내화 다주원소 합금의 설계 및 적층제조 적합성 확보를 위한 물리 기반 단계적 계산 스크리닝 프레임워크

극한 환경용 구조재료로 주목받는 내화 다주원소 합금(Refractory Multi-Principal Element Alloy)은 단상 안정성, 적층제조 공정 적합성, 연성 및 고온 강도를 동시에 만족해야 하지만, 방대한 조성 공간과 물성 간 상충관계가 존재하여 실험적 탐색에 한계가 있다. 본 연구에서는 W-Ta-Mo-Nb-Zr-Ti 계를 대상으로, 물리적 설계 기준에 따라 후보 조성을 단계적으로 선별하는 physics-guided screening framework를 구축하였다.
1단계에서는 CALPHAD 계산으로 상온과 1,000 K에서의 BCC 단상 안정성을 평가하고, 경쟁상의 형성 가능성이 높은 조성을 제외하였다. 2단계에서는 Eagar-Tsai 용융풀 신경망 분류기로 레이저 분말베드 용융(Laser Powder Bed Fusion) 공정창을 예측하고, 안정적인 용융풀 형성이 가능한 조성을 선별하였다. 3단계에서는 머신러닝 기반 원자 포텐셜 모델을 활용해 Local Lattice Distortion (LLD)과 Interstitial Charge Density (ρ₀)를 계산하여 연성 및 결합 특성을 평가하였다. 4단계에서는 Rao–Suzuki형 나사전위 강화 모델을 적용하여 온도에 따른 항복강도를 평가하고 후보 조성의 기계적 성능을 비교하였다.
단계적 선별 결과, 광범위한 W–Ta–Mo–Nb–Zr–Ti 조성 공간에서 두 개의 유망 조성 영역을 도출하였다. 하나는 Ta80W12Nb8을 기준 조성으로 하는 고-Ta 계열이며, 다른 하나는 보다 높은 구성 엔트로피를 갖는 Ta–Mo 기반 고엔트로피 계열이다. 최종적으로 두 조성 영역에서 대표 합금을 선정하여 아크용해를 통해 시편을 제작하였으며, 이후 경도 및 인장시험을 통해 예측 결과를 검증할 수 있도록 계산–실험 피드백 구조를 구축하였다. 본 프레임워크는 방대한 다원계 조성 공간에 대해 고비용 계산과 실험을 최소화하면서 물리적 해석을 가능하게 하여 극한환경용 합금 설계에 적용될 수 있다.