs, Monte-Carlo type robustness analysis was performed to investigate the effects of gear macro-geometry errors on various gear performance metrics. Unlike previous studies that focused on analyzing the effects of micro-geometry errors on the gear performance, this study confirmed that it is very important to consider the macro-geometry errors and robustness of static transmission errors when designing gears. In particular, when the errors were considered, the standard deviation of peak-to-peak static transmission error for the two gear pairs showed a difference of about 6 times. A gear design dataset with about 2.3 million data was generated by using the developed gear analysis solver within the defined design variable space and design intervals. The effectiveness of machine learning as a surrogate model was evaluated for various models. The k-nearest neighbor (kNN), random forest, and deep neural network (DNN) showed R^2 scores of 0.9973 or higher for all gear performance metrics. In addition, these models exhibited R^2 scores of 0.9961 or higher for all gear macro-geometry parameters. In other words, kNN, random forest, and DNN not only predicted each gear performance metric with high performance through gear macro-geometry parameters, but also inferred each gear macro-geometry parameter with high prediction accuracy through gear performance metrics. In order to evaluate the applicability in the field, the appropriate dataset size for training the machine learning models was determined. Finally, a multi-objective optimization algorithm for gear design using backpropagation of the artificial neural network and active learning was proposed. Since the gear performance metrics cannot be expressed in an explicit form in terms of design variables, the optimization process is generally performed based on a stochastic method such as the genetic algorithm instead of a deterministic method such as the gradient descent, which can quickly obtain an optimal solution. In this study, NSGIDNs (nondominated sorting generative inverse design networks), an artificial neural network-based multi-objective optimization algorithm with a nondominated sorting based on crowding metrics, were proposed. NSGIDNs was able to find the optimal Pareto-front with 2,984 data through two iterations by using 2,380 initial samples. On the other hand, when NSGA-II, a representative multi-objective optimization genetic algorithm, was used, the Pareto-front was converged after a total of 6,000 data were secured by 60 generations with a population size of 100. Through the comparison with NSGA-II, the effectiveness and superiority of NSGIDNs were confirmed. The proposed optimization algorithm not only solves the difficulties in traditional optimization problems of gear design, but is also expected to be a good example showing the possibility of using machine learning in the field of optimum design. 