Generatives Design ist eine automatisierte Methode zum Erstellen von Computed Aided Design-Geometrien (CAD) für Teile- und Baugruppenmodelle mithilfe von Machine Learning. Anstatt die Form mithilfe von KE-basierten oder direkten Modellierungsmethoden zu definieren, gibt ein Benutzer den Konstruktionsraum (wie einen Arbeitsraum, einschließlich der zu erhaltenden oder auszuschließenden Bereiche), die Bedingungen der Betriebsumgebung, die Materialien und die Fertigungseinschränkungen an. Ein Algorithmus berechnet dann eine oder mehrere mögliche Lösungen. Der Benutzer kann anschließend die Ergebnisse filtern, um eine optimale Auswahl zu treffen. Generatives Design ist schneller und in vielerlei Hinsicht zuverlässiger als traditionelle iterative, vom Menschen gesteuerte Methoden.
Generatives Design und die eng damit zusammenhängenden Tools zur Topologieoptimierung sind bereits seit mehreren Versionen in Creo verfügbar. Sehen wir uns vier Aspekte an, die dafür sorgen, dass das generative Design anders und besser als traditionelle CAD-Workflows ist.
Sie integrieren die Anforderungen in den Entwurf. Alle Produkte beginnen mit Anforderungen. Die Anforderungen der obersten Ebene werden in Anforderungen der Untersysteme zerlegt, die dann wiederum in Komponentenanforderungen dargestellt werden. Auch wenn die strukturellen Anforderungen für ein Teil oder eine Unterbaugruppe möglicherweise bekannt sind, wurden diese Anforderungen bisher erst nach Fertigstellung des Entwurfs validiert. Beim generativen Design wird der Entwurf durch das Anwenden von Lastfällen auf das Modell eingerichtet. Dadurch wird sichergestellt, dass die Lösung von Anfang an den Kriterien entspricht.
Die Fertigungsmethode prägt das Design. In typischen Workflows werden Entwürfe für Bauteile erstellt, mithilfe von Simulations- und Analysetools überprüft und dann an die Verfahrenstechnik übergeben. Dort wird geprüft, ob das entsprechende Bauteil mit additiven und subtraktiven Fertigungsverfahren erstellt werden kann. Beim generativen Design sind Fertigungskriterien Teil der Optimierungsstudie. Hierzu gehören:
Dadurch wird sichergestellt, dass die Lösung mit der geeigneten Methode gefertigt werden kann.
Im Handumdrehen lassen sich mehrere Konzepte erstellen. Die Produktentwicklung unterliegt immer Einschränkungen durch die Konstruktionsplanung. Produkte können nie schnell genug auf den Markt gebracht werden. In der Regel werden in der ersten Konstruktionsphase eine Reihe möglicher Konzepte erstellt. Mit der Unterstützung von Machine Learning können mehrere Konzepte in einem Zeitrahmen erstellt werden, den eine Person mindestens zur Erstellung nur eines Konzepts benötigen würde.
Das resultierende Modell kann vom Benutzer geändert werden. Das durch das generative Design erstellte Teilemodell erzeugt eine B-Rep-Geometrie (Berandungsdarstellung). Diese Geometrie entspricht der Geometrie, die bei der Teilbereichsmodellierung für die Flächengestaltung erzeugt wird. Sie kann mit standardmäßigen parametrischen Features oder direkten Modellierungstools wie Flexible Modeling Extension modifiziert werden.
Eine Studie zum Optimieren eines Modells mit generativem Design kann in wenigen Minuten eingerichtet werden. Der weitere Prozess läuft im Prinzip wie folgt ab:
Die Geschwindigkeit dieses Prozesses ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, um ihren Wettbewerbsvorsprung zu halten.
Generatives Design ist ein bewährtes Konzept, um leichtere Bauteile in kürzerer Zeit zu entwickeln und schneller auf den Markt zu bringen. Erfahren Sie hier mehr darüber, wie das generative Design Ihre Produktentwicklungsteams unterstützen kann.
Erfahren Sie, wie Ihre Ingenieure mithilfe von Funktionen für generatives Design in kürzerer Zeit optimierte Entwürfe erstellen können.