3Dプリントとジェネレーティブデザイン

はじめに: ジェネレーティブデザインは、ユーザーが定義した要件と制約に基づいて製品を自動的に作成できる、コンピューターと AI を活用した設計プロセスです。つまり、ソフトウェアは、ユーザーが提案した製品属性と設計目標に基づいて部品または製品を設計します。 3D プリントは、生成的に設計された部品の製造に多くの利点があります。

ジェネレーティブデザインソフトウェアに入力される変数 (使用目的、製造方法、使用可能な材料など) が増えるほど、コンピューターデザインによって生成される結果は良くなります。ソフトウェアを使用して設計された製品は、一般的に曲線的な外観と、木の枝や骨に似た構造をしています。ジェネレーティブデザインは、自然が最適な構造に到達するために経る進化の試行錯誤のプロセスに似ていますが、そのペースははるかに速いです。ジェネレーティブデザインを使用すると、高い強度を確保しながら材料を節約できるなど、多くの利点があります。

△ ダッソー・システムズのCATIAソフトウェアを使用してジェネレーティブデザインにより基本ブラケットを最適化し、材料を節約しながら強度を維持（出典：ダッソー・システムズ）

上の写真の通り、右側のブラケットがオリジナルデザインです。左のブラケットは、同じ強度を保ちながら、同じ寸法に適合させながら、使用する材料の量を減らすように最適化された部品です。最終的なブラケットは、射出成形、機械加工、または 3D プリントすることができます。 AI で生成されたデザインは往々にして非常に複雑なため、3D プリント方式でしか製造できません。

ジェネレーティブデザインは強力ですが、デザイナーやエンジニアに取って代わることはできません。ジェネレーティブデザインソフトウェアは、部品の設計と最適化を高速化するために使用するツールにすぎません。 AIはさまざまな結果を生成し、異なる結果の違いを比較し、最適な解決策を見つけることができますが、これはデザイナーが短期間で行うのが困難です。

多くのソフトウェア製品には、アルゴリズムを使用して部品の要件を製品の形状と設計に変換するジェネレーティブデザイン機能があります。しかし、数十または数百のオプションを生成するのではなく、単一のパーツを改良します (これはパラメトリックデザインによく似ています)。 2 つの概念は似ていますが、ジェネレーティブデザインは通常、複数の反復ではなく、デザインの複数のオプションに関連付けられます。

ジェネレーティブデザインソフトウェア<br /> 形状最適化アルゴリズム、つまりトポロジー最適化は、できるだけ少ない材料を使用して十分に強度のある部品を作る方法という、最も基本的なエンジニアリングの問題の 1 つに長い間取り組んできました。今日の AI ジェネレーティブデザインはさらに一歩進んで、幅広いオプションを提供します。重要な点は、エンジニアがもはやスキルレベル、経験、創造性によって制限されなくなったということです。ジェネレーティブデザイン分析の最後には、エンジニアは、さらに検討して改良できるコンセプト、または重量、負荷、材料などすべてのプロジェクト要件を完全に満たす、すぐに製造できる設計ソリューションのいずれかを手に入れることができます。

△AutodeskのFusion 360ソフトウェアにより、エンジニアはコンポーネントを最適化して材料使用量を削減し、機能性を最適化できます（出典：Autodesk）

ジェネレーティブデザインは、他の多くのコンピューター支援プロセスと同様に、人間のドライバーを必要とするクリエイティブツールです。したがって、成功はユーザーが入力するデータの品質に関係します。ここで、コンピューターサイエンスの GIGO (「garbage in, garbage out」) の概念を借りることができます。つまり、誤った入力データは誤った結果を生成します。ジェネレーティブデザインツールを使用すると、ほぼ誰でも複雑な設計を習得できますが、目的のパーツの初期条件を正しく定義するために必要なスキルを過小評価しないでください。一般的に、ジェネレーティブデザインソフトウェアが問題を解決するために必要とする情報には、次のものが含まれます。

●設計空間の物理的な制約。これには、新しい部品のより大きなアセンブリ内のすべてのインターフェイス (取り付け穴など) と、新しい部品が占有できないスペースが含まれます。ジェネレーティブデザインは、占有スペースを少なくするために部品を再設計するためによく使用されます。

