밝은 불꽃: 구리 3D 프린팅 기술을 기반으로 한 Markforged

배출가스 제로 차량을 향한 여정은 작은 부품에서부터 시작됩니다. Claudia Schergna가 Markforged와 함께 자사의 구리 3D 프린팅 기술이 자동차 설계자가 효율적으로 부품을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

자동차 시장은 이미 전기자동차(EV)의 엄청난 성장을 목격하고 있습니다. 영국 시장만 해도 2016년부터 2022년까지 800% 이상 성장했으며, 앞으로도 수년간 신차 판매의 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 수요에도 불구하고 자동차 생산업체들은 제조 문제로 인해 수익성을 달성하는 데 어려움을 겪고 있다고 보고했습니다. 전체 공급망이 EV를 중심으로 구축되었음에도 불구하고 해당 구성 요소는 효율적으로 생산하기에는 여전히 매우 복잡합니다.

다른 많은 산업과 마찬가지로 자동차에서도 적층 제조(AM)를 사용하여 부품 프로토타입을 제작하는 것은 출시 시간을 단축하고 자원을 절약할 수 있는 기회를 의미합니다. 새로운

Markforged의 순수 구리 소재와 Metal X 시스템은 비용을 절감하고 설계를 최적화하기 위해 버스바와 같은 부품의 프로토타입을 제작하기 위한 자동차 R&D에 사용되고 있습니다.

버스바는 집중적인 전기 응용 분야에서 하위 시스템에 전류를 분배하는 전기 전도성 금속 막대입니다. 따라서 EV에서 최적의 전기 성능을 달성하는 데 있어 필수적인 구성 요소입니다.

엔지니어는 여러 제약 조건을 고려하여 작업해야 하므로 올바른 부스바를 설계하는 것은 복잡할 수 있습니다. 특히, 실행 가능한 설계를 위해서는 폼 팩터와 열 방출 요구 사항의 경계 내에서 작동해야 합니다.

EV의 부스바는 재료의 높은 전기 전도성으로 인해 일반적으로 순수 구리로 만들어집니다. 그러나 뛰어난 전기적 특성에도 불구하고 구리는 전통적인 제조 방식으로 작업하기가 어렵기 때문에 가격이 비싸고 리드 타임이 길어집니다. 이러한 문제를 완화하기 위해서는 금속 3D 프린팅이 완벽한 후보입니다.

최적화된 부품을 만들기 위해 여러 번의 반복이 필요할 수 있다는 점을 고려하면 이러한 높은 비용과 긴 리드 타임으로 인해 설계자는 여러 가지 타협을 하게 될 수 있으며 시간 제약으로 인해 설계가 덜 최적화될 수 있습니다.

순수 구리를 3D 프린팅하여 부스바 설계 프로토타입을 제작함으로써 전기 자동차 공급업체는 여러 가지 경쟁 우위를 누릴 수 있습니다. 순동으로 3D 프린팅할 수 있는 기능을 통해 차량 공급업체는 각 반복에서 비용을 절감하고 기계 센터의 병목 현상으로 인한 긴 리드 타임을 피할 수 있습니다. 또한 엔지니어는 더욱 실험적인 설계를 신속하게 테스트할 수 있습니다.

Markforged는 부스바 프로토타입을 제작하기 위한 기존 제조 공정의 경우 일반적으로 반복당 £160 이상의 비용이 들고 리드 타임은 3주 정도 소요될 것으로 추정합니다. 이와 대조적으로 순수 구리 소재의 Metal X 시스템을 사용하여 버스바 프로토타입을 인쇄하는 데 드는 비용은 £45에 불과하며 리드 타임은 단 3일입니다.

즉, Metal X는 기존 제조를 통해 단 한 번의 반복을 수행하는 데 걸리는 시간과 동시에 9번의 반복을 처리할 수 있으므로 엔지니어는 부품 도착을 기다리는 데 소요되는 시간 동안 설계를 테스트할 수 있습니다.

Markforged Metal X는 구리 인쇄 가능성을 제공하는 유일한 기술은 아니지만 다른 구리 합금은 동일한 성능을 제공하지 않기 때문에 버스바 제조에 필요한 순수 구리 인쇄를 허용하는 유일한 기술이라고 회사는 주장합니다. .

3D 프린팅 프로토타입을 제작할 수 있는 능력은 작업 흐름에 혁명적인 영향을 미치고 기계 기술자의 귀중한 대역폭을 확보하며 프로토타입을 확보하기 위해 타사 서비스를 사용하는 것과 관련된 비용을 절감하는 빠른 처리 제작을 통해 매우 중요합니다.

버스바 외에도 3D 프린팅된 순수 구리는 방열판, 교환기, 냉각판과 같은 EV 애플리케이션에도 사용되고 있습니다.

더 빠른 프로토타입 제작 능력은 설계 주기를 크게 향상시켜 기존 제조에 비해 더 높은 수준의 최적화를 가능하게 합니다.

이러한 특성은 시간과 비용 최적화가 우선시되는 애플리케이션에 특히 중요하며, EV 개발은 이러한 압박을 가장 많이 느끼는 분야 중 하나입니다.