전통적인 기어 설계 과정은 설계자의 경험을 기반으로 2~3개의 기어 매크로제원을 선정한 후 그 중 기어 성능이 가장 우수하다고 판단되는 제원을 취하는 방법과 무작위 대입 접근 방법을 주로 사용한다. 무작위 대입 접근 방법은 정해진 설계 변수 공간에서 조합 가능한 모든 후보 제원들에 대해서 각 기어 성능을 평가하고 목적 함수와 제약 조건에 부합하는 제원을 선정함으로써, 작동 조건에 대한 다양한 요구 사항을 만족하는 기어 매크로제원을 찾는 동시에 제작 가능한 제원을 찾을 수 있다. 하지만 전통적인 기어 설계 방법은 설계자의 기어에 대한 높은 배경 지식과 별도의 기어 해석 솔버가 요구된다. 본 연구에서는 이러한 기어 설계 상의 어려움을 개선하기 위하여 머신러닝 기반의 기어 설계 알고리즘을 개발하였다. 기어 설계 분야에 머신러닝을 적용하기 위하여서는 양질의 기어 설계 데이터세트를 확보하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기어 설계 데이터세트를 생성하기 위하여 자체적으로 기어 해석 솔버를 개발하였다. 계산 정확도를 보장하기 위하여 국제 표준에서 제시하는 방법을 통해 기어의 굽힘 및 면압 강도에 대한 안전계수와 효율을 계산하였다. 기어쌍의 부피와 무게는 기하학적 특성을 기반으로 계산하였다. 하지만, 정적 전달오차의 경우 표준화된 방법이 없기 때문에 기어의 정확한 인볼루트 및 트로코이드 이뿌리 치형을 고려하여 정적 전달오차를 예측하는 해석적 모델을 제안하였다. 제안된 해석적 모델과 유한요소방법의 PPSTE를 비교한 결과 약 3%의 상대오차를 나타냈고, 이를 통해 예측 성능의 우수성이 검증되었다. 개발된 기어 해석 솔버를 이용하여 기어 매크로제원 오차가 고려되지 않았을 때 비슷한 성능을 나타내는 2개의 기어쌍을 선정한 후 제작 오차를 고려한 몬테카를로 해석을 통해 매크로제원 오차가 기어 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 마이크로제원 오차가 기어 성능에 미치는 영향을 분석하는 것에 초점이 맞춰진 선행연구와 달리, 본 연구에서는 기어 설계 시 기어 매크로제원 오차와 정적 전달오차의 강건성을 고려하는 것이 매우 중요하다는 것을 확인하였다. 특히 PPSTE의 경우 기어 매크로제원 오차가 고려되었을 때 두 기어쌍에서 표준편차가 약 6배 차이가 나타났다. 정의된 설계 변수 공간 및 설계 변수 간격에서 개발된 기어 해석 솔버를 이용하여 기어 설계 데이터세트를 생성하였다. 약 230만 개의 기어 설계 데이터세트를 기반으로 머신러닝 모델을 이용한 기어 성능 예측 및 설계 가능성을 평가하였다. 다양한 머신러닝 모델을 검토한 결과, kNN(k-nearest neighbor), 랜덤 포레스트(random forest), DNN(deep neural network)은 모든 기어 성능 지표에 대해서 0.9973 이상의 R^2 점수를 보여주었다. 또한, 이들 모델은 모든 기어 매크로제원 매개변수에 대해서 0.9961 이상의 R^2 점수를 보여주었다. 다시 말해서, kNN, 랜덤 포레스트, DNN은 기어 매크로제원 매개변수를 통해 각 기어 성능 지표를 우수한 성능으로 예측할 뿐만 아니라, 기어 성능 지표를 통해 각 기어 매크로제원 매개변수를 높은 예측 점수로 추론할 수 있었다. 또한 실제 현장에서의 활용 가능성을 평가하기 위하여 기어 성능 예측 및 설계를 위한 머신러닝 모델 개발 시 적절한 데이터세트의 크기를 확인하였다. 마지막으로 인공신경망 구조의 역전파와 능동적 학습을 이용한 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 기어 성능 지표는 설계 변수에 대한 명시적 형태로 나타낼 수 없기 때문에 빠르게 최적의 해를 구할 수 있는 경사하강법과 같은 결정론적 방법 대신 유전알고리즘과 같은 확률론적 방법으로 최적설계를 수행해야 한다. 본 연구에서는 군집 지표 기반의 비지배 분류 기법을 적용한 인공신경망 기반의 다목적 기어 최적설계 알고리즘인 NSGIDNs(nondominated sorting generative inverse design networks)를 제안하였다. NSGIDNs는 2,380개의 초기 데이터를 가지고 2번의 최적설계 수행을 통해 최종적으로 2,984개의 데이터로 최적의 파레토 프론트를 찾을 수 있었다. 반면, 대표적인 다목적 최적화 유전알고리즘인 NSGA-II는 100개의 개체군 크기로 60번의 세대가 진행되어 총 6,000개의 데이터가 확보되었을 때 파레토 프론트가 수렴하였다. NSGA-II와의 비교를 통해 NSGIDNs의 유효성과 성능의 우수성이 확인되었다. NSGIDNs는 전통적인 기어 최적설계에서의 어려움을 해결했을 뿐 아니라, 나아가 최적설계 분야에서의 머신러닝 활용 가능성을 보여주는 좋은 사례가 될 것으로 기대된다.

