ジェネレーティブデザインと3Dプリントがイノベーションを解き放つ方法をご覧ください

3D プリント製品設計の分野では、ジェネレーティブデザインはよく言及される概念です。では、ジェネレーティブデザインと 3D プリントの関係は何でしょうか? 簡単に言えば、ジェネレーティブデザインは、手動モデリングでは実現が難しい設計ソリューションを作成できます。これらは非常に複雑な幾何学的構造を持ち、複雑な設計を現実のものに変えることができるため、3D プリント技術はジェネレーティブデザインの「良きパートナー」となる運命にあります。

次に、ソフトウェア会社オートデスクのジェネレーティブデザインの応用事例とジェネレーティブデザインの解釈をいくつか紹介します。これにより、ジェネレーティブデザインとトポロジー最適化の違い、およびジェネレーティブデザインと 3D プリントが製品設計の革新にもたらす並外れた想像力をさらに理解することができます。

デザインにおける自己革新を実現する<br /> まずは、オートデスクのジェネレーティブデザインを活用して製造業が実現したデザインイノベーションの事例を 3 つ見てみましょう。

オートバイのリアサスペンション部品の革新<br /> これは、ジェネレーティブデザインされたオートバイ部品の例です。
以下は、ジェネレーティブソフトウェアによって生成されたオートバイのリアサスペンションコンポーネントの設計と、コンポーネントの積層造形および機械加工プロセスのシミュレーションです。

ゼネラルモーターズは、電気自動車の重量を軽減するために、オートデスクのジェネレーティブデザインソフトウェアを使用してシートベルトブラケットを再設計しました。ブラケットは外部から見える必要がないため、外観は優先事項ではありません。ブラケットの設計における優先事項は、重量、安全性、部品数の削減、持続可能性、製造可能性でした。

ジェネレーティブデザインアプローチを使用してブラケットを設計する場合、エンジニアは材料、サイズ、重量、強度、製造方法、コスト制約などの設計パラメータを定義し、アルゴリズムによってこれらの基準を満たす複数の設計オプションが出力されます。この場合、ソフトウェアは 150 を超える有効な設計オプションを生成しました。設計者とエンジニアは各オプションを検討し、指定された要件に最も適した設計を選択できます。最終的に、新しいブラケットは元の部品よりも 40 パーセント軽量で 20 パーセント強度が高く、8 つの異なるコンポーネントが 1 つの 3D プリント部品に統合されます。

モジュラーキャビンパーティションを自動生成します<br /> エアバスはジェネレーティブデザインを使用して、航空機客室の仕切りの革新的なデザインを検討しました。ジェネレーティブデザインは、このプロジェクトを成功させる鍵でした。デザイナーたちは非常に明確な目標と制約を持っていました。キャビン構造は胴体と 4 点でしか接続できず、緊急のニーズに対応するためにキャビン隔壁の一部は簡単に取り外せる必要がありました。

キャビンのパーティションはモジュール設計を採用しており、モジュールをネットワークのように接続できます。設計チームは、ジェネレーティブデザインソフトウェアのアルゴリズムを使用して、これらのモジュール式パーティションの何千ものバリエーションを検討しました。最終的なキャビン隔壁の設計は、122 個の 3D プリント部品で構成されています。この設計は以前の設計の半分の重量しかなく、航空会社は安全要件を満たしながら燃料費を数百万ドル節約できることになる。

さまざまなデザインからお選びください<br /> 上記の例では、トポロジー最適化設計は使用せず、問題と望ましい結果から始めて、設計をジェネレーティブデザインに任せています。ジェネレーティブデザインがデザインの革新を自動的に実現する方法であることは、すでにご存知かもしれません。コンピュータは時間とエネルギーに制限されず、複数の有効な選択肢を検討することができます。 3D プリントなどの高度な製造技術のおかげで、最終的に最適化された設計オプションを製造することができます。

観察によれば、3D プリント部品の設計分野では、トポロジー最適化がおそらく最もよく言及される用語であり、この 2 つが混同されることがあります。ジェネレーティブデザインとトポロジー最適化はどちらも製品設計を最適化する設計手法ですが、両者の間には明らかな違いがあります。簡単に言えば、トポロジー最適化は既存の設計に基づいてより最適化された設計を得ることであり、ジェネレーティブデザインは自己革新的な設計です。

トポロジー最適化は構造最適化の一種です。指定された負荷条件、制約、パフォーマンス指標に基づいて、指定された領域内の材料分布を最適化する数学的手法です。トポロジー最適化では、通常、境界条件に基づいて有限要素解析を実行し、変形または削除によってモデルを最適化します。最も一般的に使用されるのは、設計から材料を削除し、シミュレーション検証を実行して、機械的特性を満たす軽量設計を明らかにすることです。このため、既存の設計を軽量化するための効果的な方法であり、積層造形における設計プロセスを短縮するための重要な手段となります。

トポロジー最適化設計は、特定の設計を最適化します。この設計が従来の設計方法で設計者によって作成された場合、本質的には、問題を解決する方法についての設計者の最善の推測になります。ジオメトリを事前に決定するこの方法自体には限界があり、これに基づいて得られる最適化された設計ソリューションも制限されます。設計者は意識的または無意識的に製造上の制約を考慮するため、現時点でのトポロジー最適化では、これらの制約されたジオメトリに基づいて最適なソリューションしか提供できません。

しかし、コンピュータアルゴリズムに依存して自己革新的なデザインを実現するジェネレーティブデザイン手法は、人間の脳のように制約されず、デザイナーの人工的なデザイン習慣や制限を回避することができます。これは、ジェネレーティブデザインがデザイナーが事前に定義したモデルに基づいていないためです。代わりに、設計意図が入力され、パラメータが設定され、ソフトウェアアルゴリズムによって各ジオメトリオプションが検討されます。限られたパラメータに基づいて、数百のオプションが提供されます。アルゴリズムは自動的に調整と判断を行い、最適な設計が得られるまでデザイナーが決定を下せるように設計を選別します。

ジェネレーティブデザインソフトウェアは、さまざまな設計を自動的に生成することで、設計者やエンジニアを反復的な設計タスクから解放し、部品のパフォーマンスを最大化したり、最終的には特殊で複雑な形状の設計を作成したりするなど、より価値の高い意思決定に集中できるようにします。

ジェネレーティブデザインを適用するには、コンピューターを真のパートナーとして活用するという考え方の変化が必要です。ジェネレーティブデザインの支援により、製品デザインはよりエキサイティングなものになります。メーカーは、これまで以上に多くの製品デザインを、より短い時間で、より高度なイノベーションをもって提供できるようになります。市場観察によると、ジェネレーティブデザインは人工知能、仮想現実、3D プリントなどの新しいテクノロジーとますます統合され、設計プロセスがよりインテリジェントになり、設計の敷居がさらに下がっています。

出典: 3Dサイエンスバレー

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