大まかに言うと、ジェネレーティブ・デザインは比較的シンプルです。これは、CADジェネレーティブ・エンジニアリング・アプリケーションの機能であり、一定の制約条件の下で、多数の設計案を自律的に生成します。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ーと制約に基づいて複数の設計オプションを生成する革新的なアプローチです。これにより、設計者やエンジニアは、幅広い潜在的なソリューションを検討し、軽量化、材料効率、コストの最小化、性能向上などのさまざまな目的に合わせて設計を最適化できます。従来の設計手法では時間、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、CAD のジェネレーティブ・デザインは特に役立ちます。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 アルゴリズムを活用することで、設計者が製品デザインとエンジニアリングの可能性の限界を押し広げる最適化された革新的なソリューションを生み出すことを可能にします。
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最適化:
ジェネレーティブ・デザイン アルゴリズムは、機能要件、材料特性、製造上の制約条件、性能基準などの入力パラメーターを解析して、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、多数のデザイン オプションを生成し、特定の基準に基づいて評価できます。
ジェネレーティブ・デザインにおける複雑な形状:
ジェネレーティブ・デザインでは、手作業では想像しにくい複雑な幾何形状や構造を生成することができます。これらのデザインは、アディティブ・マニュファクチャリング(3Dプリンティング)などの高度な製造技術の可能性を最大限に生かすことができます。
ジェネレーティブ・デザインにおける複合領域最適化:
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、複数の分野にわたって設計を最適化し、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 アルゴリズムが設計代替案の作成を自動化する一方で、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求:
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探索し、従来のデザイン手法では考慮されなかった革新的なソリューションを発見することができます。
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、多くの場合、パラメトリック モデリング手法が利用され、設計パラメーターが定義および操作されて、設計代替案の生成が促進されます。
ジェネレーティブ・デザインとトポロジ最適化
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。これにより、設計意図や完全性を犠牲にすることなく、より軽量なコンポーネントが実現します。
ジェネレーティブ・デザインとファセット モデリングでエンジニアを支援
ジェネレーティブ・デザインは、設計者が人工知能アルゴリズムと連携して、製品アイデアの何百もの潜在的な設計を生成および評価する CAD エンジニアリング ソフトウェア 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ーが含まれます。
- 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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