평행축 기어의 재질 변화에 따른 소음 : 스퍼기어 소음 평가

최성현 아주대학교 공학대학원 2024 국내석사

기어장치(Gear Unit)는 동력전달, 속도 변환 및 운동 방향 전환 등의 역할을 하는 기계적 구동 장치의 핵심 모듈이다. 최근 들어, 전기차(Eletric Car), 드론 (Drone), 로봇(Robot) 등 첨단 자동화 기계 장치에서 각종 기어의 급격한 사용 량 증가와 함께 고부하·고속 동작으로 인해 유발되는 기어 소음을 낮추기 위 한 노력이 점차 중요해지고 있다. 일반적으로, 기어 소음은 기어 간의 불안전 한 운동과 동력전달에 따른 전달 오차로 인해 야기되거나 재질에 따라 소음 정도가 다를 수 있으며, 본 논문은 기어 재질이 소음에 미치는 영향에 주목 한다. 본 연구는 평행축 기어(Parallel-axis Gear)에 대한 재질 변화에 따른 소음 정 도를 평가하였고, 이때 대표적인 평행축 기어로 헬리컬 기어(Helical Gear), 평 기어(Spur Gear)를 고려하였다. 실험 평가를 위한 구체적인 연구방법으로, 우선 평행축 기어의 재질로 S45C(금속)와 MC901(비금속)을 선택하였으며, 소음 측정을 위한 평행축 기어 장치로 2개의 부속 기어가 맞물려서 회전하는 기구를 제작하였다. 다음으로, 각 부속 기어의 재질과 형태에 따라 총 6가지의 기어를 제작하였다. 실험 평 가에 사용된 평행축 기어는 평기어(S45C+S45C), 평기어(S45C+MC901), 평기 어(MC901+ MC901) 등 평기어 3종류와 헬리컬 기어(S45C+S45C), 헬리컬 기 어(S45C+MC901), 헬리컬 기어(MC901+ MC901) 등 헬리컬 기어 3종류이다. 아울러, 0~240 RPM(Revolutions Per Minute) 구간에서 각 평행축 기어에 대한 재질에 따른 소음을 측정 및 비교 분석하였다. 실험결과에 대한 요약은 다음과 같다. 첫째, 평기어(S45C+S45C)와 헬리컬 기어(S45C+S45C)는 금속 재질 간에 높 은 마찰음으로 인해 RPM에 따른 소음 증가가 가장 크게 나타났다. 둘째, 평기어(S45C+MC901)와 헬리컬 기어(S45C+MC901)는 재질간의 경도 차이로 인해 RPM에 따른 소음 증가가 작게 나타났다. 셋째, 전체 평행축 기어에 대한 소음 비교 분석 결과, RPM 150 이상 구간 에서 평기어(S45C+S45C), 헬리컬 기어(S45C+S45C), 평기어(MC901+MC901), 평기어(S45C+MC901),헬리컬 기어(MC901+MC901), 헬리컬 기어(S45C+MC901) 의 소음이 순차적으로 높게 나타났다. 마지막으로 본 연구를 통하여 자동화 장비 분야에서 기어 제작시 가장 많 이 쓰이는 재질을 사용 하여 소음을 측정하고, 측정된 데이터에 관한 평가를 기반으로 재질 변경 시 기어 감압 효과를 예측할 수 있는 자료를 제공하고자 한다.

일괄형 스크류-클램프 기구 구조와 기어 모듈의 최적화 설계 : 매입형 LED 다운라이트 용

전두용 성균관대학교 일반대학원 2012 국내석사

스크류-클램프란 LED 다운라이트와 같은 매입형 기기를 천장에 고정시키는 기구 구조로, 현재 사용되고 있는 스크류-클램프는 여러 개의 스크류를 개별적으로 구동시켜야 하는 불편함이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 일괄형 스크류-클램프 기구 구조를 제안하였다. LED 다운라이트의 특징과 구성요소를 고려한 상세 설계를 통해 형상조건을 도출하였고, 스크류-클램프가 일괄적으로 구동되기 위한 동력 전달 방법으로 내접기어를 사용하였다. 내접기어는 여러 개의 피니언이 동시에 구동하는 모듈 개념으로, 설계는 두 가지 방법으로 수행하였다. 하나는 안전성이 높은 기어 강도 계산 규격에 의한 설계로, 표준 규격에 의한 기어의 설계가 제한된 형상조건에 알맞은 지를 알아보았고, 다음은 유한요소해석에 의한 기어 최적화 설계로, 설계변수를 설정하고 변수와 치(齒)에 대한 응력분석을 통해 가장 알맞은 기어와 피니언을 도출하였다.

