減算製造のためのトポロジー最適化は、軽量部品の付加製造に新たなアイデアをもたらす

この投稿は warrior bear によって 2022-6-1 09:34 に最後に編集されました

Antarctic Bear の紹介: 減算プロセスの場合、現在のコンピュータソフトウェアは対応する軽量形状を簡単に生成できますが、これにより製造コストと廃棄物が増加します。しかし、このように生成された軽量形状を製造するために積層造形技術を使用するというのは、新しいアイデアかもしれません。
付加製造（AM、3D 印刷とも呼ばれる）の「複雑さがないこと」は、従来の製造方法に比べて大きな利点であるとよく言われます。 3D プリントでは軽量で生物にヒントを得た形状や格子構造を作成できることが、3D プリントを選択する理由としてよく挙げられます。しかし、これらのバイオニック部品が従来の方法でも簡単に製造できるとしたらどうなるでしょうか?
もちろん、一部の形状は 3D プリントでしか製造できませんが、プロセスの機械加工性、ツールのアクセシビリティ、固定具の設計基準をすべて把握し、コンピューターアルゴリズムを適用して軽量部品を生成できるとしたらどうでしょうか。これが事実であれば、3D プリントから派生した設計ソフトウェアツールが製造に簡単に役立つ可能性があります。
このことについて詳しく説明する前に、コンピューターアルゴリズムがどのようにして軽量部品を独自に生成できるのか疑問に思うかもしれません。実は、それは思っているより簡単で、従来はトポロジー最適化と呼ばれていたこれらのコンピューターアルゴリズムは、3D プリントが市場に登場して以来、ほぼずっと存在してきました。
ペンシルベニア州立大学の工学部の学生、左から Gracie Chiodo、Jennifer Aklilu、Yanen Huang、Luke Fichner は、Autodesk Fusion 360 を使用して、NASA の卒業プロジェクト用の軽量構造物を生成しました。(写真提供: Ryan McClelland) Protolabs は、これを 1 日もかからずに簡単に機械加工しました。画像クレジット: Gregg Stoklosa
最も基本的なトポロジー最適化では、数学的アルゴリズムを使用して、負荷や力、トルクがほとんどまたはまったくかからない 3D ソリッドモデルの領域から材料を削除することで軽量構造を実現します。これは構造解析に最もよく適用されますが、流体の流れ、熱伝達、およびコンピューター上で離散化、モデル化、解析できるほぼすべての物理現象を対象としたアルゴリズムも開発されています。
トポロジー最適化では、ユーザーは、材料が追加される場所を制限する境界ボックスと「禁止領域」、パーツと嵌合インターフェースへの負荷、および動きを制限したり他のパーツとの接続を確保したりする追加の制約を指定します。これは通常、設計エンジニアまたは構造解析者によって行われますが、製造エンジニアやプロセスエンジニアはトポロジー最適化を使用して軽量の器具を設計できます。

荷重、制約、およびボリューム境界が指定されると、トポロジー最適化アルゴリズムを使用して既存の部品から材料を除去し、重量を軽減できます。目標の軽量化を達成する際に、コンポーネントが破損したり、過度に変形したり、所定の安全係数を下回ったりしないように、アルゴリズムに基づいて材料を追加することもできます。
流体の流れ、熱伝達、およびその他の種類の問題にトポロジー最適化を適用する場合も、同じ基本設定に従い、構造基準を圧力、抗力、熱効率などの関連するパフォーマンスメトリックに置き換えます。離散化、計算能力、および分析の忠実度 (線形、非線形など) によって、結果の精度だけでなく、結果を取得するためのコストと時間も決まります。
トポロジー最適化の課題は、複雑な形状が生成されることが多いため、従来の製造方法を使用して軽量な結果を生成する能力であることが常にありました。そのため、トポロジー最適化と 3D プリントは密接に関連しています。 3D プリントは、必要な場所にのみ層状の材料を使用して、トポロジーが最適化された部品を製造する最も簡単な方法であることがよくあります。明らかに、サポート構造など、3D プリントでトポロジー最適化された部品を製造する際には多くの考慮事項があり、課題もしばしばありますが、3D プリントが過去 30 年間で人気が爆発的に高まったのと同様に、トポロジー最適化は過去 10 年間で再び注目を集めています。
減算部分には剥離の影響はありませんが、加工時に他の兆候が現れます。画像クレジット: ペンシルベニア州立大学の Timothy Simpson 氏従来のトポロジー最適化アルゴリズムのほとんどで興味深いのは、元の構造から材料を減算することで部品を生成することです。ほとんどのアルゴリズムは、既存の部品から開始し、一定量の材料が除去されるか、1 つ以上の逸脱または破損基準がアクティブになるまで、低応力領域から材料をゆっくりと除去します。したがって、コンピューターアルゴリズムを使用して減算製造部品の最適なトポロジを導き出し、3D プリントに最適なバージョンを設計することができます。
多くの人々がこのことに気付き、現在では軽量構造を生成するための新しいコンピューターアルゴリズムや方法が数多く登場しています。加算的なもの、減算的なもの、そしてその両方の組み合わせのものもあります。人工知能や機械学習アルゴリズムを使用して複雑な構造や軽量部品を生成するものもあれば、粘菌の成長や太陽に向かって成長する植物の種子などを模倣するものもあります。
母なる自然は何千年もの間、進化する生物、構造、そして生命を創造してきました。では、新しいデザインを生み出すときに、自然からインスピレーションを得てみてはいかがでしょうか? そうすることで、特定の種類の製造プロセスを使用して何が製造可能か（できないか）に関するさまざまな制約を考慮してこれらのアルゴリズムを「プログラム」し、設計を進化させて、3D プリントと同じくらい簡単に機械加工や鋳造などで製造できるものに発展させてみてはいかがでしょうか。
残念ながら、軽量部品の加工には時間がかかることが多く、コストと廃棄物が増加するため、機械加工には矛盾が生じます。将来の新しいアルゴリズムがこの処理パラドックスの解決に役立つかどうかはわかりません。しかし、たとえコンピューティング能力がもはや私たちの限界ではなくなったとしても、なぜさらに一歩進んで 3D プリントで作られた軽量コンポーネントを使用する必要があるのでしょうか?

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