●力と荷重の境界条件。移動や操作のストレスに耐えるために強化または簡素化する必要がある領域が含まれます。

● 部品の質量やコストを最小限に抑えたり、プロジェクトに必要な安全係数を定義したりするなどの標準または目標の設定。

●製造プロセスの実現可能性、これが 3D プリント製造の利点です。3D プリント自体は非常に高い柔軟性を備えており、ジェネレーティブデザイン部品の製造に非常に適しています。

●製造材料。複数の材料を選択した場合は、プロジェクトの要件を満たすために、材料ごとに異なる設計ソリューションが提供されます。

△ ジェネレーティブデザインを使用して最適化されたオートバイのリアアクスル（出典：Autodesk）

これらすべての初期入力（およびその他のオプション）により、ジェネレーティブデザインツールは魔法のように機能します。一般的には、応力分布を分析する一般的な最適化されていない設計から始めます。次に、ソフトウェアは反復的な作成プロセスを開始し、高応力領域に材料を追加し、低応力領域から材料を削除して、全体的な応力分布を再検討します。事前に定義された基準が満たされるまで、これらの手順を繰り返します。

ジェネレーティブデザインスタディが成功すると、複数の設計ソリューションが生成されます。今こそ、人間の専門家が再び介入し、独自の基準と経験に基づいて 1 つまたは複数のソリューションを選択するときです。ジェネレーティブデザインソフトウェアは、ユーザーがさまざまなデータ視覚化機能を使用してソリューションを比較し、選択するのにも役立ちます。ジェネレーティブデザインは、ジェネレーティブデザインが最適なソリューションになることを保証するものではないことに注意することが重要です。場合によっては、プロジェクトの要件が厳しすぎて、アルゴリズムで可能な解決策を見つけられないことがあります。この場合、ユーザーは基準、制約、または材料を調整して、再度調査を実行する必要があります。

ジェネレーティブデザインの利点は何ですか?

△ 利点としては、パフォーマンスの向上、コストの削減、部品の統合などが挙げられます (出典: Siemens Digital Industries Software)

ジェネレーティブデザインが実際に何であるか、そしてそれが何ができるかを理解したところで、部品製造にこれらのツールを適用することの実際の利点を確認しましょう。

●創造性。ジェネレーティブデザインは、従来の設計プロセスに関連するすべての創造性の制限を取り除き、人間が想像もできなかった最適な型破りな形状やフォームを作成します。

●優先順位のバランスをとる。特定のサイトですでに利用可能なパフォーマンスの側面と製造能力に基づいてソリューションを検討できます。

●分析を減らす。組み込みのテストと計算シミュレーションにより、さらにコストのかかる仮想コンピュータ支援エンジニアリング (CAE) 分析の必要性が軽減されます。

●作業負荷を軽減します。何百もの実行可能な設計ソリューションを提供することで、専門家を面倒な試行錯誤の作業から解放し、作業効率を向上させます。

●人的エラーを削減します。設計プロセスの大部分を自動化することで、設計に人為的エラーが発生するリスクを軽減できます。

●コストを削減します。これにより、材料使用量を抑えながら高性能な設計を実現し、開発時間と市場投入までの時間を短縮することでコストを節約できます。

●部分合併。特に積層造形プロセスを採用する場合、エンジニアは部品を統合し、アセンブリ全体を単一の部品に置き換える機会を模索できます。これは、サプライチェーンとメンテナンスプログラムにプラスの経済的影響を与える可能性があります。

アルゴリズムと美学：ジェネレーティブデザインの未来

△アユーブ・アフマド氏による3Dプリント用に設計されたスーパーカーのデジタルレンダリング（出典：アユーブ・アフマド氏）

モノのインターネットと AI が日常生活に普及するにつれ、ジェネレーティブデザインは製品設計の標準になる可能性があります。このテクノロジーによって提供されるデザインは、産業にプラスの影響を与えるだけでなく、日常の製品を生産するために必要なリソースが少なくなるため、環境にもプラスの影響を与えるでしょう。 Fusion 360、Creo Generative Design Extension、Ansys Discovery、nTopology、Dassault Systèmes CATIA Generative Design Engineeringなど、ジェネレーティブソフトウェアは現在急速に発展しています。これらのソフトウェアを 3D プリントと組み合わせて使用することで、独自のジェネレーティブデザインパーツを作成できます。

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