기어 접촉 강성을 고려한 베어링 진동예측과 실험적 검증에 관한 연구

박지훈 인제대학교 일반대학원 2021 국내석사

기어 접촉 강성을 고려한 베어링 진동예측과 실험적 검증에 관한 연구 박 지 훈 (지도교수 : 김흥섭) 인제대학교 대학원, 기계공학과 기어시스템은 기계 구성 요소 중 동력의 전달이 확실하며, 손실이 적어 폭 넓게 사용된다. 하지만 기어는 축의 속도 변화나 기어잇수의 차이에 따른 기어비를 이용하여 사용자가 원하는 대로 속도와 토크를 전달한다. 이 때 기어 이의 처짐 또는 손상, 축 변형 등이 발생한다. 이러한 것들이 원인이 되어 전달 오차가 발생한다. 전달오차가 원인이 되어 기어에 진동이 발생하고 이 진동이 기어 축으로 전달되어 축과 연결된 베어링에 전달된다. 이러한 전달 과정을 거치며 진동은 증폭되고 최종적으로 기어 시스템의 하우징으로 전달되어 기계시스템의 소음으로 공기 중에 방출된다. 본 논문에서는 가장 널리 사용되는 스퍼기어 한 쌍에 대한 접촉강성을 바탕으로 베어링 진동 저감을 위한 해석적 검증에 대한 예측을 담고 있다. 타켓 기어에 대한 동적전달오차와 모드해석을 진행하며, 테스트 벤치를 제작하고 해석과 동일한 조건에서 시험을 진행한다. 동적전달오차와 모드해석을 통하여 동역학 해석 모델과 시험 모델의 동일성을 확보하고, 최종적으로 각 모델에 대한 베어링 진동을 예측하고 시험한다. 두 결과값을 비교하여 해석적 결과에 대한 신뢰성을 검증한다. Key word : 기어시스템, 동적전달오차, 접촉강성, 베어링진동

기어치형 변경에 따른 소음변화 예측을 위한 다물체 동역학 해석에 관한 연구

김병준 인제대학교 일반대학원 2022 국내석사

기어치형 변경에 따른 소음변화 예측을 위한 다물체 동역학 해석에 관한 연구 김 병 준 (지도교수 : 부광석) 인제대학교 대학원, 기계공학과 대부분의 기어시스템의 진동은 기어의 설계요인, 제조요인, 조립요인, 운전요인 등에 의하여 발생하게 된다. 앞서 언급한 요인들로 인하여 기어는 기어에서 오차와 축 변형이 없다고 가정한 이상적인 기어전달과 실제 구동 중 발생하는 기어전달 사이의 차이가 발생하게 되는데 이를 전달오차(Transmission Error)라고 한다. 이러한 전달오차는 기어와 결합되어 있는 샤프트 축과 베어링에 진동을 발생시키고 기어가 맞물리면서 발생하는 치면 사이의 힘은 기어와 샤프트 베어링을 지나 하우징 진동을 유발하고 외부로 소음을 방출하게 되는데 이를 화인소음(Whine Noise)라고 칭한다. 본 논문에서는 이러한 화인소음의 분석과 저감을 위하여 테스트 벤치를 통하여 기어의 진동 특성과 소음경향을 분석하고 다물체 동역학 프로그램을 통하여 기어 시스템을 모델링하여 시험모델과의 해석적 검증을 실시하였다. 해석적 검증을 위하여 기어시스템에 대한 정적전달오차(Static Transmission Error)와 모드해석을 진행하여 시험 데이터와 비교검증 하였으며 이를 바탕으로 기어치형 변경을 통해 베어링 진동 저감을 예측하였다. Key word : 기어시스템, 정적전달오차, 모드해석, 베어링진동, 화인소음

