Falls Sie CAD-Software für Produkt-Design und -entwicklung nutzen, sind Sie wahrscheinlich mit der Topologie-Optimierung vertraut, einer Methode zur Optimierung einer Form für mehrere funktionale Ziele.
Bei der Topologie-Optimierung wird ausgehend von einem 3D-Konstruktionsraum Material abgetragen, bis der effizienteste Entwurf erreicht ist. Ästhetik, traditionelle Methoden oder andere Randbedingungen, die normalerweise in der Konstruktionsphase zum Tragen kommen, werden bei dieser Methode nicht berücksichtigt. Sie produziert lediglich eine einzelne optimale Form eines Teils oder Systems, einzig und allein eingeschränkt durch den verfügbaren Konstruktionsraum.
Doch Topologie-Optimierung ist kein neues Konzept. Ingenieure nutzen die Methode seit Jahren, um in einem 3D-Modell die optimale Materialverteilung für ihre Ziele (z. B. Reduzierung der Masse, Vermeidung des Resonanzmodus bzw. Minimierung von thermischer Belastung oder Deformierung) zu ermitteln.
Wie also können führende Industrie-Design-Unternehmen im Jahr 2019 ihre Produkte schneller und intelligenter entwickeln und konstruieren? Indem sie bei der Entwicklung der Produkte von morgen auf eine neue Technologie setzen, die auf der Topologie-Optimierung aufbaut.
Hier kommt das generative Design ins Spiel.
Generatives Design generiert anhand einer Reihe von Systementwurfs-Anforderungen selbstständig optimierte Entwürfe. Beim generativen Design können Ingenieure interaktiv die funktionalen Anforderungen und Ziele für ihren Entwurf sowie die bevorzugten Materialien und Fertigungsprozesse angeben. Die Generative Design Engine erstellt daraus automatisch einen für die Fertigung geeigneten Entwurf. Letztendlich ermöglicht dies eine Interaktion mit der Technologie, sodass in kürzerer Zeit anspruchsvolle Konstruktionen und innovative Produkte entwickelt werden können.
Die Begriffe Topologie-Optimierung und generatives Design sind in der Fertigungs- und Entwicklungs-Community in aller Munde. Allerdings werden sie irrtümlicherweise oft synonym verwendet. Das kann zu Verwirrung und Missverständnissen führen.
Sehen wir uns die Unterschiede zwischen Topologie-Optimierung und generativem Design einmal genauer an:
Seit ihren Anfängen in den 1990er-Jahren wird die Topologie-Optimierung genutzt, um eine optimale Materialverteilung unter gegebenen funktionalen Verwendungsbedingungen abzuleiten. Der Algorithmus entfernt unter Erhaltung der Funktion gemäß der ursprünglichen Konstruktionsabsicht Material von einem vorhandenen Objekt. Das Werkzeug wurde jedoch immer nur von Spannungsanalytikern in Entwicklungs-Teams verwendet, nicht von Konstrukteuren.
Das generative Design, ein deutlich neueres Konzept, geht an die Grenzen dessen, was Technologien wie die Topologie-Optimierung ermöglichen. Generatives Design ermöglicht es Konstrukteuren überhaupt erst, Technologien wie Topologie-Optimierung zu nutzen. Beim generativen Design werden die Anforderungen eines imaginären Entwurfs spezifiziert. Die Software berechnet dann sämtliche Entwurfsmöglichkeiten, die die angegebenen Anforderungen erfüllen.
Einfach ausgedrückt: Durch Topologie-Optimierung wird auf Grundlage von funktionalen Zielen, Randbedingungen und Lasten nach und nach genau eine Lösung ermittelt. Beim generativen Design werden mehrere Lösungen gleichzeitig weiterentwickelt, um auf Grundlage von funktionalen und nicht technischen Anforderungen den bestmöglichen Satz von Lösungen einzugrenzen.
In diesem Sinne ist die Topologie-Optimierung eine Basis-Technologie, auf der das generative Design aufsetzt. Produkt-Design und -entwicklung erfolgen immer mehr rechnerisch. Die Topologie-Optimierung dient als „Sprungbrett“, damit mit dem generativen Design sofort der optimale Entwurf erreicht wird. Sie ist also ein unverzichtbarer Baustein des generativen Designs.
Die Entwicklung eines zunehmend digitalen Ökosystems erfordert Investitionen in innovative Technologien, um erfolgskritische Geschäftsergebnisse zu erzielen. Hierzu gehören Engineering Excellence, Effizienz in der Fertigung sowie innovative Produkte und Dienstleistungen – laut PTC die drei Säulen der digitalen Transformation.
Für Konstruktion und Entwicklung hat das generative Design eine enorme Wirkung: Indem Produktanforderungen von Kunden von Anfang an präzise erfüllt werden, verbessert das generative Design die Erfolgsquote und die Time-to-Market und sorgt dafür, dass rascher Umsätze erzielt werden.
Im Wesentlichen ist generatives Design die nächste Generation des Produkt-Designs.
PTC erreicht dies in erster Linie mit der KI-Komponente seiner Lösung für generatives Design. KI unterstützt das generative Design, indem es die rationalen Entwurfskompetenzen des Menschen weiterentwickelt und erweitert. Beispiele:
Das Endziel ist erweitertes, menschliches Produkt-Design mit KI-gestütztem generativem Design, was hoch differenzierte Lösungen ermöglicht, die bislang nicht erreichbar waren.
Das Ziel von Topologie-Optimierung und generativem Design ist zwar dasselbe – die Bereitstellung des optimalen Entwurfs für spezifische Anforderungen –, doch es gibt bedeutende Unterschiede zwischen den beiden Technologien.
Generatives Design produziert auf Grundlage der Topologie-Optimierung schneller intelligentere und innovativere Lösungen. Einfach ausgedrückt: Es geht bei der Herstellung leistungsfähiger und fertigungsgerechter Entwürfe an die Grenzen des Machbaren.