大まかに言うと、ジェネレーティブ・デザインは比較的単純です。CADジェネレーティブ・エンジニアリング・アプリケーションが提供する機能の1つであり、決められた制約条件に基づいて、アプリケーションが自動的に多数の設計案を提示してくれます。その間、エンジニアの指示や操作は不要なため、エンジニアは別の作業に時間を割くことができます。完了すると、エンジニアは複数の候補から精査する設計案を選びます。つまり、エンジニアが細かく注意を払わなくても、設計プロセスは迅速に進みます。
コンピューター支援設計 (CAD) におけるジェネレーティブ・デザインは、アルゴリズムと人工知能 (AI) を使用して、指定されたパラメータと制約の条件に基づいて複数の設計オプションを生成する革新的な手法です。これにより、設計者やエンジニアは、軽量化、材料の効率化、コストの最小化、性能向上など、さまざまな目標に合わせて設計を最適化し、幅広いソリューションの可能性を探ることができます。CADでのジェネレーティブ・デザインは、従来の設計方法が時間、リソース、または人間の創造性によって制限される可能性のある複雑なエンジニアリングの課題に対して特に有用です。ジェネレーティブ・デザインは、計算能力とジェネレーティブ・エンジニアリングのアルゴリズムを活用することで、最適化された革新的なソリューションを設計者が作成できるようにし、製品設計とエンジニアリングの可能性の限界を押し広げます。
CADにおけるジェネレーティブ・エンジニアリングの主な特徴
ジェネレーティブ・デザインにおけるアルゴリズムの最適化:
ジェネレーティブ・デザインのアルゴリズムは、機能要件、材料プロパティ、製造上の制約、性能基準などの入力パラメータを解析して、設計ソリューションを生成します。
ジェネレーティブ・デザインにおける反復的な探索:
設計者は、多数の設計代替案を迅速かつ効率的に検討できます。ジェネレーティブ・デザイン・ツールは通常、多数の設計オプションを生成し、それらを特定の基準に基づいて評価できます。
ジェネレーティブ・デザインの複雑なジオメトリ:
ジェネレーティブ・デザインでは、手作業では考えにくい複雑な幾何学的形状や構造を作り出します。このような設計は、アディティブ・マニュファクチャリング (3D印刷) などの高度な製造技術の可能性を最大限に活用できます。
ジェネレーティブ・デザインにおける複数領域の最適化:
ジェネレーティブ・デザインは、構造解析、流体力学、熱管理、電磁界シミュレーションなど、複数の分野で設計を最適化し、さまざまな基準で最適なパフォーマンスを実現できます。
ジェネレーティブ・デザインにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ:
ジェネレーティブ・デザインのアルゴリズムは、設計代替案の作成を自動化し、人間の設計者は、設計要件の指定、生成されたオプションの評価、最終設計の改良において重要な役割を果たします。
ジェネレーティブ・デザインにおける設計空間の探索:
ジェネレーティブ デザインにより、設計者は設計空間全体を確認し、従来の設計手法では考えられなかった革新的なソリューションを発見できます。
ジェネレーティブ・デザインにおけるパラメトリック・モデリング:
ジェネレーティブ・デザインでは、パラメトリック・モデリング技術を利用することが多く、設計パラメータを定義して操作することで、設計代替案を生成することができます。
ジェネレーティブ・デザインとトポロジーの最適化
ジェネレーティブ・デザインは、構造シミュレーションを実行し、材料の空き領域から荷重 - 重量を除去するトポロジー最適化などの主要機能に対応しています。シーメンスNX12は、コンバージェント・モデリング技術に基づくトポロジー最適化を組み込んだ唯一のジェネレーティブ・デザイン・ソフトウェアです。コンバージェント・モデリングは、ファセットデータとB-repデータの組み合わせで統合3Dモデリング機能を実現します。このため、設計意図や完全性を犠牲にすることなくコンポーネントを軽量化できます。
エンジニアに力を与えるジェネレーティブ・デザインとファセット・モデリング
ジェネレーティブ・デザインは、設計者と人工知能アルゴリズムが連携し、製品のアイデアから数百もの設計案を生成して評価するCADエンジニアリング・ソフトウェアの機能です。ジェネレーティブ・デザインのプロセスは、プロジェクトの目標と制約を定義するところから始まります。以下のような設計パラメータが含まれます。
- 製品のサイズまたはジオメトリの寸法
- 許容荷重と動作条件
- 目標重量
- 材料
- 製造手法
- 単価
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