DLC 코팅된 폴리머 기어의 트라이볼로지 특성 평가

배수민 연세대학교 대학원 2019 국내석사

기어는 서로 맞물리는 힘을 통하여 기계시스템에 동력을 전달하는 기계요소이다. 특히, 폴리머 기어는 값싼 제조 단가, 가벼운 무게, 내부식성, 우수한 탄성 등으로 금속기어를 대체할 수단으로 주목받고 있다. 폴리머 기어의 낮은 관성과 댐핑 효과가 자동차의 연비 및 Noise-vibration-harshness 특성을 개선이 그 이유이다. 하지만 여러 장점에도 불구하고 폴리머 기어는 가혹한 환경에서 응용이 제한받는다. 폴리머의 취약한 기계적, 열적 특성이 가혹한 작동환경 속에서 심각한 마모를 유발한다. 따라서, 폴리머 기어의 재질 개선에 관련된 연구가 많이 이루어지고 있다. 특히, 유리 섬유 혹은 탄소 섬유와 같은 강화 섬유를 활용한 복합재료의 폴리머 기어가 개발된 사례가 있다. 이런 강화 섬유의 효과로 향상된 기계적 특성을 얻을 수 있었지만, 돌출된 강화 섬유로 인해 상대 기어에 마모를 유발하는 문제점이 보고되었다. 또한, 폴리머 기어의 내구성을 저하시키는 요소로 폴리머의 낮은 열전도율이 있다. 이로 인해, 작동 중 발생하는 열이 폴리머 기어 이빨에 축적되어 기어 이빨의 온도를 상승시킨다. 결과적으로, 상승된 열이 기어 이빨을 연화시켜 접촉부위의 마모를 가속화시킨다. 따라서 본 연구에서는 폴리머 기어의 트라이볼로지적 특성을 개선하기 위해 폴리머 기어에 Diamond-like carbon 코팅을 적용하였다. 기어 내구성 실험에 앞서 negative bias를 증착변수로 선정하여 실린더 형태의 폴리머 시편에 Diamond-like carbon 코팅을 증착했다. Pin-on-disk 타입의 마찰실험을 통해 증착된 실린더 형태 시편의 트라이볼로지적 특성을 평가했다. 실험결과, 40 V로 DLC 코팅된 Polyamide66가 시편들 중 가장 낮은 마찰계수를 보였으며, 0 V로 DLC 코팅된 Polyamide66이 가장 우수한 내마모성을 보였다. Pin-on-disk 결과를 바탕으로, 0 V의 DLC 코팅 조건을 polyamide66 기어에 적용하여 기어 내구성 실험을 진행했다. 기어 내구성 실험 결과, 코팅되지 않은 시편과 비교하여 약 73% 중량 손실을 저감한 효과를 보였다. 작동온도 역시 12 ℃가 감소했으며, 동력전달효율이 6% 개선되었다. 실험 후 기어의 뿌리 부근에 DLC 코팅이 부분적으로 마모된 것을 확인할 수 있었다. 이는 상대 기어와 맞물리면서 SUS304 기어의 날카로운 끝단이 초기 접촉 시 응력집중에 의한 것으로 판단된다. Gears are the basic mechanical element that transmits power in mechanical systems. In particular, polymer gears have received a great deal of attention on recent year in various industries. polymer gears have advantages in cheap production cost, lightweight, no-lubricant operability, corrosion resistance and high resilience. in automotive industry, polymer gears are attracting attention as a good alternative to metal gears. This is because the low inertia and internal damping effect of the polymer gears improve fuel efficiency and Noise-Vibration-Harshness(NVH) performance, respectively. However, despite these benefits, the poor mechanical and thermal properties of polymer causes severe wear in harsh operating conditions. In order to reinforce the mechanical properties of polymer, the development of composite polymer gears including reinforcing fiber such as glass or cabon fiber has been reported. Although the load-carrying capacity of the polymer gears was increased by the effect of reinforcing fiber, the exposed fibers on the surface can cause wear. The low thermal conductivity of the polymer is also a factor that degrades the durability of the polymer gears. The heat generated during operation accumulates in the polymer gear teeth, raising the temperature. As a result, the elevated heat softens the gear teeth to accelerate wear. Therefore, in this study, diamond-like carbon coating was applied to the polymer gear to improve the tribological characteristics of the polymer gear. Prior to the gear durability test, negative bias voltages were selected as a deposition parameter and diamond-like carbon coating was deposited on cylindrical polymer specimens. Pin-on-disk type sliding experiment was used to evaluate tribological characteristics of the deposited specimens. Polyamide66 coated with DLC at 40 V showed the lowest friction coefficient and Polyamide66 coated with DLC 0 V had the best wear resistance among the specimens. Based on pin-on-disk results, 0 V DLC coating condition was applied to polyamide66 gears. The gear durability test showed that the weight loss was reduced by about 73% compared with uncoated gear. The operating temperature was also reduced by 12 ℃ and power transmission efficiency was improved by 6%. After the experiment, it was confirmed that DLC coating was partially worn around the root of gear. It is considered that the sharp end of SUS304 gear caused stress concentration at initial contact while engaging with DLC coated gear.