部品の小型化、部品点数の削減、部品の軽量化は、航空宇宙、自動車製造などの分野で絶え間なく追求されています。 たとえば、航空機の重量を 1 グラム減らすことは、運航中の燃料消費量を大幅に削減することに相当します。 別の例として、衛星のコンポーネントのサイズを縮小することにより、より多くのスペースを提供してバッテリー電力を増やすことができ、それによって衛星が宇宙に滞在できる時間を増やすことができます。
軽量化とは、一般に、重量を減らすためにコンポーネントまたは部品から材料を取り除くことと理解されていることに注意してください。 これが現在起こっていることであり、「材料の削減」、つまり一部の材料を他の軽量材料に置き換えることがしばしば強調される理由です。
比強度の高い材料を選択することで、部品全体の重量を減らすことができます。 たとえば、ステンレス鋼、アルミニウム合金、チタン合金を比較すると、チタン合金は比強度が高く、同じ性能レベルを達成するために使用する材料が少なくて済みます。
したがって、この材料への焦点は、基本的な設計変更が材料消費を最小限に抑え、最終的にビルド時間を短縮するのにどのように役立つかを反映する部品設計に影響を与えます。
構造の軽量化は部品の機械的特性に直接影響するため、製造可能性は軽量化に影響を与える最も重要な要素の 1 つです。 最軽量・最高性能の理論設計はできますが、製造できなければ意味がありません。 駄目になる。
もう 1 つの重要な要素は、部品のコストです。 軽量パーツがトポロジー最適化を使用して適切に設計されていない場合、余分なサポート構造を削除し、表面処理を追加するための追加コストが発生します。 一方、ドット マトリックス格子と TPMS 構造を印刷すると、3D 印刷時間が長くなり、部品の製造コストが高くなる可能性があります。
製造業者は 20 年間にわたりアディティブ マニュファクチャリングを利用してきましたが、3D プリントが軽量部品の進歩を遂げ、軽量化のための新しいソフトウェア戦略を確立したのは、ごく最近のことです。
トポロジー最適化とジェネレーティブ デザイン
軽量化に関して頻繁に検討されるソフトウェア戦略の 1 つにトポロジー最適化があります。トポロジー最適化機能は、有限要素法 (FEM) に基づいて、剛性または強度の目標のためにパーツの材料割り当てを最適化することで、パーツの軽量化設計を可能にします。 この設計戦略は、特定の一連の荷重、境界条件、および拘束に対して、特定の設計空間内で材料レイアウトを最適化します。
市場では、トポロジー オプティマイゼーション (トポロジー最適化) とジェネレーティブ デザイン (ジェネレーティブ デザイン) は通常混同されることが多いですが、慎重に検討した結果、ジェネレーティブ デザイン (ジェネレーティブ デザイン) はいくつかの初期パラメーターに基づいて反復と調整を行います。 (最適化された) モデルを見つけます。 トポロジー最適化（トポロジー最適化）は、与えられたモデルを分析することです。 境界条件に基づいて有限要素解析を行い、モデルを変形または削除して最適化するのが一般的です。
ジェネレーティブ デザインは、人間とコンピューターの相互作用と自己革新のプロセスです。 入力者の設計意図に従って、「ジェネレーティブ」システムを介して、潜在的に実現可能な設計計画の幾何学的モデルが生成され、包括的に比較され、選択された設計計画が最終決定のために設計者にプッシュされます。
一般的に理解されているジェネレーティブ デザインは、デザイン ソフトウェアのアルゴリズムを通じて、アートワーク、建築モデル、および製品モデルを自動的に生成するデザイン手法です。 ジェネレーティブ デザインは、パラメトリック モデリング手法です。 設計プロセスでは、設計者が製品パラメータを入力すると、最適な設計が得られるまでアルゴリズムが自動的に調整および判断します。
格子またはTPMS充填構造
付加製造技術の出現により、周期的な細胞構造、特に三重周期極小面 (TPMS) は、広範な研究の関心を集めています。 TPMS は基本的に、すべてのポイントの平均曲率がゼロである最小のサーフェスです。 TPMS 構造は数学的にモデル化でき、3 つの方向で繰り返しモデル化できます。 このパターンにより、TPMS セルは相互に垂直な 3 つの方向に成長し、TPMS セルの 3D アレイを形成します。
TPMS は三重周期極小曲面 (TPMS) です。 構造用途の場合、TPMS 設計は高い強度対重量比を示します。 アディティブ マニュファクチャリング技術と組み合わせて使用することで、設計者は高強度と放熱特性を備えた多機能構造を作成できます。
格子格子または TPMS で構造を充填することは、この点で興味深いアプローチです。たとえば、アディティブ マニュファクチャリング ソフトウェアの Cognitive Design は、そのようなメタマテリアルとその機械的特性の大規模なデータベースを作成しました。 Cognitive Additive の一部である Infill Optimizer は、応力経路に基づいてそのような構造をインテリジェントに配置し、機械的性能を損なうことなく全体の重量を削減します。
構造的統合
構造的統合は、確かな専門知識と、複数の部品を 1 つに統合する能力を必要とする戦略です。 適切に設計されていれば、部品の機能を向上させることができます。 たとえば、数年前、Airbus と 3D Systems は、最初の耐空金属 3D プリント無線周波数 (RF) フィルターを開発し、商用電気通信衛星での使用をテストおよび検証しました。
従来、RF フィルタは、長方形のキャビティや、垂直に曲がった導波管の断面などの標準コンポーネントを使用して設計されており、その形状と接続は、ミリングや EDM などの標準プロセスによって決定されます。
通常、RF フィルターのキャビティは、ボルトで固定された 2 つのパーツに機械加工されます。これにより、重量が増えるだけでなく、組み立て手順と追加の品質検査プロセスが追加されます。 3D Systems のチームは、3D 電磁界シミュレーション ツールである CST MWS ソフトウェアを使用して、RF 電流を誘導する凹型の楕円形キャビティを開発しました。この設計により、製造コストが削減され、重量が 50% 削減されました。
人工知能に基づく新しいソフトウェア ソリューションにより、設計エンジニアはアルゴリズムを「プログラム」することができます。このようにして、彼らの設計は進化し、積層造形によって簡単に製造できる複雑な形状の製品に発展します。
この傾向は、ソフトウェア ソリューションが進化し続けるにつれて、おそらく無期限に続くでしょう。 Tongji x Tezan Design and Artificial Intelligence Laboratory の Fan Ling による「The Future of Artificial Intelligence and Design - 2017 Design and Artificial Intelligence Report」の観察と分析のように: 需要側の極端なセグメンテーションの傾向は、供給側の人工知能によって照合されます。 オンライン/接続/相互作用の傾向は、オンラインの情報、オンラインの関係、オンラインのモノからオンラインのさまざまなスキルへと徐々に発展し、最終的には心と脳のオンラインである人工知能/AI; 超細分化されたスキルを持つ個人が次々と出現し、凡庸な時代は終わります。 未来の組織は、人間とコンピューターが相互作用する新しい組織になり、タスクを外部の才能、内部の才能、または機械に柔軟に割り当てて自動的に完了するようになります。 このメカニズムは、設計ワークフロー全体を統合して、最適なタスク完了パスを実現します。