ジェネレーティブデザイン とは、機械学習を使用して部品の コンピューター支援設計 (CAD) 形状を自動作成する方法です。フィーチャーベースやダイレクトモデリングで形状を定義するのではなく、ユーザーが設計領域（保持または除外する領域を含むエンベロープなど）、動作環境の条件、材料、製造上の制約を指定します。その後、アルゴリズムが 1 つまたは複数のソリューション候補を算出します。ユーザーはその結果を比較検討し、最適なソリューションを選択します。ジェネレーティブデザインは繰り返しの多い従来の人間の手による設計よりも高速で、多くの点で信頼性が高いす。
ジェネレーティブデザインと、それに密接に関連する トポロジー最適化 ツールは、Creo の複数のバージョンで利用できます。ジェネレーティブデザインが従来の CAD ワークフローと異なり、より優れている点は以下の 4 つです。
要件を設計に落とし込む。すべての製品は要件から始まります。トップレベルの要件はサブシステムの要件に分解され、それがさらにコンポーネントの要件にまで抽出されます。以前は、部品またはサブアセンブリの構造要件を把握していたとしても、設計が完了するまでそれらの要件は検証されませんでした。ジェネレーティブデザインでは、荷重ケースをモデルに適用して設計の基盤を整えます。これにより、最初から確実に条件を満たすことができます。
製造方法を考慮して設計する。通常のワークフローでは、設計した部品をシミュレーションツールや解析ツールを使用して検証した後、生産技術に引き渡して、切削加工または付加製造で構築できるかどうかを評価します。ジェネレーティブデザインでは、最適化検討に製造基準を追加します。次のような基準を追加できます。
これにより、適切な方法で製造できるようになります。
複数のコンセプトを迅速に生成する。製品開発には常にスケジュールの制約があります。十分な余裕をもって製品を市場に投入できることはありません。通常、初期の設計段階でいくつかの構想が練られます。機械学習の力を借りれば、人間が 1 つの構想を練るためにかかる時間よりも少ない時間で複数の構想を生み出すことができます。
作成されたモデルをユーザーが修正できる。ジェネレーティブデザインによって作成される部品モデルは B-Rep（境界表現）形状となります。これは、サーフェスの細分化されたモデリング（フリースタイル）のワークフローで作成される形状と同じ種類です。この形状は、Flexible Modeling Extension などの標準的なパラメトリック機能やダイレクトモデリングツールで修正できます。
ジェネレーティブデザインでモデルを最適化するための検討は数分で設定できます。基本的なプロセスは次のとおりです。
このプロセスの速さは、業界の最先端を行く企業にとって非常に画期的です。
ジェネレーティブデザインは、より軽量な製品を短期間で設計し、より迅速に市場投入する、実績のある概念です。ジェネレーティブデザインが製品開発チームを支援する可能性については、こちらをご確認ください。
設計者がジェネレーティブデザイン機能を使用して最適な設計を短期間で実現する方法についてご紹介します。
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デイブ・マーティン氏は、Creo、Windchill、Mathcad の元インストラクター兼コンサルタントです。PTC 退社後は Amazon 社の Creo スペシャリストとなり、Amazon Prime Air の機械工学エンジニア、Creo 管理者、Windchill 管理者を務めました。MIT から機械工学の学位を取得しており、現在は Blue Origin 社の航空電子技術者として働いています。
マーティンは書籍『Design Intent in Creo Parametric』と『Top Down Design in Creo Parametric』の著者です。どちらも www.amazon.com で購入できます。マーティンの連絡先は dmartin@creowindchill.com です。