ジェネレーティブ デザイン (ジェネレーティブ デザイン) は、ユーザー定義の要件と制約に基づいて製品を自動的に作成するコンピューターおよび AI 主導の設計プロセスです。 つまり、ソフトウェアは、ユーザーが提案した製品の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 プリントには、ジェネレーティブ デザインのパーツを製造するのに十分な利点があります。
使用目的、製造方法、入手可能な材料など、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が多ければ多いほど、コンピューター デザインはより優れたものになります。 ソフトウェアで設計された製品は、一般的に曲線的な外観と、木の枝や骨格の形に似た構造を持っています。 ジェネレーティブ デザインは、自然界が最適な構造にたどり着くまでの進化の試行錯誤のプロセスに例えられ、その速度ははるかに高速です。 ジェネレーティブ デザインを使用すると、高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。
例えば下の金具、右の金具がオリジナルデザインです。 左のブレースは、同じ強度と同じ寸法を維持しながら、材料の使用量を減らすために最適化された部品です。 最終的な足場は、射出成形、機械加工、または 3D プリントで作成できます。 AI によって生成されたデザインは非常に複雑であることが多く、3D プリント方法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ものではありません。 ジェネレーティブ デザイン ソフトウェアは、設計を高速化し、パーツを最適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、さまざまな結果の違いを比較して、最適なソリューションを見つけることができますが、これは設計者が短期間で行うのは困難です。
多くのソフトウェア製品は、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 デザイン機能を備えています。 ただし、数十または数百のオプションを生成する代わりに、個々のパーツを改善します (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 デザインは多くの場合、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ています。
ジェネレーティブ デザイン ソフトウェア
形状最適化アルゴリズム、またはトポロジー最適化は、最も基本的な工学的問題の 1 つである、可能な限り少ない材料で十分に強い部品を作成する方法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おり、多数のオプションが提供されています。 重要なのは、エンジニアがスキル レベル、経験、または創造性によって制限されなくなったことです。 ジェネレーティブ デザインの解析が完了すると、エンジニアは、さらに調査して改良できるコンセプト、または重量、荷重、材料などのすべてのプロジェクト要件を完全に満たす、すぐに製造できるデザイン ソリューションを手に入れることができます。
ジェネレーティブ デザインは創造的なツールであり、他の多くのコンピューター支援プロセスと同様に、それを動かすには人間が必要です。 したがって、成功はユーザーが入力したデータの品質に関係しています。 ここで、GIGO の概念をコンピューター サイエンス (「ガベージ イン、ガベージ アウト」) から借りることができます。間違った入力データは、間違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、ほとんどの人が複雑なデザインを習得できますが、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な情報は次のとおりです。
●大規模なアセンブリ内の新しい部品の各インターフェース (取り付け穴など) や新しい部品が占有できないスペースなど、設計空間に対する物理的な制約。 ジェネレーティブ デザインは、多くの場合、パーツを再設計して省スペース化するために使用されます。
● 運動や操作のストレスに耐えるために、どの領域を強化または簡素化する必要があるかを含む、力と荷重の境界条件。
● 部品の質量またはコストを最小化するなどの基準または目標の設定、およびプロジェクトに必要な安全係数の定義。
●製造プロセスの実現可能性、これが3Dプリンター製造の利点です。 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 デザインのパーツ製造に非常に適しています。
●製作材料。 複数の材料を選択した場合、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 デザインの利点は何ですか?
ジェネレーティブ デザインとは何か、何ができるかを理解したところで、これらのツールを部品製造に適用することの実際的な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、従来のデザイン プロセスに関連するすべての創造的な制約を取り除き、人間が想像できない最高の型破りな形状とフォームを作成します。
● 優先順位のバランスを取る。 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。
● 分析を減らします。 組み込みのテストおよび計算シミュレーションにより、コストのかかる仮想コンピューター支援エンジニアリング (CAE) 分析をさらに削減できます。
●作業負荷を軽減します。 何百もの可能な設計ソリューションを提供することで、専門家を退屈な試行錯誤から解放し、生産性を向上させます。
● ヒューマン エラーを減らします。 設計プロセスの大部分を自動化することで、設計に人的エラーが入り込むリスクが軽減されます。
● コストを削減します。 材料の使用量を抑えて高性能な設計を提供し、開発時間と市場投入までの時間を短縮することで、コストを節約します。
●一部合併。 特にアディティブ マニュファクチャリング プロセスを使用する場合、エンジニアは部品を統合し、アセンブリ全体を 1 つの部品に置き換える機会を探ることができます。 これは、サプライ チェーンとメンテナンス プログラムに経済的なプラスの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
モノのインターネットと人工知能が私たちの日常生活でより普及するにつれて、ジェネレーティブ デザインがプロダクト デザインの標準になるかもしれません。 このテクノロジーは、業界だけでなく環境にもプラスの影響を与えるデザインを提供します。日常の製品を生産するために必要なリソースが少なくて済むからです。 現在、Fusion 360、Creo Generative Design Extension、Ansys Discovery、nTopology、Dassault Systèmes CATIA Generative Design Engineering などのジェネレーティブ ソフトウェアの開発も非常に高速です。これらのソフトウェアを 3D プリント プロセス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 パーツを作成します。